一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法及系统技术方案

本发明专利技术属于故障预警检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法及系统。所述方法包括采集数控机床产生的历史数据作为异常数据检测模型训练的数据源；构建基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型，从数据源中获取所需数据对基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型进行训练；初始化SOM神经网络的神经元向量，训练SOM神经网络的神经元，获取预警神经元及其预警距离，生成预警模型；构建故障预警模型；将采集到的实时数据输入基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型以及故障预警模块实时检测。本发明专利技术解决了现有技术中易造成机床故障的漏报警与误报警的情况，以及难以提早发现导致的故障等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于故障预警检测特定计算机模型的，更具体地，涉及一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法及系统。

技术介绍

1、随着信息技术的发展，中国制造业开启了数字化转型阶段。作为制造业的基础装备，数控机床必然要向智能化方向发展。在这种情况下，机床的可靠性自然成为了企业关注的焦点。近些年来，由于现有机床的机械结构、数控系统和控制部分之间存在复杂的耦合性,并且工作环境恶劣、使用需求日益提升，导致机床的可靠性面临巨大挑战。与此同时，机床的结构复杂程度也在不断提高，导致其故障隐蔽性变得越来越高。从经济角度上看，数控机床因故障停止生产或因性能退化而造成生产质量下降,都会给企业带来一定的经济损失。从安全角度上看，机床故障可能会引发安全事故。因此，及时提醒工作人员发现机床的异常部位就能避免企业与员工因机床而造成重大损失。

2、中国专利技术专利cn115511008a公布了一种基于som-ao的机床设备故障预警方法，首先，通过改进的ao算法优化：用于搭建som神经网络的神经元向量，使得神经元向量更加优秀；然后，通过som神经网络去进一步优化预警所用的神经元向量，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，包括；

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，所述S2具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，所述对基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型进行参数v的寻优使用改进的线性搜索算法，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，所述S3具体包括：

5.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，所述预警阈值的生成算法具体为：<...

【技术特征摘要】

1.一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，包括；

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，所述s2具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法，其特征在于，所述对基于oneclasssvm算法的异常数据检测模型进行参数v的寻优使用改进的线性搜索算法，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁青艳，郭卫孟，张让勇，郑婉，潘雨，董学成，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：