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申请/专利权人：中国科学院工程热物理研究所

申请日：2024-12-23

公开（公告）日：2025-01-21

公开（公告）号：CN119337300A

专利技术分类：....单类视角，例如一对整体的分类；新奇检测；离群点检测[2023.01]

专利摘要：本发明公开了一种基于多源数据融合的数控机床健康监测方法、系统及程序产品，属于数控机床健康监测技术领域，通过传感器模块采集主轴振动和导轨偏移量等多源数据，经数据采集模块预处理后，由误差判定模块判定异常机床。核心在于健康分析模块，其基于预设的标准误差阈值，计算各机床的振幅差值和偏移量差值，并根据三倍标准差原则进行基础分组，将机床划分为稳定组、正常组和波动组。在后续加工过程中，持续采集数据并计算波动值，根据波动值判断机床状态并动态调整分组，实现对机床健康状态的实时跟踪。最终数控机床管理模块根据动态调整后的分组结果，对机床进行标记并制定相应的维护策略，从而提高机床的稳定性、加工精度和维护效率。

专利权项：1.一种基于多源数据融合的数控机床健康监测方法，用于对工业生产环境下多台数控机床的健康状态进行实时监测和动态管理，其特征在于，所述健康监测方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.通过下辖所有机床上的传感器采集多源数据，生成模拟信号，并将模拟信号转换为数字信号，所述多源数据包括主轴振动数据和导轨偏移量数据；SS2.基于机床历史运行数据设定主轴振幅标准误差阈值和导轨偏移量标准误差阈值，并根据两标准误差阈值分别对下辖所有机床的主轴振动数据和导轨偏移量数据进行误差判定，通过计算每一机床的主轴振幅与其标准误差阈值的差值以及导轨偏移量与其标准误差阈值的差值，判定每一机床的初步健康状态，筛选出任一指标大于其标准误差阈值的异常机床，以及所有指标均在其标准误差阈值范围之内的正常机床；SS3.基于误差判定结果对下辖所有正常机床进行基础分组，基础分组过程根据三倍标准差原则，分别计算下辖所有正常机床的主轴振幅差值和导轨偏移量差值这两个指标的均值和标准差，并据此分别划分主轴振幅和导轨偏移量的稳定区间、正常区间和波动区间，综合两个指标的区间分布情况，将下辖所有正常机床划分为稳定组、正常组和波动组；SS4.在后续零件加工过程中，持续采集记录各分组内机床的主轴振动数据和导轨偏移量数据，并计算各台机床的主轴振幅波动值和导轨偏移量波动值，基于两个指标的波动值并结合中位数绝对偏差法对各分组内机床的健康状态进行重新评估并动态调整分组，当稳定组内机床的波动值超出其稳定阈值范围时则将其降级至正常组或波动组，当正常组内机床的波动值超过或低于正常范围时则将其分别升级至稳定组或降级至波动组，当波动组内机床的波动值回归正常范围时则将其升级至正常组且在低于正常范围时降级为异常机床；SS5.在进行多次动态调整分组后，根据最终分组结果对各分组机床制定差异化维护策略，对稳定组机床设定较长维护周期，对正常组机床设定适中维护周期，对波动组机床设定短期高频率的维护周期，对存在异常的机床实时提醒进行详细检查和维修。

百度查询： 中国科学院工程热物理研究所 一种基于多源数据融合的数控机床健康监测方法、系统及程序产品