CN108153237B - 一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法 - Google Patents

一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法，包括以下步骤：步骤一：获取能耗数据；步骤二：判断能耗特征存在的位置；步骤三：求解能耗特征表征量；步骤四：比对能耗特征库内标准能耗特征表征量，判断该能耗特征是否对应标准能耗特征；步骤五：该能耗特征对应标准能耗特征，执行步骤六；该能耗特征不对应标准能耗特征，重复步骤一；步骤六：确定当前能耗特征对应的机床状态，补充或修正机床状态。本发明能够实现线切割机床的状态监测，同时也为机床故障报警、机床能耗管理等做基础性工作。

Description

一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法
【技术领域】
本发明涉及机床状态监测方法的技术领域，特别是基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的技术领域。
【背景技术】
线切割是一种利用连续移动的细金属丝(称为电极丝)作电极并对工件进行脉冲火花放电蚀除金属、切割成型的加工方法。线切割机床在工作过程中，能耗主要来源有电脑主机能耗ECO(Ecomputer)、运丝能耗EW(Ewire-feed)、水泵冲水能耗EP(Epump)、照明灯能耗EL(Elamp)、切割能耗ECU(Ecutting)的变功率的能耗。
线切割机床待机过程的能耗稳定，在水泵打开和关闭时，都会有能耗波动。利用这一特点，即可通过能耗的波动来获取机床的状态，从而能够实时监测机床状态。例如，线切割机床加工过程中，会存在水泵打开特征、水泵关闭特征、开始运丝特征、停止运丝特征、开始切割特征、停止切割特征等，这些特征在能耗曲线上，都会以波动的形式产生，并且对应了机床状态的变化。除了正常加工的特征外，线切割加工过程中的断丝、二次放电、电弧放电、抖丝等异常发生过程，也都有其独有的能耗特征，表征机床状态。正常加工和异常状况的能耗特征均具有时间短、能耗波动的特点，往往还具有其他类似特点的非对应机床状态变化的特征或者非需要获得的机床状态变化。如，线切割加工过程中的运丝是持续进行的，运丝筒转向时，运丝电机出现正反转切换，发生时间短、能耗波动大，会产生运丝电机换向特征，此时的机床正在运丝电机换向，但是，我们只需获知运丝电机何时开启，知道运丝这一工作状态即可。又比如，线切割切割工件时，从X轴切割变为Y轴切割的过程，X轴步进电机停止运动、Y轴步进电机转动，这一过程也为时间短、能耗波动大，这是切割转向切换的能耗特征，但是，我们只需获知切割何时开始，知道切割这一工作状态即可。
能耗数据可以通过能耗采集装置获得，能耗采集装置可以由多种方案。能耗采集可以直接利用功率传感器获得功率数据，也可以分别通过电压传感器、电流传感器获得电压数据、电流数据；能耗数据可以通过单片机处理，也可以PLC处理，也可以通过采集卡传至电脑后再进行处理。
因而，如何去表征机床的运行状态、如何识别出机床的运行状态，是急需解决的问题。从而能够对机床状态进行有效监测，便于对机床进行管理。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法，能够实现线切割机床的状态监测，同时也为机床故障报警、机床能耗管理等做基础性工作。
为实现上述目的，本发明提出了一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法，包括以下步骤：
步骤一：获取能耗数据：通过能耗采集装置获得线切割机床的能耗数据，所述能耗数据包括时间、功率以及功率曲线；
步骤二：判断能耗特征存在的位置：计算需判断的时间T1到时间T2的功率数据的全段均值Pallmv，获得该时间段的最大值Ptmax，当
Figure GDA0002333685220000021
时，认定该时间段存在能耗特征，否则重新选取判断时间段，
Figure GDA0002333685220000022
为判定阈值；从存在能耗特征时间段的最大值Ptmax两侧分别求左均值Plmv和右均值Prmv；从最大值Ptmax往左取功率数据Pltmax，满足
Figure GDA0002333685220000023
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure GDA0002333685220000024
的Pltmax的能耗数据；从最大值Ptmax往右取功率数据Prtmax，满足
Figure GDA0002333685220000031
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure GDA0002333685220000032
的Prtmax的能耗数据；
Figure GDA0002333685220000033
为判定阈值，能耗特征数据的起始数据对应的时间为开始时间Ts，结束数据对应的时间为结束时间Te；
步骤三：求解能耗特征表征量：持续时间Tc：Tc＝Te-Ts；获得极值：最大值Pmax、最小值Pmin；功率幅值Pam：
Figure GDA0002333685220000034
均值Pmv：
Figure GDA0002333685220000035
能耗差值Ec：
Figure GDA0002333685220000036
从而获得能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)；
Figure GDA00023336852200000310
为结束时间对应的存储序号，
Figure GDA00023336852200000311
为开始时间对应的存储序号；
