CN112571152A - 一种用于检测刀具状态的监控系统 - Google Patents

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Abstract

为了解决现有技术的刀具监控系统不能对刀具进行灵活监控，所以本发明提供了一种用于检测刀具状态的监控系统，包括传感器终端、ZigBee网关、服务器端、机床数据、以及报警装置，传感器终端包括传感器、微控制模块一和ZigBee终端节点，传感器终端的防护等级为IP67，ZigBee网关包括ZigBee中心节点、微控制模块二、有线网络/无线网络，微控制模块一采集的传感器数据通过ZigBee网关推送至服务器端，并与机床数据同步联合监控刀具状态，将异常推送至报警装置，本发明中的服务器端通过Zigbee网关控制传感器模块一的工作模式、模块集成算法和数据上报，使传感器模块精确监控有效加工时段，提高准确率，降低功耗，便于算法更新和升级维护。

Description

一种用于检测刀具状态的监控系统
技术领域
本发明涉及数控机床监控领域，尤其涉及一种用于检测刀具状态的监控系统。
背景技术
现有的刀具状态实时监控系统按照采集信号分为两类，一类机床内刀具加工主轴的电流、扭矩等，信号不会直接受切削液、切削废料的影响，但因为刀具的损坏反映到刀具加工主轴的电流、扭力等的信号微弱、差异性大，所以刀具状态检测的灵敏度和准确率有限；还有一类是通过激光、超声波、振动传感器检测刀具状况，同样存在一系列问题：一是受到切削液等加工环境和传感器终端防护条件的制约，只能监控部分机床；二是功耗大需要布线外接电源甚至改动机床，或者不能长期监控；三是不能在线更新传感器终端里的集成算法和软件版本，对不同刀具的状态信号适应性差；综上所述，刀具加工的复杂环境和刀具监控系统对不同刀具状态信号缺乏灵活性是刀具监控的难点。
发明内容
发明目的：为了解决背景技术中存在的不足，所以本发明提供了一种用于检测刀具状态的监控系统，能够针对不同的用户需求和应用场景选择不同的传感器终端的工作模式、处理算法和模型参数，根据实时的机床状态与传感器状态控制传感器终端的工作模式的一种检测刀具状态的监控系统。
技术方案：一种用于检测刀具状态的监控系统，包括传感器终端、ZigBee网关、服务器端、机床数据、以及报警装置，所述传感器终端包括传感器、微控制模块一和ZigBee终端节点，所述传感器终端的防护等级为IP67，所述传感器终端的固定方式为强磁铁吸附或螺丝锁附中的一种；所述ZigBee网关包括ZigBee中心节点、微控制模块二、有线网络/无线网络，所述微控制模块一采集的传感器数据通过ZigBee网关推送至服务器端，并与所述机床数据同步联合监控刀具状态，将异常推送至报警装置，所述服务器端通过ZigBee网关管理下属传感器终端，包括实时控制微控制模块一的运行、休眠、数据的采集处理上报、以及在线版本更新，使传感器终端在监控有效加工时段的同时能够集中维护管理。
作为本发明的一种优选方式，所述服务器端连接有一个或多个ZigBee网关，每个所述ZigBee网关均连接有一个或多个传感器终端，每个所述传感器终端所包括的传感器皆用于采集加速度、速度、位移、温度中的一种信号或多种信号。
作为本发明的一种优选方式，其特征在于，所述ZigBee终端节点包括ZigBee模块和ZigBee天线，所述微控制模块一为MCU控制器，所述传感器终端还包括有超微USB、电池插头、开关和电池。
作为本发明的一种优选方式，所述微控制模块一通过IIC/SPI采集传感器数据，并根据服务器端的控制信号选择相应终端系统内置处理程序和结果输出，所述微控制模块一通过UART将传感器数据推送至ZigBee终端节点，所述ZigBee终端节点将传感器数据推送至ZigBee中心节点，所述微控制模块二将多个ZigBee中心节点推送的传感器数据进行读取，所述服务端通过有线网络/无线网络将所有ZigBee中心节点推送的传感器数据进行汇总。
作为本发明的一种优选方式，所述机床数据包括控制数据、以及状态数据，所述控制数据包括是否开始新工件的加工，所述状态数据包括当下加工使用刀具型号、当下运行加工程序的程序号、子程序号、程序行号、机床报警信号、主轴电流、进给电流和主轴转速。
作为本发明的一种优选方式，若服务器端控制微控制模块一处于运行状态时，则进行数据采集以及处理功能，并将数据的处理结果推送至服务器端；若服务器端控制微控制模块一处于休眠状态时，则开启定时侦听功能，同时接收服务器端的控制信号。
作为本发明的一种优选方式，所述服务器端用于控制微控制模块一的数据采集，所述数据采集内容包括选择需要采集传感器信号的种类，以及控制采集的频率。
作为本发明的一种优选方式，所述服务器端用于控制微控制模块一的数据处理算法、选择上报数据的种类、以及上报数据的开关、频率，所述数据处理算法包括数据过滤、信号处理、模式识别，选择上报数据的种类包括终端状态信息、终端部署点位信息、原始信号、处理结果和异常报警。
