[发明专利]一种机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法及装置

权利要求书

1.一种机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，包括：

S11：采集主轴运转的振动信号；

S12：对主轴运转的振动信号进行处理，提取主轴运转的振动信号的特征参数，得到反应主轴运转状态的特征向量；

S13：将反应主轴运转的特征向量与数据库中预先存储的主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息进行比较、分类，得到当前的主轴运转状态，当主轴运转出现主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态时，输出报警。

2.根据权利要求1所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，所述S12中对主轴运转的振动信号进行处理具体为：

主轴稳速阶段的特征量提取方法为：首先基于主轴空载稳定转动的旋转频率，通过FFT变换方法提取基频带能量，然后，特征量采用基频带能量的百分比表征即定义为实际工况的基频带能量和正常工况的基频带能量之比；

主轴加速阶段的特征量提取方法为：首先通过S变换、小波包分解方法获得不同频段的能量，然后，提取不同频带能量占总能量的比例作为特征量，根据所分析的频带数量可以获得对应的多个特征分量。

3.根据权利要求1所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，还包括：

S301：在后期监控过程中，在数据库中手动或自动添加主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息。

4.根据权利要求1所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，S13中的将反应主轴运转的特征向量与数据库中预先存储的主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息进行比较，得到当前的主轴运转状态，具体为：

建立非线性分类模型，将主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息作为训练样本对非线性分类模型进行训练，得到训练好的非线性分类模型，将反应主轴运转的特征向量输入到训练好的非线性分类模型中，得到当前的主轴运转状态。

5.根据权利要求4所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，所述主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息包括：提取的主轴运转的振动信号的特征参数以及相应的工艺信息。

6.根据权利要求5所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，所述相应的工艺信息包括：主轴转速以及刀具信息。

7.根据权利要求4所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警方法，其特征在于，S13之后还包括：

S501：当检测到主轴运转出现主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态时，将异常信号存入到数据库中，添加到非线性分类模型的训练样本中，重新对非线性分类模型进行训练。

8.一种机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警装置，其特征在于，包括：数据采集单元、处理单元以及报警单元；其中，

所述数据采集单元用于采集换刀后主轴运转的振动信号；

所述处理单元用于对主轴运转的振动信号进行处理，提取主轴运转的振动信号的特征参数，得到反应主轴运转的特征向量；

所述报警单元用于将反应主轴运转的特征向量与数据库中预先存储的主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息进行比较，得到当前的主轴运转状态，当主轴运转出现主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态时，输出报警。

9.根据权利要求8所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警装置，其特征在于，所述数据采集单元包括：振动传感器，所述振动传感器设置于主轴的前端轴承和/或后端轴承处。

10.根据权利要求8所述的机床主轴夹屑和/或刀具缠屑的报警装置，其特征在于，所述报警单元包括：非线性分类模型建立单元，其用于建立非线性分类模型，将主轴正常运转时的正常状态信号样本信息以及主轴夹屑和/或刀具缠屑异常状态的信号样本信息作为训练样本对非线性分类模型进行训练，得到训练好的非线性分类模型。