数控机床的刀具磨损监测方法技术

本申请公开一种数控机床的刀具磨损监测方法

【技术实现步骤摘要】
数控机床的刀具磨损监测方法、边缘控制器及监测系统


[0001]本申请涉及数控机床的自动监测领域，特别涉及一种数控机床的刀具磨损监测方法
、
边缘控制器及监测系统
。

技术介绍

[0002]在制造业中，机床的作用是将金属半成品加工成零件，装备了数控系统的机床即被叫做数控机床
。
在加工过程中，为了确保加工精度，需要对数控机床的各类信息进行监控，对其主要部件进行状态的判断，其中，刀具磨损状态的状态识别和智能检测是非常关键的部分
。
因为数控机床刀具磨损的程度不同，对加工效率有不同的影响，影响生产工件的质量和成本，并对生产效率产生负面影响
。
如果刀具磨损严重，甚至达到损坏状态，叶片塌陷，就会导致不良品，严重的机床碰撞会造成更大的损失
。
[0003]而现有的数控机床刀具的检测方式或者需要停止生产，对刀具进行检测，这种方式会影响生产效率；或者需要附加传感器对刀具进行检测，这种方式会增加设备复杂度，且增加成本；或者是按照固定的标准曲线对刀具进行检测，然而，刀具的磨损情况是随加工过程而变化的而不一定随标准曲线变化，因此这种方式会导致检测结果的精度低
。
[0004]因此，对数控机床刀具的真实磨损情况进行准确
、
高效的检测是亟需解决的问题
。

