数控机床刀具磨损AI监测定制：断刀预警与换刀建议

数控加工中，刀具磨损长期靠师傅听声音、看铁屑颜色判断，换早了浪费刀具，换晚了轻则尺寸超差，重则批量报废甚至撞机。近期一个定制项目以主轴电流与振动信号为数据源：在刀柄附近加装振动传感器，同时从数控系统读取主轴负载与进给倍率，采样频率1kHz，无需改动机床本体。 要点： - 特征工程：从振动信号提取频段能量、峭度等特征，结合每把刀的累计加工件数与切削参数，建立磨损状态分级模型； - 预警逻辑：磨损进入末期时推送换刀建议，振动特征突变（如崩刃）立即报警并暂停程序，避免不良批量流出。 落地经验有两条：一是训练数据要覆盖不同材料与刀具型号，冷启动阶段先用阈值规则兜底，积累标注后再切换为模型判断；二是报警阈值需与产线节拍一起核定，防止频繁停机影响交付。项目上线三个月后，该产线断刀事故降为零，刀具平均寿命延长约8%，换刀从固定件数改为按状态执行，老师傅的判断经验也沉淀成了可复用的标注数据。