本發(fā)明涉及數(shù)控機(jī)床，具體為一種基于云計(jì)算數(shù)控機(jī)床設(shè)備的參數(shù)識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代制造業(yè)中，數(shù)控機(jī)床作為高精度、高效率的加工設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率，然而，隨著數(shù)控機(jī)床的廣泛應(yīng)用和復(fù)雜化程度的提高，設(shè)備的運(yùn)行管理和維護(hù)面臨著諸多挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床監(jiān)控和故障排查方法往往依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和定期維護(hù)，這種方法不僅效率低下，而且難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決設(shè)備潛在的磨損或故障問題，容易導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)時(shí)間延長、加工精度下降，甚至引發(fā)安全事故，為此，我們提出一種基于云計(jì)算數(shù)控機(jī)床設(shè)備的參數(shù)識(shí)別系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于云計(jì)算數(shù)控機(jī)床設(shè)備的參數(shù)識(shí)別系統(tǒng)。

2、以解決上述背景技術(shù)中提出的問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于云計(jì)算數(shù)控機(jī)床設(shè)備的參數(shù)識(shí)別系統(tǒng)，包括以下模塊：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集數(shù)控機(jī)床設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)；

4、數(shù)據(jù)處理模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對數(shù)據(jù)采集模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理；

5、云計(jì)算模塊，所述云計(jì)算模塊用于將采集的數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端數(shù)據(jù)庫中，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立設(shè)備參數(shù)識(shí)別模型；

6、參數(shù)識(shí)別模塊，所述參數(shù)識(shí)別模塊用于將訓(xùn)練好的參數(shù)識(shí)別模型應(yīng)用于新采集的數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)，識(shí)別設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)，并分析設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；

7、控制模塊，所述控制模塊用于根據(jù)參數(shù)識(shí)別模塊分析結(jié)果，向數(shù)控機(jī)床中對應(yīng)的設(shè)備發(fā)送控制指令；

8、故障分析與優(yōu)化模塊，所述故障分析與優(yōu)化模塊用于預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間和類型，并制定優(yōu)化方案；

9、用戶界面模塊，所述用戶界面模塊用于對用戶展示數(shù)控機(jī)床設(shè)備參數(shù)的數(shù)據(jù)。

10、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述數(shù)據(jù)采集模塊包括傳感器單元、標(biāo)記單元和數(shù)據(jù)傳輸單元，所述傳感器單元用于采集數(shù)控機(jī)床設(shè)備上安裝的各類傳感器數(shù)據(jù)，所述標(biāo)記單元用于標(biāo)記數(shù)據(jù)所對應(yīng)的數(shù)控機(jī)床設(shè)備，所述數(shù)據(jù)傳輸單元用于將傳感器單元采集的數(shù)據(jù)通過無線傳輸?shù)姆绞絺鬏斨翑?shù)據(jù)處理模塊。

11、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述數(shù)據(jù)處理模塊包括數(shù)據(jù)清洗單元和歸一化單元，所述數(shù)據(jù)清洗單元用于去除采集到的數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，所述歸一化單元用于對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

12、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述云計(jì)算模塊包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元和模型訓(xùn)練單元，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元用于將采集后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端數(shù)據(jù)庫中，所述云端數(shù)據(jù)庫分為原始數(shù)據(jù)區(qū)、處理后數(shù)據(jù)區(qū)和模擬數(shù)據(jù)區(qū)三個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)，所述原始數(shù)據(jù)區(qū)用于存儲(chǔ)未經(jīng)處理的從數(shù)控機(jī)床設(shè)備采集到的原始數(shù)據(jù)，所述處理后數(shù)據(jù)區(qū)用于存儲(chǔ)經(jīng)過數(shù)據(jù)處理模塊清洗和歸一化處理后的數(shù)據(jù)，所述模型訓(xùn)練單元會(huì)提取云端數(shù)據(jù)庫中處理后數(shù)據(jù)區(qū)的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立設(shè)備參數(shù)識(shí)別模型，所述模擬數(shù)據(jù)區(qū)用于存儲(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果。

13、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述參數(shù)識(shí)別模塊包括模型應(yīng)用單元和狀態(tài)分析單元，所述模型應(yīng)用單元用于將訓(xùn)練好的參數(shù)識(shí)別模型應(yīng)用于新采集的數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)，識(shí)別設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)，所述設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)為刀具的磨損率，所述狀態(tài)分析單元會(huì)根據(jù)識(shí)別出刀具的磨損率，代入公式分析設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，具體公式如下：

14、

15、其中，k表示當(dāng)前刀具的磨損率，l1表示當(dāng)前刀具直徑，l0表示初始刀具直徑，當(dāng)k<0.1時(shí)，表示當(dāng)前刀具磨損處于正常狀態(tài)，當(dāng)0.1≤k<0.2時(shí)，表示當(dāng)前刀具存在磨損問題，需要安排刀具的更換計(jì)劃，當(dāng)k≥0.2時(shí)，表示當(dāng)前刀具已經(jīng)嚴(yán)重磨損，需要停機(jī)維護(hù)。