作为本发明的一种优选方式，所述服务器端用于控制微控制模块一进行在线更新系统，所述在线更新系统的更新内容包括微控制模块一的基础系统、系统内集成的数据处理算法、以及算法的模型参数。
作为本发明的一种优选方式，所述服务器端通过实时关联传感器终端的上报数据与机床数据，根据不同的用户需求以及应用场景选择不同的传感器终端的工作模式、处理算法以及模型参数，根据实时的机床状态与传感器状态控制传感器终端的工作模式，形成分析、控制和反馈的闭环。
本发明的有益效果：
1.传感器的固定方式和防尘防油污等级能在不改动机床的基础上适应更复杂的刀具加工环境；能针对不同的用户需求和应用场景灵活从服务器端实时选择不同的传感器终端的工作模式、处理算法和模型参数，对不同的刀具状态数据灵活监控。
2.联合传感器数据和机床数据，通过一个闭环的分析、控制和反馈系统，根据实时的机床状态与传感器状态灵活控制传感器终端的工作模式，使传感器模块精确监控有效加工时段，提高准确率，降低功耗实现半年以上的长期监控。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明提供的检测刀具状态的监控系统的框架图。
图2为本发明提供的传感器终端的框架图。
图3为本发明提供的传感器终端的底部结构示意图。
图4为本发明提供的传感器终端的侧面结构示意图。
图5为本发明提供的服务器端的软件主页面。
图中：1.传感器终端、2.ZigBee网关、3.机床数据、4.报警装置、5.服务器端、6.ZigBee终端节点、7.微控制模块一、8.传感器、9.ZigBee中心节点、10.微控制模块二、11.有线网络/无线网络、12.IIC/SPI、13.UART、14.强磁铁、15.螺丝、16.MCU控制器、17.ZigBee模块、18.ZigBee天线、19.超微USB、20.电池、21.电池插头、22.开关。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例
如图1所示，本发明的一种用于检测刀具状态的监控系统包括传感器终端1、Zigbee网关2、服务器端5、机床数据3和报警装置4，呈分析、控制和反馈的闭环，前向传播的链路是：由微控制模块一7通过IIC/SPI 12协议采集传感器数据，通过Zigbee网关传至服务器端，根据服务器端的控制信号选择相应传感器终端系统内置处理程序和结果输出，再通过UART 13发给Zigbee终端节点6，Zigbee终端节点将数据传输给Zigbee中心节点9，微控制模块二10将多Zigbee终端节点的数据读取出来，服务器端通过有线网络/无线网络汇总所有Zigbe中心节点的数据，与机床数据同步后联合监控刀具状态，控制和反馈链路是：服务器端通过Zigbee网关管理其下属传感器终端，包括实时控制系统运行和休眠、数据的采集处理上报、在线版本更新，使传感器终端以低功耗精确监控有效加工时段的同时便于集中维护管理。
如图2所示，传感器终端包含传感器8、微MCU控制器16、Zigbee模块17、Zigbee天线18、超微USB19(Micro USB)、电池插头21、开关22和电池20。
微控制器选择MCU控制器，MCU控制器因为具有改善系统性能和更加节能两个主要好处，被广泛应用于工业控制领域，从服务器端可以通过网关控制MCU控制器内部程序，从而控制传感器终端的运行和休眠、数据的采集处理上报和算法版本更新等；锂电池的电池容量是3000mAh，因为MCU控制器的超低功耗，电池在一次充电后可以使用半年以上；微型数据线接口用于锂电池充电，也可用于传输数据和烧录。
如图3到4所示，传感器终端有强磁铁14和螺丝15两种固定方式，处于全封闭状态，防护等级是IP67；其中传感器有加速度、速度、位移、温度等多种测量模式，采样频率范围是10～1000Hz，传输频率调试是30ms/次，正常工作1分/2次，传感器的测量模式、各自的采样频率范围、传输频率均可从服务器端按需求选择。
Zigbee网关包含Zigbee中心节点、微控制模块二、有线网络/无线网络11，服务器端可以连接1个或多个Zigbee网关，每个Zigbee网关可以连接1个或多个传感器终端。
服务器端连接机床数据和报警装置，其中机床数据是机床在加工时的控制数据与状态数据，控制数据包括是否开始新工件的加工，状态数据包括当下加工使用刀具的刀具型号、当下运行加工程序的程序号、子程序号、程序行号、机床报警信号、主轴电流、进给电流、主轴转速等；机床数据一方面用于和传感器数据联合判断刀具的状态，提高判定精度，另一方面服务器端可以通过分析机床数据，通过Zigbee网关管理其下属各个传感器终端，实时控制传感器终端微控制模块一的运行与休眠：微控制模块一在运行时会实时采集和处理数据，将处理结果等必要的信息上报，在休眠时仅开通定时侦听功能，接收服务器端的控制信号，从而减小传感器终端的能耗；从服务器端能监控到各个传感器终端的状态、网关(中继器)编号、传感器编号、传感器终端的电量、各路感应信号的采样间隔、采样频率、采集点位(传感器终端所在的公司id、程序id、机床id和主轴id)、数据保存和上传、数据的实时显示等。