步骤四：比对能耗特征库内标准能耗特征表征量，判断该能耗特征是否对应标准能耗特征：能耗特征表征量与每一标准能耗特征表征量求偏差值Vdeviation：
Figure GDA0002333685220000037
，Tsc、Psmax、Psmin、Psam、Psmv、Esc为标准能耗特征表征量，δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6为影响系数；将每一偏差值Vdeviation与判定阈值
Figure GDA0002333685220000038
比较，
Figure GDA0002333685220000039
时，则存在该标准能耗特征表征量对应的标准能耗特征；
步骤五：该能耗特征对应标准能耗特征，执行步骤六；该能耗特征不对应标准能耗特征，重复步骤一；
步骤六：确定当前能耗特征对应的机床状态，补充或修正机床状态：根据能耗特征和机床状态的对应关系，确定该能耗特征对应的机床状态；将该机床状态与原有记录机床状态对比，补充或修正机床状态。
作为优选，所述步骤二中的时间T1到时间T2的间隔时间小于5秒。
作为优选，所述步骤四中的能耗特征库通过以下步骤获得：
步骤一：热机：机床开机运行至少2小时；
步骤二：机床状态切换过程能耗数据采集：通过连接机床的能耗采集装置实验获取机床状态切换过程的能耗数据；
步骤三：机床状态切换过程能耗数据处理：对获得的能耗数据进行处理，获得标准能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)；
步骤四：重复机床状态切换过程能耗数据采集与处理，修正标准能耗特征表征量。
本发明的有益效果：
1.本发明的直接有益效果为：通过能耗采集装置获得的能耗数据提取能耗特征，通过能耗特征表征机床状态，并补充或修正原有记录机床状态，从而实现线切割机床状态监测；
2.本发明的间接有益效果一为：通过实现线切割机床状态监测，为后续机床故障报警、机床能耗管理等做基础性工作。如在此基础上添加故障报警，异常发生的过程也会对应着能耗波动，因而也具有相应的能耗特征，只需将异常状态对应的能耗特征作为报警触发即可实现故障报警；
3.本发明的间接有益效果二为：除了线切割机床外，数控车床、数控铣床、数控滚齿机等不同机床，只要具有能耗特征，在各个机床的各个能耗部件开关、加工的开始结束，都会在功率曲线上出现波动，都可以用此方法进行适应性修正后使用。
本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
【附图说明】
图1是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的监测方法流程图；
图2是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的能耗采集原理图；
图3是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的能耗特征与机床状态的对应关系图；
图4是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的能耗特征对应机床状态的补充或修正关系图；
图5是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的能耗采集装置的传感器供电图；
图6是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的能耗采集装置的机床连接示意图；
图7是本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法的实施例附图。
【具体实施方式】
参阅图1～图7，本发明，包括以下步骤：
步骤一：获取能耗数据：通过能耗采集装置获得线切割机床的能耗数据，所述能耗数据包括时间、功率以及功率曲线；
步骤二：判断能耗特征存在的位置：计算需判断的时间T1到时间T2的功率数据的全段均值Pallmv，获得该时间段的最大值Ptmax，当
Figure GDA0002333685220000051
时，认定该时间段存在能耗特征，否则重新选取判断时间段，
Figure GDA0002333685220000052
为判定阈值；从存在能耗特征时间段的最大值Ptmax两侧分别求左均值Plmv和右均值Prmv；从最大值Ptmax往左取功率数据Pltmax，满足
Figure GDA0002333685220000053
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure GDA0002333685220000054
的Pltmax的能耗数据；从最大值Ptmax往右取功率数据Prtmax，满足
Figure GDA0002333685220000055
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure GDA0002333685220000056
的Prtmax的能耗数据；
Figure GDA0002333685220000057
为判定阈值，能耗特征数据的起始数据对应的时间为开始时间Ts，结束数据对应的时间为结束时间Te；
步骤三：求解能耗特征表征量：持续时间Tc：Tc＝Te-Ts；获得极值：最大值Pmax、最小值Pmin；功率幅值Pam：
Figure GDA0002333685220000058
均值Pmv：
Figure GDA0002333685220000059
能耗差值Ec：
Figure GDA0002333685220000061
从而获得能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)；
Figure GDA0002333685220000062
为结束时间对应的存储序号，
Figure GDA0002333685220000063