16、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述控制模塊包括指令生成單元和指令傳輸單元，所述指令生成單元會(huì)根據(jù)參數(shù)識(shí)別模塊的分析結(jié)果，生成相應(yīng)的控制指令，所述指令傳輸單元會(huì)將生成的控制指令傳輸?shù)綌?shù)控機(jī)床中對應(yīng)的設(shè)備。

17、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述故障分析與優(yōu)化模塊包括故障預(yù)測單元和優(yōu)化方案制定單元，所述故障分析單元會(huì)從云端數(shù)據(jù)庫中收集數(shù)控機(jī)床設(shè)備各種參數(shù)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，以及過去發(fā)生的故障記錄和維修信息，并將不同類型的故障與相應(yīng)的參數(shù)變化進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立故障特征數(shù)據(jù)庫，同時(shí)采用異常檢測算法，識(shí)別設(shè)備運(yùn)行中的異常情況，當(dāng)檢測到異常情況時(shí)，故障分析單元會(huì)進(jìn)一步分析異常特征和嚴(yán)重程度，并基于異常特征和嚴(yán)重程度生成預(yù)測結(jié)果，所述異常特征為異常的持續(xù)時(shí)間和異常值的大小，所述優(yōu)化方案制定單元接收來自故障預(yù)測單元的預(yù)測結(jié)果后，會(huì)對故障進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估內(nèi)容包括故障的可能性、嚴(yán)重程度、對設(shè)備性能和生產(chǎn)的影響，并根據(jù)故障的類型和評(píng)估結(jié)果，制定相應(yīng)的優(yōu)化方案，并將方案傳輸至控制模塊。

18、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述優(yōu)化方案制定單元制定的優(yōu)化方案來自優(yōu)化方案數(shù)據(jù)庫，所述優(yōu)化方案數(shù)據(jù)庫依據(jù)歷史故障記錄和廠家故障測試記錄建立，所述優(yōu)化方案制定單元中插入有成本計(jì)算單元，所述成本計(jì)算單元會(huì)計(jì)算優(yōu)化方案的價(jià)格成本以及時(shí)間成本。

19、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案：所述用戶界面模塊包括數(shù)據(jù)展示單元和交互單元，所述數(shù)據(jù)展示單元會(huì)將數(shù)控機(jī)床設(shè)備參數(shù)的數(shù)據(jù)以圖表的形式展示給用戶，所述交互單元用于用戶通過界面查詢設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)以及查看故障分析結(jié)果，同時(shí)系統(tǒng)也可以通過界面向用戶發(fā)送通知和警報(bào)信息，所述數(shù)據(jù)展示單元能夠根據(jù)用戶的瀏覽歷史和關(guān)注點(diǎn)，智能調(diào)整數(shù)據(jù)展示的內(nèi)容和形式，同時(shí)圖表數(shù)據(jù)排列順序依據(jù)用戶的點(diǎn)擊次數(shù)排列，對于異常數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)展示單元會(huì)標(biāo)記并將數(shù)據(jù)移動(dòng)至第一行進(jìn)行展示。

20、采用上述技術(shù)方案，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

21、1.本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集數(shù)控機(jī)床設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，并經(jīng)過數(shù)據(jù)處理模塊的清洗和歸一化處理，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，通過云計(jì)算模塊利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立設(shè)備參數(shù)識(shí)別模型，能夠精準(zhǔn)識(shí)別設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)，并通過參數(shù)識(shí)別模塊實(shí)時(shí)分析設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，這有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在的磨損或故障問題，從而提前采取措施，避免設(shè)備因過度磨損或突發(fā)故障導(dǎo)致的停機(jī)，進(jìn)而提高設(shè)備的運(yùn)行效率和加工精度；

22、2.本發(fā)明通過故障分析與優(yōu)化模塊收集歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障記錄，建立故障特征數(shù)據(jù)庫，并采用異常檢測算法實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，一旦檢測到異常情況，能夠迅速預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間和類型，并基于預(yù)測結(jié)果制定優(yōu)化方案，優(yōu)化方案制定單元不僅考慮故障的類型和嚴(yán)重程度，還通過成本計(jì)算單元評(píng)估不同優(yōu)化方案的價(jià)格成本和時(shí)間成本，從而選擇最優(yōu)方案，這有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)防、減少停機(jī)時(shí)間、降低維修成本，并提升整體生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益；

23、3.本發(fā)明通過在用戶界面模塊中引入智能數(shù)據(jù)優(yōu)先展示功能，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的瀏覽歷史和關(guān)注點(diǎn)，智能調(diào)整數(shù)據(jù)展示的內(nèi)容和形式，特別地，圖表數(shù)據(jù)的排列順序依據(jù)用戶的點(diǎn)擊次數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，將用戶最關(guān)注或最頻繁查看的數(shù)據(jù)置于顯著位置，對于異常數(shù)據(jù)，系統(tǒng)不僅會(huì)自動(dòng)標(biāo)記，還會(huì)將這些數(shù)據(jù)移動(dòng)至第一行進(jìn)行展示，確保用戶能夠第一時(shí)間注意到潛在的問題，這種智能數(shù)據(jù)優(yōu)先展示的機(jī)制提升了用戶體驗(yàn)的個(gè)性化水平，使用戶能夠更快地獲取到關(guān)鍵信息，從而更有效地進(jìn)行設(shè)備監(jiān)控和故障排查。