AI刀具磨损监测定制：主轴电流与换刀阈值

刀具磨损是机加工里最难标定的变量之一，与其上昂贵的视觉测头，不如先把主轴上已有的电流、功率信号用起来。我们在一家做铝合金壳体加工的客户现场，定制链路大致分三步。 一、数据与切分。从主轴驱动器取电流、功率、转速，采样 1~2 kHz，同步取 CNC 的加工程序号。按程序号把连续信号切成单把刀的切削段，空行程与快移段直接剔除，否则特征会被稀释。 二、特征与标签。在切削段上算均方根、峰值因子、谐波能量比以及单位切除体积的能耗。标签不做逐件磨损值，而是按后刀面磨损带 VB 抽检结合加工件数，划分“正常／关注／需换刀”三档，现场能标注也能复核。 三、判定与联动。模型用梯度提升树就够，单把刀推理在毫秒级，可跑在机床旁的边缘盒子里。输出连续的磨损指数，配滞回阈值避免在临界点来回报警；前期只推送到看板与班组群，跑够两个月再开放自动换刀建议。 验收别只看准确率，重点看漏报：需换刀档的漏报率压到 1% 以内，误报允许高一些，现场才愿意继续用下去。