CN105676778A - 基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于传感器监测的智能制造方法，包括以下步骤：采集加工机床加工过程中的实时物理量；根据实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制；其中，实时物理量为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度。上述基于传感器监测的智能制造方法，能够及时对加工过程中出现的问题进行管控，从而提高加工效率和产品品质。本发明还公开一种基于传感器监测的智能制造系统和加工机床。

Description

基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床

技术领域

本发明涉及机械加工监控技术领域，尤其涉及一种基于传感器监测的智能制造方法和装置以及加工机床。

背景技术

在机械加工中，整个加工系统是由机床、工件材料、加工工具和工艺参数四大部分组成。其中每一部分发生微小的变化，都会对最终的产品品质和生产效率有影响。机床按照既定的程序执行每一项动作，这样的动作执行过程相当于开环控制，并未对运动部件是否执行到位进行管控。工件材料，加工刀具和工艺参数发生任何异常也无法在加工过程中及时发现，只能在加工完成后的品质检验中才能发现。

发明内容

基于此，有必要提供一种能够及时对加工过程中出现的问题进行管控的基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床。

一种基于传感器监测的智能制造方法，包括以下步骤：

采集加工机床加工过程中的实时物理量；

根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制；

其中，所述实时物理量为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度。

在其中一个实施例中，所述实时物理量为主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

检测所述主轴电机功率的波动频率和/或波动幅值，若所述波动频率和/或所述波动幅值超出预设范围，则调节所述主轴电机的转速，将所述波动频率和/或所述波动幅值控制在预设范围。

在其中一个实施例中，所述实时物理量为主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

根据所述主轴电机功率的大小判断加工机床当前状态；

其中，所述加工机床当前状态包括加工状态、加工工具的磨损情况以及加工工具和加工工件的接触状态。

在其中一个实施例中，所述实时物理量为主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

将所述主轴电机功率与预设功率范围比较，若所述主轴电机功率超出所述预设功率范围的边界，则判定被加工工件出现品质异常，并控制所述加工机床执行第一操作；

其中，所述第一操作为立即停机、执行完当前工序后停机或继续加工并报警。

在其中一个实施例中，所述实时物理量为主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

根据所述主轴电机功率控制加工工件的技术指标；

其中，所述技术指标包括尺寸精度、形位公差和表面质量中的一种以上。

在其中一个实施例中，所述根据所述主轴电机功率控制加工工件的技术指标的方法为：

将与所述加工工件的技术指标相关联的第一功率阈值作为监测标准；

当所述主轴电机功率超过所述第一功率阈值时，调节所述主轴电机的工艺参数，以使得所述主轴电机功率小于等于所述第一功率阈值；

其中，所述主轴电机的工艺参数包括转速、进给速度和吃刀量中的一种以上参数。

在其中一个实施例中，所述根据所述主轴电机功率控制加工工件的技术指标的方法为：

获得所述加工工件的技术指标上限对应的第二功率阈值；

设定所述主轴电机的工艺参数，并监测在所设定的所述主轴电机的工艺参数下主轴电机功率；

若在所设定的所述工艺参数下主轴电机功率小于或大于所述第二功率阈值，则通过预设算法计算下一时刻的工艺参数；

直至在所设定的所述工艺参数下主轴电机功率等于所述第二功率阈值。

一种基于传感器监测的智能制造系统，包括数据采集装置、数据处理装置和信号输出装置；

所述数据采集装置用于采集加工机床加工过程中的实时物理量，并转换成所述数据处理装置可识别的信号模式，发送至数据处理装置；

所述数据处理装置用于根据所述实时物理量与预设条件的关系生成相应的控制信号，以及经所述信号输出装置将所述控制信号发送至所述加工机床的控制系统；

所述加工机床的控制系统根据所述控制信号控制所述加工机床执行相应操作；

其中，所述实时物理量为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度。

在其中一个实施例中，还包括显示存储装置；所述显示存储装置与所述数据处理装置连接；

所述显示存储装置用于存储所述实时物理量，并显示所述实时物理量。

一种加工机床，包括上述任意一种基于传感器监测的智能制造系统。

上述基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床，在机床加工过程中，采集加工机床加工过程中的实时物理量，然后根据实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制。其能够根据加工机床的实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制，能够及时对加工过程中出现的问题进行管控，从而提高加工效率和产品品质。

