[发明专利]一种机床顺序动作单元运行可靠性评价方法及系统

说明书

本发明公开一种基于节拍的机床顺序动作单元运行可靠性评价方法及系统，包括：采集数控机床正常加工时离散动作时间；采用机器学习算法得出数控机床正常加工时离散动作时间波动区间，其上下限作为判定阈值；实时采集数控机床加工时离散动作时间，将当前离散动作时间与所述波动区间阈值比较，判定所述当前离散动作时间是否超出所述波动区间；根据所述判定的结果，分析离散动作时间趋势是否异常，评估和预测动作单元运行可靠性。对应的，本发明还提供上述方法对应的系统。本发明通过对顺序动作单元的离散动作节拍的监测分析，评估动作单元的运行可靠性，成本低、实时性强。

技术领域

本发明涉及机床故障监测领域，具体地说，涉及的是一种通过监测机床离散动作节拍实现实时监测评估机床顺序动作单元运行可靠性的方法及系统。

背景技术

在现代工业生产线中，数控机床是生产线中的核心加工装备之一，在航空航天、船舶、汽车、发电设备等领域中具有举足轻重的地位。在大批量、高精度生产线中，数控机床更是无可替代的加工装备。然而数控机床作为高精密、复杂机电液一体化设备，其可靠性具有很高的要求，一旦数控机床发生加工性能下降甚至是故障，不仅会使得加工工件报废，严重时还会导致加工节拍延后，降低加工效率，增加加工成本，造成巨大经济损失。所以需要一种能实时监测机床性能的系统，能够在数控机床发生故障之前监测到数控机床性能下降。

目前针对数控机床的监控系统大多是通过对振动信号、电流信号、压力信号等模拟量的信号处理，提取特征值后依据特征值的表现情况，对机床进行故障监控、预测及诊断功能。比如，申请号为201810642786.5的中国专利申请，公开了一种机床刀具可靠性评估系统及方法，该发明是基于人工神经网络自学习以及自适应的功能，将历史数据作为拟合样本，实时监测加工过程中影响刀具可靠性的性能参数指标，如振动信号、电流信号、声波信号、磨损量以及加工粗糙度。通过对于刀具运行状态的实时监测，反馈刀具实时可靠性信息，预估刀具的剩余使用寿命，加工企业可以提前做出预防措施，减少损失，提高加工整体效率。

但类似以上专利的方法中，为了获得相应模拟量，需在数控机床相应部位添加相应传感器，时间、成本较高，此外在对所测得含噪信号进行数据处理时需要耗费大量时间，影响实时性和判断的准确性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种机床顺序动作单元运行可靠性评价方法及系统，解决现有的机床顺序动作单元监控成本高、实时性较差、准确性较低的问题。

本发明第一方面，提供一种机床顺序动作单元运行可靠性评价方法，包括：

S1,采集数控机床正常加工时离散动作时间；

S2,基于所述正常加工时离散动作时间，采用机器学习算法得出数控机床正常加工时离散动作时间波动区间，其上下限作为判定阈值；

S3,实时采集数控机床加工时离散动作时间，将当前离散动作时间与所述波动区间阈值比较，判定所述当前离散动作时间是否超出所述波动区间；

S4,根据S3的判定结果，分析离散动作时间趋势是否异常，评估和预测动作单元运行可靠性。

可选的，S4中，可以通过相应的诊断算法来分析离散动作时间趋势是否异常，评估和预测动作单元运行可靠性。进一步的，所述分析离散动作时间趋势是否异常，判断准则包括以下任一种：

(1)有离散动作时间点在设定的控制界限外；

(2)连续n个离散动作时间点在均值线同侧；

(3)连续不少于n个离散动作时间点有上升或下降的倾向；

(4)连续n个相邻离散动作时间点上下交替；

(5)任一侧连续n个离散动作时间点在±1倍离散动作时间的标准差外；

当满足以上(1)至(5)任一条时，则判断为异常。