CN116300690B - 一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统 - Google Patents

一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及钻床监控预警技术领域，具体公开了一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，所述系统包括：操作日志获取模块，用于调用钻床的操作日志；日志分析模块，用于对操作日志进行识别，获取钻床的历史操作数据；参数监测模块，用于监测钻床调节过程中的位置数据及工作过程中的状态数据；边缘计算处理器，用于根据历史操作数据及位置数据对钻床的位置调节准确度进行监测，及根据历史操作数据及状态数据对钻床的性能状态进行监测，根据监测结果进行预警。该系统通过结合历史数据对其状态进行综合性的判断分析，能够适应性的根据钻床的实际状态进行判断，保证了钻床故障的提前预警。

Description

一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统
技术领域
本发明涉及钻床监控预警技术领域，具体为一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统。
背景技术
随着智能工业制造的推广和发展，通过利用物联网技术与工业设备相联动，再配合边缘计算设备对工业装备的性能参数及状态参数进行分析运算，能够实现对工业装备的运行故障实时监测预警过程；对于智能车间中的摇臂钻床，其会根据控制指令移动至对应的位置点，并进行对应的自动化作业过程，在此过程中，通过对摇臂钻床钻头的实际位置监测，进而判断是否调节到位，并在发生位置偏差时进行微调校正，保证钻床作业位置的准确性。
由于影响钻床位置调节精确度的因素较多，因此现有技术判断其精准度的方法是根据最大误差量进行判断，当最大误差量超过对应阈值时，则对其位置进行对应的校正或者检修，保证持续生产过程的效率；同时，现有钻床还会设置对应的传感器来对其状态参数进行监测，当状态参数超过设定的阈值区间时，进行预警，保证钻床的安全稳定运行。
而现有的监测判断方法存在一定的滞后性，当监测参数超过设定的最大范围时，说明其存在的问题已经影响到了批量化的生产过程；同时，若将监测参数设定的范围较小，同样会因为误判及误差因素导致校正检修次数较高，进而导致生产效率降低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，解决以下技术问题：
如何时间对钻床状态的提前预警保证生产效率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，所述系统包括：
操作日志获取模块，用于调用钻床的操作日志；
日志分析模块，用于对操作日志进行识别，获取钻床的历史操作数据；
参数监测模块，用于监测钻床调节过程中的位置数据及工作过程中的状态数据；
边缘计算处理器，用于根据历史操作数据及位置数据对钻床的位置调节准确度进行监测，及根据历史操作数据及状态数据对钻床的性能状态进行监测，根据监测结果进行预警。
于一实施例中，所述历史操作数据包括操作指令类型、操作指令对应位置信息、操作指令对应参数、输入材料类型及操作指令对应时间点；
所述位置数据包括实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度；
所述状态数据包括实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线。
于一实施例中，对钻床的位置调节准确度进行监测的过程包括：
将实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度与历史操作数据中的操作指令对应位置信息进行比对，根据比对结果确定是否微调及微调量；
获取N次钻头位置调节过程的比较结果数据；
通过公式计算自动调节过程中的精确度异常系数/>；
其中，i∈N；为N次调节过程中微调的次数；/>为N次调节过程中微调间隔从小至大排序第j名的间隔数；/>，[]为取整符号；/>为第i次调节过程的角度微调量，当不进行微调时，/>；/>为角度微调量标准允许值；/>为第i次调节过程的长度微调量，当不进行微调时，/>；/>为长度微调量标准允许值；/>、/>为预设固定系数；
将精确度异常系数与预设阈值/>进行比对：
若，则判断钻床自动调节精确度异常，并进行预警。
于一实施例中，对钻床的性能状态进行监测的过程包括：
根据输入材料类型及钻头输入转速等级确定对应的标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线；
对实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线标准分别与钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行状态分析；
