本发明专利技术公开了一种基于AI模型诊断的机床异常动作监控系统、方法及介质。系统包括通信模块、数据采集模块、数据处理模块和显示模块：通信模块连接机床通信端口，用于与机床进行通信；数据采集模块用于通过通信模块采集机床PMC控制器内目标寄存器地址上的数据，得到机床动作数据；数据处理模块中搭载AI模型，基于AI模型对机床动作数据进行实时监测，当发现异常动作时触发报警；显示模块用于显示机床动作数据信息和异常动作报警信息。本发明专利技术能够基于AI模型自动完成机床的异常动作检测；系统对于机床只进行数据采集操作，不影响设备运行，能够在维持设备生产效率的情况下完成对设备的异常检测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造领域，具体涉及一种基于ai模型诊断的机床异常动作监控系统、方法及介质。
技术介绍
1、在当前的零部件加工制造业中，广泛采用先进的加工机床对铝、铁、合金等材料的毛坯件进行精密加工。机床的普及率较高，其中某些国际品牌占据主导地位。然而实际生产中发现加工机床的故障率普遍偏高，综合性能稼动率(oee)有较大的提升潜力。企业为增强全球竞争力，亟需通过技术改造来降低故障率并提升生产效率。
2、现有技术中，对加工机床的异常检测通常依赖加装震动传感器，但这对于企业已部署的大量旧设备来说，改造过程面临显著挑战。改造需要投入大量时间和成本，而企业生产计划通常饱和，每周可用的施工时间非常有限；同时，改造工作必须依赖专业经验和技术指导，因为方案因机床的工艺、工序和品牌差异而定制化，缺乏通用性。此外，随着设备使用年限增加和技术参数变化，检测功能会逐渐失效，无法自动适应更新，进一步削弱了改造方案的异常检测效果。
3、综上所述，现有的机床改造方案推广性不强，难以在企业中有效普及，从而限制了整体生产效率的提升。
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【技术保护点】
1.一种基于AI模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，包括通信模块、数据采集模块、数据处理模块和显示模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述通信模块中加载有多种通信协议，根据机床的型号选择目标通信协议与机床进行通信。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述数据采集模块具体通过以下步骤采集机床动作数据：
4.根据权利要求3所述的一种基于AI模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述数据采集模块所采集的机床动作数据，以机床进行一次加工操作的开始动作...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，包括通信模块、数据采集模块、数据处理模块和显示模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述通信模块中加载有多种通信协议，根据机床的型号选择目标通信协议与机床进行通信。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述数据采集模块具体通过以下步骤采集机床动作数据：
4.根据权利要求3所述的一种基于ai模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述数据采集模块所采集的机床动作数据，以机床进行一次加工操作的开始动作信号为起始，以该次加工操作的结束动作信号为结束。
5.根据权利要求1所述的一种基于ai模型诊断的机床异常动作监控系统，其特征在于，所述ai模型中加载有每项机床动作的标准时间，根据所述机床动作数据中每项机床动作的持续时间与对应标准时间的差值，判断该项机床动作是否为异常动作。
6.根据权利要求5所述的一种基于ai模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨经典，
申请(专利权)人：深圳联友科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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