【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能检测领域，尤其涉及一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测方法及系统。
技术介绍
1、螺纹在工业领域应用非常广泛，主要起连接、传动和密封作用，螺纹常用于零部件的装配，螺纹质量合格与否直接影响到零部件的装配精度和安全性能。因此，检测螺纹精度是否符合标准就十分重要。
2、中国专利公开号：cn116105567a，公开了一种螺纹检测装置及其螺纹检测方法，包括工作台，所述工作台上设置有放置机构、夹持机构和多个螺纹检测器；所述放置机构包括中空的主体，所述主体上设置有传动组件和多个放置组件；所述放置组件包括竖向固定设置在主体顶部的放置管，所述主体的顶部竖向穿设有吸附管，所述吸附管的底端滑动且密封插入有升降杆，所述升降杆的底端与传动组件连接，所述升降杆上周向设置有至少三个夹爪单元。该螺纹检测装置及其螺纹检测方法，实现了多个工件同时进行螺纹检测的功能，提高了螺纹检测效率，另外，通过吸附管的吸附和夹杆的夹持，实现了工件的双重锁定，避免工件螺纹检测期间发生位移而影响检测精度。
3、但是，现有技术中还存在以下问题，
4、在实际工程生产过程中，由于生产环境中可能存在振动影响，在切削螺纹过程中使得刀具产生细微抖动，影响螺纹加工精度，现有技术中对螺纹进行加工检测时，未考虑上述因素的影响及时进行预警，且预警精度较低。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，用以克服现有技术中未考虑生产环境中可能存在振动影响，在切削螺纹过程中使
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，包括：
3、机床，包括用以夹持杆料的夹具以及用以对杆料进行切削的刀具；
4、检测模组，其包括设置在所述刀具一侧用以采集切削音频数据的音频接收单元、用以采集刀具切削位置深度的激光测距单元以及设置在所述刀具上用以检测刀具振动参数的振动采集单元，所述振动参数包括振动频率以及振动幅值；
5、智能分析模块，其分别与所述机床以及检测模组连接，包括，诊断单元以及特征解析单元，
6、所述诊断单元用以根据预定时间内所检测振动参数以及切削位置深度计算振动偏移表征系数，根据所述振动偏移表征系数，诊断当前切削是否符合振动影响标准；
7、所述特征解析单元用以构建切削位置深度随时间变化的时域图像，计算各时域图像段内切割位置深度的波动量，识别特征时域图像段；
8、以及，提取特征时域图像段对应时间内的音频数据，构建音频信号时域波形图像，提取基本音频参数计算音频参数表征值，根据所述音频参数表征值判定切削是否存在异常。
9、进一步地，诊断单元根据公式(1)计算振动偏移表征系数，
10、
11、公式(1)中，e表示振动偏移表征系数，f表示振动频率，f0表示预设振动频率阈值，a表示振动幅值，a0表示预设振动幅值阈值，h表示切削位置深度，h0表示预设切削位置深度阈值。
12、进一步地，所述诊断单元将振动偏移表征系数与预设振动偏移表征系数对比阈值进行对比，
13、若所述振动偏移表征系数大于预设振动偏移表征系数对比阈值，则诊断单元诊断当前切削不符合振动影响标准。
14、进一步地，所述智能分析模块还用以根据诊断单元的诊断结果判定是否启用所述特征解析单元，其中，
15、若所述诊断单元判定当前切削不符合振动影响标准，则所述智能分析模块判定启用所述特征解析单元。
16、进一步地，所述特征解析单元将切削位置深度随时间变化的时域图像划分为若干时域图像段。
17、进一步地，所述特征解析单元根据公式(2)计算各时域图像段内切割位置深度的波动量，
18、
19、公式(2)中，b表示时域图像段内切割位置深度的波动量，n表示各时域图像段内获取切割位置深度的次数，n为大于等于1的整数，hi表示第i次获取的切割位置深度，he表示预设切割位置深度阈值。
20、进一步地，所述特征解析单元将各时域图像段内切割位置深度的波动量与预设切割位置深度的波动量对比阈值进行对比，
21、若存在时域图像段内切割位置深度的波动量大于预设切割位置深度的波动量对比阈值，则所述特征解析单元识别所述时域图像段为特征时域图像段。
22、进一步地，所述特征解析单元根据公式(3)计算音频参数表征值，
23、
24、公式(3)中，y表示音频参数表征值，ay表示音频振动幅值，ay0表示预设音频振动幅值阈值，fy表示音频振动频率，fy0表示预设音频振动频率阈值。
25、进一步地，所述特征解析单元将音频参数表征值与预设音频参数表征值对比阈值进行对比，
26、若所述音频参数表征值大于预设音频参数表征值对比阈值，则所述特征解析单元判定切削是否存在异常。
27、一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测方法，包括：
