CN115401524A - 一种刀具振动信号监控方法、系统及介质 - Google Patents
一种刀具振动信号监控方法、系统及介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种刀具振动信号监控方法、系统及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取刀具振动信号和刀具号；基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取；根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。本发明可对刀具黑痕、崩刃情况实时监控，保证发动机缸体的加工质量，对后续刀具的寿命提升起到辅助作用。
Description
技术领域
本发明涉及刀具监控技术领域，特别涉及一种基于Python的刀具振动信号监控方法、系统及介质。
背景技术
加工中心凭借其高效率、高精度、高自动化程度以及高安全性等优点，已经成为目前应用最广泛的数控机床之一。根据工业数据统计，加工中心约有四分之一的停机时间是由刀具失效引发的，为了保证工件加工质量需要对刀具磨损情况进行精准监控。传统上刀具更换是依据经验周期换刀。
目前使用的刀具换刀策略存在以下缺陷：
1、不能充分发挥刀具全部寿命，导致刀具利用率不足，刀具成本上升。
2、可能存在超过刀具本身设计寿命的刀仍在加工，影响工件质量。
3、若加工过程中出现崩刃、黑痕或刀片掉落现象，经验周期性换刀无法及时确认，可能会导致批量质量问题。
4、若刀具需要进行寿命提升测试，该策略无法进行刀具剩余寿命预测。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种刀具振动信号监控方法、系统及介质，旨在实时监控刀具振动信号，提升刀具利用率和使用寿命。
为实现上述目的，本发明提供了一种刀具振动信号监控方法，所述方法包括以下步骤：
获取刀具振动信号和刀具号；
基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取；
根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。
本发明进一步地技术方案是，所述预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常的步骤之后还包括：
若所述当前刀具振动信号异常，则报警或通过邮件发送报警信息。
本发明进一步地技术方案是，所述获取刀具振动信号和刀具号的步骤之前包括：
采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型。
本发明进一步地技术方案是，所述采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型的步骤包括：
先收集正常刀具加工数据和崩刃刀具加工数据组成振动信号样本库，再选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
为实现上述目的，本发明还提出一种刀具振动信号监控系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上的刀具振动信号监控程序，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时执行以下步骤：
获取刀具振动信号和刀具号；
基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取；
根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。
本发明进一步地技术方案是，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
若所述当前刀具振动信号异常，则报警或通过邮件发送报警信息。
本发明进一步地技术方案是，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型。
本发明进一步地技术方案是，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
先收集正常刀具加工数据和崩刃刀具加工数据组成振动信号样本库，再选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有刀具振动信号监控程序，所述刀具振动信号监控程序被处理器运行时执行如上所述的方法的步骤。
本发明刀具振动信号监控方法、系统及计算机可读存储介质的有益效果是：
本发明可对刀具黑痕、崩刃情况实时监控，保证发动机缸体的加工质量，对后续刀具的寿命提升起到辅助作用：
1、使用谷歌开源Tensorflow神经网络制作模型，实现了高准确率振动信号判断；
2、通过编程逻辑控制实现了极佳的人机交互体验，无需人员增加任何特殊操作，如遇特殊情况(如断电重启)程序会自动处理；
3、通过编写逻辑控制程序，实现了加工过程全程监控及报警；
4、程序采用模块化设计，维护简单，可移植高，可立背包即在各基地推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
图1是本发明刀具振动信号监控方法较佳实施例的流程示意图；
图2是本发明刀具振动信号监控方法训练流程和运行流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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的一部分实施例，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。
本发明提出一种刀具振动信号监控方法，本发明刀具振动信号监控方法所要解决的技术问题如下：
1、自主开发刀具振动信号监控系统，实时监控每一台发动机缸体刀具振动信号；
2、发现刀具振动信号异常，如发现存在超过刀具本身设计寿命的刀仍在加工，会立即报警、通过邮件发送报警信息，保证加工质量；
3、系统会自动收集、保存当日的刀具振动信号信息，进而可以不断优化模型的准确率。
4、进行刀具提寿测试时，可有效预测刀具剩余寿命可充分发挥刀具全部寿命，提升刀具利用率，降低刀具成本。
5、拥有对振动信号的储存功能，可查看过去的数据辅助质量进行问题解决。
请参照图1，本发明刀具振动信号监控方法较佳实施例包括以下步骤：
步骤S10，获取刀具振动信号和刀具号。
本实施例在数据获取过程中，在加工中心机床主轴处设置有振动信号传感器，利用采集卡、网口等硬件获取刀具振动数据、刀具号等数据。
步骤S20，基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取。
步骤S30，根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。
本实施例在数据处理过程中，在获取到刀具振动信号和刀具号后，将获取到的数据基于Tensorflow框架进行刀具振动信号特征提取，并通过构建神经网络进行机器学习，使用Python语言，编写控制逻辑，实时判断刀具加工过程中是否有崩刃、黑痕现象。
本实施例通过编程逻辑控制实现了极佳的人机交互体验，无需人员增加任何特殊操作，如遇特殊情况(如断电重启)程序会自动处理；通过编写逻辑控制程序，实现了加工过程全程监控及报警。本实施例中，程序采用模块化设计，维护简单，可移植度高。
进一步地，本实施例中，所述预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常的步骤之后还包括：
若所述当前刀具振动信号异常，则报警或通过邮件发送报警信息。
本实施例在所述当前刀具振动信号异常时报警或通过邮件发送报警信息，方便用户实时了解刀具振动信号及使用寿命情况，便于对刀具进加工过程全程监控。
