一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法

摘要

本发明涉及刀具磨损分析技术领域，具体涉及一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，包括：根据在第一、第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列，确定刨削质量指标；根据在第一、第二规定时间内的振动幅度序列，确定各个刀头对应的子振动幅度序列，进而确定任意两个刀头之间的磨损差异，从而确定磨损差异指标；根据第一、第二规定时间对应的磨损差异指标和刨削质量指标，确定真实磨损程度，进而确定异常磨损程度，从而判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换。本发明提高了确定的电刨刀具磨损程度的准确性，进而提高了是否更换电刨刀具判断结果的准确性。

权利要求

1.一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列，所述吃刀指标量序列为电机功率序列；

根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标；

确定磨损的待检测电刨刀具的各个刀头的数目，将在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列按照各个刀头的数目平均划分给各个刀头，得到在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列；

根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异；

计算第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异的最大值或者平均值，将该最大值或者平均值作为第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标；

根据第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标和刨削质量指标，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，进而确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度；

根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和异常磨损程度，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换。

2.根据权利要求1所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标的步骤包括：根据在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性，进而确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性；

根据磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性，确定磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度，进而确定在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列；

计算在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列，分别与在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列的比值，得到在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列，其计算公式为：其中，K为在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列，Zk为在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列，Zv为在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列；

根据在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列和振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标。

3.根据权利要求2所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性的计算公式为：其中， 为磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的第i个木材硬度相似性， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削第i个硬度木材时对应的振动频率序列，similarity( )为求相似度函数。

4.根据权利要求2所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标的计算公式为：其中，U为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标， 第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的刨削效率平均值， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的振动幅度方差，K为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列，mean( )为求平均值函数，Var( )为求方差函数。

5.根据权利要求1所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异的计算公式为：其中， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头与第j个刀头之间的磨损差异， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头刨削当前木材时的振动幅度平均值， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第j个刀头刨削当前木材时的振动幅度平均值，为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第j个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，similarity( )为求相似度函数，mean( )为求平均值函数，abs( )为求绝对值函数。

6.根据权利要求1所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度的计算公式为：其中， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，U为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标，为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标。

7.根据权利要求2所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，进而确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度的步骤包括：将第一规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度输入到预先构建并训练好的预测磨损程度神经网络，从而得到第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的预测磨损程度；

根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和预测磨损程度，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度。

8.根据权利要求7所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，构建并训练预测磨损程度神经网络的步骤包括：构建预测磨损程度神经网络，并获取N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度，将N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度作为预测磨损程度神经网络的训练样本；

获取预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，并根据预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，确定预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的权重；

根据预测磨损程度神经网络的N个训练样本和N个训练样本对应的权重，训练构建好的预测磨损程度神经网络。

9.根据权利要求7所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度的计算公式为：其中，X为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度， 为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的预测磨损程度， 为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，abs( )为求绝对值函数。

10.根据权利要求1所述的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，其特征在于，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换的步骤包括：当第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度小于预设磨损程度阈值，且第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度小于预设异常磨损程度阈值时，则判定磨损的待检测电刨刀具不需要更换，否则，则判定磨损的待检测电刨刀具需要更换。

说明书

一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法

技术领域

[0001] 本发明涉及刀具磨损分析技术领域，具体涉及一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法。

背景技术

[0002] 电刨刀具属于十分常见的电动工具，电刨刀具广泛应用于房屋建筑、住房装潢、木工车间、野外木工作业及车辆、船舶、桥梁施工等场合，对各种硬度木材进行平面刨削、倒棱或裁口等处理。在电刨刀具刨削工作过程中，刀具的磨损状况在刨花的遮蔽下不易被发现，故需要对电刨刀具的工作状况进行分析，从而确定电刨刀具的磨损程度，以便于实施者根据电刨刀具的磨损程度，判断是否需要更换电刨刀具。

[0003] 现有技术中的检测电刨刀具磨损程度的方法，仅仅在电刨刀具达到磨损极限时给出对应的提示，且需要人工检查配合，导致所检测的电刨刀具磨损程度的准确性较差，无法及时准确地提示更换电刨刀具，进而影响电刨刀具的刨削效率。

