8、基于DTW算法和LSTM神经网络的数控机床刀具剩余使用寿命预测

基于DTW算法和LSTM神经网络的数控机床刀具剩余使用寿命预测

1. 引言

在以智能制造为主体的全球工业改革浪潮下，中国在2015年制定了“中国制造2025”计划，推动自身成为“制造强国”。数控机床在高速切削过程中会出现各种异常状况，导致加工零件质量不佳、精度不达标甚至成为废品，严重时还会引发机器损坏和安全事故。刀具作为数控机床的关键部件，极易出现磨损和故障。由于刀具直接与被加工工件接触，其磨损状况直接影响工件的加工质量、精度和设备运行效率。当刀具处于异常工作状态时，很容易产生次品和废品，因此对数控机床刀具剩余使用寿命进行预测十分重要。

2. 刀具剩余使用寿命预测的意义

开展数控机床刀具剩余使用寿命的预测，即实现刀具磨损的在线监测，关键在于根据现场加工的实际情况和需求自动找到合适的换刀时间，实时监测刀具状态，其重要性不言而喻。
- 某航空企业因缺乏刀具监测管理系统，在加工精密硬零件时，刀具破损却未察觉，继续加工导致零件损坏，造成数百万的损失。
- 据统计，机床总停机时间的22.4%是由刀具故障引起的。
- 德国HK Tonshoff的研究统计表明，具备刀具磨损在线监测的数控机床生产效率提高了10 - 60%，75%的机床故障停机时间减少，利用率提高了50%以上。
- 美国肯纳金属公司的一项调查发现，应用刀具磨损在线监测最多可节省数控机床30%的加工成本。

目前，由于机床加工环境复杂多变，导致刀具磨损的因素众多，换刀工作由现场工人完成。他们依靠多年经验、工件加工数量、现场刀具和加工噪音，选择大致的时间进行换刀。这种高度主观的方式准确性不高，不可避免地会出现以下两种情况：
1. 更换的刀具未达到预设使用寿命，造