28、步骤s1，采集切削音频数据、刀具切削位置深度，检测刀具振动参数，所述振动参数包括振动频率以及振动幅值；
29、步骤s2，根据预定时间内所检测振动参数以及切削位置深度计算振动偏移表征系数；
30、步骤s3，根据所述振动偏移表征系数，诊断当前切削是否符合振动影响标准；
31、步骤s4，构建切削位置深度随时间变化的时域图像，计算各时域图像段内切割位置深度的波动量，识别特征时域图像段；
32、以及，提取特征时域图像段对应时间内的音频数据，构建音频信号时域波形图像，提取基本音频参数计算音频参数表征值，根据所述音频参数表征值判定切削是否存在异常。
33、与现有技术相比，本专利技术通过检测模组检测切削音频数据、刀具切削位置深度以及刀具振动参数，通过智能分析模块计算振动偏移表征系数，诊断当前切削是否符合振动影响标准，并且，通过构建切削位置深度随时间变化的时域图像，识别特征时域图像段后提取特征时域图像段对应时间内的音频数据，构建音频信号时域波形图像，提取基本音频参数计算音频参数表征值，根据音频参数表征值判定切削是否存在异常，本专利技术考虑振动环境下对刀具的影响，通过切削位置深度的波动量识别特征时域图像段后采集数据表征性较强的音频数据进行分析，保证异常识别精度，保证螺纹加工精度。
34、尤其，本专利技术计算偏移表征系数，并判定是否符合振动影响标准，在实际生产过程中，由于工厂生产环境中可能存在振动，振动力传导至刀具可能会导致刀具产生细微的振动，不易观察，偏移表征系数计算时考虑了刀具本身的振动参数以及切削深度，在细微振动时，刀具产生一定的径向力影响螺纹精度，切削深度较深时，会放大上述情况带来的影响，因此考虑上述两种因素计算偏移表征系数，表征切削受振动影响的程度，为后续检测分析提供数据支持，进而保证异常识别精度，保证螺纹加工精度。
35、尤其，本专利技术通过时域图像段内切割位置本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，诊断单元根据公式(1)计算振动偏移表征系数，
3.根据权利要求2所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述诊断单元将振动偏移表征系数与预设振动偏移表征系数对比阈值进行对比，
4.根据权利要求3所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述智能分析模块还用以根据诊断单元的诊断结果判定是否启用所述特征解析单元，其中，
5.根据权利要求1所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述特征解析单元将切削位置深度随时间变化的时域图像划分为若干时域图像段。
6.根据权利要求1所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述特征解析单元根据公式(2)计算各时域图像段内切割位置深度的波动量，
7.根据权利要求6所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述特征解析单元将各时域图像段内切割位置深度的波动量与预设切割位置深度的波动量对
8.根据权利要求1所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述特征解析单元根据公式(3)计算音频参数表征值，
9.根据权利要求8所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述特征解析单元将音频参数表征值与预设音频参数表征值对比阈值进行对比，
10.一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，诊断单元根据公式(1)计算振动偏移表征系数，
3.根据权利要求2所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述诊断单元将振动偏移表征系数与预设振动偏移表征系数对比阈值进行对比，
4.根据权利要求3所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述智能分析模块还用以根据诊断单元的诊断结果判定是否启用所述特征解析单元，其中，
5.根据权利要求1所述的用于金属锚杆的螺纹质量智能检测系统，其特征在于，所述特征解析单元将切削位置深度随时间变化的时域图像划分为若干时域图像段。
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【专利技术属性】
技术研发人员：李远清，雷柱，段东涛，刘金山，
申请(专利权)人：济宁落陵新型矿用产品有限公司，
类型：发明
国别省市：
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