【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数控机床，尤其涉及一种数控机床智能监控系统及方法。
技术介绍
1、数控机床智能监控系统是一种基于先进的传感器技术和数据分析算法的系统，旨在实时监测和优化数控机床的运行状态。该系统通过收集和分析机床的各种参数数据，如振动、温度、电流等，可以实时监测机床的工作状态，并提供实时的故障诊断和预警功能。
2、刀具寿命预测是数控机床智能监控系统的一个重要功能。在数控加工过程中，刀具的磨损和损坏是常见的问题，会导致加工质量下降和生产效率降低。
3、现有技术中，监控系统通过收集和分析刀具使用过程中的各种数据，如切削力、振动、温度等，来建立刀具寿命与这些数据之间的关联模型；然后，根据实时监测到的数据，系统可以预测刀具的寿命，并提前发出警报，以便及时更换刀具，避免因刀具失效而导致的生产中断或设备损坏。这种预测方式需要依赖于大量数据的收集和分析，受限于模型准确性，如果模型不准确，预测结果可能存在误差，导致刀具的使用寿命预测不准确。
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种数控机床智能监控系统及方法。
2、本专利技术所解决的技术问题可以采用以下技术方案实现：
3、本专利技术的第一方面是提供一种数控机床智能监控系统，包括：
4、图像采集单元，所述图像采集单元的采集端覆盖数控机床的刀具，用于采集所述刀具的图像数据；
5、分析单元，连接所述图像采集单元，用于对所述图像数据进行处理，确定当前刀具磨损程度；p>
6、第一刀具寿命预测单元，所述第一刀具寿命预测单元中设置有一预先训练好的刀具磨损模型，所述刀具磨损模型用于表征刀具磨损程度和刀具寿命之间的关系，以根据所述当前刀具磨损程度确定得到一第一刀具剩余寿命；
7、第二刀具寿命预测单元，所述第二刀具寿命预测单元中预先建立有刀具寿命和使用条件之间的数学模型，用于根据当前使用条件和所述数学模型确定得到一第二刀具剩余寿命；
8、监控单元，分别连接所述第一刀具寿命预测单元和所述第二刀具寿命预测单元，用于根据所述第一刀具剩余寿命和所述第二刀具剩余寿命确定所述刀具的使用寿命。
9、优选地，所述图像采集单元包括摄像头；
10、所述摄像头包括两个，两个所述摄像头对向设置于所述刀具的两侧。
11、优选地，所述分析单元包括：
12、图像预处理模块，用于对所述图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据；
13、轮廓提取单元，连接所述图像预处理模块，用于提取所述预处理后的图像数据中的刀具轮廓；
14、特征提取单元，连接所述轮廓提取单元，用于根据所述刀具轮廓进行特征提取，得到用以表征刀具磨损程度的特征信息；
15、磨损程度评估单元，连接所述特征提取单元，用以将所述特征信息输入至一预先训练好的磨损程度评估模型中，以输出得到所述当前刀具磨损程度。
16、优选地，还包括：
17、第一数据收集单元，用于收集训练数据集，所述训练数据集包括所述数控机床中刀具的使用数据，所述刀具的使用数据包括刀具使用时间、切削参数、刀具磨损程度和寿命；
18、模型训练单元，分别连接所述第一数据收集单元和所述第一刀具寿命预测单元，用于根据所述训练数据集进行模型训练、测试、验证，得到所述刀具磨损模型，并将所述刀具磨损模型传输至所述第一刀具寿命预测单元。
19、优选地，所述刀具磨损模型采用线性回归模型、支持向量机模型、决策树模型中的至少一种。
20、优选地，还包括：
21、第二数据收集单元，用于收集所述数控机床中所述刀具的全周期使用数据；
22、统计单元，分别连接所述第二数据收集单元和所述第二刀具寿命预测单元，用于对所述全周期使用数据进行统计分析，建立得到所述刀具寿命和所述使用条件之间的所述数学模型，并将所述数学模型传输至所述第二刀具寿命预测单元。
23、优选地，所述刀具的使用寿命为所述第一刀具剩余寿命和所述第二刀具剩余寿命的加权平均值。
24、优选地，所述第一刀具剩余寿命的权重大于所述第二刀具剩余寿命的权重。
25、本专利技术的第二方面是提供一种数控机床智能监控方法，应用于如上述的数控机床智能监控系统，包括：
26、采集数控机床的刀具的图像数据；
27、对所述图像数据进行处理，确定当前刀具磨损程度；
28、将所述当前刀具磨损程度输入至一预先训练好的刀具磨损模型中，所述刀具磨损模型用于表征刀具磨损程度和刀具寿命之间的关系，以根据所述当前刀具磨损程度确定得到一第一刀具剩余寿命；
29、根据当前使用条件、预先建立的刀具寿命和使用条件之间的数学模型，确定得到一第二刀具剩余寿命；
30、根据所述第一刀具剩余寿命和所述第二刀具剩余寿命确定所述刀具的使用寿命。
31、本专利技术技术方案的优点或有益效果在于：
32、本专利技术通过在对数控机床的刀具寿命预测中建立相应的数学模型和物理模型，综合考虑数学模型和物理模型的预测结果，从而避免由于模型误差原因导致刀具寿命预测偏离实际，影响数控机床正常工作的问题。
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1.一种数控机床智能监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述图像采集单元包括摄像头；
3.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述分析单元包括：
4.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述刀具磨损模型采用线性回归模型、支持向量机模型、决策树模型中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述刀具的使用寿命为所述第一刀具剩余寿命和所述第二刀具剩余寿命的加权平均值。
8.根据权利要求7所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述第一刀具剩余寿命的权重大于所述第二刀具剩余寿命的权重。
9.一种数控机床智能监控方法，其特征在于，应用于如权利要求1-8任意一项所述的数控机床智能监控系统，包括：
【技术特征摘要】
1.一种数控机床智能监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述图像采集单元包括摄像头；
3.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述分析单元包括：
4.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的数控机床智能监控系统，其特征在于，所述刀具磨损模型采用线性回归模型、支持向量机模型、决策树模型中的至少一种。
...【专利技术属性】
技术研发人员：胡文星，刘孟伟，姚宁，
申请(专利权)人：上海藤轲汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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