CN116659437B - 一种基于大数据的比对仪零件监测系统 - Google Patents

一种基于大数据的比对仪零件监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116659437B
CN116659437B CN202310952987.6A CN202310952987A CN116659437B CN 116659437 B CN116659437 B CN 116659437B CN 202310952987 A CN202310952987 A CN 202310952987A CN 116659437 B CN116659437 B CN 116659437B
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
state
steady
coefficient
motor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310952987.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116659437A (zh
Inventor
曾海霞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Amx Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Amx Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Amx Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Amx Technology Co ltd
Priority to CN202310952987.6A priority Critical patent/CN116659437B/zh
Publication of CN116659437A publication Critical patent/CN116659437A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116659437B publication Critical patent/CN116659437B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G01B21/02—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring length, width, or thickness
    • G01B21/04—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring length, width, or thickness by measuring coordinates of points
    • G01B21/042—Calibration or calibration artifacts
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的比对仪零件监测系统，具体涉及零件监测技术领域，用于解决现有的比对仪在未达到使用校正组件之前的检测精度就已经低于预期，而在这期间内被检测的零件的质量就无法保障的问题；是通过采集比对仪的硬件参数和嵌入式软件参数建立设备稳态系数，将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行结合建立间隔时间调节系数，通过间隔调节系数对现阶段比对仪的设备校正间隔时间进行调整，进而可根据比对仪的运行平稳状态针对性地调节比对仪的适用校验组件的间隔时间，通过缩短间隔时间使得比对仪保持在良好的检测精度范围内，进而避免检测零件时由于精度下降造成的不合格零件流入市场。

Description

一种基于大数据的比对仪零件监测系统
技术领域
本发明涉及零件监测技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于大数据的比对仪零件监测系统。
背景技术
比对仪是一种过程测量仪器，用于测量自动精密零件尺寸的设备，相比于三坐标，无需单独设立一个恒温恒湿的实验室，比对仪循环线系统支持在5-45℃温度范围内进行工作，固可在加工车间进行在线检测，比对仪循环线的运动部件采集并联结构，具备非常高的刚性，可以确保设备在快速操作时的重复性，适用于异形件、复杂曲面和复杂轮廓这些复杂工件的检测，同时比对于并联运动结构的设计，使得它可以大幅度地减轻惯性作用，增加机器的灵活性，最大扫描速度达到100mm/s，最大运动速度可达500mm/s，非常适用于大规模产品的品质检测，并且比对仪的测量数据，可以实时的反馈给CNC加工中心，加工中心收到数据后，了解到产品加工精度，会自动根据算法进行调整补差，优化加工精度，实现智能CNC加工，对企业来说，比对仪循环线在使用过程中国可以有效降低成本，它可以取代多种定制量具和手动量具，省去检测过程中校准产生的成本，同时它的软件通用性极强，能在不同工件进行快速切换，仅使用一天比对仪就可快速检测不同种类工件，比对仪主要由嵌入式计算机系统和执行嵌入式计算机系统执行部件所组成。