为开始时间对应的存储序号；
步骤四：比对能耗特征库内标准能耗特征表征量，判断该能耗特征是否对应标准能耗特征：能耗特征表征量与每一标准能耗特征表征量求偏差值Vdeviation：
Figure GDA0002333685220000064
Figure GDA0002333685220000067
Tsc、Psmax、Psmin、Psam、Psmv、Esc为标准能耗特征表征量，δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6为影响系数；将每一偏差值Vdeviation与判定阈值
Figure GDA0002333685220000065
比较，
Figure GDA0002333685220000066
时，则存在该标准能耗特征表征量对应的标准能耗特征；
步骤五：该能耗特征对应标准能耗特征，执行步骤六；该能耗特征不对应标准能耗特征，重复步骤一；
步骤六：确定当前能耗特征对应的机床状态，补充或修正机床状态：根据能耗特征和机床状态的对应关系，确定该能耗特征对应的机床状态；将该机床状态与原有记录机床状态对比，补充或修正机床状态。
具体的，所述步骤二中的时间T1到时间T2的间隔时间小于5秒。
具体的，所述步骤四中的能耗特征库通过以下步骤获得：
步骤一：热机：机床开机运行至少2小时；
步骤二：机床状态切换过程能耗数据采集：通过连接机床的能耗采集装置实验获取机床状态切换过程的能耗数据；
步骤三：机床状态切换过程能耗数据处理：对获得的能耗数据进行处理，获得标准能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)；
步骤四：重复机床状态切换过程能耗数据采集与处理，修正标准能耗特征表征量。
本发明工作过程：
本发明一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法在工作过程中，机床连接能耗采集装置，能耗采集装置可以如图2、图5、图6所示的方案构成，包括三个电压传感器、三个电流传感器，分别获得机床三相电的各相的电压、电流数据，通过数据采集卡有线传输至电脑，电脑处理获得功率数据，功率对时间积分获得能耗数据，采集时间间隔为0.1s。
步骤一：获取能耗数据：通过能耗采集装置获得线切割机床的能耗数据，图7为某型线切割机床功率曲线图；
步骤二：判断能耗特征存在的位置：计算需判断的时间51s到时间54s的功率数据的全段均值Pallmv：Pallmv＝2096.361484w，获得该时间段的最大值Ptmax＝2668.437175w，当
Figure GDA0002333685220000071
时，认定该时间段存在能耗特征，
Figure GDA0002333685220000072
为判定阈值；从存在能耗特征时间段的最大值Ptmax两侧分别求左均值Plmv＝1957.099318w和右均值Prmv＝2357.742573w；从最大值Ptmax往左取功率数据Pltmax，满足
Figure GDA0002333685220000073
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure GDA0002333685220000074
的Pltmax的能耗数据，表明取尽了左侧的能耗特征数据，取到52.4s,开始时间Ts＝52.4s；从最大值Ptmax往右取功率数据Prtmax，满足
Figure GDA0002333685220000075
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure GDA0002333685220000076
的Prtmax的能耗数据，表明取尽了右侧的能耗特征数据，取到53.4s，结束时间Te＝53.4s，
Figure GDA0002333685220000077
为判定阈值；若直接第一个不满足判断式时即判断取尽，则会因为特征波动导致数据量未能完全反应特征，因而当第三个不满足判断式时才判断取尽能更好得取足能耗特征数据；
步骤三：求解能耗特征表征量：持续时间Tc：Tc＝Te-Ts＝53.4-52.4＝1.0s；获得极值：最大值Pmax＝2668.437175w、最小值Pmin＝1935.276875w；功率幅值Pam：
Figure GDA0002333685220000078
均值Pmv：
Figure GDA0002333685220000079
能耗差值Ec：
Figure GDA0002333685220000081
从而获得能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)为(1.0,2668.437175,1935.276875,366.58015,2131.736151,0.618208)；
Figure GDA0002333685220000082
为结束时间对应的存储序号，
Figure GDA0002333685220000083
为开始时间对应的存储序号；
步骤四：比对能耗特征库内标准能耗特征表征量，判断该能耗特征是否对应标准能耗特征：能耗特征表征量与每一标准能耗特征表征量求偏差值Vdeviatio：
Figure GDA0002333685220000084
(Tsc、Psmax、Psmin、Psam、Psmv、Esc为标准能耗特征表征量，δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6为影响系数)；如与水泵打开特征的表征量(1.1，2700,1950，375,2115,0.65)，影响系数δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6分别取100、0.001、0.001、0.01、0.001、1000，得到Vdeviation＝2.05；将偏差值Vdeviation与判定阈值
