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数控机床刀具磨损在线监测与预警技术

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刀具磨损是影响数控机床加工质量和效率的主要因素之一,为了实现数控机床刀具磨损的在线监测与预警,该文基于数字孪生技术,构建数控机床刀具磨损在线监测与预警技术体系,采用神经网络技术进行海量数据特征提取与降维,并选取三种模型评价指标(MAPE、RMSE、MAE)对该模型监测及预测精度进行评价.结果表明,该技术在刀具磨损监测和预警方面表现出较高的准确性和可靠性,能够及时发现刀具磨损并提前预警,从而避免因刀具磨损而引发的加工质量下降和生产事故.
CNC Machine Tool Wear Online Monitoring and Early Warning Technology Research

CNC machine toolstool wearonline monitoringearly warning technologydigital twinneural network

鲍先平

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宁波职业技术学院,浙江宁波 315800

数控机床 刀具磨损 在线监测 预警技术 数字孪生 神经网络

2023

10.14031/j.cnki.njwx.2023.11.016

农机使用与维修
农业部农机维修研究所

农机使用与维修

影响因子：0.105
ISSN：1002-2538
年,卷(期)：2023.(11)
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