当任一曲线状态不合格时，进行预警；
否则，将实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线与标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行故障隐患分析，根据故障隐患分析结果进行预警。
于一实施例中，状态分析的过程包括：
通过公式获取速度异常值/>；
通过公式获取振动异常值/>；
通过公式获取温度异常值/>；
其中，为钻头转动起始时间点；/>为钻头完成作业时间点；/>为对应的标准钻头速度变化曲线；/>为对应的标准钻头发热曲线；/>为对应的标准钻头振动曲线最大振幅；/>为对应的标准钻头振动曲线平均频率；/>为实时钻头速度监测曲线；/>为实时钻头发热曲线；/>为/>时段实时钻头振动曲线最大振幅；/>为/>时段实时钻头振动曲线平均频率；gv为转速特征参考函数；gt为温度特征参考函数；/>、/>为预设权重系数；/>频率异常单位量；
当或/>或/>时，进行预警；
否则进行故障隐患分析。
于一实施例中，所述故障隐患分析的过程包括：
通过公式计算获得故障隐患值/>；
其中，、/>为预设调节系数；
将故障隐患值与故障隐患阈值/>进行比对：
若时，进行预警。
于一实施例中，所述系统还包括钻头寿命监测模块，所述钻头寿命监测模块用于根据历史操作数据及状态数据对钻头的状态进行判断，根据判断结果进行预警。
于一实施例中，对钻头状态进行判断的过程包括：
通过公式计算获得钻头损耗系数/>；
其中，Q为钻头的累计工作循环数；k∈[1，Q]；为第k此工作循环的温度异常值；为每个循环的工作时长均值；/>为损耗量函数；
将钻头损耗系数与钻头损耗阈值/>进行比对：
若，则进行预警。
本发明的有益效果：
（1）本发明通过结合历史数据对其状态进行综合性的判断分析，进而在进行预警过程，能够适应性的根据钻床位置调节及运行过程的实际状态进行判断，保证了钻床故障的提前预警。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统的概要框示意图。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，所述系统包括：
操作日志获取模块，用于调用钻床的操作日志；
日志分析模块，用于对操作日志进行识别，获取钻床的历史操作数据；
参数监测模块，用于监测钻床调节过程中的位置数据及工作过程中的状态数据；
边缘计算处理器，用于根据历史操作数据及位置数据对钻床的位置调节准确度进行监测，及根据历史操作数据及状态数据对钻床的性能状态进行监测，根据监测结果进行预警。
通过上述技术方案，本实施例通过操作日志获取模块及日志分析模块来对钻床的操作日志进行调用及分析，获取钻床的操作数据；同时通过参数监测模块监测钻床调节过程中的位置数据及工作过程中的状态数据；最后通过边缘计算处理器来根据历史操作数据及位置数据对钻床的位置调节准确度进行监测，根据历史操作数据及状态数据对钻床的性能状态进行监测，实现对钻床状态的预警过程，现对于现有技术中直接通过参数与阈值范围进行比对的方式，本实施例能够结合历史数据对其状态进行综合性的判断分析，进而在进行预警过程，能够适应性的根据钻床位置调节及运行过程的实际状态进行判断，保证了钻床故障的提前预警。
作为本发明的一种实施方式，所述历史操作数据包括操作指令类型、操作指令对应位置信息、操作指令对应参数、输入材料类型及操作指令对应时间点；
所述位置数据包括实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度；
所述状态数据包括实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线。
对钻床的位置调节准确度进行监测的过程包括：
将实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度与历史操作数据中的操作指令对应位置信息进行比对，根据比对结果确定是否微调及微调量；
获取N次钻头位置调节过程的比较结果数据；
通过公式计算自动调节过程中的精确度异常系数/>；
其中，i∈N；为N次调节过程中微调的次数；/>为N次调节过程中微调间隔从小至大排序第j名的间隔数；/>，[]为取整符号；/>为第i次调节过程的角度微调量，当不进行微调时，/>；/>为角度微调量标准允许值；/>为第i次调节过程的长度微调量，当不进行微调时，/>；/>为长度微调量标准允许值；/>、/>为预设固定系数；
将精确度异常系数与预设阈值/>进行比对：
若，则判断钻床自动调节精确度异常，并进行预警。
通过上述技术方案，本实施例提供了一种对钻床的位置调节准确度进行监测的方法，主要根据历史操作数据及实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度，通过公式计算自动调节过程中的精确度异常系数/>；其中，/>为角度调节的偏差状况，/>为长度调节的偏差状况，/>则为偏差出现的频率及集中性组合状况，因此，通过精确度异常系数/>，实现对位置准确度是否校准的准确判断。