现有的比对仪循环线是将固定待检测零件平台改造成循环放置待检测零件的循环线，从而提高拿取零件的效率，节省拿取时间，方便批量检测,提高检测效率。
但是现有的比对仪在每个使用运行阶段都是有固定的使用校正组件的间隔时间段的，通过校正组件可以保持比对仪的检测精度，但是这个间隔时间段是基于比对仪使用在理论的稳定状态下，但是在现实使用中，使用中的各种因素都会导致比对仪的检测精度低于设计之初的标准，容易造成比对仪在未达到使用校正组件之前时的检测精度就已经低于预期，而在这期间内被检测的零件的质量就无法保障。
为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于大数据的比对仪零件监测系统以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据的比对仪零件监测系统，包括如下步骤：包括参数采集模块、状态判断模块、调节模块、修正时间模块，各个模块之间通过信号连接；
参数采集模块用于采集比对仪的各项参数，建立设备稳态系数；参数采集模块生成采集信号并发送至状态判断模块；
状态判断模块用于将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行比较，若设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，则判断设备状态稳定程度低于预期，标记为失稳设备，并发出预警提示；状态判断模块生成判断信号并发送至调节模块；
调节模块用于将设备稳态系数和设备稳态系数阈值结合获取间隔时间调节系数；调节模块生成调节信号并发送至修正时间模块；
修正时间模块用于通过调节系数对比对仪校正间隔时间进行调节，使得比对仪的检测零件的范围始终在标准的范围内。
在一个优选的实施方式中，参数采集模块的具体运行过程包括：
采集比对仪的硬件参数和嵌入式软件参数；
硬件参数包括电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数，将电机最差散热功率比率标记为，控制器最差信号稳定指数标记为/>；
嵌入式软件参数包括控制软件健康指数，将控制软件健康指数标记为；
将电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数、控制软件健康指数通过归一化公式建立设备稳态系数，表达式为：
式中，MTBF为设备稳态系数，且、/>、/>分别为电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数、控制软件健康指数的比例系数，且/>＞/>＞/>＞0。
在一个优选的实施方式中，电机散热功率比率的计算表达式为：，式中，/>为电机散热功率比率，/>为电机的理论散热功率，为实际电机散热功率，h为电机散热系数，A为电机的表面积，Ts为电机的表面温度，Ta为环境温度；比对仪中控制杆件的伺服电机设有多个，分别测得多个伺服电机的电机散热功率比率，多个电机散热功率比率按照从大到小进行排序， 将排序第一的电机散热功率比率标记为电机最差散热功率比率；
通过往编码器输入相同信号并统计编码器输出信号，统计单位数量的输出信号通过离散公式计算控制器信号稳定指数，计算公式为：，式中，/>为控制器信号稳定指数，n表示相同输入信号的编码器输出值的单位数量，n为正整数，i表示第i个数据，/>表示相同输入信号的编码器输出值的平均值；每台电机对应有一个编码器进行控制，分别测得比对仪中各个编码器的控制器信号稳定指数，多个控制器信号稳定指数按照从大到小排序，将排序第一的信号稳定指数标记为控制器最差信号稳定指数。
在一个优选的实施方式中，控制软件健康指数的计算表达式为：，式中，/>为控制软件健康指数，JCS为检测前单位时间内的平均开机时间，CSS为初始使用阶段单位时间内的平均开机时间，/>为监测前时间与初始阶段的间隔运行时间；
参数采集模块生成采集信号发送至状态判断模块。
在一个优选的实施方式中，状态判断模块的具体运行过程包括：
获取设备稳态系数后，将设备稳态系数与设备稳态系数阈值进行对比，
若设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，标记为失稳设备，并发出预警提示；
状态判断模块生成判断信号发送至调节模块。
在一个优选的实施方式中，调节模块的具体运行过程包括：
对于失稳设备，将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行结合建立间隔时间调节系数，表达式为：，式中，ITR为间隔时间调节系数，SES为状态判断模块中的设备稳态系数阈值，MTBF为参数采集模块中的设备稳态系数：
调节模块生成调节信号并发送至修正时间模块。
在一个优选的实施方式中，修正时间模块的具体运行过程包括：
采集设备校正间隔时间，将设备校正间隔时间标记为；
获取间隔校正时间系数、设备校正间隔时间，将间隔校正时间系数和设备校正间隔时间结合获取调校间隔时间，表达式为：，式中，CIT为调校间隔时间，调校间隔时间用于替换设备校正间隔时间。
本发明一种基于大数据的比对仪零件监测系统的技术效果和优点：
1.通过采集比对仪的硬件参数和嵌入式软件参数建立设备稳态系数，设备稳态系数用于对当前使用中的比对仪的运行平稳状态进行评估，将设备稳态系数阈值标记为SES，将设备稳态系数与设备稳态系数阈值进行对比，对于设备稳态系数＞设备稳态系数阈值的比对仪标注为失稳设备，表示不足以支撑到下一个阶段的校正时间点，需要缩短精度校正时间，进行预警提示，继而可在比对仪精度不满足检测零件要求之前进行预警，避免比对仪检测为合格但是实际不合格的零件通过检测，保障检测质量，提升检测品质。