发明内容

[0004] 为了解决上述现有方法所检测的电刨刀具磨损程度准确性较差的问题，本发明的目的在于提供一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法。

[0005] 本发明提供了一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，包括以下步骤：

[0006] 获取在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列；

[0007] 根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标；

[0008] 根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列，确定在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列；

[0009] 根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异，进而确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标；

[0010] 根据第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标和刨削质量指标，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，进而确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度；

[0011] 根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和异常磨损程度，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换。

[0012] 进一步的，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标的步骤包括：

[0013] 根据在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性，进而确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性；

[0014] 根据磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性，确定磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度，进而确定在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列；

[0015] 根据在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列、在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列，确定在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列；

[0016] 根据在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列和振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标。

[0017] 进一步的，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性的计算公式为：

[0018]

[0019] 其中， 为磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的第i个木材硬度相似性，为在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削第i个硬度木材时对应的振动频率序列，similarity( )为求相似度函数。

[0020] 进一步的，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标的计算公式为：

[0021]

[0022] 其中，U为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标， 第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的刨削效率平均值， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的振动幅度方差，K为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列，mean( )为求平均值函数，Var( )为求方差函数。

[0023] 进一步的，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异的计算公式为：

[0024]

[0025] 其中，其中， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头与第j个刀头之间的磨损差异， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头刨削当前木材时的振动幅度平均值， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第j个刀头刨削当前木材时的振动幅度平均值，为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第j个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，similarity( )为求相似度函数，mean( )为求平均值函数，abs( )为求绝对值函数。

[0026] 进一步的，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度的计算公式为：

[0027]

[0028] 其中， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，U为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标。

[0029] 进一步的，进而确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度的步骤包括：

[0030] 将第一规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度输入到预先构建并训练好的预测磨损程度神经网络，从而得到第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具对应的预测磨损程度；

[0031] 根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和预测磨损程度，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度。

[0032] 进一步的，构建并训练预测磨损程度神经网络的步骤包括：

[0033] 构建预测磨损程度神经网络，并获取N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度，将N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度作为预测磨损程度神经网络的训练样本；

[0034] 获取预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，并根据预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，确定预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的权重；

[0035] 根据预测磨损程度神经网络的N个训练样本和N个训练样本对应的权重，训练构建好的预测磨损程度神经网络。

[0036] 进一步的，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度的计算公式为：

[0037]

[0038] 其中，X为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度， 为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的预测磨损程度， 为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，abs( )为求绝对值函数。

[0039] 进一步的，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换的步骤包括：

[0040] 当第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度小于预设磨损程度阈值，且第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度小于预设异常磨损程度阈值时，则判定磨损的待检测电刨刀具不需要更换，否则，则判定磨损的待检测电刨刀具需要更换。

[0041] 本发明具有如下有益效果：

[0042] 本发明通过第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标以及磨损差异指标，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，进而确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度，根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度和真实磨损程度，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换。

[0043] 本发明通过磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度和真实磨损程度，准确地得到了磨损的待检测电刨刀具的磨损状况，根据磨损的待检测电刨刀具的磨损状况，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换，提高了是否需要更换电刨刀具判断结果的准确性。

附图说明

[0044] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

[0045] 图1为本发明实施例中的一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法的流程图；

[0046] 图2为本发明实施例中的确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标的流程图。

具体实施方式

[0047] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的技术方案的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

[0048] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

[0049] 本实施例提供了一种基于负载识别的电刨刀具工作状态磨损分析方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

[0050] （1）获取在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列。

[0051] 需要说明的是，第一规定时间和第二规定时间是连续的，本实施例将其时间段设定为3秒钟，第一规定时间为前3秒钟，第二规定时间为后3秒钟，也就是将当前的6秒钟平均地划分成两个时间段，前一个时间段为前3秒钟，后一个时间段为后3秒钟。另外，需要说明的是，本实施例获取在第一规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列，是为了便于后续确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度。