技术实现思路

[0005]本申请要解决的技术问题是现有数控机床刀具磨损检测方法存在的效率低
、
成本高或准确性低的问题，为此，本申请提出了一种数控机床的刀具磨损监测方法
、
边缘控制器及监测系统
。
[0006]针对上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
[0007]本申请实施例提供一种数控机床的刀具磨损监测方法，包括如下步骤：
[0008]获取刀具的使用信息及与所述使用信息对应的主轴驱动电机的负载变化模型，所述使用信息包括刀具的当前运行加工程序
、
总使用次数和
/
或总使用时长及加工工件总数中的至少一个，所述负载变化模型用于记录驱动主轴负载与刀具剩余使用寿命的对应关系；
[0009]获取主轴驱动电机的实际负载值；
[0010]若所述实际负载值小于预设阈值，则根据所述负载变化模型和所述实际负载值得到所述刀具的预估剩余使用寿命
。
[0011]在一些实施例中提供的数控机床的刀具磨损监测方法中，获取刀具的使用信息及与所述使用信息对应的主轴驱动电机的负载变化模型的步骤中，所述负载变化模型通过上位机获取；所述负载变化模型为所述上位机根据相同型号刀具的历史样本数据对机器学习算法训练得到，所述历史样本数据包括历史使用信息样本以及对应的历史剩余使用寿命
。
[0012]在一些实施例中提供的数控机床的刀具磨损监测方法中，根据所述负载变化模型和所述实际负载值得到所述刀具的预估剩余使用寿命的步骤中包括：
[0013]将所述实际负载值输入至所述负载变化模型中得到主轴驱动电机的下一次负载预测值，并将所述负载预测值迭代输入至所述负载变化模型中；
[0014]重复上述迭代步骤，直到所述负载预测值大于或等于所述预设阈值，将迭代次数作为所述预估剩余使用寿命
。
[0015]在一些实施例中提供的数控机床的刀具磨损监测方法中，根据所述负载变化模型和所述实际负载值得到所述刀具的预估剩余使用寿命的步骤还包括：
[0016]将每一次得到的所述负载预测值发送至所述上位机，供所述上位机对负载变化模型进行修正，以每次修正后得到的负载变化模型替换原负载变化模型
。
[0017]在一些实施例中提供的数控机床的刀具磨损监测方法中，还包括如下步骤：
[0018]若所述实际负载值大于或等于所述预设阈值，则判定所述刀具存在异常磨损风险，并发出提示异常磨损的报警提示信号
。
[0019]在一些实施例中提供的数控机床的刀具磨损监测方法中，所述预设阈值根据相同型号刀具的历史使用数据得到，所述历史使用数据包括刀具断裂时对应的使用信息
。
[0020]在一些实施例中提供的数控机床的刀具磨损监测方法中，在获取刀具的使用信息及与所述使用信息对应的主轴驱动电机的负载变化模型之前还包括：
[0021]获取数控机床的工作信息，所述工作信息为包含有运行状态信息
、
加工信息和系统信息的数据包；
[0022]通过如下方式获取刀具的使用信息：解析所述工作信息的数据包，提取所述加工信息后，根据所述加工信息得到所述刀具的使用信息；
[0023]通过如下方式获取主轴驱动电机的实际负载值：解析所述工作信息的数据包，提取所述运行状态信息，根据所述运行状态信息得到所述主轴驱动电机的实际负载值
。
[0024]本申请一些实施例中还提供一种数控机床的刀具磨损边缘控制器，包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器读取所述程序信息后执行以上任一项方案所述的数控机床的刀具磨损监测方法
。
[0025]本申请一些实施例中还提供一种数控机床的刀具磨损监测系统，包括边缘控制器以及上位机，其中：
[0026]所述边缘控制器包括至少一台；每一台所述边缘控制器与一台被监测的数控机床相对应，所述边缘控制器用于采集所述数控机床的设备运行信息并根据所述设备运行信息确定刀具的使用信息获取对应的被监测数控机床的刀具使用信息，之后根据以上任一项方案所述的数控机床的刀具磨损监测方法对刀具进行监测；
[0027]所述上位机接收每一所述边缘控制器发送的刀具的预估剩余使用寿命
。
[0028]本申请一些实施例中提供的刀具磨损监测系统中，每一台所述边缘控制器还用于将所述设备运行信息发送至所述上位机：
[0029]所述上位机根据所述设备运行信息确定刀具的使用信息，并将与所述刀具的使用信息相对应的负载变化模型发送至所述边缘控制器
。
[0030]本申请一些实施例中提供的刀具磨损监测系统，所述上位机通过如下方式确定负载变化模型：根据各型号刀具的历史样本数据对机器学习算法训练得到与各型号刀具对应的负载变化模型，所述历史样本数据包括历史使用信息样本以及对应的历史剩余使用次数；
[0031]所述上位机还用于根据各型号刀具的负载预测值迭代修正各型号刀具的负载变化模型
。
[0032]本申请的技术方案相对现有技术具有如下技术效果：
[0033]本申请提供的方案中，能够根据不同的刀具确定不同的负载变化模型，刀具处于不同的运行加工程序
、
不同的总使用次数
、
不同的总使用时长或者不同的加工工件总数等都会对应于不同的负载变化模型，在此基础上，依据负载变化模型和驱动电机的驱动主轴负载实际值对刀具的剩余使用寿命进行预测能够得到更加准确的预测结果
。
而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数控机床的刀具磨损监测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取刀具的使用信息及与所述使用信息对应的主轴驱动电机的负载变化模型，所述使用信息包括刀具的当前运行加工程序
、
总使用次数和
/
或总使用时长及加工工件总数中的至少一个，所述负载变化模型用于记录驱动主轴负载与刀具剩余使用寿命的对应关系；获取主轴驱动电机的实际负载值；若所述实际负载值小于预设阈值，则根据所述负载变化模型和所述实际负载值得到所述刀具的预估剩余使用寿命
。2.
根据权利要求1所述的数控机床的刀具磨损监测方法，其特征在于：获取刀具的使用信息及与所述使用信息对应的主轴驱动电机的负载变化模型的步骤中，所述负载变化模型通过上位机获取；所述负载变化模型为所述上位机根据相同型号刀具的历史样本数据对机器学习算法训练得到，所述历史样本数据包括历史使用信息样本以及对应的历史剩余使用寿命
。3.
根据权利要求2所述的数控机床的刀具磨损监测方法，其特征在于，根据所述负载变化模型和所述实际负载值得到所述刀具的预估剩余使用寿命的步骤中包括：将所述实际负载值输入至所述负载变化模型中得到主轴驱动电机的下一次负载预测值，并将所述负载预测值迭代输入至所述负载变化模型中；重复上述迭代步骤，直到所述负载预测值大于或等于所述预设阈值，将迭代次数作为所述预估剩余使用寿命
。4.
根据权利要求3所述的数控机床的刀具磨损监测方法，其特征在于，根据所述负载变化模型和所述实际负载值得到所述刀具的预估剩余使用寿命的步骤还包括：将每一次得到的所述负载预测值发送至所述上位机，供所述上位机对负载变化模型进行修正，以每次修正后得到的负载变化模型替换原负载变化模型
。5.
根据权利要求1所述的数控机床的刀具磨损监测方法，其特征在于，还包括如下步骤：若所述实际负载值大于或等于所述预设阈值，则判定所述刀具存在异常磨损风险，并发出提示异常磨损的报警提示信号
。6.
根据权利要求1‑5任一项所述的数控机...

【专利技术属性】
技术研发人员：马清海，付月辉，崔旭，
申请(专利权)人：SMC，
类型：发明
国别省市：