CN111103847A - 一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法，包括数据即时采集模块、数据预处理模块、消息队列和数据分析模块；所述数据即时采集模块包括CNC和多个传感器，所述数据预处理模块包括数据清洗模块和数据聚合模块，所述数据分析模块包括分配模块和多个任务分析模块；对设备的状态监控、数据的分析、数据的存储实现了对实时性、突发性、无限性数据的及时处理；多数据源的聚合提高了数据的利用率；数据的清洗有效的节约了存储资源。
Description
技术领域
本发明涉及数控机床领域，具体涉及一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法。
背景技术
传统的数控机床采用巡检或者定期监测的方式,但这不足以防止加工过程中异常的发生，传统监测方式存在监测装置设备笨重、灵活性差、无法实时监测等缺点,与数控机床藕合度较高,无法灵活的对数控机床进行实时监测。
现有信息化技术提供一种数控机床运行状态智能监测系统，通过CNC或传感器模块来监测数控机床运行过程中的温度、电流、振动信号的变化，获取相关模拟信号、进行信号处理，现有技术的机床运行状态智能监测系统的缺点是未做数据清洗，存储或处理了大量无用数据，导致资源的浪费；且设备仅限于设备的状态监控，无法最大限度发挥数据的价值，设备的诊断只能依靠相关人员的经验，难以将CNC数据和其他数据结合起来，再结合算法模型分析诊断设备的运行情况。
发明内容
针对上述现有技术，本发明的目的在于提供的一种用于数控机床实时数据流的分析系统，本发明有效的提高了对机床数据的利用率，对设备状态的实时监控。
一种用于数控机床实时数据流的分析系统，包括数据即时采集模块、数据预处理模块、消息队列和数据分析模块；
所述数据即时采集模块，用于在设定的采集点采集机床数据，将采集的机床数据传输给数据预处理模块，实现了对数据的实时采集，增加了数据时效性；
所述数据预处理模块，用于对机床数据进行预处理，并将预处理后的数据发送到消息队列模块中，所述数据预处理模块包括存储机床数据的缓存区和提取缓存区的数据进行聚合的数据聚合模块；提高了对机床数据的利用率；
所述数据聚合模块在收到数据即时采集模块的机床数据时对缓存区数据进行更新，并筛选数据分析模块中使用到更新后的数据的任务分析模块，根据筛选出的任务分析模块的数据配置条件在缓存区选择数据进行聚合，将聚合的数据添加数据流标志后输出到所述消息列队模块中，有效的增加了数据的可读性；
所述数据分析模块，包括数据分配模块和多个分析机床状况的任务分析模块，所述数据分配模块读取消息队列中的数据，消息队列解决数据采集和数据分析的同步问题，根据数据流标志分发给任务分析模块，所述任务分析模块根据收到的数据分析设备的状况，能够为相关人员提供维修参数和解决问题的依据。
进一步的，所述数据预处理模块还包括；
清洗判断模块，用于判断即时采集模块发送至的数据是否需要进行清洗，是则发送给数据清洗模块，否则直接更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中,清洗条件根据研究人员对设备所处的环境进行设置；比如CNC的数据采集中，仅清洗(轴负载>Ψ)的数据，机床振动数据，仅清洗(振幅>A)的数据等。
数据清洗模块，存储有各采集点的清洗条件，所述数据清洗模块根据各采集点的对应的清洗条件对数据预处理模块接收到的机床数据进行清洗，并将清洗后的数据更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中，对大量的数据进行筛选，减小了对存储资源的压力。
进一步的，所述数据即时采集模块，包括：
CNC和多个传感器，用于在设定的采集点采集机床数据，数据的多样性有利于增加了对设备的状况的全面掌控。
格式转换模块，用于将CNC和传感器采集的数据采集转化为标准格式，并将转换格式后的数据传输给数据预处理模块，增加了数据的可读性。
进一步的，所述机床数据包括机床的状态、温度、电流、噪音和振动信号，数据的多样性增加了数据的权威性。
进一步的，数据聚合模块，数据聚合的条件来自任务分析模块的数据配置条件，只有满足数聚合条件的数据才会进行聚合，然后发送到消息队列中。
进一步的，所述分析系统还包括存储模块，所述存储模块用于存储分析后的数据和清洗或者聚合后的数据。
一种用于数控机床实时数据流的分析方法，所述分析方法包括以下步骤：
S1、数据采集，采集机床设备及设备周边的环境数据，在数据采集的过程中，将机床数据结构转化为标准格式，将转化后的数据传输给数据预处理模块；
S2、数据预处理模块将转化后的数据进行清洗和聚合，并将清洗和聚合后的数据推送到消息列队模块中；
进一步的，步骤S2具体包括：
S21、清洗判断模块判断即时采集模块发送至的数据是否需要进行清洗，是则发送给数据清洗模块，否则发送到消息队列中；
S22、数据清洗模块存储有各采集点的清洗条件，所述数据清洗模块根据各采集点的对应的清洗条件对数据预处理模块接收到的机床数据进行清洗，并将清洗后的数据更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中；