[0052] （1‑1）获取在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列和振动幅度序列。

[0053] 在本实施例中，待检测电刨刀具开始有效工作时，利用振动传感器采集在规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动数据，振动传感器采集振动数据的频率为15Hz。本实施例将振动传感器布置在待检测电刨转轴的上方，以便更加直观的得到待检测电刨刀具刨削当前木材时所产生的振动幅度和振动频率，电刨刀具产生振动的原因：电刨刀具的各个刀头在刨削木材时会发生碰撞或磨损，该碰撞或磨损导致电刨刀具发生振动。

[0054] 此时，本实施例得到了在第一规定时间（前3秒钟）内和在第二规定时间（后3秒钟）内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列和振动幅度序列，并将振动频率序列记为 ，将振动幅度序列记为 。

[0055] 需要说明的是，待检测电刨刀具在刨削不同硬度木材时会产生不同振动频率，所以振动频率序列可用于后续确定磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度，而振动幅度序列可用于表征待检测电刨道具刨削当前木材过程中的稳定状态信号。振动传感器的读取方式主要基于MEMS（Micro Electromechanical System，微电子机械系统）加速度传感器，读取振动传感器振动数据的过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

[0056] （1‑2）获取在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列。

[0057] 在本实施例中，待检测电刨刀具开始有效工作时，基于电机功率传感器记录规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的电机功率，电机功率传感器采集电机功率的频率为15Hz，从而得到在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的电机功率序列。

[0058] 需要说明的是，电机功率可以表征电刨刀具在刨削当前木材时对应的吃刀量，即电机功率越大，吃刀量越大，所以这里将电机功率序列称为吃刀指标量序列。这里的吃刀量与刨削效率直接相关，单位时间内吃刀量越多，待检测电刨刀具的刨削效率越高。

[0059] 此时，本实施例得到了在第一规定时间（前3秒钟）内和在第二规定时间（后3秒钟）内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列，并将吃刀指标量序列记为Z。

[0060] （2）根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标，其流程图如图2所示，确定刨削质量指标的步骤包括：

[0061] （2‑1）根据在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性，进而确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性。

[0062] （2‑1‑1）根据在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性。

[0063] 在本实施例中，获取预先构建的无磨损的待检测电刨刀具刨削各个硬度木材时对应的刨削信息的数据库，该刨削信息包括：在规定时间（3秒钟）内无磨损的待检测电刨刀具刨削各个硬度木材时对应的振动频率序列、振动幅度序列以及吃刀指标量序列。计算在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列与在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削各个硬度木材时对应的振动频率序列的相似程度，根据其相似程度，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性，确定各个木材硬度相似性的计算公式为：

[0064]

[0065] 其中， 为磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的第i个木材硬度相似性，为在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削第i个硬度木材时对应的振动频率序列，similarity( )为求相似度函数。

[0066] 需要说明的是，由于在第一规定时间内和在第二规定时间内均是由磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材，也就是在第一规定时间内和在第二规定时间内所刨削的当前木材的硬度是一致的，所以本实施例通过两个规定时间中的任意一个规定时间的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动频率序列，就可以确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性。

[0067] （2‑1‑2）根据磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性，确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性。

[0068] 在本实施例中，从步骤（2‑1‑1）得到的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的各个木材硬度相似性中筛选出最大的木材硬度相似性，并将该最大的木材硬度相似性作为本实施例的目标木材硬度相似性。

[0069] 需要说明的是，磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性越大，说明磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度越有可能是目标木材硬度。

[0070] （2‑2）根据磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性，确定磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度，进而确定在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列。

[0071] 在本实施例中，根据磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性，可以从无磨损的待检测电刨刀具所刨削的各个硬度木材中确定磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材对应的硬度，例如，磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的第i个木材硬度相似性为目标木材硬度相似性，那么无磨损的待检测电刨刀具刨削第i个硬度木材对应的硬度为磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度。

[0072] 根据磨损的待检测电刨刀具所刨削的当前木材的硬度，从预先构建的在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削各个硬度木材时对应的吃刀指标量序列的数据库中筛选出与当前木材的硬度一致的吃刀指标量序列，从而确定了在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列。

[0073] （2‑3）根据在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列、在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列，确定在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列。

[0074] 在本实施例中，计算在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列分别与在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列的比值，通过该比值，可得到在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列，其计算公式为：

[0075]

[0076] 其中，K为在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列， 为在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列。

