智能切削数据库系统的开发是数控加工领域实现智能制造的重要途径,对于生产加工的网络化、数字化、集成化与绿色化有着巨大推动作用。随着物联网、大数据的发展,将数据库技术与传感器技术、数据挖掘技术、可视化技术等相结合成为开发智能切削数据库系统的趋势。本文在总结当前智能切削数据库系统存在的问题及归纳分析其发展趋势的基础上,从结构、功能和应用服务等方面进行研究,对基于多传感器数据融合铣削数据库系统进行了设计与开发。(1)从数据库的需求进行分析,设计数据库系统功能和整体架构,将多传感器平台和铣削数据库系统相结合,从物理切削数据获取、多传感器信息分析及融合、多源异构数据表征与存储、智能知识应用和服务等层级分析数据库系统各部分功能及采用的核心技术。(2)开展难加工材料30CrMnMoRE的刀具磨损试验,以多传感器平台采集信号作为监测信息,进行特征分析并采用小波包分解提取频带能量特征,通过基于相关性的特征选择和粒子群优化的神经网络等技术完成对刀具磨损状态和磨损量的监测,建立精度高、鲁棒性好的监测方法,为切削数据库提供切削物理数据及刀具磨损监测功能模块。(3)对多传感器技术在表面粗糙度建模及预测的应用上进行研究,开展基于表面粗糙度的单因素和正交试验,讨论切削振动对其的影响并通过方差及回归分析建立模型。对采集信号进行奇异谱分析,研究表面粗糙度与重构和噪声信号的关系。通过多传感信息聚类分析、特征提取及径向基函数神经网络建立预测模型,为切削数据库提供预测模块。(4)将研究出的刀具磨损监测模型、表面粗糙度预测分析模型与数据库系统结合,按照设计的系统运作流程、功能模块与框架结构,完成数据库系统的开发,实现基础信息查询、物理数据管理、智能知识集成和系统管理等功能。