进一步地，本实施例中，所述获取刀具振动信号和刀具号的步骤之前包括：
采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型。
本实施例采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型，实现了高准确率振动信号判断。
进一步地，本实施例中，所述采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型的步骤包括：
先收集正常刀具加工数据和崩刃刀具加工数据组成振动信号样本库，再选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
具体地，如图2所示，本实施例中，刀具振动信号监控方法较佳实施例包括训练流程和运行流程：
训练流程中，先收集正常刀具加工数据和崩刃刀片加工数据组成振动信号样本库，选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
运行流程中，正常生产中由振动传感器采集信号，在一旁的工业电脑中进行信号处理和状态预测，振动信号正常则判断刀具状态正常，继续加工；振动信号异常则判断刀具状态异常，须由线旁人员检查刀具后才可决定后序是否生产。
本发明刀具振动信号监控方法的技术创新点如下：
1、本发明将谷歌开源tensorflow神经网络技术引入生产制造中；
2、本发明硬件性能稳定，软件为自主开发(零成本)；
3、本发明整套硬件模块化，故障可直接更换模块，维护方便且成本低；
4、本发明通过编程逻辑控制实现了极佳的人机交互体验，人员无需增加任何特殊操作；
5、本发明实现了缸体加工过程对刀具全程实时监控，正常加工、刀具崩刃信息全程记录；
6、本发明可根据团队实际需要自主增加功能；
7、本发明适用于目前公司生产的所有机型；
8、本发明推广性好，可立即在各基地移植推广。
本发明刀具振动信号监控方法的有益效果是：
本发明可对刀具黑痕、崩刃情况实时监控，保证发动机缸体的加工质量，对后续刀具的寿命提升起到辅助作用：
1、使用谷歌开源Tensorflow神经网络制作模型，实现了高准确率振动信号判断；
2、通过编程逻辑控制实现了极佳的人机交互体验，无需人员增加任何特殊操作，如遇特殊情况(如断电重启)程序会自动处理；
3、通过编写逻辑控制程序，实现了加工过程全程监控及报警；
4、程序采用模块化设计，维护简单，可移植高，可立背包即在各基地推广。
为实现上述目的，本发明还提出一种刀具振动信号监控系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上的刀具振动信号监控程序，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时执行以下步骤：
获取刀具振动信号和刀具号；
基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取；
根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。
进一步地，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
若所述当前刀具振动信号异常，则报警或通过邮件发送报警信息。
进一步地，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型。
进一步地，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
先收集正常刀具加工数据和崩刃刀具加工数据组成振动信号样本库，再选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
本发明刀具振动信号监控系统的有益效果是：
本发明可对刀具黑痕、崩刃情况实时监控，保证发动机缸体的加工质量，对后续刀具的寿命提升起到辅助作用：
1、使用谷歌开源Tensorflow神经网络制作模型，实现了高准确率振动信号判断；
2、通过编程逻辑控制实现了极佳的人机交互体验，无需人员增加任何特殊操作，如遇特殊情况(如断电重启)程序会自动处理；
3、通过编写逻辑控制程序，实现了加工过程全程监控及报警；
4、程序采用模块化设计，维护简单，可移植高，可立背包即在各基地推广。
为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有刀具振动信号监控程序，所述刀具振动信号监控程序被处理器运行时执行如上实施例所述的方法的步骤，这里不再赘述。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种刀具振动信号监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取刀具振动信号和刀具号；
基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取；
根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。
2.根据权利要求1所述的刀具振动信号监控方法，其特征在于，所述预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常的步骤之后还包括：
若所述当前刀具振动信号异常，则报警或通过邮件发送报警信息。
3.根据权利要求1所述的刀具振动信号监控方法，其特征在于，所述获取刀具振动信号和刀具号的步骤之前包括：
采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型。
4.根据权利要求3所述的刀具振动信号监控方法，其特征在于，所述采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型的步骤包括：
先收集正常刀具加工数据和崩刃刀具加工数据组成振动信号样本库，再选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
5.一种刀具振动信号监控系统，其特征在于，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上的刀具振动信号监控程序，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时执行以下步骤：
获取刀具振动信号和刀具号；
基于Tensorflow框架对所述刀具振动信号进行特征提取；
根据预先构建的刀具振动信号监控模型判断当前刀具振动信号是否异常，刀具是否存在崩刃或黑痕现象。
6.根据权利要求5所述的刀具振动信号监控系统，其特征在于，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
若所述当前刀具振动信号异常，则报警或通过邮件发送报警信息。
7.根据权利要求6所述的刀具振动信号监控系统，其特征在于，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
采用谷歌开源Tensorflow神经网络构建刀具振动信号监控模型。
8.根据权利要求7所述的刀具振动信号监控系统，其特征在于，所述刀具振动信号监控程序被所述处理器运行时还执行以下步骤：
先收集正常刀具加工数据和崩刃刀具加工数据组成振动信号样本库，再选择并标记需要监控刀具的信号段，将这些信号段划分为训练集和测试集，最后训练直至达到训练要求。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有刀具振动信号监控程序，所述刀具振动信号监控程序被处理器运行时执行如权利要求1至4任意一项所述的方法的步骤。
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