实时刀具状态监测（TC）已成为智能制造的一项关键技术。它可以提高产品的尺寸精度，最大限度地减少机床停机时间，并消除废料和返工成本。数字孪生为加工过程的实时监测提供了新的机会，原则上可以考虑加工过程和操作环境的变化，了解刀具磨损的机理，提高异常检测精度和故障诊断结果。本研究利用了数字孪生的这些潜在优势，并提出了一种新的基于数字孪生的异常检测框架，用于加工中的实时TCM。数字化的框架由三个部分组成：物理产品、虚拟产品和数据流连接。在数字孪生的框架中，“物理产品”代表了加工过程。“虚拟产品”包括一个实时数据驱动模型，表示加工过程中测量的振动数据之间的动态关系，以及基于模型频率特征（MFF）的切削刀具异常检测诊断。“数据流连接”包括实时测量的振动数据和机床数控信号，提供机床动态和各种加工过程的实时信息。这种新颖性与实时数据驱动建模、MFF提取、MFF和基于机床NC信号的刀具磨损诊断的创新集成有关。这首次使数字孪生的概念有可能应用于复杂动态加工过程的TCM综合实地研究已经证明了所提出的基于数字孪生的TC框架的有效性及其潜在的工业应用。
