数据采集与预处理是实现智能制造目标的关键步骤，涉及获取、处理与智能应用开发相关的过程和计量数据。首先，数据采集是收集所有所需数据的基础，包括传感器信号和制造参数。过程数据通过各种传感器获取，用于评估加工稳定性与监测刀具健康，而制造参数则从设备控制器获取，反映设备状态与操作条件。
数据预处理是提高数据质量、增强传输效率与存储效率的必要环节。它包括去噪、同步、修改和信号压缩等技术，旨在强调信号的关键部分与特征。数据预处理通常分为三个步骤：分割、清理与特征提取，后者对于人工智能（AI）模型训练至关重要。
智能应用通过AI方法执行决策与操作，从AI模型中提取知识与解释，以做出正确决策与行动。数据采集与预处理技术的总结与不同行业应用的详细阐述将在后续章节中展开。
设备与外部数据采集系统的连接是智能应用实现的基础。模数转换器（ADC）连接各种传感器，将模拟信号转换为数字信号，以便于数据传输与处理。以太网卡连接控制器，用于检索制造参数与训练AI模型所需的数据，实现网络设备间的高效通信。
过程数据采集包括传感信号与制造参数，评估加工稳定性与监测刀具健康。传感信号的采集通过传感器完成，几乎可以测量所有物理量，如光线、温度、位置等，传感器关键在于提供实时、准确的数据以支持制造过程优化。力、振动、温度与声发射波等参数通过应变片、加速度计、热电偶与声发射传感器等装置监测。
应变片作为力的直接检测与转换设备，提供在切削工具运动方向上的精确响应，适用于扭矩与力监测。电流传感器通过监测电机电流间接估计切削力，适用于工具磨损、断裂检测与工件质量预测。加速度计用于监测振动与噪音，关键在于其高频与瞬态响应特性。热电偶监测加工温度，反映产品质量与零部件状态，而AE传感器接收与解释声发射信号，捕捉材料内部应力变化。
在选择传感器时，考虑采样率、精度与安装方法至关重要。应变片提供高精度响应，电流传感器具有非侵入性优势，加速度计提供高频与瞬态响应，热电偶适用于温度监测。传感器融合技术结合多种传感器数据，提高信号分辨率与可靠性，以满足不同环境下的精度与鲁棒性需求。
制造参数的采集依赖于机床控制器，获取实际数值以支持决策与过程优化。计量数据用于质量控制，反映产品状态是否符合客户要求。过程数据与计量数据之间的相关性用于指示制造过程状态，辅助根本原因分析，促进生产线持续改进与优化。
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回答时间：2025-01-16 18:36
