Mondragon Unibertsitatea 用于智能刀具状态监测的面铣数据集

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本文介绍了一个用于智能刀具状态监测的端铣实验数据集，包含切削力、振动和声发射信号，并通过Python脚本验证数据质量。该数据集支持机器学习、传感器融合及工业环境TCM解决方案的研究，促进智能TCM从研究到工业应用的转化。

本文介绍了一个针对智能刀具状态监测（TCM）的端铣实验数据集。这些实验从机床采集了原始内部信号，包括切削力、振动信号以及声发射信号，这些信号由外部传感器采集。每次实验前都会测量刀具磨损，并据此进行标注，从而在整个数据集中记录了刀具磨损的变化过程。

该数据集通过Python脚本完成技术验证，以确保数据质量和可重复性。由此生成的MU-TCM端铣数据集提供了一种可重复的实验设计及其相关数据，用于开展并推动铣削过程中的智能TCM研究。该数据集支持诸如训练机器学习和深度学习用于TCM等应用，促进了基于多样化信号组合的传感器融合研究，并有助于开发仅依赖内部CNC信号的工业环境TCM解决方案。

由此生成的MU-TCM端铣数据集提供了一种可重复的实验设计及其相关数据，用于开展并推动铣削过程中的智能TCM研究。通过支持这些应用，该数据集有望缩小智能TCM研究与工业应用之间的差距，为未来的技术发展奠定坚实基础。

(以上内容均由Ai生成)