基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理领域，具体涉及基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，所述系统包括数据采集模块、数据处理模块和预警模块，数据采集模块：获取智能监测的数据矩阵；数据处理模块：提取初步异常检测点；根据初步异常检测点中各数据的波动因子得到各噪点数据；构建中心噪点数据结构分布指标；根据中心噪点数据的结构分布指标得到中心噪点数据的自适应滤波窗口尺寸；进而获取中心噪点数据的优化自适应窗口尺寸；根据各初步异常检测点的时序分析指标以及空间分析指标得到各初步异常检测点的异常置信度；预警模块：对真实异常检测点进行预警处理。从而实现对五轴联动数控机床的准确智能监测，提高五轴联动数控机床异常预警的准确性。警的准确性。警的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体涉及基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统。

技术介绍

[0002]目前，为满足我国重大基础制造和国防工业领域对高档数控机床的需求，需大力发展高性能、智能化的数控机床装备。五轴联动数控机床是一种科技含量高、精密度高、专门用于加工复杂曲面的机床，数控机床在长期服役过程中高连续、高封闭的工作特性，会促使主轴系统零部件健康状态及性能下降，容易因疲劳、磨损等问题而引发故障，一旦出现故障往往会引起连锁反应，加剧其他零部件的损耗速度，从而引发更加严重的故障，影响整机的健康状况。
[0003]为保证五轴联动数控机床的加工精度，降低故障率，需要在五轴联动数控机床上装配监测系统，对五轴联动数控机床工作过程进行智能监测。但目前大多五轴联动数控机床监测系统存在监测不全面，检测参数单一，仅在一个位置部署传感器进行监测，不够对五轴联动数控机床的运行状况进行综合监测，监测精度低等问题。
[0004]综上所述，本专利技术提出基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，本专利技术通过各检测参数传感器对数据进行采集，通过物联网技术连接智能监测系统，对五轴联动数控机床工作运行过程中不同检测点处各个检测参数的分析，对五轴联动数控机床进行智能监测，通过多维数据对五轴联动数控机床运行状态进行监测，提高五轴联动数据机床智能监测精度。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，所述系统包括：数据采集模块、数据处理模块和预警模块；数据采集模块：采集五轴联动数控机床运行时各检测点处每个检测参数的数据得到各检测点的数据矩阵；数据处理模块：将五轴联动数控机床的每个检测点记为待监测检测点；根据待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数得到待监测检测点的相关系数指标；根据各个待监测检测点的相关系数指标以及相关系数阈值得到初步异常检测点集合；将初步异常检测点数据矩阵中的每个数据均记为中心数据，根据中心数据局部邻域内的数据差异程度得到中心数据的波动因子；根据各中心数据的波动因子得到初步异常检测点数据矩阵中的噪点数据；依次将每个噪点数据记为中心噪点数据，根据中心噪点数据局部范围内所包含的噪点数据到中心噪点数据的距离关系特征得到中心噪点数据结构分布指标；根据中心噪点数据的结构分布指标得到中心噪点数据的自适应滤波窗口尺寸；根据中心噪点数据局部邻域噪点数据的自适应滤波窗口尺寸得到中心噪点数据的优化自
适应窗口尺寸；根据各中心噪点数据的优化自适应窗口尺寸对各中心噪点数据进行滤波得到初步异常检测点的优化数据矩阵；根据初步异常检测点优化数据矩阵中同一检测参数在不同时刻的数据差异情况得到初步异常检测点的时序分析指标；根据初步异常检测点优化数据矩阵中同一时刻不同检测参数的数据差异情况得到初步异常检测点的空间分析指标；根据各初步异常检测点的时序分析指标以及空间分析指标得到各初步异常检测点的异常置信度；将异常置信度大于预设异常置信度阈值的初步异常检测点作为真实异常检测点；预警模块：根据五轴联动数控机床各初步异常检测点的异常置信度进行真实异常检测点的预警处理。
[0006]优选的，所述根据待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数得到待监测检测点的相关系数指标，包括的具体步骤为：计算待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数，将待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数均值作为待监测检测点的相关系数指标。
[0007]优选的，所述根据中心数据局部邻域内的数据差异程度得到中心数据的波动因子，包括的具体步骤为：以中心数据为中心，从中心数据左右两边局部邻域内各提取数个数据，分别计算数个数据与中心数据的差值绝对值，将数个差值绝对值的均值作为中心数据的波动因子。
[0008]优选的，所述根据中心噪点数据局部范围内所包含的噪点数据到中心噪点数据的距离关系特征得到中心噪点数据结构分布指标，表达式为：距离关系特征得到中心噪点数据结构分布指标，表达式为：式中，为距离阈值，用于限制中心噪点数据的局部范围；S为中心噪点数据局部范围内所包含的噪点数据数量；为中心噪点数据的局部范围内的噪点数据s到中心噪点数据的距离；为中心噪点数据的结构分布指标。
[0009]优选的，所述根据中心噪点数据的结构分布指标得到中心噪点数据的自适应滤波窗口尺寸具体为：式中，为中心噪点数据的自适应滤波窗口尺寸；为中心噪点数据的初始滤波窗口尺寸；为向上取整操作；为中心噪点数据的结构分布指标；其中为偶数，当为奇数时，。
