【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机床数字孪生仿真优化系统，具体是机床数字孪生仿真优化方法及系统。
技术介绍
1、数字孪生技术在机床领域的应用逐渐受到关注，数字孪生驱动的机床指的是将机床的物理实体与其数字模型进行实时同步，以实现更高效的管理、监控和优化，数字孪生技术能够将机床的物理操作与虚拟世界进行紧密结合，为制造业带来更高的智能化水平和效率提升；
2、机床数字孪生仿真优化是利用数字孪生技术对机床进行虚拟建模和仿真，以优化其性能和加工过程。这种优化方法可以显著提升生产效率、加工质量和可靠性，但是目前现有的机床数字孪生仿真优化方法及系统在使用时生产效率较低操作参数较为反复资源浪费较多。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供机床数字孪生仿真优化方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、机床数字孪生仿真优化方法及系统，优化控制系统，所述优化控制系统包含有数据输入单元、系统优化单元、孪生模型构建单元、数据分析单元、决策支持单元和实施反馈单元，所述数据输入单元、所述孪生模型构建单元和所述数据分析单元输出端均连接于所述系统优化单元输入端，所述系统优化单元输出端连接所述决策支持单元输入端，所述决策支持单元输出端连接所述实施反馈单元输入端。
4、作为本专利技术进一步的方案：所述数据输入单元包含有数据采集模块和实际采集模块，所述数据采集模块包含有数据转发模块、温度传感器、振动传感器和压力传感器，所述实际采集模
5、作为本专利技术进一步的方案：所述系统优化单元包含有优化算法模块和目标设定模块，所述包含有遗传算法、粒子群优化和模拟退火，所述目标设定模块包含有性能评估工具和成本分析工具。
6、作为本专利技术进一步的方案：所述决策支持单元包含有可视化工具模块和结果评估模块，所述包含有监控仪表盘和vr或ar设备，所述结果评估模块包含有报告生成工具和数据分析工具。
7、作为本专利技术进一步的方案：所述实施反馈单元包含有优化执行模块和监测模块，所述优化执行模块包含有plc控制器和伺服驱动器，所述监测模块包含有监控器和报警模块。
8、作为本专利技术再进一步的方案：机床数字孪生仿真优化方法及系统步骤如下：
9、s1：首先通过安装数据转发模块、温度传感器、振动传感器和压力传感器，在机床上安装各种传感器，并连接iot网关，以确保传感器数据能够实时传输，通过iot网络收集传感器数据，存储到中央数据库，定期采集实际生产数据如工艺参数、生产效率等，并与传感器数据整合；
10、s2：通过系统优化单元中性能评估工具，指定生产效率和质量目标，通过成本分析工具计算生产成本和预期利润，通过遗传算法用于选择最佳加工参数，粒子群优化通过群体搜索找到最优解，和模拟退火用于避免局部最优而获得全局最优来优化算法；
11、s3：通过孪生模型构建单元使用建模软件创建机床的d数字模型，定义机床材料、几何特征及其运动学特性，并通过物理特性模拟，有限元分析预测机床结构在不同负载下的表现，以及多体动力学分析机床运动部件之间的相互作用；
12、s4：数据分析单元对数据进行处理，通过数据清洗工具如openrefine去除噪声和异常数据，通过数据库如mysql、mongodb存储和管理历史数据；
13、s5：监控仪表盘显示机床状态和关键性能指标，vr或ar设备用于虚拟培训和实时操作指导，报告生成工具自动化生成优化报告，数据分析工具评估优化前后的效果；
14、s6：plc控制器执行优化后的控制策略，伺服驱动器根据优化结果调整机床运动，监控器实时监测机床性能收集反馈数据，报警模块检测异常并通知操作员。
15、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
16、1、本专利技术中通过实时数据采集和分析，可以及时调整机床参数，提高生产效率，减少生产中断和停机时间；使用优化算法改进加工参数，提升加工速度和精度，增加生产产量；数字孪生技术可以精确模拟机床的操作和环境，预测潜在的质量问题，确保产品质量符合标准；通过优化加工参数和过程，降低产品缺陷率，提高产品的一致性和可靠性；通过预测维护需求和实时监控机床状态，能够提前进行维护，减少突发故障，降低维修成本；