需要说明的是，实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度根据现有技术中的常用的定位监测组件实现，同时，其是根据实际的位置进行定位，在此不作详述；上述公式中的钻头位置调节过程选择次数N根据钻床使用的频率选择设定，在此不作限制；角度微调量标准允许值、长度微调量标准允许值/>均根据位置调节过程的精度选择设定；预设固定系数、/>则根据经验数据拟合获得，在此不作进一步详述。
作为本发明的一种实施方式，对钻床的性能状态进行监测的过程包括：
根据输入材料类型及钻头输入转速等级确定对应的标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线；
对实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线标准分别与钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行状态分析；
当任一曲线状态不合格时，进行预警；
否则，将实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线与标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行故障隐患分析，根据故障隐患分析结果进行预警。
通过上述技术方案，提供了对钻床的性能状态进行监测的过程，首先根据输入材料类型及钻头输入转速等级确定对应的标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线；对实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线标准分别与钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行状态分析；当任一曲线状态不合格时，说明该项参数处于异常的状态，因此进行预警；否则，将实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线与标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行故障隐患分析，进行进一步的分析，进而根据故障隐患分析结果进行预警，通过上述判断方法，能够在出现明显故障进行预警的同时，还能根据实际的偏差状态进行故障隐患的分析，实现对故障隐患的提前预警过程。
需要说明的是，标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线的确定过程根据不同材料在不同参数下的测定数据拟合获得，其可通过现有技术实现，在此不作限定。
作为本发明的一种实施方式，状态分析的过程包括：
通过公式获取速度异常值/>；
通过公式获取振动异常值/>；
通过公式获取温度异常值/>；
其中，为钻头转动起始时间点；/>为钻头完成作业时间点；/>为对应的标准钻头速度变化曲线；/>为对应的标准钻头发热曲线；/>为对应的标准钻头振动曲线最大振幅；/>为对应的标准钻头振动曲线平均频率；/>为实时钻头速度监测曲线；/>为实时钻头发热曲线；/>为/>时段实时钻头振动曲线最大振幅；/>为/>时段实时钻头振动曲线平均频率；gv为转速特征参考函数；gt为温度特征参考函数；/>、/>为预设权重系数；/>频率异常单位量；
当或/>或/>时，进行预警；
否则进行故障隐患分析。
通过上述技术方案，本实施例给出了状态分析的具体过程，通过公式获取速度异常值/>；通过公式/>获取振动异常值/>；通过公式/>获取温度异常值/>；其中，转速特征参考函数gv和温度特征参考函数gt根据标准状态下误差量随时间变化的特征设定，频率异常单位量/>根据经验数据中的差值范围选择设定；因此，分别通过速度异常值/>、振动异常值/>及温度异常值/>的计算及其与对应阈值/>、/>、/>的比对过程，实现对故障类型判断预警的过程。
需要说明的是，上述方案中的预设权重系数、/>及阈值/>、/>、/>均根据经验数据拟合设定，在此不作详述。
作为本发明的一种实施方式，所述故障隐患分析的过程包括：
通过公式计算获得故障隐患值/>；
其中，、/>为预设调节系数；
将故障隐患值与故障隐患阈值/>进行比对：
若时，进行预警。
通过上述技术方案，在各项异常值满足阈值要求的情况下，还根据相对的偏差状况对故障隐患进行判断，通过公式计算获得故障隐患值/>，根据故障隐患值/>与故障隐患阈值/>的比对实现对隐患故障的预警。
需要说明的是，预设调节系数、/>及故障隐患阈值/>均根据经验数据拟合设定，在此不作详述。
作为本发明的一种实施方式，所述系统还包括钻头寿命监测模块，所述钻头寿命监测模块用于根据历史操作数据及状态数据对钻头的状态进行判断，根据判断结果进行预警。
对钻头状态进行判断的过程包括：
通过公式计算获得钻头损耗系数/>；