[0077] 需要说明的是，在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列的元素个数与在规定时间内无磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的吃刀指标量序列的元素个数需要保持一致，以便于确定在规定时间内每个时刻对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的刨削效率，进而确定在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列。

[0078] 为了便于后续的计算，本实施例对在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列中的各个元素进行归一化处理，使各个元素的值域范围为[0,1]，从而得到在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的归一化处理后的刨削效率序列。

[0079] （2‑4）根据在第一规定时间内和在第二规定时间内的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列和振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标。

[0080] 需要说明的是，本实施例基于磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率和振动幅度，来确定磨损的待检测电刨刀具的刨削质量，磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率越高、振动幅度变化越小，磨损的待检测电刨刀具的刨削质量就越高。确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标的计算公式为：

[0081]

[0082] 其中，U为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标， 第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的刨削效率平均值， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的振动幅度方差，K为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的刨削效率序列， 为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列，mean( )为求平均值函数，Var( )为求方差函数。

[0083] （3）根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列，确定在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列。

[0084] 在本实施例中，先确定磨损的待检测电刨刀具的各个刀头的数目，然后将在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的振动幅度序列按照各个刀头的数目平均划分给各个刀头，从而得到在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列。各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列可以表征各个刀头刨削当前木材时工作状态，确定各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，有助于后续确定任意两个刀头之间的磨损差异。

[0085] （4）根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异，进而确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标。

[0086] （4‑1）根据在第一规定时间内和在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异。

[0087] 本实施例以确定第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头与第j个刀头之间的磨损差异为例，根据在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头和第j个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，确定第i个刀头与第j个刀头之间的磨损差异，其计算公式为：

[0088]

[0089] 其中， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头与第j个刀头之间的磨损差异， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头刨削当前木材时的振动幅度平均值， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第j个刀头刨削当前木材时的振动幅度平均值，为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，为在第一规定时间内或在第二规定时间内磨损的待检测电刨刀具的第j个刀头刨削当前木材时对应的子振动幅度序列，similarity( )为求相似度函数，mean( )为求平均值函数，abs( )为求绝对值函数。

[0090] 参考第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的第i个刀头与第j个刀头之间的磨损差异的确定过程，可以得到第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异。

[0091] （4‑2）根据第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标。

[0092] 在本实施例中，计算第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的任意两个刀头之间的磨损差异的最大值或者平均值，并将该最大值或者平均值作为第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标。

[0093] 需要说明的，任意两个刀头之间的磨损差异的最大值和平均值均可以表征磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标，这里的磨损差异指标是指磨损的待检测电刨刀具的各个刀头刨削当前木材时工作状态的差异性。

[0094] （5）根据第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标和刨削质量指标，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，进而确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度。

[0095] （5‑1）根据第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标和刨削质量指标，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度。

[0096] 需要说明的是，本实施例基于磨损的待检测电刨刀具的两个指标，两个指标包括磨损差异指标和刨削质量指标，能够确定磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，有效提高了检测电刨刀具的磨损程度的准确性，确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度的计算公式为：

[0097]

[0098] 其中， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，U为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标， 为第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标。

[0099] 需要说明的是，第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的刨削质量指标U越大，说明第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度 越小，第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标 越大，说明第一规定时间或第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度 越大。

[0100] （5‑2）根据第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度，其步骤包括：

[0101] （5‑2‑1）将第一规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度输入到预先构建并训练好的预测磨损程度神经网络，从而得到第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的预测磨损程度。

[0102] 在本实施例中，通过步骤（5‑1）得到的第一规定时间（前3秒钟）对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和预先构建并训练好的预测磨损程度神经网络，能够得到第二规定时间（后3秒钟）对应的磨损的待检测电刨刀具的预测磨损程度，得到该预测磨损程度有助于后续确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度。

[0103] 其中，构建并训练预测磨损程度神经网络的步骤包括：

[0104] A．构建预测磨损程度神经网络，并获取N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度，将N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度作为预测磨损程度神经网络的训练样本。

[0105] 在本实施例中，先构建预测磨损程度神经网络，然后参考步骤（5）的确定第一规定时间和第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度的步骤，获取N个规定时间对应的电刨刀具刨削不同硬度木材时的真实磨损程度，并将其作为预测磨损程度神经网络的训练样本。

