[发明专利]一种基于加工画像分析的机床故障预警方法

说明书

本发明涉及工业设备数据的采集与分析技术领域，其目的在于提供一种基于加工画像分析的机床故障预警方法。本发明主要包括以下步骤：S1：指定标准零件，形成标准零件的标准加工画像；S2：提对标准零件的零件品种和标准刀具负载组合进行标定；S3：对当前加工零件进行加工，形成当前零件的实际加工画像；S4：将当前加工零件实际加工画像与标准加工画像对比，确认当前零件的零件品种；S5：实时提取当前零件加工时的当前刀具负载数据；S6：判定当前刀具负载数据是否处于标准刀具负载数据的范围内；若是则重复步骤S5，直到当前零件加工的加工画像完成后重复步骤S3；若否则进行刀具故障预警。本发明可对机床的维护效率高，有效节约人力资源成本。

技术领域

本发明涉及工业设备数据的采集与分析技术领域，特别是涉及一种基于加工画像分析的机床故障预警方法。

背景技术

精度要求较高和表面粗糙度要求较细的零件，一般都需要采用机床切削的方法进行加工，随现代机械加工业的高速发展，对零件的精度要求更高，从而对机床切割的质量、精度要求不断提高。在多数情况下，机床的加工精度是缓慢变化的，然而现有技术中，通常通过人工进行维护，多采用逐级排查、逐项校核的方式进行，在维护过程中，需要人工时刻关注机床的工况，方可在第一时间发现机床的问题。人工维护，造成机床的维护效率低下、过程繁琐、成本过高。

发明内容

本发明提供了一种基于加工画像分析的机床故障预警方法，其对机床的维护效率高，有效节约人力资源成本。

本发明采用的技术方案是：

一种基于加工画像分析的机床故障预警方法，包括以下步骤：

S1：指定标准零件，在加工机床上存储用于采集刀具进给信号的加工坐标点，设定加工坐标点采集区域的上阈值和下阈值，形成标准零件的标准加工画像；

S2：根据刀具进给信号提取加工坐标点的标准刀具负载数据，对标准零件的零件品种和标准刀具负载组合进行标定；

S3：对当前加工零件进行加工，采集加工坐标点的当前刀具进给信号，形成当前零件的实际加工画像；

S4：将当前加工零件实际加工画像与标准加工画像对比，确认当前零件的零件品种；

S5：实时提取当前零件加工时加工坐标点采集的当前刀具负载数据；

S6：判定当前刀具负载数据是否处于标准刀具负载数据的范围内；若是则重复步骤S5，直到当前零件加工的加工画像完成后重复步骤S3；若否则进行刀具故障预警。

优选的，所述步骤S1的具体步骤如下：

S101：指定标准零件，根据标准零件的切削画像，在加工机床上存储加工坐标点，所述加工坐标点用于采集单位区域中的刀具进给信号；

S102：设置切分时长，将多个坐标点分别采集的刀具进给信号集合按切分时长切分成多个加工片段；

S103：取两个加工片段，将两个加工片段的控制信号的控制个数设为m，将两个加工片段中控制信号个数的均值设为n，计算两个加工片段的控制信号的控制个数m和两个加工片段中控制信号个数的均值n的相关系数

S104：根据相关系数的取值，设定加工坐标点采集区域的上阈值和下阈值；

S105：根据加工坐标点在采集区域采集的刀具进给信号，形成标准零件的标准加工画像。

进一步优选的，在步骤S101中，指定多个不同品种的标准零件，分别根据不同品种的标准零件的切削画像，在加工机床上存储多组加工坐标点，多组所述加工坐标点用于采集单位数量的x轴及y轴上刀具的进给信号。

进一步优选的，在步骤S102中，切分时长为进给信号的上升沿和下降沿的间隔时长。