17、2、本专利技术中优化机床操作参数，减少能源浪费，降低能耗和相关成本；数字孪生模型可以快速适应生产要求的变化，如调整生产计划或切换生产线，增强生产灵活性；在数字孪生环境中模拟不同的生产方案，支持大规模定制化生产；实时数据分析和可视化工具提供了强有力的决策支持，帮助管理层做出更科学的生产决策；通过自动化的数据分析和优化算法，减少人工干预带来的错误和偏差；通过实时监控和预测模型，及早发现潜在的故障和安全隐患，降低安全风险；根据系统反馈调整操作流程和安全措施，确保操作人员的安全。
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1.机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，包括：优化控制系统(100)，所述优化控制系统(100)包含有数据输入单元(1)、系统优化单元(2)、孪生模型构建单元(3)、数据分析单元(4)、决策支持单元(5)和实施反馈单元(6)，所述数据输入单元(1)、所述孪生模型构建单元(3)和所述数据分析单元(4)输出端均连接于所述系统优化单元(2)输入端，所述系统优化单元(2)输出端连接所述决策支持单元(5)输入端，所述决策支持单元(5)输出端连接所述实施反馈单元(6)输入端。
2.根据权利要求1所述的机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，所述数据输入单元(1)包含有数据采集模块(10)和实际采集模块(11)，所述数据采集模块(10)包含有数据转发模块(101)、温度传感器(102)、振动传感器(103)和压力传感器(104)，所述实际采集模块(11)包含有ERP系统(105)和MES系统(106)。
3.根据权利要求1所述的机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，所述系统优化单元(2)包含有优化算法模块(20)和目标设定模块(21)，所述(20)包含有遗传算法(201
4.根据权利要求1所述的机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，所述决策支持单元(5)包含有可视化工具模块(50)和结果评估模块(51)，所述(50)包含有监控仪表盘(501)和VR或AR设备(502)，所述结果评估模块(51)包含有报告生成工具(503)和数据分析工具(504)。
5.根据权利要求1所述的机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，所述实施反馈单元(6)包含有优化执行模块(60)和监测模块(61)，所述优化执行模块(60)包含有PLC控制器(601)和伺服驱动器(602)，所述监测模块(61)包含有监控器(603)和报警模块(604)。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的机床数字孪生仿真优化方法，其特征在于，所述机床数字孪生仿真优化方法及系统步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，包括：优化控制系统(100)，所述优化控制系统(100)包含有数据输入单元(1)、系统优化单元(2)、孪生模型构建单元(3)、数据分析单元(4)、决策支持单元(5)和实施反馈单元(6)，所述数据输入单元(1)、所述孪生模型构建单元(3)和所述数据分析单元(4)输出端均连接于所述系统优化单元(2)输入端，所述系统优化单元(2)输出端连接所述决策支持单元(5)输入端，所述决策支持单元(5)输出端连接所述实施反馈单元(6)输入端。
2.根据权利要求1所述的机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，所述数据输入单元(1)包含有数据采集模块(10)和实际采集模块(11)，所述数据采集模块(10)包含有数据转发模块(101)、温度传感器(102)、振动传感器(103)和压力传感器(104)，所述实际采集模块(11)包含有erp系统(105)和mes系统(106)。
3.根据权利要求1所述的机床数字孪生仿真优化系统，其特征在于，所述系统优化单元(2)包含...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄家坤，刘立全，孙萌，花文青，杨彬，张扩堂，张强，刘鹏，田海龙，
申请(专利权)人：山东金精智能制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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