[0010]优选的，所述根据中心噪点数据局部邻域噪点数据的自适应滤波窗口尺寸得到中心噪点数据的优化自适应窗口尺寸，包括的具体步骤为：获取同一检测参数中各个中心噪点数据的自适应滤波窗口尺寸，通过回归拟合得到同一检测参数各中心噪点数据自适应滤波窗口尺寸对应的拟合函数，根据拟合函数得到
中心噪点数据平滑后的优化自适应窗口尺寸。
[0011]优选的，所述根据初步异常检测点优化数据矩阵中同一检测参数在不同时刻的数据差异情况得到初步异常检测点的时序分析指标，具体表达式为：式中，为初步异常检测点c的时序分析指标；N为检测参数个数；T为连续检测时间的时长；为初步异常检测点c的优化数据矩阵中检测参数n在p时刻的数据；为初步异常检测点c的优化数据矩阵中检测参数n在q时刻的数据；为初步异常检测点c的优化数据矩阵中检测参数n在连续检测时间T内的数据方差；为以自然常数e为底的指数函数。
[0012]优选的，所述根据初步异常检测点优化数据矩阵中同一时刻不同检测参数的数据差异情况得到初步异常检测点的空间分析指标，具体表达式为：式中，为初步异常检测点c的空间分析指标；T为连续检测时间的时长；N为检测参数个数；为初步异常检测点c的优化数据矩阵中t时刻检测参数u的数据；为初步异常检测点c的优化数据矩阵中t时刻检测参数v的数据；为初步异常检测点c的优化数据矩阵中t时刻各个检测参数的数据方差；为以自然常数e为底的指数函数。
[0013]优选的，所述根据各初步异常检测点的时序分析指标以及空间分析指标得到各初步异常检测点的异常置信度，具体表达式为：式中，为初步异常检测点c的异常置信度，分别为初步异常检测点c的归一化时序分析指标、归一化空间分析指标；表示相乘操作。
[0014]本专利技术至少具有如下有益效果：目前对于数控机床的智能监测大多通过单维数据的分析，没有考虑到多维检测参数之间的相关性，本专利技术通过时序以及空间特征的分析，解决了单维数据分析监测精度不高的问题。同时，对于五轴联动数控机床进行监测时，本专利技术通过递进的方式对各个检测点的异常情况进行判定，结合初步异常检测点的优化数据矩阵，对初步异常检测点的异常置信度进行分析，进一步提高了五轴联动数控机床运行过程中的监测精度，以便进行实时预警；考虑到五轴联动数控机床智能监测过程中，在进行各检测参数数据采集时将会受到噪声数据的影响，导致对各检测点的异常情况的误判，本专利技术对噪点数据进行提取，结合自适应滤波窗口本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、数据处理模块和预警模块；数据采集模块：采集五轴联动数控机床运行时各检测点处每个检测参数的数据得到各检测点的数据矩阵；数据处理模块：将五轴联动数控机床的每个检测点记为待监测检测点；根据待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数得到待监测检测点的相关系数指标；根据各个待监测检测点的相关系数指标以及相关系数阈值得到初步异常检测点集合；将初步异常检测点数据矩阵中的每个数据均记为中心数据，根据中心数据局部邻域内的数据差异程度得到中心数据的波动因子；根据各中心数据的波动因子得到初步异常检测点数据矩阵中的噪点数据；依次将每个噪点数据记为中心噪点数据，根据中心噪点数据局部范围内所包含的噪点数据到中心噪点数据的距离关系特征得到中心噪点数据结构分布指标；根据中心噪点数据的结构分布指标得到中心噪点数据的自适应滤波窗口尺寸；根据中心噪点数据局部邻域噪点数据的自适应滤波窗口尺寸得到中心噪点数据的优化自适应窗口尺寸；根据各中心噪点数据的优化自适应窗口尺寸对各中心噪点数据进行滤波得到初步异常检测点的优化数据矩阵；根据初步异常检测点优化数据矩阵中同一检测参数在不同时刻的数据差异情况得到初步异常检测点的时序分析指标；根据初步异常检测点优化数据矩阵中同一时刻不同检测参数的数据差异情况得到初步异常检测点的空间分析指标；根据各初步异常检测点的时序分析指标以及空间分析指标得到各初步异常检测点的异常置信度；将异常置信度大于预设异常置信度阈值的初步异常检测点作为真实异常检测点；预警模块：根据五轴联动数控机床各初步异常检测点的异常置信度进行真实异常检测点的预警处理。2.如权利要求1所述的基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，其特征在于，所述根据待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数得到待监测检测点的相关系数指标，包括的具体步骤为：计算待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数，将待监测检测点与其他各个待监测检测点之间的相关系数均值作为待监测检测点的相关系数指标。3.如权利要求1所述的基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，其特征在于，所述根据中心数据局部邻域内的数据差异程度得到中心数据的波动因子，包括的具体步骤为：以中心数据为中心，从中心数据左右两边局部邻域内各提取数个数据，分别计算数个数据与中心数据的差值绝对值，将数个差值绝对值的均值作为中心数据的波动因子。4.如权利要求1所述的基于物联网的五轴联动数控机床智能监测系统，其特征在于，所述根据中心噪点数据局部范围内所包含的噪点数据到中心噪点数据的距离关系特征得到中心噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙庆海，韩纪光，韩纪强，牛作文，郭书超，刘恩喜，赵延良，胡东阳，刘营平，李振，
申请(专利权)人：济南章力机械有限公司，
类型：发明
国别省市：