如图5所示，服务器端通过Zigbee网关管理其下属各个传感器终端，在线更新系统，可更新的内容包括各个传感器终端的基础系统、系统内集成的数据处理算法、算法的模型参数等；当服务器端检测到刀具状态异常时，将根据异常模式触动报警装置，进行断刀、崩刃报警或磨损预警；服务器端的刀具状态可以来自于经过传感器终端处理后的上报数据，也可以是传感器终端数据与机床数据同步后，结合服务器端的历史数据的大数据运算结果，具体按照报警的实时性、刀具加工的复杂度和传感器数据的信噪比来定。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，包括传感器终端、ZigBee网关、服务器端、机床数据、以及报警装置，所述传感器终端包括传感器、微控制模块一和ZigBee终端节点，所述传感器终端的防护等级为IP67，所述传感器终端的固定方式为强磁铁吸附或螺丝锁附中的一种；所述ZigBee网关包括ZigBee中心节点、微控制模块二、有线网络/无线网络，所述微控制模块一采集的传感器数据通过ZigBee网关推送至服务器端，并与所述机床数据同步联合监控刀具状态，将异常推送至报警装置，所述服务器端通过ZigBee网关管理下属传感器终端，包括实时控制微控制模块一的运行、休眠、数据的采集处理上报、以及在线版本更新，使传感器终端在监控有效加工时段的同时能够集中维护管理。
2.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述服务器端连接有一个或多个ZigBee网关，每个所述ZigBee网关均连接有一个或多个传感器终端，每个所述传感器终端所包括的传感器皆用于采集加速度、速度、位移、温度中的一种信号或多种信号。
3.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述ZigBee终端节点包括ZigBee模块和ZigBee天线，所述微控制模块一为MCU控制器，所述传感器终端还包括有超微USB、电池插头、开关和电池。
4.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述微控制模块一通过IIC/SPI采集传感器数据，并根据服务器端的控制信号选择相应终端系统内置处理程序和结果输出，所述微控制模块一通过UART将传感器数据推送至ZigBee终端节点，所述ZigBee终端节点将传感器数据推送至ZigBee中心节点，所述微控制模块二将多个ZigBee中心节点推送的传感器数据进行读取，所述服务端通过有线网络/无线网络将所有ZigBee中心节点推送的传感器数据进行汇总。
5.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述机床数据包括控制数据、以及状态数据，所述控制数据包括是否开始新工件的加工，所述状态数据包括当下加工使用刀具型号、当下运行加工程序的程序号、子程序号、程序行号、机床报警信号、主轴电流、进给电流和主轴转速。
6.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，若服务器端控制微控制模块一处于运行状态时，则进行数据采集以及处理功能，并将数据的处理结果推送至服务器端；若服务器端控制微控制模块一处于休眠状态时，则开启定时侦听功能，同时接收服务器端的控制信号。
7.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述服务器端用于控制微控制模块一的数据采集，所述数据采集内容包括选择需要采集传感器信号的种类，以及控制采集的频率。
8.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述服务器端用于控制微控制模块一的数据处理算法、选择上报数据的种类、以及上报数据的开关、频率，所述数据处理算法包括数据过滤、信号处理、模式识别，选择上报数据的种类包括终端状态信息、终端部署点位信息、原始信号、处理结果和异常报警。
9.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述服务器端用于控制微控制模块一进行在线更新系统，所述在线更新系统的更新内容包括微控制模块一的基础系统、系统内集成的数据处理算法、以及算法的模型参数。
10.根据权利要求1所述的一种用于检测刀具状态的监控系统，其特征在于，所述服务器端通过实时关联传感器终端的上报数据与机床数据，根据不同的用户需求以及应用场景选择不同的传感器终端的工作模式、处理算法以及模型参数，根据实时的机床状态与传感器状态控制传感器终端的工作模式，形成分析、控制和反馈的闭环。
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