附图说明

图1为本发明基于传感器监测的智能制造方法一个实施例的流程示意图；

图2为本发明基于传感器监测的智能制造系统一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床的具体实施方式进行说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

能够反应加工机床加工过程的物理量有很多种，常用的包括切削力、主轴电机扭矩、主轴电机功率、主轴电机电流、切削区域的振动、切削区域的声音和切削区域的温度等物理量。这些物理量对应的传感器依次为力传感器、扭矩传感器、功率传感器、电流传感器、振动传感器、声发射传感器和温度传感器。由于每种传感器的信号特点、安装方式和成本的差异，所以在不同的加工应用场合，会使用不同的传感器或多种传感器融合的方式来监测加工过程。无论使用哪种或哪几种传感器，都需要确定每种传感器对应的能够反应加工过程变化的特征值。特征值包括原始信号；基于原始信号的样本数据计算的各种时域内的统计信号，如平均值、峰值、均方根值等；对原始信号进行数学处理变换后所获得的各类频域信号，如功率谱、幅值谱和相位谱等。在加工过程中，机床、工艺参数、加工工具和工件材料每一个微小的变化，都会导致加工过程产生变化，相应的能够反应加工过程的这些物理量也会有变化。但具体使用哪种传感器的哪种特征值来表征要反应的加工过程的变化，需要根据具体的信号特征与要监测的物理现象之间的变化关系来确定。

在确定要监测的特征值之后，就可以使用该特征值作为实现智能制造的基础数据，并基于对该数据的详细分析来诊断、管理和控制加工过程，最终实现智能制造的目的。

参见图1，一个实施例中，基于传感器监测的智能制造方法可以包括以下步骤：

S100，采集加工机床加工过程中的实时物理量。

其中，实时物理量可以为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度等物理量。在铣削，钻削和磨削等机械加工中，刀具通过自身高速旋转和刀具与工件之间的相对运动来切除工件材料。在车削中，通过工件旋转和刀具移动来实现材料去除。在去除材料的过程中，刀具或工件所受的切向力表征了刀具和工件之间相互作用的程度。这是一个重要的加工过程参数，加工系统中各项输入的变化都会使这个力发生变化，进而产生不同的加工效果。但直接测量该力的成本很高，安装复杂。而主轴功率与该力成正比，且功率传感器安装方便成本合理，可以给出与切削力一样多的信息，因此主轴功率是评价加工过程的一个理想参数。因此，本实施例中以实时物理量为主轴电机功率为例，对本步骤进行说明，但并不以此为限。

本实施例中，主轴电机功率可以通过以下过程得到：采集主轴电机的实时电流和实时电压以后，结合实时电流和实时电压的相位关系，计算得出主轴电机功率。

可以理解的，实时物理量为除主轴电机功率以外的情况时，可以通过对应的传感器监测得出，故在此不再详述。

S200，根据实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制。

同样的，为便于表述，以下以实时物理量为主轴电机功率为例，对本步骤进行说明，但并不以此为限。

本步骤可以通过相应的智能算法完成。其中，智能算法是根据实时采集并计算的功率值和不同的应用需求组合而成的各种逻辑算法。该智能算法中包含依据功率值进行的问题诊断和判断输出。通过该智能算法，可控制机床执行相应的动作，实现最终的产品效率和品质等的提升。根据功率信号的不同特点和不同的应用需求，可设置不同的智能算法，也可以进行多种算法的融合。

一个实施例中，本步骤可以包括：检测主轴电机功率的波动频率和/或波动幅值，若波动频率和/或波动幅值超出预设范围，则调节主轴电机的转速，将波动频率和/或波动幅值控制在预设范围。

可以理解的，功率值的波动代表了主轴系统的振动情况，波动的幅值越大，主轴系统的振动越严重，加工出来的产品表面质量越差。通过分析主轴电机功率的波动频率和波动幅值，可以实时诊断主轴在当前转速下运行是否合理。如果振动较大，可通过调节主轴转速至附近振动较小的合理转速运行，以获得更好的零件品质。此种依据功率进行的振动分析，并控制机床进行转速调节而实现品质提升的算法即是一种智能算法。

