基本信息:
- 专利标题： 一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法
- 申请号：CN202411372132.7 申请日：2024-09-29
- 公开(公告)号：CN119217147B 公开(公告)日：2025-09-26
- 发明人： 梁宇琛 , 鲁金忠 , 卢海飞 , 黄俊杰 , 张红梅 , 李安平 , 孙嘉骏 , 王宇琦 , 张春鹏
- 申请人： 江苏大学
- 申请人地址： 江苏省镇江市学府路301号
- 专利权人： 江苏大学
- 当前专利权人： 江苏大学
- 当前专利权人地址： 江苏省镇江市学府路301号
- 代理机构： 郑州中科鼎佳专利代理事务所(特殊普通合伙)
- 代理人： 刘海亮
- 主分类号： B23Q17/09
- IPC分类号： B23Q17/09 ; B23Q11/00 ; B23K26/352
摘要：
本发明公开了一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法，包括以下步骤：终端层采集原始加工数据并上传至云计算层；云计算层训练功率增量诊断模型；终端层实时采集加工过程中加工数据作为监控数据；云计算层选择深度学习算法或迁移学习算法训练最终的加工精度故障诊断模型；构建边缘计算分配优化算法并进行任务调度；基于加工精度故障诊断结果，构建激光表面强化路径，利用激光表面强化处理对磨损刀具进行修复。本发明能够基于迁移学习机制实时进行数控加工过程诊断，并基于诊断结果规划激光表面强化路径，实时指导激光表面强化作业，采用激光表面强化技术对刀具异常状态进行及时修复，确保了加工精度。
公开/授权文献:
- CN119217147A 一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法 公开/授权日：2024-12-31