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PHM2010数据集中的刀具磨损数据

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简介:
简介:PHM2010数据集中包含了详细的刀具磨损信息,旨在为预测性维护研究提供支持。该数据涵盖不同加工条件下的磨损模式与特征参数。 PHM2010刀具磨损数据包括c1到c6六个文件。其中,文件c1、c4、c6作为训练数据集,而文件c2、c3、c5则用作测试数据集。 这些数据包含以下七列信息: - 第一列为X方向力(单位:N) - 第二列为Y方向力(单位:N) - 第三列为Z方向力(单位:N) - 第四列为X方向振动(单位:g) - 第五列为Y方向振动(单位:g) - 第六列为Z方向振动(单位:g) - 第七列是AE-RMS值(单位:V) 刀具主轴转速设定为10400 RPM,进给速度为1555 mm/min,切割深度在径向上为0.125 mm,在Z轴向则为0.2 mm。数据采集频率为每通道50 kHz。

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客服
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  • PHM2010
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    简介:PHM2010数据集中包含了详细的刀具磨损信息,旨在为预测性维护研究提供支持。该数据涵盖不同加工条件下的磨损模式与特征参数。 PHM2010刀具磨损数据包括c1到c6六个文件。其中,文件c1、c4、c6作为训练数据集,而文件c2、c3、c5则用作测试数据集。 这些数据包含以下七列信息: - 第一列为X方向力(单位:N) - 第二列为Y方向力(单位:N) - 第三列为Z方向力(单位:N) - 第四列为X方向振动(单位:g) - 第五列为Y方向振动(单位:g) - 第六列为Z方向振动(单位:g) - 第七列是AE-RMS值(单位:V) 刀具主轴转速设定为10400 RPM,进给速度为1555 mm/min,切割深度在径向上为0.125 mm,在Z轴向则为0.2 mm。数据采集频率为每通道50 kHz。
  • NASA.zip
    优质
    本数据集由NASA提供,包含各类工具在不同条件下的磨损情况记录,旨在促进对工具寿命及性能退化分析的研究与理解。 数据来源为美国航空航天局艾姆斯研究中心的官网。研究使用了声发射传感器、振动传感器以及电流传感器,详情参见文档内的readme文件。
  • 检测系统源码及:优化版Yolo11-EMSCP.zip
    优质
    该资源包含一个针对刀具磨损检测优化的深度学习模型(Yolo11-EMSCP)源代码和相关数据集,适用于工业自动化中的视觉检测任务。 刀具磨损检测系统源码和数据集:改进的yolo11-EMSCP版本。
  • PLS算法在预测应用
    优质
    本文探讨了PLS算法在刀具磨损预测领域的应用价值,通过建立高效的数据模型,实现了对刀具使用寿命的精准预测与有效管理。 采用PLS算法预测的方法可以应用于故障诊断领域。
  • 基于BP神经网络预测
    优质
    本研究运用了BP(反向传播)神经网络技术,旨在开发一种有效的算法模型来预测机械加工过程中刀具的磨损情况。通过优化神经网络结构和训练方法,提高了磨损预测的精度与可靠性,为实现高效、智能的生产制造提供了有力的技术支撑。 在机械加工领域,刀具磨损的预测是一项至关重要的研究课题。准确地预测刀具的磨损情况可以帮助工厂合理安排刀具更换时间,避免由于过度使用而引起的工件质量下降甚至生产事故。 近年来,随着计算机技术和人工智能的发展,利用仿真模拟和神经网络技术进行刀具磨损预测成为可能。“基于BP网络对刀具磨损的预测”即指运用反向传播(Back Propagation)神经网络模型来实现这一目标。这种多层前馈型的人工神经网络通过误差逆向传递与梯度下降法训练,广泛应用于函数逼近、分类和模式识别等领域。 研究中应用的关键技术包括: 1. SolidWorks三维建模:SolidWorks是一款功能强大的机械设计软件,用于创建精确的车削模型。 2. DEFORM-3D仿真模拟:DEFORM-3D是专为材料加工过程如切削等进行有限元仿真的软件。该研究中利用它来模拟刀具磨损情况,并获取相应的数据。 3. BP神经网络数据拟合:将从上述步骤得到的实验数据输入BP神经网络模型,通过学习训练集中的模式生成预测曲线图。 这项结合了仿真技术与人工智能算法的研究方法能够帮助研究人员更加准确地预估刀具在不同加工条件下的磨损情况。具体而言,在研究过程中首先构建车削过程的三维模型;接着利用DEFORM-3D软件模拟切削操作,获取初始数据集;最后通过BP神经网络对这些实验结果进行分析处理,并生成预测曲线图。 总的来说,这项工作为机械制造行业提供了重要的理论支持和实践指导,有助于提高生产效率并减少因刀具磨损导致的经济损失。
  • 高维文件(.mat)
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    该数据集包含多种类型磨机在不同工作条件下的高维测量数据,存储为.mat格式文件,适用于机器学习与故障诊断研究。 该数据集中的数据代表了在不同操作条件下在铣床上运行的实验。特别是,对常规切削以及入口切削和出口切削中的刀具磨损进行了调查。后面的数据是9000维的,前面一行数据对应后面9000行。
  • 微铣削图像分类与识别(含预划分文件及类别字典)
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    本研究针对微铣削加工中刀具磨损问题,开发了一套图像分类与识别系统。通过预处理和特征提取技术,结合机器学习算法,实现对刀具磨损状态的有效评估,并提供了数据集和类别定义以供参考。 数据集分为训练集和测试集两个目录,每个目录下存放同一类别的图片。训练集中共有3600张图片,而测试集中有900张图片。这些数据可以用于YOLOv5的分类任务或CNN分类网络的数据集。 若想可视化该数据集,可运行提供的脚本段落件。 关于CNN分类网络项目和基于YOLOv5的分类方法,请参考相关博客文章。
  • CNC机床寿命预测
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    本数据集致力于研究CNC机床刀具的使用寿命,通过收集和分析各种操作条件下刀具的状态信息,为建立准确的刀具寿命预测模型提供支持。 在一台高速CNC机床上安装了测力计、三个轴向上的振动传感器以及声音传感器,并设置了以下工艺参数:主轴转速为10400 RPM,进给率为1555 mm/min,横向切深为0.125mm,纵向切深为 0.2mm。实验中以采样率50KHz进行数据采集,通过数采板卡获取了包括X轴和Y轴的切削力、Z轴的切削力、X轴振动、Y轴振动、Z轴振动以及声音信号RMS在内的8个数据项。每次切削循环后还记录刀具磨损量,并以10^-3mm为单位进行测量,分析人员将利用这些信息来预测6毫米球鼻碳化钨钢刀的剩余寿命。