一个实施例中，本步骤可以包括：根据主轴电机功率的大小判断加工机床当前状态。其中，加工机床当前状态包括加工状态、加工工具的磨损情况以及加工工具和加工工件的接触状态等。

可以理解的，主轴未启动时，主轴电机功率的大小为0。当主轴启动，按照数控程序设定的转速和进给开始动作，但并未对工件进行切削时，消耗的负载为主轴的空转负载。当主轴启动，按照数控程序设定的转速和进给开始动作，同时对工件进行切削时，消耗的负载为主轴的正常加工负载。因此，可通过对主轴电机功率大小的变化，来判断主轴是否处于开启状态，且是否真正处于加工状态。此项判断可用来实时计算机床的真实加工效率，帮助管理者做出合适的生产决策。

另外，在机械加工中，加工工具一般是从远离工件的一个点开始向工件运动，但由于工件余量的变化，很难准确知道加工工具和工件的准确接触位置。通常机床的运动程序都是按照既定的运动速度运动到既定的位置，这样就会导致加工工具和工件过早接触，造成碰撞，功率值迅速升高，产生废品。或者会导致加工工具和工件过晚接触，功率过于平稳，浪费生成节拍，效率低下。如果实时监测主轴电机功率的大小变化，就可以感知加工工具和工件的接触瞬间，同时输出触发信号给机床，机床就可以执行相应的加工动作。这样一方面能够防止加工碰撞，提高人机的安全性，另一方面缩短加工工具的空程时间，提高效率。

加工过程中，加工工具会随着加工零件数的增加，而逐渐磨损变钝。当工具磨损时，主轴功率会逐渐变大。在某一固定工况下，当加工工具达到特定的磨损程度后，主轴电机功率也会达到一个固定的阈值。因此，可通过实时监测每个加工工件对应的主轴电机功率的平均值、峰值或某一特征值，实时判断该值是否达到磨损阈值。当超过磨损阈值后，可输出触发信号给机床，机床可暂停并发出报警，提醒操作人员更换刀具，或者直接控制刀库换刀，实现刀具寿命的最大化，降低加工成本。

一个实施例中，本步骤可以包括：将所述主轴电机功率与预设功率范围比较，若主轴电机功率超出预设功率范围的边界，则判定被加工工件出现品质异常，并控制加工机床执行第一操作。其中，第一操作为立即停机、执行完当前工序后停机或继续加工并报警。

可以理解的，机械加工过程中，由于工件余量、材料差异、加工工具磨损等因素的变化，同批加工工件的加工过程功率曲线也会略有差异。但只要不是加工异常，功率曲线的上下波动偏差不会太大。所以，可针对加工过程功率曲线采用边界法来管控加工工件品质和加工异常。

具体的，首先提取正常加工过程功率曲线进行堆叠，模拟出正常差异情况下的加工过程功率曲线差异。然后根据功率曲线的波动情况，制定适合应用需求的边界。例如，可设置成紧凑的自适应边界或宽松的固定边界。最后使用制定的边界去监控加工过程。当有加工异常出现的时候，加工过程主轴电机功率曲线会超出设定的边界。此时可输出触发信号给机床，机床可执行相应的处理操作。例如，立即停机、执行完当前工序后停机或继续加工并报警。一方面，此种监控方法可保证产品的品质，实现加工过程中的在线品质检验。另一方面，可及时发现加工中的异常，如程序错误，刀具破损和机床故障等各种加工异常，以避免人机损害和产品批量不良。

一个实施例中，本步骤可以包括：根据主轴电机功率控制加工工件的技术指标。其中，技术指标可以包括尺寸精度、形位公差和表面质量中的一种以上参数。技术指标与功率值的大小相关联。例如在铣削加工中，由于刀具磨损或工件材料不均匀导致的功率值异常增大时，意味着铣削中的切向力增大。当切向力增加时，法向力也会增加，这会导致刀具系统变形，产生让刀现象，最终导致尺寸超差。因此主轴电机功率的大小是表征加工工件的技术指标是否合格的有效特征值。