2.通过将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行结合建立间隔时间调节系数，通过间隔调节系数对现阶段比对仪的设备校正间隔时间进行调整，进而可根据比对仪的运行平稳状态针对性地调节比对仪的适用校验组件的间隔时间，通过缩短间隔时间使得比对仪保持在良好的检测精度范围内，进而避免检测零件时由于精度下降造成的不合格零件流入市场。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的比对仪零件监测系统的结构示意图。
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、完整的描述，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。
实施例1
本发明一种基于大数据的比对仪零件监测系统。
图1给出了本发明一种基于大数据的比对仪零件监测系统，其包括如下步骤：包括参数采集模块、状态判断模块、调节模块、修正时间模块，各个模块之间通过信号连接；
参数采集模块用于采集比对仪的各项参数，建立设备稳态系数；参数采集模块生成采集信号并发送至状态判断模块；
状态判断模块用于将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行比较，若设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，则判断设备状态稳定程度低于预期，标记为失稳设备，并发出预警提示；状态判断模块生成判断信号并发送至调节模块；
调节模块用于将设备稳态系数和设备稳态系数阈值结合获取间隔时间调节系数；调节模块生成调节信号并发送至修正时间模块；
修正时间模块用于通过调节系数对比对仪校正间隔时间进行调节，使得比对仪的检测零件的范围始终在标准的范围内。
参数采集模块的具体运行过程包括：
采集比对仪的硬件参数和嵌入式软件参数；
硬件参数包括电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数，将电机最差散热功率比率标记为，控制器最差信号稳定指数标记为/>；
嵌入式软件参数包括控制软件健康指数，将控制软件健康指数标记为；
将电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数、控制软件健康指数通过归一化公式建立设备稳态系数，表达式为：
式中，MTBF为设备稳态系数，且、/>、/>分别为电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数、控制软件健康指数的比例系数，且/>＞/>＞/>＞0；
设备稳态系数是指设备在正常使用条件下，运行的平稳状态。因此，要对设备的稳态系数进行量化评估，需要收集设备相关的硬件和嵌入式软件参数，以判断设备的健康状况；硬件参数中的电机最差散热功率比率和控制器最差信号稳定指数可以反映设备的硬件性能。电机最差散热功率比率可以反映电机散热能力是否足够，如果散热能力不足，可能会导致电机过热，从而影响设备的正常运行。控制器最差信号稳定指数可以反映控制器的稳定性，如果信号稳定性差，可能会导致设备出现异常情况，从而影响设备的正常运行；嵌入式软件参数中的控制软件健康指数可以反映设备的软件性能。控制软件健康指数可以反映控制软件是存在的问题的严重性。通过收集这些参数，可以对设备的健康状况进行评估，从而计算出设备的稳态系数，这样可以帮助更好地了解比对仪的运行状态，在精度下降之前进行干预，避免比对仪精度不满足检测的状况下对零件进行检测，避免不合格的零件流出，保障比对仪检测零件的质量。
设备稳态系数是通过采集硬件参数中的电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数，以及嵌入式软件参数中的控制软件健康指数来结合建立的，反映了比对仪设备整体的平稳运行状态，设备稳态系数越大说明比对仪的运行状态低于预期，检测零件的状态不满足于支撑到下一个校验的间隔时间。
电机散热功率比率的计算表达式为：，式中，/>为电机散热功率比率，/>为电机的理论散热功率，/>为实际电机散热功率，h为电机散热系数，A为电机的表面积，Ts为电机的表面温度，Ta为环境温度，/>这个公式是基于牛顿冷却定律得出的，该定律表明，物体的散热速率与物体的温度差成正比；
电机散热系数是指单位时间内单位面积的热量通过电机表面传递到周围环境的能力，通常用单位时间内散热功率与电机表面积的比值来表示，单位为通过将电机放置在特定的环境中，测量电机表面温度和环境温度，同时测量电机的散热功率，通过实验数据计算电机的散热系数；电机的散热系数取决于电机的结构、材料、散热方式等因素，电机散热系数越大，其散热能力越强；
电机的表面积反映了电机的散热表面积，也就是电机表面和周围环境之间的热交换面积。电机表面积越大，其散热能力也就越强；
电机散热功率比率用于评估电机在实际工作下的散热表现，用来评估电机的散热性能是否正常，如果电机散热功率比率过高，表明电机实际散热功率与理论散热功率之间的差异越大，表明电机的散热性能越差，可能会导致电机过热，寿命缩短甚至是烧毁，电机散热功率比率越小说明表明电机的散热功率在理论的范围内，散热效果越好，因此电机散热功率比率和设备稳态系数成正比关系；