其中，Q为钻头的累计工作循环数；k∈[1，Q]；为第k此工作循环的温度异常值；为每个循环的工作时长均值；/>为损耗量函数；
将钻头损耗系数与钻头损耗阈值/>进行比对：
若，则进行预警。
通过上述技术方案，本实施例中的系统还设置了钻头寿命监测模块来根据历史操作数据及状态数据对钻头的状态进行判断，根据判断结果进行预警；具体地，由于钻头的损耗状况与其持续工作时长及温度存在较大的关联性，因此通过计算获得钻头损耗系数/>，其中损耗量函数/>根据钻头的损耗性能测试数据获得，钻头损耗阈值/>根据钻头寿命测试数据拟合获得，因此通过钻头损耗系数/>与钻头损耗阈值的比对过程，实现对钻头损耗状态的判断。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (3)

1.一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，其特征在于，所述系统包括：
操作日志获取模块，用于调用钻床的操作日志；
日志分析模块，用于对操作日志进行识别，获取钻床的历史操作数据；
参数监测模块，用于监测钻床调节过程中的位置数据及工作过程中的状态数据；
边缘计算处理器，用于根据历史操作数据及位置数据对钻床的位置调节准确度进行监测，及根据历史操作数据及状态数据对钻床的性能状态进行监测，根据监测结果进行预警；
所述历史操作数据包括操作指令类型、操作指令对应位置信息、操作指令对应参数、输入材料类型及操作指令对应时间点；
所述位置数据包括实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度；
所述状态数据包括实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线；
对钻床的位置调节准确度进行监测的过程包括：
将实时钻头转动角度及实时钻头伸展长度与历史操作数据中的操作指令对应位置信息进行比对，根据比对结果确定是否微调及微调量；
获取N次钻头位置调节过程的比较结果数据；
通过公式计算自动调节过程中的精确度异常系数/>；
其中，i∈N；为N次调节过程中微调的次数；/>为N次调节过程中微调间隔从小至大排序第j名的间隔数；/>，[]为取整符号；/>为第i次调节过程的角度微调量，当不进行微调时，/>；/>为角度微调量标准允许值；/>为第i次调节过程的长度微调量，当不进行微调时，/>；/>为长度微调量标准允许值；/>、/>为预设固定系数；
将精确度异常系数与预设阈值/>进行比对：
若，则判断钻床自动调节精确度异常，并进行预警；
对钻床的性能状态进行监测的过程包括：
根据输入材料类型及钻头输入转速等级确定对应的标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线；
对实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线标准分别与钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行状态分析；
当任一曲线状态不合格时，进行预警；
否则，将实时钻头速度监测曲线、实时钻头振动曲线、实时钻头发热曲线与标准钻头速度变化曲线、标准钻头振动曲线及标准钻头发热曲线进行故障隐患分析，根据故障隐患分析结果进行预警；
状态分析的过程包括：
通过公式获取速度异常值/>；
通过公式获取振动异常值/>；
通过公式获取温度异常值/>；
其中，为钻头转动起始时间点；/>为钻头完成作业时间点；/>为对应的标准钻头速度变化曲线；/>为对应的标准钻头发热曲线；/>为对应的标准钻头振动曲线最大振幅；/>为对应的标准钻头振动曲线平均频率；/>为实时钻头速度监测曲线；/>为实时钻头发热曲线；/>为/>时段实时钻头振动曲线最大振幅；/>为/>时段实时钻头振动曲线平均频率；gv为转速特征参考函数；gt为温度特征参考函数；/>、/>为预设权重系数；/>频率异常单位量；
当或/>或/>时，进行预警；
否则进行故障隐患分析；
所述故障隐患分析的过程包括：
通过公式计算获得故障隐患值/>；
其中，、/>为预设调节系数；
将故障隐患值与故障隐患阈值/>进行比对：
若时，进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，其特征在于，所述系统还包括钻头寿命监测模块，所述钻头寿命监测模块用于根据历史操作数据及状态数据对钻头的状态进行判断，根据判断结果进行预警。
3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的摇臂钻床故障监控预警系统，其特征在于，对钻头状态进行判断的过程包括：
通过公式计算获得钻头损耗系数/>；
其中，Q为钻头的累计工作循环数；k∈[1，Q]；为第k此工作循环的温度异常值；/>为每个循环的工作时长均值；/>为损耗量函数；
将钻头损耗系数与钻头损耗阈值/>进行比对：
若，则进行预警。
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