作为一种可实施方式，根据主轴电机功率控制加工工件的技术指标的方法包括以下几步：

将与加工工件的技术指标相关联的第一功率阈值作为监测标准。

当主轴电机功率超过第一功率阈值时，调节主轴电机的工艺参数，以使得主轴电机功率小于等于第一功率阈值。

其中，主轴电机的工艺参数包括转速、进给速度和吃刀量中的一种以上参数。

具体的，在某一特定应用情况下，可以首先找到与要求的技术指标相关联的功率阈值中的特定功率阈值作为监测标准。其中，特定功率阈值即为第一功率阈值。然后，使用特定功率阈值与主轴电机功率进行比较。当主轴电机功率超过该第一功率阈值时，智能制造控制器会发出触发信号给机床。机床可以通过调节转速、进给速度和吃刀量等关键工艺参数来降低主轴消耗的功率值，以保证零件的技术指标要求。

作为另一种可实施方式，根据主轴电机功率控制加工工件的技术指标的方法包括以下几步：

获得加工工件的技术指标上限对应的第二功率阈值。

设定主轴电机的工艺参数，并监测在所设定的主轴电机的工艺参数下主轴电机功率。

若在所设定的工艺参数下主轴电机功率小于或大于第二功率阈值，则通过预设算法计算下一时刻的工艺参数。

直至在所设定的工艺参数下主轴电机功率等于第二功率阈值。

可以理解的，把功率阈值作为恒控制源，也即是在保证主轴电机功率不超过恒控制源的情况下，使用尽可大的进给速度和吃刀量进行加工。此时零件的技术指标接近要求的上限值，但可以达到最大的加工效率。首先，找到与零件技术指标上限值相关联的功率阈值。然后，设定初始主轴转速，进给和吃刀量等工艺参数，监测实时功率值，当实时功率值小于或大于功率阈值时，通过PID(ProportionIntegrationDifferentiation.比例-积分-微分)算法，智能制造控制器会自动计算出下一时刻的工艺参数值。机床执行新的工艺参数后，再次比较主轴电机功率和功率阈值的大小，并重复上述操作，直至主轴电机功率等于功率阈值时，保持当前工艺参数进行加工。当然，在其他实施例中，在所设定的工艺参数下主轴电机功率小于或大于第二功率阈值时，还可以通过除PID算法以外的其他算法计算下一时刻的工艺参数，对此不作限定。

同样的，步骤S200中的实时物理量为除主轴电机功率以外的其他实时物理量时，可以参照主轴电机功率的原理对加工过程进行诊断、管理和/或控制。例如，设置除主轴电机功率以外的其他物理量的预设范围，并在传感器检测到的实时物理量超出预设范围时，对加工机床进行相应的调节，从而将传感器检测到的实时物理量控制在预设范围内。

上述基于传感器监测的智能制造方法，将加工机床加工过程中的实时物理量作为监测标准，根据实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制，能够及时对加工过程中出现的问题进行管控，也能够提高加工效率和产品品质。

基于同一发明构思，本发明还提出一种基于传感器监测的智能制造系统。参见图2，基于传感器监测的智能制造系统可以包括数据采集装置110、数据处理装置120和信号输出装置130。数据采集装置110用于采集加工机床加工过程中的实时物理量，并转换成数据处理装置120可识别的信号模式，发送至数据处理装置120。数据处理装置120用于根据实时物理量与预设条件生成控制信号。控制信号经信号输出装置130发送至加工机床的控制系统200。加工机床的控制系统200根据控制信号控制加工机床300执行相应操作。其中，数据处理装置120根据实时物理量与预设条件生成控制信号的过程可以参见前述基于传感器监测的智能制造方法中对应部分内容，在此不再赘述。

其中，实时物理量可以为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度等物理量。

优选的，参见图2，基于传感器监测的智能制造系统还可以为包括显示存储装置140。显示存储装置140与数据处理装置120连接。显示存储装置140用于存储实时物理量，并显示实时物理量。具体的，显示存储装置140可以与数据处理装置120连接，并获取数据处理装置120发送的实时物理量。显示存储装置140将实时物理量显示在一个坐标系中。该坐标系的横坐标可以为时间，纵坐标为该实时物理量，以方便作业人员或技术人员直观的观察被加工工件的品质情况。

