【摘 要】
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硬质合金在高速加工钛合金板件时极易破损或快速磨损,因此很难准确预测其工作状态.薄壁件的加工质量要求极高,而刀具的健康状态又与产品的加工质量密切相关,预测刀具健康状态变化对于产品质量控制极其重要.同时车间内不同设备的状态数据结构不一致,导致车间监控数据中存在大量的多源异构数据,它们难以通过单一的通讯协议采集与监控.本文研究了基于OPC UA技术与MTConnect协议的刀具、机床的数据模型、通信架构
【机 构】
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东华大学机械工程学院 201620 上海航天精密机械研究所 201600
【出 处】
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第五届全国智能制造学术会议(NCIM2016)暨智能制造专业委员会2016年度工作会议
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硬质合金在高速加工钛合金板件时极易破损或快速磨损,因此很难准确预测其工作状态.薄壁件的加工质量要求极高,而刀具的健康状态又与产品的加工质量密切相关,预测刀具健康状态变化对于产品质量控制极其重要.同时车间内不同设备的状态数据结构不一致,导致车间监控数据中存在大量的多源异构数据,它们难以通过单一的通讯协议采集与监控.本文研究了基于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.采用故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术分析处理相关机床数据.建立一种能够反映加工条件和刀具几何参数的BP神经网络模型.该模型实现了基于刀具剩余寿命RUL的刀具健康状态信息的实时监测和预测.
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