AI刀具磨损监测定制：主轴功率与换刀预测

刀具磨损不像崩刃那样有明确信号，往往等到工件尺寸超差才被发现，返工和报废成本已经产生。做这类定制项目，难点通常不在模型，而在信号选型、工况切分和标签定义三件事上。 信号选型优先考虑主轴功率或电流，直接从电柜取信号，不必在刀柄上加装传感器，现场改造量最小。精度要求高时再补一路振动或声发射，用来捕捉崩刃瞬间的高频成分。主轴功率通道 1kHz 采样已足够覆盖磨损趋势，振动通道可到 20kHz，采样率盲目拉高只会增加无效数据量。 要点一：按工序切分再建模。同一把刀在不同工步下的负载差异，远大于磨损带来的差异。做法是解析 G 代码或 PLC 工序号，把连续信号切成工步片段，只对切削段做归一化，再提取均值、趋势斜率和分段方差作为特征。 要点二：把换刀记录当弱标签处理。换刀原因可能来自磨损、换批、试切或撞刀，直接拿换刀时间点做标签，模型学到的是排产规律而非磨损规律。需要产线在换刀时补录原因，或至少区分正常寿命换刀与异常换刀，否则回归结果不可用。 上线节奏建议先只报警不干预，跑两到三周统计误报，达标后再接 MES 输出换刀提示。边缘侧完成特征计算，只回传特征与结论，避免把原始波形全部上传。