科创中国

高新技术改造传统产业

与广西大学合作开发CNC数据采集软件系统，使用新的数据模型算法，对加工中心的加工刀具进行异常监控，有效识别刀具异常情况（断刀、崩刃、磨损等），及时发出预警和停机指令，并对刀具寿命进行统计管理。

通过采集主轴实时功率，对加工中心每把刀都建立标准切削模型，将实际加工模型与标准切削模型实时对比，通过波形的波动判定刀具异常切削情况；波形的对比判定较为复杂，需要深层的算法加持，根据刀具的切削原理，项目组提出了一种基于改进PSO算法优化CNN-BiLSTM神经网络模型即IPSO-CNN-BiLSTM模型，相比于其他深度学习算法，IPSO-CNN-BiLSTM模型能得到更小的MAE、RMSE性能指标，对刀具磨损具有更好的预测能力，基于IPSO-CNN-BiLSTM模型开发新的软件系统，可以实现刀具磨损、断刀、崩刃的实时监控，并且系统可以记录刀具寿命，显示当前使用寿命，预判刀具剩余使用寿命。

该团队由柳州液压件有限公司专业技术人员组成，在机械仪器领域专业性强，研究方向大胆创新、发明成果实用有效。