技术领域
[0001] 本发明涉及数控机床技术领域，具体为一种基于云计算数控机床设备的参数识别系统。
相关背景技术
[0002] 在现代制造业中，数控机床作为高精度、高效率的加工设备，其运行状态直接影响到产品的质量和生产效率，然而，随着数控机床的广泛应用和复杂化程度的提高，设备的运行管理和维护面临着诸多挑战，传统的数控机床监控和故障排查方法往往依赖于人工经验和定期维护，这种方法不仅效率低下，而且难以及时发现和解决设备潜在的磨损或故障问题，容易导致设备停机时间延长、加工精度下降，甚至引发安全事故，为此，我们提出一种基于云计算数控机床设备的参数识别系统。
具体实施方式
[0027] 下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明，在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
[0028] 此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0029] 请参阅附图1，本发明一种基于云计算数控机床设备的参数识别系统，包括以下模块：
[0030] 数据采集模块，数据采集模块用于采集数控机床设备的运行参数；
[0031] 数据处理模块，数据处理模块用于对数据采集模块传输的数据进行清洗和归一化处理；
[0032] 云计算模块，云计算模块用于将采集的数控机床数据存储在云端数据库中，并采用机器学习算法，建立设备参数识别模型；
[0033] 参数识别模块，参数识别模块用于将训练好的参数识别模型应用于新采集的数控机床数据，识别设备的关键参数，并分析设备的运行状态；
[0034] 控制模块，控制模块用于根据参数识别模块分析结果，向数控机床中对应的设备发送控制指令；
[0035] 故障分析与优化模块，故障分析与优化模块用于预测故障发生的时间和类型，并制定优化方案；
[0036] 用户界面模块，用户界面模块用于对用户展示数控机床设备参数的数据。
[0037] 在本发明的一个实施方式中：数据采集模块包括传感器单元、标记单元和数据传输单元，传感器单元用于采集数控机床设备上安装的各类传感器数据，标记单元用于标记数据所对应的数控机床设备，数据传输单元用于将传感器单元采集的数据通过无线传输的方式传输至数据处理模块。
[0038] 在本发明的一个实施方式中：数据处理模块包括数据清洗单元和归一化单元，数据清洗单元用于去除采集到的数据中的噪声、异常值和错误数据，归一化单元用于对清洗后的数据进行归一化处理。
[0039] 在本发明的一个实施方式中：云计算模块包括数据存储单元和模型训练单元，数据存储单元用于将采集后的数据存储在云端数据库中，云端数据库分为原始数据区、处理后数据区和模拟数据区三个数据区，原始数据区用于存储未经处理的从数控机床设备采集到的原始数据，处理后数据区用于存储经过数据处理模块清洗和归一化处理后的数据，模型训练单元会提取云端数据库中处理后数据区的数据，并运用机器学习算法建立设备参数识别模型，模拟数据区用于存储机器学习模型的输出结果。
[0040] 在本发明的一个实施方式中：参数识别模块包括模型应用单元和状态分析单元，模型应用单元用于将训练好的参数识别模型应用于新采集的数控机床数据，识别设备的关键参数，设备的关键参数为刀具的磨损率，状态分析单元会根据识别出刀具的磨损率，代入公式分析设备的运行状态，具体公式如下：
[0041]
[0042] 其中，K表示当前刀具的磨损率，L1表示当前刀具直径，L0表示初始刀具直径，当K<0.1时，表示当前刀具磨损处于正常状态，当0.1≤K<0.2时，表示当前刀具存在磨损问题，需要安排刀具的更换计划，当K≥0.2时，表示当前刀具已经严重磨损，需要停机维护。
[0043] 在本发明的一个实施方式中：控制模块包括指令生成单元和指令传输单元，指令生成单元会根据参数识别模块的分析结果，生成相应的控制指令，指令传输单元会将生成的控制指令传输到数控机床中对应的设备。