S23、数据聚合模块在收到数据即时采集模块的机床数据时对缓存区数据进行更新，并筛选数据分析模块中使用到更新后的数据的任务分析模块，根据筛选出的任务分析模块的数据配置条件在缓存区选择数据进行聚合，将聚合的数据添加数据流标志后输出到所述消息列队模块中。
S3、数据分析模块拉取消息队列中的数据流标志的数据，对数据进行分析；
进一步的，所述步骤S3具体包括：
S31、数据分配模块读取消息队列中数据流标志的数据，根据数据流标志分发给任务分析模块；
S32、任务分析模块根据收到的数据分析设备的状况，将分析结果保存到存储模块中。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法，设备的状态监控、数据的分析、数据的存储实现了对实时性、突发性、无限性数据的及时处理；
2、本发明一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法，消息队列解决数据采集和数据分析的同步问题；
3、本发明一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法，多数据源的聚合，提高了数据的利用率；
4、本发明一种用于数控机床实时数据流的分析系统和分析方法，数据清洗功能，有效的节约了存储资源。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明系统结构示意图；
图2为本发明方法流程示意图；
图3为本发明清洗模块的标准格式示意图；
图4为本发明系统及方法系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1-4所示，一种用于数控机床实时数据流的分析系统，包括数据即时采集模块、数据预处理模块、消息队列和数据分析模块；
所述数据即时采集模块，用于在设定的采集点采集机床数据，将采集的机床数据传输给数据预处理模块，实现了对数据的实时采集，增加了数据时效性；
所述数据预处理模块，用于对机床数据进行预处理，并将预处理后的数据发送到消息队列模块中，所述数据预处理模块包括存储机床数据的缓存区和提取缓存区的数据进行聚合的数据聚合模块；提高了对机床数据的利用率；
所述数据聚合模块在清洗数据即时采集模块的机床数据后对缓存区数据进行更新，并筛选数据分析模块中使用到更新后的数据的任务分析模块，根据筛选出的任务分析模块的数据配置条件在缓存区选择数据进行聚合，将聚合的数据添加数据流标志后输出到所述消息列队模块中，有效的增加了数据的可读性；
所述数据分析模块，包括数据分配模块和多个分析机床状况的任务分析模块，所述数据分配模块读取消息队列中的数据，消息队列解决数据采集和数据分析的同步问题，根据数据流标志分发给任务分析模块，所述任务分析模块根据收到的数据分析设备的状况，能够为相关人员提供维修参数和解决问题的依据。
所述数据预处理模块还包括；
清洗判断模块，用于判断即时采集模块发送至的数据是否需要进行清洗，是则发送给数据清洗模块，否则发送到消息队列中；
数据清洗模块，存储有各采集点的清洗条件，所述数据清洗模块根据各采集点的对应的清洗条件对数据预处理模块接收到的机床数据进行清洗，并将清洗后的数据更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中，对大量的数据精心筛选，减小了对存储资源的压力。
所述数据即时采集模块，包括：
CNC和多个传感器，用于在设定的采集点采集机床数据，数据的多样性有利于增加了对设备的状况的全面掌控。
格式转换模块，用于将CNC和传感器采集的数据采集转化为标准格式，并将转换格式后的数据传输给数据预处理模块，增加了数据的可读性。
所述机床数据包括机床的状态、温度、电流、噪音和振动信号，数据的多样性增加了数据的权威性。
所述分析系统还包括存储模块，所述存储模块用于存储分析后的数据和清洗或者聚合后的数据。
实施例2
如图2-4所示，一种用于数控机床实时数据流的分析方法，所述分析方法包括以下步骤：
S1、数据采集，采集机床设备及设备周边的环境数据，在数据采集的过程中，将机床数据结构转化为标准格式，本方案转化的格式为如图3所示，将转化后的数据传输给数据预处理模块；
S2、数据预处理模块将转化后的数据进行清洗和聚合，并将清洗和聚合后的数据推送到消息列队模块中；
步骤S2具体包括：
S21、清洗判断模块判断即时采集模块发送至的数据是否需要进行清洗，是则发送给数据清洗模块，否则发送到消息队列中；
S22、数据清洗模块存储有各采集点的清洗条件，所述数据清洗模块根据各采集点的对应的清洗条件对数据预处理模块接收到的机床数据进行清洗，并将清洗后的数据更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中；
