2021年软件与服务行业工业数字化发展趋势分析报告（24页）.pdf

上传人：木***

编号：35206

2021-04-28

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以机床刀具的预测性维护为例。机床刀具是机械加工的核心部件，刀具的损坏程度直接影响着加工工件的质量。由于刀具随着切削工件的数量增加会使得自身的磨损加大，继续加工会导致后续的产品质量下降，所以及时了解刀具的状态并进行及时更换很重要。传统的方式中，刀具的健康状态是通过人员针对切屑的颜色、加工时长以及加工中所产生的噪声与线下测量等方式判断的，费时费力且准确度不高。人工智能可以利用建模分析的方式，一方面抽取出准确的判断模型，另一方面可以避免庞杂数据的繁杂计算，为刀具的健康状况提供便捷的判断。首先，将通过传感器和控制器采集的高频数据以及通过PLC采集的低频数据(包含振动信号、电流信号、加工单节、加工时间等)进行数据处理，通过信号处理和特征提取后，提取能够表征刀具衰退状态的数十甚至数百个关键特征。其次，基于提取出来的关键特征，建立刀具的磨损量评估模型，并基于刀具磨损量的评价结果建立刀具剩余寿命预测模型。最后，将该模型部署到服务平台上，及时为刀具的维护、管理人员提供实时信息。

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