[0044] 在本发明的一个实施方式中：故障分析与优化模块包括故障预测单元和优化方案制定单元，故障分析单元会从云端数据库中收集数控机床设备各种参数的历史运行数据，以及过去发生的故障记录和维修信息，并将不同类型的故障与相应的参数变化进行关联，建立故障特征数据库，同时采用异常检测算法，识别设备运行中的异常情况，当检测到异常情况时，故障分析单元会进一步分析异常特征和严重程度，并基于异常特征和严重程度生成预测结果，异常特征为异常的持续时间和异常值的大小，优化方案制定单元接收来自故障预测单元的预测结果后，会对故障进行评估，评估内容包括故障的可能性、严重程度、对设备性能和生产的影响，并根据故障的类型和评估结果，制定相应的优化方案，并将方案传输至控制模块。
[0045] 在本发明的一个实施方式中：优化方案制定单元制定的优化方案来自优化方案数据库，优化方案数据库依据历史故障记录和厂家故障测试记录建立，优化方案制定单元中插入有成本计算单元，成本计算单元会计算优化方案的价格成本以及时间成本。
[0046] 在本发明的一个实施方式中：用户界面模块包括数据展示单元和交互单元，数据展示单元会将数控机床设备参数的数据以图表的形式展示给用户，交互单元用于用户通过界面查询设备的历史数据、设置参数以及查看故障分析结果，同时系统也可以通过界面向用户发送通知和警报信息，数据展示单元能够根据用户的浏览历史和关注点，智能调整数据展示的内容和形式，同时图表数据排列顺序依据用户的点击次数排列，对于异常数据，数据展示单元会标记并将数据移动至第一行进行展示。
[0047] 实施例一、请参阅附图1，在某规模较大的机械加工车间中，安装了基于云计算数控机床设备的参数识别系统，首先，数据采集模块开始发挥关键作用，传感器单元精准地采集数控机床设备上的温度、压力、转速等各种运行参数，这些传感器分布在设备的关键部位，能够实时监测设备的运行状态，标记单元则为每一组采集到的数据添加明确的标识，确保数据能够准确地对应到具体的数控机床设备，为后续的分析和处理提供了清晰的来源信息，数据传输单元采用稳定的无线传输方式，将采集到的数据迅速传至数据处理模块，避免了传统有线传输可能带来的布线复杂和维护困难等问题，数据处理模块对数据进行清洗和归一化处理后，云计算模块中的模型训练单元定期从处理后数据区提取数据，运用强大的机器学习算法，如神经网络或随机森林算法等，建立起能够准确识别设备关键参数的模型，随着数据的不断积累和模型的不断优化，模型的准确性和泛化能力逐渐提高；
[0048] 当新的数据采集后，参数识别模块迅速行动，模型应用单元将训练好的模型应用于新数据，准确识别出刀具的磨损率等关键参数，状态分析单元根据刀具磨损率，利用特定的公式进行判断，若处于需要安排刀具更换计划的状态，控制模块立即响应，指令生成单元快速生成相应的调整指令，例如降低切削速度或调整进给量等，以减轻刀具的磨损程度，指令传输单元则将指令准确地传输至对应的数控机床设备，实现对设备的实时控制，同时，故障分析与优化模块不断收集数据并分析，提前预测故障并制定优化方案；
[0049] 用户界面模块为用户提供了直观的设备参数展示和便捷的交互功能，此外，数据展示单元能够根据用户的浏览历史和关注点，智能调整数据展示的内容和形式。例如，如果用户经常关注刀具磨损率和温度参数，系统会将这些参数的数据置于更加显著的位置。图表数据的排列顺序依据用户的点击次数进行动态调整，将用户最关注或最频繁查看的数据置于前列，方便用户快速获取关键信息。对于异常数据，系统不仅会自动标记，还会将这些数据移动至第一行进行展示，确保用户能够第一时间注意到潜在的问题，提高了设备监控和故障排查的效率。
[0050] 实施例二、请参阅附图1，一家汽车零部件生产企业引入了本发明的参数识别系统，数据采集模块实时采集多台数控机床设备的运行参数，确保数据的准确性，云计算模块高效存储数据并建立精准的参数识别模型，当参数识别模块发现某台设备的刀具磨损率接近需要安排刀具更换计划的阈值时，系统立即发出警报，控制模块迅速响应，生成调整设备运行参数的指令，以降低刀具磨损速度，故障分析与优化模块通过分析历史数据和实时监测，预测可能出现的故障类型和时间，制定优化方案并考虑成本计算，用户界面模块以图表形式展示设备参数数据，方便用户查询历史数据和查看故障分析结果，提高了设备管理的效率和精度。
