[发明专利]一种数控机床主轴电机运行监测方法

说明书

本发明涉及数控机床安全控制领域，特别是一种数控机床主轴电机运行监测方法。该方法包括如下步骤：S1、采集主轴电机运行状态的特征参数集，并确定电机稳定运行状态下各数值的取值范围；S2、剔除特征参数数据集中含有不符合取值范围的数据集，获得分类后的电机稳定性数据集；S3、对电机稳定性数据集进行聚类，并获得聚类中心；S4、构建电可拓神经网络识别算法，利用聚类后数据集对算法进行训练，完成算法训练过程；S5、实时采集特征参数，输入到训练后的可拓神经网络算法中，对电机运行稳定性进行判断。该方法能够对数控机床的主轴电机的运行状态进行持续监测，对可能发生的故障状态进行及时地监测和预警。

技术领域

本发明涉及数控机床安全控制领域，特别是一种数控机床主轴电机运行监测方法。

背景技术

斜床身数控车床是一种高精度、高效率的自动化机床。配备多工位刀塔或动力刀塔，机床就具有广泛的工艺性能，可加工直线圆柱、斜线圆柱、圆弧和各种螺纹、槽、蜗杆等复杂工件，具有直线插补、圆弧插补各种补偿功能，并在复杂零件的批量生产中发挥了良好的经济效果。数控电机由电机驱动，因此对主轴电机的要求较高，主要为：(1)足够的输出功率；数控机床的主轴负载性质近似于“恒功率”，也就是当机床的电主轴转速高时，输出转矩较小；主轴转速低时，输出转矩大；即要求主轴驱动装置要具有“恒功率”的性质；(2)较大的调速范围；为保证数控机床适用于各种不同的刀具、加工材质；适应于各种不同的加工工艺，要求主轴电机具有一定的调速范围。(3)速度精度高；静差度要小于5％，甚至小于1％。

基于上述原因，机床运行过程中对主轴电机进行持续性的检测显得极为必要，这能够及时防线电机运行状态的异常，及早采取措施，避免对工件产品的加工精度造成影响，降低损失。现有技术中，电机运行稳定性仅仅采用单个或简单多个参数进行评估，为参数设定阈值。当某个参数超出阈值外即进行预警或停机。这种电机运行监测方法具有不准确性和偶发性，因此应当寻找更好的主轴电机运行监测方法对电机运行稳定性进行识别和监测。

发明内容

为克服现有技术中的问题，本发明提供的一种数控机床主轴电机运行监测方法，该方法能够对数控机床的主轴电机的运行状态进行持续监测，对可能发生的故障状态进行及时地监测和预警。

本发明采用以下技术方案实现：一种数控机床主轴电机运行监测方法，该方法包括如下步骤：

S1、采集主轴电机运行状态下的绕组温升t₁、电机表面温度t₂、运行电压V、运行电流I、转速N、输出转矩T、功率因数cosΦ；作为判断电机运行状态的特征参数集，并确定电机稳定运行状态下各数值的取值范围；

S2、持续采集上述7个参数，构成特征参数数据集，剔除特征参数数据集中含有不符合取值范围的数据集，获得分类后的电机稳定性数据集；

S3、采用快速搜索与寻找密度峰值法对电机稳定性数据集进行聚类，并获得聚类中心；其中，聚类方法的过程如下：

数据集为数据点x_i和数据点y_i之间的距离表示为：

d_ij＝dist(x_i,x_j)，

用下式计算数据点的局部密度：

其中，函数χ(x)为：

ρ_i表示S中的那些与x_i的距离小于截断距离d_c的点；

当x_i的局部密度最大时，有：

θ_i＝max_j(d_ij)，