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申请/专利权人：冈田智能(江苏)股份有限公司

摘要：本发明涉及刀库的技术领域，特别是涉及一种圆盘轨道刀库及其换刀方法，其提升了刀具定位精度、换刀效率、刀具管理精细化水平以及整体加工性能；包括：底座，底座上设置有支架，支架上转动安装有若干个传动轮；刀盘，所述刀盘转动安装在若干个传动轮上，刀盘上呈圆周阵列设置有若干个刀套；自动换刀装置，自动换刀装置安装在支架上，自动换刀装置用于对旋转至换刀处刀套上的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行自动更换；底座上还设置有驱动机构，用于驱动刀盘旋转；刀盘上对应每个刀套均设置有稳固机构，用于防止刀套在随刀盘旋转过程中偏移晃动；刀具磨损识别模块，用于对刀盘上的刀具进行磨损度识别，并在刀具磨损度超过预设磨损阈值时进行提示报警。

主权项：1.一种圆盘轨道刀库换刀方法，其特征在于，所述圆盘轨道刀库包括：底座，所述底座上设置有支架，所述支架上转动安装有若干个传动轮；刀盘，所述刀盘转动安装在若干个传动轮上，所述刀盘上呈圆周阵列设置有若干个刀套；自动换刀装置，所述自动换刀装置安装在支架上，所述自动换刀装置用于对旋转至换刀处刀套上的刀具与数控机床主轴输出端的刀具进行自动更换；所述底座上还设置有驱动机构，用于驱动刀盘旋转；所述刀盘上对应每个刀套均设置有稳固机构，用于防止刀套在随刀盘旋转过程中偏移晃动；刀具磨损识别模块，用于对刀盘上的刀具进行磨损度识别，并在刀具磨损度超过预设磨损阈值时进行提示报警；所述稳固机构包括固定安装在刀盘上的固定件和两个夹爪，两个夹爪的中部均通过连接轴转动且对称安装在固定件上，两个所述夹爪与刀套接触的一端均设置有弧形槽，用于与刀套外壁贴合；两个所述夹爪未与刀套接触的一端依靠弹簧弹性连接，所述弹簧始终处于压缩状态；所述驱动机构包括伺服驱动电机和链条，所述伺服驱动电机固定安装在底座上，若干个所述传动轮分散在刀盘的圆周外壁上，用于支撑所述刀盘沿自身轴线旋转，所述伺服驱动电机依靠链条驱动刀盘旋转；所述换刀方法包括：接收换刀指令，并对换刀指令进行要素提取，获得本次加工任务的刀具影响参数以及目标刀具；将所述刀具影响参数输入至预先构建的刀具磨损影响分析模型中，获得本次加工任务对所述目标刀具造成的加工磨损系数；利用安装在支架上的图像采集设备，对目标刀具进行实时图像采集，获得所述目标刀具的实时图像数据；调取所述目标刀具的初始图像数据，并根据所述目标刀具的实时图像数据以及初始图像数据，计算得到所述目标刀具的实时磨损度；将所述目标刀具的实时磨损度和本次加工任务的加工磨损系数同时输入至预先构建的刀具磨损预测模型中，获得所述目标刀具在本次加工任务完成后的预估磨损度；响应于预估磨损度超过预设磨损阈值，则提示操作人员目标刀具磨损严重，需进行替换；响应于预估磨损度未超过预设磨损阈值，则通过驱动机构控制刀盘旋转，直至所述目标刀具所在刀套转至自动换刀装置，由自动换刀装置将所述目标刀具转移并安装至数控机床主轴输出端；所述刀具磨损影响分析模型的构建方法包括：收集历史加工数据，包括加工时长、零件材质、切削参数、刀具类型、刀具寿命和刀具磨损量；对收集到的数据进行筛选、去重、异常值检测和修正；对处理后的数据进行特征提取，提取出与刀具磨损相关的特征；将提取的特征划分为训练集、验证集和测试集；选择机器学习模型作为刀具磨损影响分析模型的基础，所述机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络；使用训练集对刀具磨损影响分析模型进行迭代训练，更新模型参数；在验证集上评估刀具磨损影响分析模型的预测性能；在测试集上再次验证刀具磨损影响分析模型性能；将训练好的刀具磨损影响分析模型封装成易于调用的模块，集成到圆盘轨道刀库换刀系统的软件中；所述刀具磨损预测模型的构建方法包括：收集不同刀具在不同加工条件下的实际使用数据，包括刀具类型、初始状态参数、加工任务参数、刀具使用过程中的磨损记录以及对应的刀具图像数据；对收集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值数据，并对数值型数据进行标准化处理；将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；选择深度学习模型作为刀具磨损预测模型的基础架构，所述深度学习模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络；利用训练集对刀具磨损预测模型进行训练，使用验证集进行交叉验证，利用测试集对训练好的模型进行性能评估；将训练好的磨损预测模型封装，并集成到系统中。

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