[0051] 实施例三、请参阅附图1，在航空航天零部件制造工厂中，运用基于云计算数控机床设备的参数识别系统，数据采集模块全面采集各类数控机床设备的运行参数，经过数据处理模块的处理后存储在云端数据库，参数识别模块准确识别设备关键参数，如刀具磨损率，当刀具磨损率显示设备处于需要停机维护的状态时，控制模块立即停止该设备运行，避免进一步损坏，故障分析与优化模块依据历史故障记录和厂家故障测试记录建立的优化方案数据库，快速制定优化方案，并通过成本计算单元评估方案成本，用户界面模块智能调整数据展示内容和形式，方便用户快速获取关键信息，及时进行故障排查和设备维护，确保生产的高效性和稳定性。
[0052] 具体的，通过数据采集模块实时采集数控机床设备的运行参数，并经过数据处理模块的清洗和归一化处理，确保了数据的准确性和一致性，通过云计算模块利用机器学习算法建立设备参数识别模型，能够精准识别设备的关键参数，并通过参数识别模块实时分析设备的运行状态，这有助于及时发现设备潜在的磨损或故障问题，从而提前采取措施，避免设备因过度磨损或突发故障导致的停机，进而提高设备的运行效率和加工精度。
[0053] 具体的，通过故障分析与优化模块收集历史运行数据和故障记录，建立故障特征数据库，并采用异常检测算法实时监测设备的运行状态，一旦检测到异常情况，能够迅速预测故障发生的时间和类型，并基于预测结果制定优化方案，优化方案制定单元不仅考虑故障的类型和严重程度，还通过成本计算单元评估不同优化方案的价格成本和时间成本，从而选择最优方案，这有助于企业实现故障预防、减少停机时间、降低维修成本，并提升整体生产效率和经济效益。
[0054] 具体的，通过在用户界面模块中引入智能数据优先展示功能，系统能够根据用户的浏览历史和关注点，智能调整数据展示的内容和形式，特别地，图表数据的排列顺序依据用户的点击次数进行动态调整，将用户最关注或最频繁查看的数据置于显著位置，对于异常数据，系统不仅会自动标记，还会将这些数据移动至第一行进行展示，确保用户能够第一时间注意到潜在的问题，这种智能数据优先展示的机制提升了用户体验的个性化水平，使用户能够更快地获取到关键信息，从而更有效地进行设备监控和故障排查。
[0055] 上述前、后、左、右、上、下均以说明书附图中的图1为基准，按照人物观察视角为标准，装置面对观察者的一面定义为前，观察者左侧定义为左，以此类推。
[0056] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
[0057] 需要说明的是，本发明的设备结构和附图主要对本发明的原理进行描述，在该设计原理的技术上，装置的动力机构、供电系统及控制系统等的设置并没有完全描述清楚，而在本领域技术人员理解上述发明的原理的前提下，可清楚获知其动力机构、供电系统及控制系统的具体，申请文件的控制方式是通过控制器来自动控制，控制器的控制电路通过本领域的技术人员简单编程即可实现；
[0058] 其中所使用到的标准零件均可以从市场上购买，而且根据说明书和附图的记载均可以进行订制，各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊接等常规手段，机械、零件和设备均采用现有技术中常规的型号，且本领域技术人员知晓的部件，其结构和原理都为本技术人员均可通过技术手册得知或通过常规实验方法获知。
[0059] 以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式，对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。
