[发明专利]一种基于模式识别的切削过程实时状态监测方法及装置有效
申请号: | 202110143862.X | 申请日: | 2021-02-02 |
公开(公告)号: | CN112884027B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 戴伟;梁奎 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F18/21 | 分类号: | G06F18/21;G06F18/25;G06F18/2411 |
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地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 模式识别 切削 过程 实时 状态 监测 方法 装置 | ||
本发明提供了一种基于模式识别的切削过程实时状态监测方法,包括:过程动态信号的采集;过程动态信号预处理及特征提取;典型模式生成;实时信息模式归类;及实时异常状态监测及应对。本发明还提供了一种设备,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序时执行根据本发明的基于模式识别的切削过程实时状态监测方法。
技术领域
本发明涉及一种基于模式识别的切削过程实时状态监测方法,具体地涉及通过对制造过程进行多源信号采集并进行信号处理以及生成模型,及根据诊断结果选取不同的应对策略的切削过程实施状态监测方法及执行该方法的装置。
背景技术
近年来,在工业领域与信息技术领域发生了深刻的变革,以识别和跟踪技术(RFID)、物理无线通信技术、工业硬件控制技术、智能成像系统等为代表的相关技术使得作为信息化与工业化高度融合产物的工业物联网得到了长足发展。在制造领域,物联网技术通过基于RFID技术与智能传感器的信息感知,可实现制造过程的生产过程控制,以帮助企业更好地掌握与利用资源。基于此,传统制造方式正逐步向智能制造过渡。
而在智能制造领域而言,开发合适的状态监测方法对任务场景进行监测对减少加工故障、保证制造质量有着重要的意义。以生产环节的状态监测为例,加工过程中出现的各种不稳定因素和失误,不止会影响自动化生产,还会造成经济损失和浪费很多辅助时间。在制造过程中,目前主要基于信号处理和数据挖掘算法实现对状态的监测,但传统方式对数据的处理存在局限性,在实际加工中常采集多源信号进行状态监测,虽能保证精度,但海量的数据却给设备的算力带来了负担。此外在实时状态监测方面多采用构造固定阈值的方式进行故障的监测,但这种方式对识别中间异常状态以及突发故障具有较大的欠缺,无法提前识别异常状态,进而主动配置和优化过程状态监测资源。
因此,构建更适合工业物联网时代的状态监测方法,提高未来企业的状态监测效率与效果具有较强的现实意义。基于此,本发明的实施方式提供了一种基于模式识别的切削过程实时状态监测方法。
发明内容
在智能制造领域,合适的状态监测方法对任务场景进行监测对减少加工故障、保证制造质量有着重要的影响。但在传统制造领域的状态监测方式中对数据的处理存在局限性,对多源数据处理依赖于计算机算力,同时对识别中间异常状态以及突发故障具有较大的欠缺,无法实现提前识别异常状态并主动配置和优化过程应对资源。基于此,本发明提供了一种基于模式识别的切削过程实时状态监测方法,通过对制造过程进行多源信号采集并使用信号处理技术提取特征,再使用改进的聚类算法得到状态模式,然后基于多层SVM(Support Vector Machine,支持向量机)分类模型,融合多源数据,进行切削过程实时状态模式的判别,可根据诊断结果选取不同的应对策略。这种方法构造了切削过程的多种故障模式,这种方式不精确求解某时刻的被监控量解决了传统方式中对数据的限制,同时用多层SVM分类模型实现实时状态的判别,弥补了基于阈值的方式中面对突发故障的不足,为制造过程的正常高效运行提供相应的技术依据。
根据本发明的一个实施方式提供了一种基于模式识别的切削过程实时状态监测方法,包括:步骤一,过程动态信号的采集;步骤二,过程信号预处理及特征提取;步骤三,典型模式生成;步骤四,实时信息模式归类;步骤五,实时异常状态监测及应对。
可选地,在另一个实施方式中,所述过程动态信号的采集步骤包括根据制造过程的实际运转状况,合理布置相应的P台传感器,利用多源传感器,进行在线多源时序数据采集,得到多源时序信号数据Yi。
可选地,在另一个实施方式中,所述过程信号预处理及特征提取步骤包括收集步骤一制造过程所产生信号数据Yi进行预处理,首先对信号数据进行数据清洗及降噪处理,然后对处理后的数据进行特征提取,并进行特征选择并将其做归一化处理以及标准化处理,再使用PCA算法进行降维,最后得到特征记为F。
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