行业领域：制造业 —— 金属制品、机械和设备修理业

专利信息： 非专利技术

成熟度： 正在研发

技术合作方式： 其他

技术推广方式： 正在技术推广

技术交易价格： 面议

联系人：郑**

联系方式：13958969508

技术成果发布数：3843

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。