The invention discloses a CNC tool state detection method and a system, belonging to the technical field of numerical control machine tools. The method of the invention is applied to a processing unit connected with a CNC device, including steps of data acquisition, anomaly detection and CNC shutdown control. The invention can detect the cutting tool state of the CNC equipment in real time without stopping the normal processing of the CNC equipment, and can save the detection time in the prior art, thereby reducing the overall processing time and improving the equipment production capacity.
【技术实现步骤摘要】
一种CNC刀具状态检测方法和系统
本专利技术涉及一种CNC刀具状态检测方法和系统，属于数控机床
技术介绍
CNC(数控机床)是计算机数字控制机床(ComputerNumericalControl)的简称,是一种由程序控制的自动化机床。刀具是CNC设备最主要的耗材，更换频度和更换成本都很高。由于同一个产品需要使用多种型号的刀具按照特定顺序完成加工，因此CNC设备的刀具状态检测是非常重要的，直接影响到产品的生产和质量。传统的刀具状态检测一般都是物理检测手段，例如，通过在CNC设备中内置对刀仪设备(如刀具长度测量设备)，每次加工完成后进行对刀；此外，现有技术中也有通过传感器等其它物理检测手段进行刀具状态检测的实例。但是，物理检测手段的缺点是，可检测的刀具状态有限；如，对刀仪只能通过长度判断是否断刀。而且物理检测手段需要耗费一定的检测时间，检测过程中不能同时进行加工，这就增加了加工时长，影响CNC设备的产能。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提出一种CNC刀具状态检测方法和系统，其能够在不增加检测时间的前提下，进行CNC刀具状态实时检测，可替代传统...
【技术保护点】
1.一种CNC刀具状态检测方法，其特征在于：应用于与CNC设备相连的处理单元，包括如下检测步骤：从CNC设备中采集主轴状态和机床状态，所述主轴状态包括负载和转速，所述机床状态包括加工状态、刀具号和温度；确定CNC设备的所用刀具及加工流程；根据事先生成的异常检测模型，检测CNC设备的刀具是否存在状态异常；当发现刀具状态异常时，停止CNC设备的加工；所述异常检测模型的生成方式为：采集CNC设备正常加工时主轴状态和机床状态的数据，作为训练数据；按照不同的刀具和加工流程对训练数据进行划分，针对每个特定的刀具和加工流程，从相应训练数据中提取多个统计量和表示向量作为训练集，通过机器学习...
【技术特征摘要】
1.一种CNC刀具状态检测方法，其特征在于：应用于与CNC设备相连的处理单元，包括如下检测步骤：从CNC设备中采集主轴状态和机床状态，所述主轴状态包括负载和转速，所述机床状态包括加工状态、刀具号和温度；确定CNC设备的所用刀具及加工流程；根据事先生成的异常检测模型，检测CNC设备的刀具是否存在状态异常；当发现刀具状态异常时，停止CNC设备的加工；所述异常检测模型的生成方式为：采集CNC设备正常加工时主轴状态和机床状态的数据，作为训练数据；按照不同的刀具和加工流程对训练数据进行划分，针对每个特定的刀具和加工流程，从相应训练数据中提取多个统计量和表示向量作为训练集，通过机器学习的方式生成针对每个特定的刀具和加工流程的异常检测模型。2.根据权利要求1所述的CNC刀具状态检测方法，其特征在于：所述异常检测模型的生成步骤与所述检测步骤同步进行，所述检测步骤中从CNC设备中采集到的主轴状态和机床状态实时传送给异常检测模型的生成步骤，以作为异常检测模型生成步骤的训练数据，当所述训练数据积攒到足够量值时，通过异常检测模型生成步骤生成对应于一特定的刀具和加工流程的新的异常检测模型。3.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：周楫，
申请(专利权)人：深圳市大讯永新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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