振动自感知刀具磨损无线监测

Zigbee无线技术监测切削刀具磨损的振动传感器系统,存在通信距离近、组网复杂等问题,故提出一种基于WiFi无线传感器网络采集振动信号的刀具磨损状态监测方法。首先,组建以ESP8266 WiFi开发板为核心、高精度振动传感器ADXL345为敏感元件的无线采集振动信号网络;然后,根据刀具整体形状,将振动传感器粘贴在刀具表面,并使用自感知刀具进行45钢棒料外圆切削实验无线采集振动信号,同时在相同的切削条件下采集振动信号与有线方式进行对比,验证该装置可行性;最后,将时域信号中部分统计量作为特征向量导入至支持向量机回归模型中进行训练,并获得刀具磨损预测模型。实验结果表明,自感知刀具无线采集信号的相对误差在3.61%以内,具有较好的可行性;支持向量机回归刀具磨损预测模型的分辨准确率达到94.38%,证明所设计的无线系统可以准确地监测刀具磨损。