行业领域：科学研究和技术服务业 —— 研究和试验发展

专利信息： 非专利技术

成熟度： 通过中试

技术合作方式： 完全转让 合作生产

技术推广方式： 正在技术推广

技术交易价格： 面议

联系人：周**

联系方式：15167868858

技术成果发布数：3346

邮箱：wenzhoukeji@163.com

成果内容简介

实时采集目标设备的各种维度数据，例如温度、振动、电流、电压等，利用 AI 技术建立数据与设备工作状态的模型，以提前预测设备是否将发生故障。该技术难点在于准确建立采集数据与机床状态之间的相关性模型。以航空发动机榫槽拉削装备为例，现有研究中获取切削力信号是刀具损

伤和工件表面异常在线监测的有效途径。出于对航空发动机涡轮盘榫槽零件拉削的安全性考虑，很难在拉床上安装测力装置，也是不允许安装的。同时，为了准确建立传感信号与拉刀损伤、工件表面异常等的相关性，拉削过程的三维力信号至关重要。现有预测方法可以实现对变化缓慢或低阶频率的切削力预测。由于预测方法的时延性，对于变化快或高阶频率的切削力预测较为困难。该技术面向高档数控机床与机器人、智能制造，属于“十九大”确立的“国家战略百大工程项目”，具有重要的产业化前景。