比对仪中控制杆件的伺服电机设有多个，分别测得多个伺服电机的电机散热功率比率，多个电机散热功率比率按照从大到小进行排序， 将排序第一的电机散热功率比率标记为电机最差散热功率比率。
通过往编码器输入相同信号并统计编码器输出信号，统计单位数量的输出信号通过离散公式计算控制器信号稳定指数，计算公式为：，式中，/>为控制器信号稳定指数，n表示相同输入信号的编码器输出值的单位数量，i表示第i个数据，/>表示相同输入信号的编码器输出值的平均值；如果编码器对于相同输入信号的输出稳定，则标准差较小。反之，标准差较大，则表明编码器输出的波动较大，稳定性较差，因此控制器信号稳定指数和设备稳态系数成正比关系；
每台电机对应有一个编码器进行控制，分别测得比对仪中各个编码器的控制器信号稳定指数，多个控制器信号稳定指数按照从大到小排序，将排序第一的信号稳定指数标记为控制器最差信号稳定指数。
控制软件健康指数的计算表达式为：，式中，/>为控制软件健康指数，JCS为检测前单位时间内的平均开机时间，CSS为初始使用阶段单位时间内的平均开机时间，/>为监测前时间与初始阶段的间隔运行时间，控制软件健康指数越小反映了设备系统问题越严重，因此控制软件健康指数和设备稳态指数成反比关系。
参数采集模块生成采集信号发送至状态判断模块。
状态判断模块的具体运行过程包括：
获取设备稳态系数后，将设备稳态系数与设备稳态系数阈值进行对比，
若设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，则判断设备状态稳定程度低于预期，比对仪不满足以支撑到下一个阶段的校正时间点，需要缩短精度校正时间，标记为失稳设备，并发出预警提示；
若设备稳态系数＜设备稳态系数阈值，则判断设备状态稳定程度符合预期，比对仪足以支撑到下一个阶段的校正时间点，无需对校正间隔时间进行长短调节。
状态判断模块生成判断信号发送至调节模块。
本申请通过采集比对仪的硬件参数和嵌入式软件参数建立设备稳态系数，设备稳态系数用于对当前使用中的比对仪的运行平稳状态进行评估，将设备稳态系数阈值标记为SES，将设备稳态系数与设备稳态系数阈值进行对比，对于设备稳态系数＞设备稳态系数阈值的比对仪标注为失稳设备，表示不足以支撑到下一个阶段的校正时间点，需要缩短精度校正时间，进行预警提示，继而可在比对仪精度不满足检测零件要求之前进行预警，避免比对仪检测为合格但是实际不合格的零件通过检测，保障检测质量，提升检测品质。
对于被标记为失稳设备的比对仪，通过定期检测和记录这些指标，可以帮助确定设备的稳态系数，并建立间隔时间调节系数，以确保比对仪在运行过程中能够保持精度和稳定性，当比对仪的运行状态发生变化，例如精度下降或测量结果不稳定时，可以使用间隔时间调节系数来调整设备的校准间隔时间，以确保其能够及时使用校验组件进行校准，从而恢复其精度和稳定性。这种方法可以帮助比对仪在每个阶段都能够在检测精度不满足检测要求之前使用校验组件，从而确保其测量结果的准确性和可靠性。
调节模块的具体运行过程包括：
对于失稳设备，将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行结合建立间隔时间调节系数，表达式为：，式中，ITR为间隔时间调节系数，SES为状态判断模块中的设备稳态系数阈值，MTBF为参数采集模块中的设备稳态系数：
调节模块生成调节信号并发送至修正时间模块。
修正时间模块的具体运行过程包括：
采集设备校正间隔时间，将设备校正间隔时间标记为，设备间隔校正时间即在每一个使用阶段后需要通过比对仪生产厂家提供的专用的校验组件校验比对仪的间隔时间，比对仪通过在阶段性的使用校验组件后可以保持比对仪的检测精度，以确保将比对仪保持在可靠的准确的检测极精度范围内，一般来说，设备间隔校正时间越长说明比对仪的运行稳定性越好，无需频繁地进行校正，反之则说明比对仪的运行稳定性越差，需要通过频繁的校正来保持其检测精度，为此就需要缩短设备间隔校正时间。
获取间隔校正时间系数、设备校正间隔时间，将间隔校正时间系数和设备校正间隔时间结合获取调校间隔时间，表达式为：，式中，CIT为调校间隔时间，调校间隔时间用于替换设备校正间隔时间；
例如，比对仪的设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，假设间隔时间调节系数为0.5，设备校正间隔时间为100个使用小时，则调整后的调校间隔时间为100×0.5=50个使用小时，则50个使用小时替换原先的100个使用小时，即由原先的比对仪使用小时达到100就需要使用校正组件修改为现在的50个使用小时就需要进行校验组件，缩短设备间隔校正时间。
本申请对于标记为失稳设备的比对仪，将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行结合建立间隔时间调节系数，通过间隔调节系数对现阶段比对仪的设备校正间隔时间进行调整，进而可根据比对仪的运行平稳状态针对性地调节比对仪的适用校验组件的间隔时间，通过缩短间隔时间使得比对仪保持在良好的检测精度范围内，进而避免检测零件时由于精度下降造成的不合格零件流入市场。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD），或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM)、随机存取存储器（random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，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 (4)