上述基于传感器监测的智能制造系统，在机床加工过程中，数据采集装置110采集加工机床300加工过程中的实时物理量；数据处理装置120根据实时物理量与预设条件的关系生成相应的控制信号。控制信号通过信号输出装置130被发送至加工机床300的控制系统200。控制系统200根据控制信号控制加工机床300执行相应操作。其能够根据加工机床的实时物理量对加工过程进行管理和/或控制，能够及时对加工过程中出现的问题进行管控，也能够提高加工效率和产品品质。

一个实施例中，加工机床可以包括上述任意一种基于传感器监测的智能制造系统，且具有上述基于传感器监测的智能制造系统所具有的优点。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集加工机床加工过程中的实时物理量；

根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制；

其中，所述实时物理量为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度。

2.根据权利要求1所述的基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，所述实时物理量为所述主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

检测所述主轴电机功率的波动频率和/或波动幅值，若所述波动频率和/或所述波动幅值超出预设范围，则调节所述主轴电机的转速，将所述波动频率和/或所述波动幅值控制在预设范围。

3.根据权利要求1所述的基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，所述实时物理量为所述主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

根据所述主轴电机功率的大小判断加工机床当前状态；

其中，所述加工机床当前状态包括加工状态、加工工具的磨损情况以及加工工具和加工工件的接触状态。

4.根据权利要求1所述的基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，所述实时物理量为所述主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

将所述主轴电机功率与预设功率范围比较，若所述主轴电机功率超出所述预设功率范围的边界，则判定被加工工件出现品质异常，并控制所述加工机床执行第一操作；

其中，所述第一操作为立即停机、执行完当前工序后停机或继续加工并报警。

5.根据权利要求1所述的基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，所述实时物理量为所述主轴电机功率；所述根据所述实时物理量对加工过程进行诊断、管理和/或控制步骤包括：

根据所述主轴电机功率控制加工工件的技术指标；

其中，所述技术指标包括尺寸精度、形位公差和表面质量中的一种以上。

6.根据权利要求5所述的基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，所述根据所述主轴电机功率控制加工工件的技术指标的方法为：

将与所述加工工件的技术指标相关联的第一功率阈值作为监测标准；

当所述主轴电机功率超过所述第一功率阈值时，调节所述主轴电机的工艺参数，以使得所述主轴电机功率小于等于所述第一功率阈值；

其中，所述主轴电机的工艺参数包括转速、进给速度和吃刀量中的一种以上参数。

7.根据权利要求5所述的基于传感器监测的智能制造方法，其特征在于，所述根据所述主轴电机功率控制加工工件的技术指标的方法为：

获得所述加工工件的技术指标的上限对应的第二功率阈值；

设定所述主轴电机的工艺参数，并监测在所设定的所述主轴电机的工艺参数下主轴电机功率；

若在所设定的所述工艺参数下主轴电机功率小于或大于所述第二功率阈值，则通过预设算法计算下一时刻的工艺参数；

直至在所设定的所述工艺参数下主轴电机功率等于所述第二功率阈值。

8.一种基于传感器监测的智能制造系统，其特征在于，包括数据采集装置、数据处理装置和信号输出装置；

所述数据采集装置用于采集加工机床加工过程中的实时物理量，并转换成所述数据处理装置可识别的信号模式，发送至数据处理装置；

所述数据处理装置用于根据所述实时物理量与预设条件的关系生成相应的控制信号，以及经所述信号输出装置将所述控制信号发送至所述加工机床的控制系统；

所述加工机床的控制系统根据所述控制信号控制所述加工机床执行相应操作；

其中，所述实时物理量为主轴电机功率、主轴电机扭矩、主轴电机的电流、切削力、切削区域的振动、切削区域的声音或切削区域的温度。

9.根据权利要求8所述的基于传感器监测的智能制造系统，其特征在于，还包括显示存储装置；所述显示存储装置与所述数据处理装置连接；

所述显示存储装置用于存储所述实时物理量，并显示所述实时物理量。

10.一种加工机床，其特征在于，包括权利要求8或9所述的基于传感器监测的智能制造系统。