刀具狀態監測的發展趨勢（一）多傳感器融合單一傳感器獲取的信息往往具有局限性，難以***準確地反映刀具的狀態。未來，將多種傳感器進行融合，如切削力、振動、聲發射、溫度、圖像等傳感器的融合，能夠獲取更豐富、更***的刀具狀態信息，提高監測的準確性和可靠性。（二）在線實時監測隨著制造過程的自動化和智能化程度不斷提高，對刀具狀態監測的實時性要求也越來越高。在線實時監測能夠及時發現刀具的狀態變化，并在極短的時間內做出響應，實現加工過程的自適應控制和優化。（三）智能化監測利用人工智能、大數據等技術，實現刀具狀態監測的智能化。通過對大量監測數據的學習和分析，自動提取刀具狀態的特征信息，智能診斷刀具的磨損、破損等狀態，并預測刀具的剩余使用壽命。實際生產中的工況經常發生變化，刀具狀態監測模型需要快速適應這些變化，否則可能會給出錯誤的監測結果。新一代刀具狀態監測

刀具監測技術是指通過一系列方法和手段對刀具在加工過程中的狀態進行實時監測和評估，以確保加工質量、提高生產效率并降低生產成本。這一技術涵蓋了多種方法，包括但不限于視覺檢查、觸覺檢查、顯微鏡觀察、表面粗糙度測量、硬度測量、尺寸測量以及基于傳感器和信號處理技術的在線狀態監測等。以下是對刀具監測技術的詳細闡述：一、傳統監測方法視覺檢查方法：在良好的光線條件下，通過肉眼或使用放大鏡觀察刀具的刃口、主切削刃、背面等關鍵部位，檢查磨損、裂紋、缺口和變形情況。優點：簡單快速，易于實施，能立即發現明顯的損傷和缺陷。缺點：*能發現表面明顯的損傷，無法檢測內部缺陷，依賴于檢查人員的經驗。常州自主研發刀具狀態監測供應商刀具狀態監測系統將在大規模數據上訓練好的模型參數遷移到任務中，減少訓練時間和計算成本。

直接測量法是刀具狀態監測中的一種重要手段，具有以下的優缺點：優點：直觀性強直接對刀具的幾何參數進行測量，能夠直觀地反映刀具的磨損和破損情況，結果清晰明確，易于理解。測量精度較高例如使用高精度的光學測量設備或接觸式傳感器，可以獲取較為精確的刀具尺寸和形狀數據。可針對性測量能夠針對特定的刀具部位進行測量，如刀刃的磨損區域，從而提供更具體的狀態信息。缺點：測量環境要求高以光學測量法為例，對環境的光照、灰塵等因素較為敏感，可能會影響測量的準確性?？赡軗p傷刀具表面接觸式測量法在測量過程中可能會與刀具表面產生接觸，從而對刀具表面造成一定的損傷。測量效率較低特別是對于一些復雜形狀的刀具，測量過程可能較為繁瑣，耗費時間較長，難以實現在線實時監測。成本較高高精度的直接測量設備通常價格昂貴，增加了監測的成本投入。

間接測量法是通過測量與刀具狀態相關的物理量，如切削力、切削溫度、振動、聲發射等，來推斷刀具的磨損狀態。切削力監測是一種常用的間接測量方法。刀具磨損會導致切削力的增大，通過安裝在機床上的力傳感器測量切削力的變化，可以判斷刀具的磨損程度。例如，在車削加工中，當刀具磨損嚴重時，主切削力會***增加。切削溫度監測也是一種有效的方法。刀具磨損會使切削溫度升高，通過紅外傳感器、熱電偶等測量切削區域的溫度變化，可以間接反映刀具的磨損情況。振動監測是通過安裝在機床上的加速度傳感器采集切削過程中的振動信號，分析振動信號的特征參數，如幅值、頻率等，來判斷刀具的狀態。當刀具出現磨損或破損時，振動信號會發生明顯的變化。聲發射監測利用材料在變形和斷裂過程中釋放的彈性波來監測刀具狀態。刀具磨損和破損時產生的聲發射信號具有獨特的特征，通過對聲發射信號的分析和處理，可以實現對刀具狀態的監測。基于人工智能的監測系統可以通過對刀具振動、聲音、溫度等多源數據分析，實現對刀具狀態的準確評估和預測。

一）汽車制造行業在汽車發動機缸體、缸蓋等零部件的加工中，采用刀具狀態監測技術可以實時監測刀具的磨損情況，及時更換刀具，保證加工質量和生產效率。例如，某汽車制造企業通過安裝切削力傳感器和振動傳感器，對發動機缸體加工過程中的刀具狀態進行監測，刀具更換次數減少了30%，生產效率提高了15%。（二）航空航天制造行業航空航天零部件的加工精度要求極高，刀具的狀態對加工質量影響巨大。通過刀具狀態監測技術，可以有效地保證零件的加工精度和可靠性。例如，在飛機機翼的加工中，利用聲發射傳感器和溫度傳感器對刀具狀態進行監測，成功避免了因刀具破損而導致的零件報廢。（三）模具制造行業模具制造中經常使用復雜形狀的刀具，刀具的磨損和破損難以直觀判斷。采用刀具狀態監測技術可以及時發現刀具的異常，提高模具的加工質量和使用壽命。例如，某模具制造企業通過安裝圖像傳感器對刀具的刃口進行實時監測，模具的加工精度提高了20%，模具的使用壽命延長了30%。刀具狀態監測系統利用深度學習算法處理來自傳感器的力、振動、聲音等多源數據，提取復雜的特征模式。常州自主研發刀具狀態監測供應商

刀具狀態監測系統能夠準確識別刀具的磨損模式，并預測刀具的失效時間，從而及時進行刀具更換。新一代刀具狀態監測

刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這個問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數據，對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數據并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型，直接將采集到數據作為輸入，得到了和傳統方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現有數據是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數試驗，考慮加工參數對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中模型是一個固定的模型。今后需要根據實時的信號以及已知的磨損狀態，對模型進行實時更新，從而在實時監測過程中實現自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。新一代刀具狀態監測