1.一种基于大数据的比对仪零件监测系统，其特征在于，包括如下步骤：包括参数采集模块、状态判断模块、调节模块、修正时间模块，各个模块之间通过信号连接；
参数采集模块用于采集比对仪的各项参数，建立设备稳态系数；参数采集模块生成采集信号并发送至状态判断模块；
状态判断模块用于将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行比较，若设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，则判断设备状态稳定程度低于预期，标记为失稳设备，并发出预警提示；状态判断模块生成判断信号并发送至调节模块；
调节模块用于将设备稳态系数和设备稳态系数阈值结合获取间隔时间调节系数；调节模块生成调节信号并发送至修正时间模块；
修正时间模块用于通过调节系数对比对仪校正间隔时间进行调节，使得比对仪的检测零件的范围始终在标准的范围内；
采集比对仪的硬件参数和嵌入式软件参数；
硬件参数包括电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数，将电机最差散热功率比率标记为QRT，控制器最差信号稳定指数标记为URT；
嵌入式软件参数包括控制软件健康指数，将控制软件健康指数标记为CSLIRT；
将电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数、控制软件健康指数通过归一化公式建立设备稳态系数，表达式为：
式中，MTBF为设备稳态系数，且a1、a2、a3分别为电机最差散热功率比率、控制器最差信号稳定指数、控制软件健康指数的比例系数，且a2＞a1＞a3＞0；
电机散热功率比率的计算表达式为：式中，Q″RT为电机散热功率比率，Q′为电机的理论散热功率，hA(Ts-Ta)为实际电机散热功率，h为电机散热系数，A为电机的表面积，Ts为电机的表面温度，Ta为环境温度；比对仪中控制杆件的伺服电机设有多个，分别测得多个伺服电机的电机散热功率比率，多个电机散热功率比率按照从大到小进行排序，将排序第一的电机散热功率比率标记为电机最差散热功率比率；
通过往编码器输入相同信号并统计编码器输出信号，统计单位数量的输出信号通过离散公式计算控制器信号稳定指数，计算公式为：式中，U″RT为控制器信号稳定指数，n表示相同输入信号的编码器输出值的单位数量，n为正整数，i表示第i个数据，/>表示相同输入信号的编码器输出值的平均值；每台电机对应有一个编码器进行控制，分别测得比对仪中各个编码器的控制器信号稳定指数，多个控制器信号稳定指数按照从大到小排序，将排序第一的信号稳定指数标记为控制器最差信号稳定指数；
控制软件健康指数的计算表达式为：式中，CSLIRT为控制软件健康指数，JCS为检测前单位时间内的平均开机时间，CSS为初始使用阶段单位时间内的平均开机时间，S″为监测前时间与初始阶段的间隔运行时间；
参数采集模块生成采集信号发送至状态判断模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的比对仪零件监测系统，其特征在于：
状态判断模块的具体运行过程包括：
获取设备稳态系数后，将设备稳态系数与设备稳态系数阈值进行对比，
若设备稳态系数＞设备稳态系数阈值，标记为失稳设备，并发出预警提示；
状态判断模块生成判断信号发送至调节模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的比对仪零件监测系统，其特征在于：调节模块的具体运行过程包括：
对于失稳设备，将设备稳态系数和设备稳态系数阈值进行结合建立间隔时间调节系数，表达式为：式中，ITR为间隔时间调节系数，SES为状态判断模块中的设备稳态系数阈值，MTBF为参数采集模块中的设备稳态系数；
调节模块生成调节信号并发送至修正时间模块。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的比对仪零件监测系统，其特征在于：
修正时间模块的具体运行过程包括：
采集设备校正间隔时间，将设备校正间隔时间标记为jgjzs；
获取间隔校正时间系数、设备校正间隔时间，将间隔校正时间系数和设备校正间隔时间结合获取调校间隔时间，表达式为：CIT＝jgjzs*ITR，式中，CIT为调校间隔时间，调校间隔时间用于替换设备校正间隔时间。
CN202310952987.6A 2023-08-01 2023-08-01 一种基于大数据的比对仪零件监测系统 Active CN116659437B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310952987.6A CN116659437B (zh) 2023-08-01 2023-08-01 一种基于大数据的比对仪零件监测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310952987.6A CN116659437B (zh) 2023-08-01 2023-08-01 一种基于大数据的比对仪零件监测系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116659437A CN116659437A (zh) 2023-08-29
