典型文献
基于Attention-LSTM的CNC刀具破损在线检测系统
文献摘要：
为了在数控(CNC)机床批量加工过程中对刀具破损进行检测以减少残次产品,提出一种利用机床主轴功率信息,基于Attention-LSTM的CNC生产线刀具破损在线监测方法.该方法以数控系统内置传感器作为数据源获取机床主轴功率时间序列,在数据采集环节中,需要分辨加工过程中的不同工序以及该工序所使用的刀具编号.因此,在数据采集环节中,同时对数控代码和主轴功率进行采集,使用数控代码解析方式对采集数据进行处理,完成加工过程的工序识别,再使用Attention-LSTM算法对主轴功率数据进行预测,然后利用DTW算法计算时间序列相似度.加工过程功率时间序列和标准时间序列之间的相似程度应当处于合理的阈值范围内,否则认为此次加工过程中发生刀具破损.以FANUC数控系统为平台进行实验,验证了刀具破损识别的准确率.
文献关键词：
在线检测;主轴功率;刀具破损;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
王柯阳;张铫;李科闻;张保谦;李江;任杰文
作者机构：
东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院,河北 秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]王柯阳;张铫;李科闻;张保谦;李江;任杰文-.基于Attention-LSTM的CNC刀具破损在线检测系统)[J].计算机与现代化,2022(05):68-74
A类：
B类：
Attention,CNC,刀具破损,在线检测系统,加工过程,对刀,残次,机床主轴,主轴功率,功率信息,生产线,在线监测,监测方法,数控系统,内置,数据源,编号,代码,采集数据,工序识别,DTW,算法计算,计算时间,标准时间,相似程度,阈值范围,否则,FANUC,破损识别,注意力机制
AB值：
0.302214
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