[发明专利]一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统

权利要求书

1.一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：包括信息采集模块、信号预处理模块、状态监测模块、寿命预测模块和远程监测模块；所述信息采集模块采集滚刀的参数信息，通过信号预处理模块预处理后发送至状态监测模块和/或寿命预测模块，状态监测模块接收滚刀参数信息并处理后输出滚刀状态，寿命预测模块接收滚刀参数并处理后输出滚刀的剩余寿命，状态监测模块和寿命预测模块的输出结果直接现场查看并输送至远程监测模块。

2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：所述滚刀参数信息，包括工作参数和工艺参数；所述工作参数包括转速、滚刀力、力矩、刀轴振动；转速，通过转速传感器获得；滚刀力和力矩，通过六维力传感器获得；刀轴振动，通过加速度传感器或速度传感器获得；

所述工艺参数包括刀圈外形轮廓、温度、刀圈磨损量；刀圈外形轮廓，通过测距传感器采集到得到；温度，通过温度传感器获得；刀圈磨损量，通过电涡流传感器获得。

3.根据权利要求1或2所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：所述信号预处理模块对对转速、滚刀力、力矩、刀轴振动、刀圈外形轮廓、温度、刀圈磨损量分别进行信号放大和滤波处理。

4.根据权利要求3所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：所述状态监测模块，对获得的参数信息进行处理得到滚刀的工作状态。

5.根据权利要求4所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：状态监测模块的处理步骤为：

S1，提取预处理后的工作参数信息的信号关键特征；

提取适用的方法为支持向量机、深度神经网络算法、BP神经网络算法、小波分析算法、主成分分析算法中的至少一种；

S2，结合信号关键特征和滚刀工艺参数建立征兆集；

S3，将获取的征兆集与滚刀历史数据的知识库、滚刀相关参数阈值的知识库进行对比；

S4，将步骤S3得到的结果通过正向推理得到滚刀故障假设集；

S5，逆向推理验证故障假设集，若验证正确则将推理结果进行模糊化处理，将模糊量词与数值区间一一对应；

所述模糊量词包括肯定、很可能、可能、有点可能、可能性小、不可能；与模糊量词一一对应的数值区间为1、0.8、0.6、0.4、0.2、0；

S6，选择阈值报警或人机交互方式在工控机上显示参数信息和推理结果，根据工控机的显示结果判断滚刀的工作状态，从而判断是否进行换刀操作。