基于CNC实时监测数据驱动方法的钛合金高速铣削刀具寿命预测

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针对车间内不同设备的数据结构不一致导致车间监控数据中存在大量的多源异构数据,难以通过单一的通信协议采集与监控的问题,研究了基于OPC-UA技术与MTConnect协议的刀具、机床的数据模型、通信架构及访问策略,解决了多源异构数据的采集问题。针对硬质合金刀具在高速铣削钛合金工件时磨损较快、刀具剩余寿命的实时预测难度大的问题,建立了一种基于PCA前置处理数据的神经网络模型,实现了基于刀具剩余寿命的刀具健康状态信息的实时监测和预测。
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