一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法，包括步骤：采集功率数据，计算功率差分序列；分割功率差分序列得到功率片段；提取特征库；第一字符串表示机床状态转移路径；从功率片段选取功率数据，基于特征库训练CART决策树，用决策树对功率片段分类；按照采集时间顺序排列分类后的功率片段，用第二字符串表示；匹配第一字符串和第二字符串，得到功率序列，计算加工周期时长；设置滑动时间窗和阈值，统计计算加工周期、工作时间和故障时间；建立模型。本发明专利技术还公开了基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模系统。本发明专利技术方法具有较高的准确性，可避免人工出错，数据不及时，耗时耗力的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法及系统
本专利技术涉及一种可靠性模型建模方法及系统，特别是涉及一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法及系统。
技术介绍
数控机床的可靠性模型是用于描述数控机床的加工周期以及工作时间和故障时间的概率密度函数。数控机床的可靠性模型是对数控机床的管理、生产线性能评估以及性能优化的基础。一般来说，机床出厂前，厂方会在生产说明中给出该机床的参考参数。对使用者来说，工作人员前期通过记录等方式给出参数的标称值。但是由于机床维护人员会对数控机床进行调整而疏于记录，这些调整很可能会对参数产生影响。久而久之，这些变动日积月累最终导致了标称值与实际值不符的情况。因此，需要对它们进行仔细测量以保证可靠性模型的精度。目前这些参数的测量大都靠人工定期的统计来完成，这种人工定期统计的方法造成数据反馈不及时、容易出错以及耗费人力资源等问题。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法。本专利技术的另一个目的是提供一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模系统。本专利技术的技术方案是这样的：一种基于能耗特征的数控本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法，其特征在于：包括以下步骤，S01、采集机床的功率数据，计算功率差分序列；S02、将功率差分序列分割得到基于机床状态的功率片段；S03、对每个功率片段提取一组能表征其功率特性的特征库，所述特征库包含与机床不同运行状态相关且随着状态的变化而变化的若干特征；S04、用第一字符串表示一道工序对应的机床状态转移路径；S05、将所有功率片段按比例选取出功率数据进行状态标识，基于所述特征库训练CART决策树，将训练后的决策树对功率片段的分类；S06、将经过步骤S05分类后的功率片段按照采集时间顺序排列，并用第二字符串表示；S07、采用Knuth‑Morris‑P...

【技术特征摘要】
1.一种基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法，其特征在于：包括以下步骤，S01、采集机床的功率数据，计算功率差分序列；S02、将功率差分序列分割得到基于机床状态的功率片段；S03、对每个功率片段提取一组能表征其功率特性的特征库，所述特征库包含与机床不同运行状态相关且随着状态的变化而变化的若干特征；S04、用第一字符串表示一道工序对应的机床状态转移路径；S05、将所有功率片段按比例选取出功率数据进行状态标识，基于所述特征库训练CART决策树，将训练后的决策树对功率片段的分类；S06、将经过步骤S05分类后的功率片段按照采集时间顺序排列，并用第二字符串表示；S07、采用Knuth-Morris-Pratt算法匹配第一字符串和第二字符串，得到功率数据中加工时的功率序列，将加工时的功率序列的结束时间减去起始时间得到加工周期时长；S08、设定一个滑动时间窗，统计该时间窗内加工周期数量，以及所有加工周期时长，计算该时间窗内所有加工周期时长的算术平均作为当前工作日的加工周期；所述滑动时间窗向后移动一个工作日，得到下一个工作日的加工周期；S09、设定阈值，将机床工作时刻功率数据大于阈值的认为工作状态，将机床工作时刻功率数据小于阈值的认为故障状态，在所述滑动时间窗内统计连续工作时间及其数量并计算算术平均，统计故障时间及其数量并计算算数平均；所述滑动时间窗向后移动一个工作日，得到下一个工作日的工作时间算数平均和故障时间算数平均；S10、将步骤S08得到的不同工作日的加工周期，步骤S09得到的不同工作日的工作时间算数平均和故障时间算数平均作为机床可靠性模型参数。2.根据权利要求1所述的基于能耗特征的数控机床可靠性模型建模方法，其特征在于，所述机床状态分为待机、启动、空载以及切削四个状态。3.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：林文文，许飞，林海，易文凯，陈巍，
申请(专利权)人：苏州文海物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32