[发明专利]一种基于多传感器的数控机床散热电气柜控制系统在审
申请号: | 201810312554.3 | 申请日: | 2018-04-09 |
公开(公告)号: | CN108375955A | 公开(公告)日: | 2018-08-07 |
发明(设计)人: | 王建臣;邓小雷;刘晓源;杨坤;沈雨欣;方浩杰 | 申请(专利权)人: | 衢州学院 |
主分类号: | G05B19/404 | 分类号: | G05B19/404 |
代理公司: | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人: | 包晓静 |
地址: | 324000 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明属于数控机床技术领域,公开了一种基于多传感器的数控机床散热电气柜控制系统,包括:电源模块、指令输入模块、参数初始模块、单片机控制模块、散热模块、温度补偿模块、显示模块、故障检测模块、故障诊断模块、报警模块。本发明通过温度补偿模块结合形变量对运动量进行补偿生成运动目标值并输出,实现了根据温差形变对运动目标值的自动修改,有利于提高机床加工精度,并降低人工成本;同时本发明可以对多种数控机床进行故障监测和诊断,且诊断速度快、诊断结果精确合理,从而减少数控机床的故障时间,提高机床加工的运行效率和企业的经济效益,可广泛应用于各种数控加工领域。 | ||
搜索关键词: | 数控机床 温度补偿模块 多传感器 机床加工 控制系统 电气柜 散热 单片机控制模块 故障监测和诊断 故障检测模块 故障诊断模块 数控机床技术 指令输入模块 报警模块 补偿生成 初始模块 电源模块 人工成本 散热模块 数控加工 温差形变 显示模块 运行效率 诊断结果 自动修改 形变量 运动量 诊断 输出 应用 | ||
【主权项】:
1.一种基于多传感器的数控机床散热电气柜控制系统,其特征在于,所述基于多传感器的数控机床散热电气柜控制系统包括:温度传感器模块,与单片机控制模块连接,用于检测机床各传动部件的温度值;所述温度传感器模块的量测模型如下:YA(tk‑1)、YA(tk)、YA(tk+1)分别为温度传感器A对目标在tk‑1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的量测值,分别为:![]()
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其中,Y'A(tk‑1)、Y'A(tk)、Y'A(tk+1)分别为温度传感器A在tk‑1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的真实位置;CA(t)为误差的变换矩阵;ξA(t)为温度传感器的系统误差;
为系统噪声,假设
为零均值、相互独立的高斯型随机变量,噪声协方差矩阵分别为RA(k‑1)、RA(k)、RA(k+1);电源模块,与单片机控制模块连接,用于对单片机进行供电;指令输入模块,与单片机控制模块连接,用于输入单片机控制操作指令;参数初始模块,与单片机控制模块连接,用于对单片机各个参数进初始化;单片机控制模块,与温度传感器模块、电源模块、指令输入模块、参数初始模块、散热模块、温度补偿模块、显示模块、故障检测模块连接,用于控制调度各个工作模块正常工作;所述单片机控制模块的信噪比估计方法包括以下步骤:步骤一测量信号由N个分量信号以及高斯白噪声混合而成,求测量信号的归一化四阶累积量
归一六阶累积量
归一八阶累积量
等N+1个归一化高阶累积量;步骤二,构建归一化高阶累积量方程组;步骤三,遍历出N个信号的调制类型组合,查表得到各个调制类型信号的归一化高阶累积量,代入方程组中的前N个方程,计算求得各分量信号所占总信号的功率比
将结果代入第N+1个方程,筛选出正确的调制类型组合;步骤四,得出正确的调制类型以及各分量信号所占总信号的功率比![]()
根据信噪比估计公式
估计信噪比;散热模块,与单片机控制模块连接,用于对机床产生的热量进行散热;温度补偿模块,与单片机控制模块连接,用于通过温度传感器监测各传动部件的温度变化,根据各传动部件形变与温度变化的相对关系,计算出机床位移的误差值,然后补偿到数控系统中,对机床温升补偿;显示模块,与单片机控制模块连接,用于显示机床操作控制信息及温度信息;故障检测模块,与单片机控制模块、故障诊断模块连接,用于当数控机床发生故障时,发送故障特征信息到故障诊断模块;所述故障检测模块时频重叠信号的归一化高阶累积量方程组构建方法包括:接收信号的信号模型表示为:r(t)=x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)
其中,xi(t)为时频重叠信号的各个信号分量,各分量信号独立不相关,n为时频重叠信号分量的个数,θki表示对各个信号分量载波相位的调制,fci为载波频率,Aki为第i个信号在k时刻的幅度,Tsi为码元长度,pi(t)为滚降系数为α的升余弦成形滤波函数,且
n(t)是均值为0,方差为σ2的平稳高斯白噪声;混合信号的高阶累积量公式如下:
两边同时除以混合信号的二阶矩k/2次方:
进一步变形为:
其中
和
表示各分量信号功率与总功率的比值和噪声功率与总功率的比值,分别表示为
和λv;高斯白噪声的高阶累积量为0,上式表示为:
由此,构建归一化高阶累积量方程组:
故障诊断模块,与故障检测模块、故障诊断模块连接,用于接收故障特征信息进行诊断,产生诊断结果;报警模块,与故障诊断模块连接,用于对故障设备进行报警,通知工作人员进行及时防护。
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