一种基于功率传感器的刀具磨损状态监测方法

本发明公开了一种基于功率传感器的刀具磨损状态监测方法，实时采集机床加工过程中主轴电压电流值的样本数据，并转换为功率信号，同时记录每个样本数据对应的刀具磨损状态；对功率信号进行预处理，计算预处理后的功率信号的时域特征和频域特征，通过快速傅里叶变换和小波包分解提取刀具磨损对应频段能量特征，共同组成特征样本集，与其对应的刀具状态种类进行编码组成样本集；基于灰狼粒子群算法优化BP神经网络；使用皮尔逊相关系数法筛选出高相关性的特征，将特征参数作为BP神经网络的输入变量，刀具磨损状态作为输出变量，根据筛选的特征参数判断刀具磨损状态。有效提高刀具磨损状态的识别效率和识别精度。