S23、数据聚合模块在清洗数据即时采集模块的机床数据后对缓存区数据进行更新，并筛选数据分析模块中使用到更新后的数据的任务分析模块，根据筛选出的任务分析模块的数据配置条件在缓存区选择数据进行聚合，将聚合的数据添加数据流标志后输出到所述消息列队模块中，数据聚合模块，数据聚合的条件来自任务分析模块的数据配置条件，只有满足数聚合条件的数据才会进行聚合，然后发送到消息队列中，比如本方案的所采用的聚合数据和聚合条件有需要聚合CNC的轴负荷数据、当前加工程序号和振动传感器1的数据，当且仅当(轴负载>Ψ，Z振幅>A)时，才进行数据聚合，然后将聚合后参数(轴负荷、当前加工程序号、振动x方向、振动y方向,振动z方向)发送到消息队列中；
S3、数据分析模块拉取消息队列中的数据流标志的数据，对数据进行分析，并根据分析结果生成数据聚合条件；
所述步骤S3具体包括：
S31、数据分配模块读取消息队列中数据流标志的数据，根据数据流标志分发给任务分析模块；
S32、任务分析模块根据收到的数据分析设备的状况，将分析结果保存到存储模块中；
S33、将任务分析模块中分析后的数据生成数据聚合条件。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种用于数控机床实时数据流的分析系统，包括数据即时采集模块、数据预处理模块、消息队列和数据分析模块，其特征在于：
所述数据即时采集模块，用于在设定的采集点采集机床数据，将采集的机床数据传输给数据预处理模块；
所述数据预处理模块，用于对机床数据进行预处理，并将预处理后的数据发送到消息队列模块中；
所述数据预处理模块包括存储机床数据的缓存区和提取缓存区的数据进行聚合的数据聚合模块；
所述数据聚合模块在清洗数据即时采集模块的机床数据后对缓存区数据进行更新，并筛选数据分析模块中使用到更新后的数据的任务分析模块，根据筛选出的任务分析模块的数据配置条件在缓存区选择数据进行聚合，将聚合的数据添加数据流标志后输出到所述消息列队模块中；
所述数据分析模块，包括数据分配模块和多个分析机床状况的任务分析模块，所述数据分配模块读取消息队列中的数据，根据数据流标志分发给任务分析模块，所述任务分析模块根据收到的数据分析设备的状况。
2.根据权利要求1所述的一种用于数控机床实时数据流的分析系统，其特征在于，所述数据预处理模块还包括；
清洗判断模块，用于判断即时采集模块发送至的数据是否需要进行清洗，是则发送给数据清洗模块，否则直接更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中；
数据清洗模块，存储有各采集点的清洗条件，所述数据清洗模块根据各采集点的对应的清洗条件对数据预处理模块接收到的机床数据进行清洗，并将清洗后的数据更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中。
3.根据权利要求1所述的一种用于数控机床实时数据流的分析系统，其特征在于，所述数据即时采集模块包括：
CNC和多个传感器，用于在设定的采集点采集机床数据；
格式转换模块，用于将CNC和传感器采集的数据采集转化为标准格式，并将转换格式后的数据传输给数据预处理模块。
4.根据权利要求2所述的一种用于数控机床实时数据流的分析系统，其特征在于，所述机床数据包括机床的状态、温度、电流、噪音和振动信号。
5.根据权利要求1至4任一所述的一种用于数控机床实时数据流的分析系统，其特征在于，所述分析系统还包括存储模块，所述存储模块用于存储分析后的数据和清洗或者聚合后的数据。
6.一种用于数控机床实时数据流的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步骤：
S1、数据采集，在数据采集的过程中，将机床数据结构转化为标准格式，将转化后的数据传输给数据预处理模块；
S2、数据预处理模块将转化后的数据进行清洗和聚合，并将清洗和聚合后的数据推送到消息列队模块中；
S3、数据分析模块拉取消息队列中的数据流标志的数据，对数据进行分析。
7.根据权利要求6所述的一种用于数控机床实时数据流的分析方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
S21、清洗判断模块判断即时采集模块发送至的数据是否需要进行清洗，是则发送给数据清洗模块，否则直接更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中；
S22、数据清洗模块存储有各采集点的清洗条件，所述数据清洗模块根据各采集点的对应的清洗条件对数据预处理模块接收到的机床数据进行清洗，并将清洗后的数据更新数据缓存区数据，并发送到消息队列中；
S23、数据聚合模块在收到清洗数据即时采集模块的机床数据后对缓存区数据进行更新，并筛选数据分析模块中使用到更新后的数据的任务分析模块，根据筛选出的任务分析模块的数据配置条件在缓存区选择数据进行聚合，将聚合的数据添加数据流标志后输出到所述消息列队模块中。
8.根据权利要求6所述的一种用于数控机床实时数据流的分析方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
S31、数据分配模块读取消息队列中数据流标志的数据，根据数据流标志分发给任务分析模块；
S32、任务分析模块根据收到的数据分析设备的状况，将分析结果保存到存储模块中。
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