一种基于云边协同的多任务加工过程在线监测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云边协同的多任务加工过程在线监测方法和系统，包括多源感知终端、边缘计算平台和云端服务器。多源感知终端利用传感设备获取加工过程中产生的主轴振动、声发射等多源异构信号，并将其传输至边缘计算平台控制器；边缘计算平台对信号进行周期性采集、处理，结合智能预测模型同步监测切削振动、刀具磨损、刀具破损以及加工表面质量，并将监测数据上传至云服务器；云端服务器将各边缘计算平台的监测数据存入云数据库，并利用全局数据对智能预测模型定期更新，以提高模型泛化能力。该具备多状态监测、云端存储和模型更新功能，监测实时性好、准确率高，打破了不同机床设备间的信息孤岛，满足了智能化加工监测需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能制造，涉及一种基于云边协同的多任务加工过程在线监测方法和系统。

技术介绍

1、随着能源动力、航空航天等领域对装备综合性能要求的不断提升，质量轻、比强度高的复杂薄壁结构件得到广泛应用，如航空透明结构件、发动机机匣、整体叶盘、气波制冷转毂等，但是由于此类结构件尺寸大、壁厚薄、刚度弱，且普遍采用钛合金、高强钢、高温合金、定向有机玻璃等难加工材料或热敏感性材料，加工过程中极易发生切削颤振、刀具失效、表面质量退化等问题，导致加工精度难以保证、生产效率急剧下降，甚至对机床造成损伤。

2、加工过程在线监测系统能够实时感知切削振动状态、刀具健康状态以及加工表面质量，并为切削过程自适应调控提供指导，进而实现复杂薄壁结构件的高质高效加工。传统的加工监测系统通过本地计算平台实时预测加工状态，然而在海量监测数据情况下此类系统存储能力有限，难以实现不同机床设备之间监测数据与预测模型的共享。近年来，随着物联网、云计算和边缘计算技术的发展，基于云边协同的加工监测系统相继被提出。例如专利技术专利cn115034504a涉及基于云边协同训练的刀具磨损状态预测系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于云边协同的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，该多任务加工过程在线监测系统包括多源感知终端、边缘计算平台和云端服务器，其中：

2.根据权利要求1所述的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，所述多源感知终端包括加速度传感器、声压传感器、声发射传感器、前置放大器、声振输入模块和电压输入模块，获取的多源异构信号包括主轴振动信号、声音信号和声发射信号。

3.根据权利要求1所述的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，所述边缘计算平台包括信号采集模块、信号预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、多任务监测模块、数据存储模块、人机交互模块和云端上传模块；信号...

【技术特征摘要】

1.一种基于云边协同的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，该多任务加工过程在线监测系统包括多源感知终端、边缘计算平台和云端服务器，其中：

2.根据权利要求1所述的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，所述多源感知终端包括加速度传感器、声压传感器、声发射传感器、前置放大器、声振输入模块和电压输入模块，获取的多源异构信号包括主轴振动信号、声音信号和声发射信号。

3.根据权利要求1所述的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，所述边缘计算平台包括信号采集模块、信号预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、多任务监测模块、数据存储模块、人机交互模块和云端上传模块；信号采集模块用于按照预设的采样频率采集多源感知终端获取的主轴振动信号、声音信号和声发射信号，并将上述信号传输至信号预处理模块；信号预处理模块用于对采集的主轴振动信号、声音信号进行低通滤波，同时对采集的声发射信号进行带通滤波；特征提取模块用于从滤波后的多源异构信号中提取时域、频域以及时频域特征；特征融合模块用于对提取的时域、频域以及时频域特征进行降维；多任务监测模块包括振动监测子模块、刀具磨损监测子模块、刀具破损监测子模块和加工质量监测子模块，上述子模块分别根据各自的智能预测模型监测切削振动、刀具磨损、刀具破损和加工表面粗糙度；数据存储模块用于将信号预处理模块预处理后的多源异构信号、特征提取模块提取的信号特征以及多任务监测模块的监测结果存储至上位机，便于对历史监测数据回放与加工异常溯源；人机交互模块包括参数设置界面和监测可视化界面，参数设置界面用于各项监测参数和与云端服务器信息的配置，监测可视化界面用于信号、特征以及监测结果的实时显示；云端上传模块用于将存储在上位机的特征数据和监测结果通过mqtt协议上传至云端服务器。

4.根据权利要求1所述的多任务加工过程在线监测系统，其特征在于，所述信号采集模块部署在compactrio嵌入式...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙玉文，闫世超，睢良，孙硕学，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：