[发明专利]刀具寿命预测系统及其方法在审
申请号: | 201910057435.2 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN111390647A | 公开(公告)日: | 2020-07-10 |
发明(设计)人: | 陈羿铭;林启正;廖述钟;盖震宇;彭达仁 | 申请(专利权)人: | 财团法人工业技术研究院 |
主分类号: | B23Q17/09 | 分类号: | B23Q17/09 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 陈小雯 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 刀具 寿命 预测 系统 及其 方法 | ||
1.一种刀具寿命预测方法,适于连接工具机,该工具机连接机械加工端,该刀具寿命预测方法包括以下步骤:
在该机械加工端的刀具提取多个测量数据;
转换各该测量数据为制作工艺能力指数数据;
运算已训练的类神经网络,使各该制作工艺能力指数数据产生相应的刀具寿命预测数据;以及
依据该刀具寿命预测数据判断该刀具的刀具寿命。
2.如权利要求1所述的刀具寿命预测方法,其中所述运算已训练的该类神经网络,使各该制作工艺能力指数数据产生相应的该刀具寿命预测数据的步骤,包括以下步骤:
依据训练数据库建立该类神经网络,其中该训练数据库包含各该制作工艺能力指数数据以及对应于各该制作工艺能力指数数据的该刀具寿命预测数据;
判断训练是否完成;以及
若训练完成,利用该类神经网络训练,对各该测量数据转换的该制作工艺能力指数数据估算对应的该刀具寿命预测数据,并更新该训练数据库。
3.如权利要求2所述的刀具寿命预测方法,其中所述判断训练是否完成的步骤中,若训练未完成,则回到所述转换各该测量数据为该制作工艺能力指数数据的步骤。
4.如权利要求2所述的刀具寿命预测方法,其中所述判断训练是否完成的步骤中,是采用递归神经网络法(Recurrent Neural Network,RNN)。
5.如权利要求1所述的刀具寿命预测方法,其中所述依据该刀具寿命预测数据判断该刀具的该刀具寿命的步骤,包括以下步骤:
依据该刀具寿命预测数据判断是否超过该刀具的换刀阈值;以及
若判断为是,对该刀具发出刀具处理命令。
6.如权利要求5所述的刀具寿命预测方法,其中所述依据该刀具寿命预测数据判断是否超过该刀具的该换刀阈值的步骤中,若判断为否,则回到所述于该机械加工端的该刀具提取多个测量数据的步骤。
7.如权利要求1所述的刀具寿命预测方法,其中各该测量数据为该刀具的尺寸。
8.一种刀具寿命预测系统,适于连接工具机,该工具机连接机械加工端,其特征在于,该刀具寿命预测系统包括:
线上测量装置,连接该工具机,该线上测量装置用以对该机械加工端的刀具提取多个测量数据;其中该工具机接收该线上测量装置传输的各该测量数据,并将各该测量数据转换为制作工艺能力指数数据;以及
刀具寿命预测装置,连接该工具机,该刀具寿命预测装置接收该工具机传输的各该制作工艺能力指数数据,利用运算已训练的类神经网络,使各该制作工艺能力指数数据产生相应的刀具寿命预测数据,且该刀具寿命预测装置依据该刀具寿命预测数据判断该刀具的刀具寿命。
9.如权利要求8所述的刀具寿命预测系统,其中该刀具寿命预测装置传输该刀具的刀具寿命至该工具机的控制器,该控制器依据该刀具寿命预测数据对该刀具发出刀具处理命令。
10.如权利要求8所述的刀具寿命预测系统,其中各该测量数据为该刀具的尺寸。
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