CN107678399A - 刀具切割过程中的风险预警系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种刀具切割过程中的风险预警系统，包括：数据采集单元，实时获取刀具负载信息；处理单元，将获取的负载信息与设定的预期值进行匹配，该预期值是刀具正常状态的负载数据；报警单元，在匹配结果不符合预期时，产生报警信号。本申请还公开了一种风险预警方法，包括：s1、建立控制模型，该控制模型是指在平稳加工过程中，在特定的加工周期内，采集刀具的连续负载数据波动变化，并根据不同时刻的负载数据建立警戒曲线；s2、对料件进行切割，实时采集刀具负载信息，并在一个加工周期内与警戒曲线数据进行比对，当超过警戒数据时，产生报警信号。本发明系统和方法，可以合理延长加工刀具使用寿命，对加工过程中出现的风险实时预警。

Description

刀具切割过程中的风险预警系统和方法
技术领域
本申请涉及自动化精密加工技术领域，特别是涉及一种刀具切割过程中的风险预警系统。
背景技术
传统机械加工，人工根据产品加工时长或件数来定期维修或更换加工刀具，保证加工质量品质。
刀具使用寿命通常有一个安全预设值，该预设值不能良好匹配刀具个体表现和实际加工生产情况，造成提前换刀，浪费成本。
通常机床加工过程中不会安排工人实时观测，所以当刀具磨损严重或者存在崩坏隐患不能及时被发现。
发明内容
本发明的目的在于提供一种刀具切割过程中的风险预警系统，
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
本申请实施例公开一种刀具切割过程中的风险预警系统，包括：
数据采集单元，实时获取刀具负载信息；
处理单元，将获取的负载信息与设定的预期值进行匹配，该预期值是刀具正常状态的负载数据；
报警单元，在匹配结果不符合预期时，产生报警信号。
优选的，在上述的刀具切割过程中的风险预警系统中，所述报警信号选自以下一种或组合：
(1)、邮件、短信或微信简讯通知报警；
(2)、显示器显示报警信号；
(3)、声光装置产生报警信号。
优选的，在上述的刀具切割过程中的风险预警系统中，所述设定的预期值为一有效负载区间。
优选的，在上述的刀具切割过程中的风险预警系统中，所述的不符合预期是指：当连续多个实时加工负载超出有效负载区间时判定为异常。
本申请还公开了一种刀具切割过程中的风险预警方法，包括：
s1、建立控制模型，该控制模型是指在平稳加工过程中，在特定的加工周期内，采集刀具的连续负载数据波动变化，并根据不同时刻的负载数据建立警戒曲线；
s2、对料件进行切割，实时采集刀具负载信息，并在一个加工周期内与警戒曲线数据进行比对，当超过警戒数据时，产生报警信号。
优选的，在上述的刀具切割过程中的风险预警方法中，所述步骤s1中，还包括噪声过滤，该噪声过滤包括去除工具与料件未接触时的负载数据。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明系统和方法，可以合理延长加工刀具使用寿命，对加工过程中出现的风险实时预警。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1所示为本发明具体实施例中刀具切割过程中的风险预警方法的流程图；
图2所示为本发明一实施例中警戒曲线的示意图。
具体实施方式
本实施例的系统，是由运行在服务器上的采集软件，实时采集机床刀具负载等数据并存储。采集软件周期性对过往的生成状态数据进行学习，判断正常生产状态预期值。在接下来的生产过程中，当刀具状态不符合预期时，及时发出报警信息。
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在一实施例中，刀具切割过程中的风险预警系统，包括数据采集单元、处理单元和报警单元。
数据采集单元用以实时获取刀具负载信息，其可以为一压力传感器。
在一实施例中，系统还用以监控数控机床的实时数据，至少包括：
a)、设备运行模式；
b)、加工程序执行状态；
c)、加工程序执行到当前的步骤号；
d)、加工过程中对应的主轴号、主轴转速、主轴负载、刀具号等。
处理单元将获取的负载信息与设定的预期值进行匹配，该预期值是刀具正常状态的负载数据。
报警单元在匹配结果不符合预期时，产生报警信号。
该技术方案中，基于加工过程的信号特性，当信号表现出某特定异常行为时，如当连续多个实时加工负载超出有效负载区间时判定为异常。对于异常情况会在存档数据的同时发出实时报警，报警信号选自以下一种或组合：
(1)、邮件、短信或微信简讯通知报警；
(2)、显示器显示报警信号；
(3)、声光装置产生报警信号。
结合图1所示，本实施例还提供一种刀具切割过程中的风险预警方法，包括自动模型学习。
学习过程是针对某台机设备过往一段时间，对加工过程中刀具负载变化曲线进行切分和计算。基于历史数据训练平稳加工过程的负载分布，利用测试数据对分布模型进行拟合调优，达到一个最佳控制模型，有效平衡预测报警的虚报和漏报。
例如在过去2小时中，某台设备生产了100件产品，这100个加工周期刀具负载曲线是具备某一特定模式分布，通过对该公共模式的识别匹配，提取出负载在加工过程中的实时波动模型，用于后续新数据的预测和控制。
在建模过程中，关键是对加工负载信号的提取和噪声过滤，比如刀具与料件未接触时负载变化。对这些噪声数据可以严格用其他特征参数的变化来判断，当其他特征参数变化量大于某个值时，可认为此时的主轴负载是由惯性产生的，而非实际切削负载，这种负载是不具有分析意义的，应该排除。
结合图2所示，在一实施例中，经过一段时间的数据采集和机器学习，生成了图形中的警戒曲线。彩色区块区分了不同加工刀具的最近一个加工周期对应状态。当最近一次加工表现超出或低于预期值时，系统会自动发出报警，提示哪把加工刀具需要更换。以此最大程度延长刀具使用寿命，节省成本。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种刀具切割过程中的风险预警系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，实时获取刀具负载信息；
处理单元，将获取的负载信息与设定的预期值进行匹配，该预期值是刀具正常状态的负载数据；
报警单元，在匹配结果不符合预期时，产生报警信号。
2.根据权利要求1所述的刀具切割过程中的风险预警系统，其特征在于：所述报警信号选自以下一种或组合：
(1)、邮件、短信或微信简讯通知报警；
(2)、显示器显示报警信号；
(3)、声光装置产生报警信号。
3.根据权利要求1所述的刀具切割过程中的风险预警系统，其特征在于：所述设定的预期值为一有效负载区间。
4.根据权利要求3所述的刀具切割过程中的风险预警系统，其特征在于：所述的不符合预期是指：当连续多个实时加工负载超出有效负载区间时判定为异常。
5.一种刀具切割过程中的风险预警方法，其特征在于，包括：
s1、建立控制模型，该控制模型是指在平稳加工过程中，在特定的加工周期内，采集刀具的连续负载数据波动变化，并根据不同时刻的负载数据建立警戒曲线；
s2、对料件进行切割，实时采集刀具负载信息，并在一个加工周期内与警戒曲线数据进行比对，当超过警戒数据时，产生报警信号。
6.根据权利要求5所述的刀具切割过程中的风险预警方法，其特征在于：所述步骤s1中，还包括噪声过滤，该噪声过滤包括去除工具与料件未接触时的负载数据。
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