古鹏

摘 要：随着“智能制造”的提出和相关领域科学技术的快速发展，提升数控加工技术和管理的“智能化”是制造型企业面临的重要课题。刀具是数控加工中影响产品质量、生产效率和生产成本的关键因素。通过机床物联网和MDC（Manufacturing Data Collection）数据采集平台，利用数控系统反馈的实时数据，通过决策树、线性回归等机器学习算法对采集数据进行算法建模，实现对刀具磨损状态预测的刀具监控系统。

关键词：刀具;数控系统;物联网;机器学习;监控系统

引言

随着数控技术的进步，数控机床的集成度、复杂度也持续提升。数控机床的运行和加工过程，是一个动态、非线性、时变、非确定性的环境，随着加工中材料的切除和刀具的磨损，伴随着多种复杂的物理现象，隐含了丰富的数据信息。本文研究的课题就是以数控机床及其刀具的实际工程应用环境为导向，采用“机床物联网”技术建设一套针对数控机床的数据采集、传输、存储和分析的系统平台，并利用机器学习算法、建立模型，由系统平台输出刀具磨损状态的自动智能的分析、预测结果，以规避人为工艺经验值、人工判断偏差所造成的刀具浪费或加工异常。

一、数控机床物联网

目前国内总体上仍是机床数量多、种类杂、联网率较低的状况，尚未能实现与数控系统的深度互联，绝大部分的机床动态实时数据被忽略、遗弃。但随着企业对生产过程、生产现场管理精细化的要求提升，人们逐渐认识到对加工运行状态进行实时监控、对数控机床进行信息化集中管理的重要性。……