[0106] B．获取预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，并根据预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，确定预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的权重。

[0107] 在本实施例中，参考步骤（2‑1）的确定磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时对应的目标木材硬度相似性的步骤，获取预测磨损程度神经网络的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性，并对所获取的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性进行归一化处理，使N个训练样本对应的目标木材硬度相似性的累加和为1，N个训练样本对应的目标木材硬度相似性的值域范围为[0,1]，将归一化处理后的N个训练样本对应的目标木材硬度相似性作为对应的训练样本的权重，并将训练样本的权重标记为C。

[0108] 需要说明的是，在本实施例中，某个训练样本的目标木材硬度相似性越大，该训练样本的质量越高，也就是该训练样本越真实。当某个训练样本的质量越高时，该训练样本的权重就会越大，所以确定预测磨损程度神经网络的训练样本对应的权重，有助于提高后续预测磨损程度神经网络输出的预测磨损程度的准确性。

[0109] C．根据预测磨损程度神经网络的N个训练样本和N个训练样本对应的权重，训练构建好的预测磨损程度神经网络。

[0110] 在本实施例中，预测磨损程度神经网络的损失函数为均方差损失函数，其计算公式为：

[0111]

[0112] 其中， 为预测磨损程度神经网络对应的损失函数， 为预测磨损程度神经网络的第l个训练样本对应的预测磨损程度，为预测磨损程度神经网络的第l个训练样本对应的真实磨损程度， 为预测磨损程度神经网络的第l个训练样本对应的权重。

[0113] 通过预测磨损程度神经网络的N个训练样本和预测磨损程度神经网络对应的损失函数，训练构建好的预测磨损程度神经网络，从而使预测磨损程度神经网络的损失函数不断变小，进而提高预测磨损程度神经网络所输出的预测磨损程度的准确性。

[0114] （5‑2‑2）根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和预测磨损程度，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度。

[0115] 在本实施例中，通过计算第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和预测磨损程度的差值的绝对值，确定第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度，其确定异常磨损程度的计算公式为：

[0116]

[0117] 其中，X为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度， 为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的预测磨损程度， 为第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，abs( )为求绝对值函数。

[0118] 需要说明的是，真实磨损程度是指通过采集的磨损相关数据得到的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度，预测磨损程度是指第二规定时间（后3秒钟）对应的磨损的待检测电刨刀具刨削当前木材时的标准磨损程度，异常磨损程度是指磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度与其预测磨损程度的差异性。

[0119] （6）根据第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和异常磨损程度，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换。

[0120] 本实施例通过磨损的待检测电刨刀具的两个磨损程度，两个磨损程度包括真实磨损程度和异常磨损程度，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换，有效提高了是否需要更换电刨刀具判断结果的准确性，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换的步骤包括：

[0121] 在本实施例中，当第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度小于预设磨损程度阈值，并且第二规定时间对应的磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度也小于预设异常磨损程度阈值时，则判定磨损的待检测电刨刀具不需要更换，否则，则判定磨损的待检测电刨刀具需要更换。本实施例将预设磨损程度阈值设定为0.8，将预设异常磨损程度阈值设定为0.2。

[0122] 需要说明的是，在判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换时，当磨损的待检测电刨刀具的两个磨损程度均小于对应的预设磨损程度阈值时，也就是磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度既没有达到磨损极限，磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度与预测磨损程度的差异性又比较小的情况下，才可以判定磨损的待检测电刨刀具不需要更换。当磨损的待检测电刨刀具的任意一个磨损程度不小于对应的预设磨损程度阈值时，例如，磨损的待检测电刨刀具的异常磨损程度不小于预设异常磨损程度阈值时，就判定磨损的待检测电刨刀具需要更换。

[0123] 本发明通过确定磨损的待检测电刨刀具的磨损差异指标和刨削质量指标，提高了磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度的准确性，根据磨损的待检测电刨刀具的真实磨损程度和异常磨损程度，判断磨损的待检测电刨刀具是否需要更换，有效提高了是否需要更换电刨刀具判断结果的准确性。

[0124] 以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。