【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数控机床加工，具体涉及一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法。
技术介绍
1、数控机床作为智能制造的核心装备，在现代制造业中扮演着至关重要的角色，据统计目前我国的保有量超过1000万台。若每台机床的平均加工功率为10千瓦，其总额定功率是三峡电站总发电量的4倍多，因此提高数控加工效率对提高用电效率、节约能源有重大意义。
2、实现数字孪生驱动的高端绿色数控加工是我国实现制造现代化、智能化的重要目标，如何最大化高端加工的能源使用效率是重要的研究方向。为实现该目标，国家发布了推动与数字孪生相关的智能制造技术如大数据、人工智能及边缘计算等在制造中的应用以实现高质量、高效率的计划调度。2022年8月提出进一步推进先进制造业发展以实现振兴工业的战略目标，推进产业基础再造以及提升产业科技创新能力是重要的发展目标。
3、在学科交叉背景下，利用以数字孪生为背景的智能传感测量测量系统、大数据分析、深度学习算法、数据可视化、边缘计算等新兴技术，结合传统机械加工机理模型，可有效实现对加工能耗、效率及设备利用率的优化
4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，所述刀具磨损状态下的磨损量具体通过以下方法获得：
3.如权利要求2所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，还包括：在建立刀具磨损功率增量模型后，利用优化函数对刀具磨损功率增量模型进行结果优化，优化后的刀具磨损功率增量模型表示为：
4.如权利要求3所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：针对切削刀...
【技术特征摘要】
1.一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，所述刀具磨损状态下的磨损量具体通过以下方法获得：
3.如权利要求2所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，还包括：在建立刀具磨损功率增量模型后，利用优化函数对刀具磨损功率增量模型进行结果优化，优化后的刀具磨损功率增量模型表示为：
4.如权利要求3所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1还包括：针对切削刀具图像及工件表面质量图像，通过阈值分割算法将切削刀具和工件分别从图像中进行分割；利用中值滤波算法剔除切削刀具图像及工件表面质量图像中的噪声。
5.如权利要求4所述的一种基于故障机理与迁移学习的数控加工故障诊断方法，其特征在于，所述中值滤波的实现步骤如下：定义一个奇数点的移动窗口，并将模板中心与图像中的某个像素位置重合；读取模板下各对应的像素灰度值，并进行排序；选取排序后的灰度序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁宇琛，鲁金忠，卢海飞，王宇琦，李安平，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：
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