Figure GDA0002333685220000085
比较，与水泵打开特征的表征量的偏差值满足
Figure GDA0002333685220000086
存在该标准能耗特征表征量对应的标准能耗特征，即存在水泵打开特征；
步骤五：该能耗特征对应标准能耗特征，执行步骤六，无需重复步骤一；
步骤六：确定当前能耗特征对应的机床状态，补充或修正机床状态：根据能耗特征和机床状态的对应关系，确定该能耗特征对应的机床状态，即为水泵工作状态；将该机床状态与原有记录机床状态对比，原有机床机床状态为待机状态，修正机床状态为水泵工作状态。
能耗特征库则由以下步骤获得：
步骤一：热机：机床开机运行至少2小时；步骤二：机床状态切换过程能耗数据采集：通过连接机床的能耗采集装置实验获取机床状态切换过程的能耗数据；步骤三：机床状态切换过程能耗数据处理：对获得的能耗数据进行处理，获得标准能耗特征表征量(Tsc，Psmax，Psmin，Psam，Psmv，Esc)；步骤四：重复机床状态切换过程能耗数据采集与处理，修正标准能耗特征表征量。
本发明中的判定阈值
Figure GDA0002333685220000087
和影响系数δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6根据所需监测的不同线切割机床情况而制定。本发明中的线切割机床的工作状态包括待机状态、水泵工作状态、运丝工作状态、切割工作状态、关机状态等，也包括一些异常工作状态，如断丝状态。
本发明，能够实现线切割机床的状态监测，同时也为机床故障报警、机床能耗管理等做基础性工作。
上述实施例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：获取能耗数据：通过能耗采集装置获得线切割机床的能耗数据，所述能耗数据包括时间、功率以及功率曲线；
步骤二：判断能耗特征存在的位置：计算需判断的时间T1到时间T2的功率数据的全段均值Pallmv，获得该时间段的最大值Ptmax，当
Figure FDA0002333685210000011
时，认定该时间段存在能耗特征，否则重新选取判断时间段，
Figure FDA0002333685210000012
为判定阈值；从存在能耗特征时间段的最大值Ptmax两侧分别求左均值Plmv和右均值Prmv；从最大值Ptmax往左取功率数据Pltmax，满足
Figure FDA0002333685210000013
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure FDA0002333685210000014
的Pltmax的能耗数据；从最大值Ptmax往右取功率数据Prtmax，满足
Figure FDA0002333685210000015
的为该能耗特征数据，直至取到第三个不满足
Figure FDA0002333685210000016
的Prtmax的能耗数据；
Figure FDA0002333685210000017
为判定阈值，能耗特征数据的起始数据对应的时间为开始时间Ts，结束数据对应的时间为结束时间Te；
步骤三：求解能耗特征表征量：持续时间Tc：Tc＝Te-Ts；获得极值：最大值Pmax、最小值Pmin；功率幅值Pam：
Figure FDA0002333685210000018
均值Pmv：
Figure FDA0002333685210000019
能耗差值Ec：
Figure FDA00023336852100000110
从而获得能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)；
Figure FDA00023336852100000111
为结束时间对应的存储序号，
Figure FDA00023336852100000112
为开始时间对应的存储序号；
步骤四：比对能耗特征库内标准能耗特征表征量，判断该能耗特征是否对应标准能耗特征：能耗特征表征量与每一标准能耗特征表征量求偏差值Vdeviatio：
Figure FDA00023336852100000113
，Tsc、Psmax、Psmin、Psam、Psmv、Esc为标准能耗特征表征量，δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6为影响系数；将每一偏差值Vdeviation与判定阈值
Figure FDA00023336852100000114
比较，
Figure FDA00023336852100000115
时，则存在该标准能耗特征表征量对应的标准能耗特征；
步骤五：该能耗特征对应标准能耗特征，执行步骤六；该能耗特征不对应标准能耗特征，重复步骤一；
步骤六：确定当前能耗特征对应的机床状态，补充或修正机床状态：根据能耗特征和机床状态的对应关系，确定该能耗特征对应的机床状态；将该机床状态与原有记录机床状态对比，补充或修正机床状态。
2.如权利要求1所述的一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法，其特征在于：所述步骤二中的时间T1到时间T2的间隔时间小于5秒。
3.如权利要求1所述的一种基于能耗特征的线切割机床状态监测方法，其特征在于：所述步骤四中的能耗特征库通过以下步骤获得：
步骤一：热机：机床开机运行至少2小时；
步骤二：机床状态切换过程能耗数据采集：通过连接机床的能耗采集装置实验获取机床状态切换过程的能耗数据；
步骤三：机床状态切换过程能耗数据处理：对获得的能耗数据进行处理，获得标准能耗特征表征量(Tc，Pmax，Pmin，Pam，Pmv，Ec)；
步骤四：重复机床状态切换过程能耗数据采集与处理，修正标准能耗特征表征量。
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