CN116659437B true CN116659437B (zh) 2023-09-22

Family

ID=87715761

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310952987.6A Active CN116659437B (zh) 2023-08-01 2023-08-01 一种基于大数据的比对仪零件监测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116659437B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000346614A (ja) * 1999-05-05 2000-12-15 Renishaw Plc 座標位置決め機械用位置決定装置
CN109376501A (zh) * 2018-12-21 2019-02-22 浙江工业大学 一种发电锅炉燃煤碳氧化因子在线软测量方法
CN116384029A (zh) * 2021-12-22 2023-07-04 核动力运行研究所 一种核电厂数字孪生系统状态跟踪方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2923437B1 (fr) * 2007-11-09 2010-04-09 Michelin Soc Tech Systeme de controle du comportement d'un vehicule comportant une determination du coefficient d'adherence de roue
KR20170122058A (ko) * 2016-04-26 2017-11-03 엘에스산전 주식회사 온도 측정 신호 보정 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000346614A (ja) * 1999-05-05 2000-12-15 Renishaw Plc 座標位置決め機械用位置決定装置
CN109376501A (zh) * 2018-12-21 2019-02-22 浙江工业大学 一种发电锅炉燃煤碳氧化因子在线软测量方法
CN116384029A (zh) * 2021-12-22 2023-07-04 核动力运行研究所 一种核电厂数字孪生系统状态跟踪方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116659437A (zh) 2023-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108214087A (zh) 机床的温度估计方法及热位移校正方法
CN116540631A (zh) 一种数控机床加工精度监测系统及方法
CN107111800B (zh) 基于对加权统计指标的分析的零件制造方法
CN114216248B (zh) 一种应用于数据中心机房的智能降温方法
CN117080624B (zh) 一种电池加热控制方法及系统
CN116659437B (zh) 一种基于大数据的比对仪零件监测系统
CN112067166A (zh) 热电阻的校验方法
CN115825564A (zh) 电阻温度系数的获取方法、装置及存储介质
CN116167604B (zh) 一种基于生产全流程跟踪的电力产品生产智能管理系统
CN108917134A (zh) 一种体感风量调节方法、装置及空调器
CN116660781A (zh) 一种户外用大功率双向快充移动电源测试系统
CN113075571A (zh) 一种锂离子电池ocv确定方法、装置及系统
CN109765844B (zh) 一种数控机床温度误差补偿估算方法及装置
CN115291652A (zh) 一种评估集中器cpu体质的动态评估方法
CN114816013A (zh) 一种服务器温度控制的方法、装置、设备及介质
CN116978440B (zh) 一种存储器芯片电压调整方法、装置、设备和介质
CN116719366A (zh) 用于pid温度控制系统的温度采集方法、装置和可存储介质
CN110863102B (zh) 一种退火炉加热段热电偶数值校正方法及装置
CN115046570B (zh) 天线姿态仪倾角自动温度补偿方法
CN115033830B (zh) 一种壁温评价方法及装置
CN118394557B (zh) 适用服务器的智能化维护服务系统及方法
CN118329125B (zh) 电子后视镜安装参数精确测定方法及系统
CN112901548B (zh) 一种用于风扇转速控制的温度估算方法及装置
KR102187288B1 (ko) 공정감시제어의 입력오류 및 제어오류 대응 기반 시스템
CN114322196B (zh) 装置内置温度传感器的温度修正方法、装置、空调

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant