本发明属于钟表行业零部件加工技术领域，具体地说是一种两轴数控系统及刀具过载保护方法。
背景技术：
2015年，中国钟表行业产量已占全球市场的70%，然而销售收入仅占20%，相对于瑞士等钟表行业强国，我国仅仅是钟表大国而不是钟表强国。在钟表零件的钻孔工艺中，现时用于钟表行业的两轴钻床系统一般采用基于PLC的工艺卡形式，即在出厂前把工艺流程或工艺动作已封装在工艺卡中，用户只能改变其部分参数，由于工艺卡的工艺流程是封闭的，不支持在线修改工艺动作，对于新产品或新零件的加工用户只能把工艺卡返回给厂商进行修改或者升级，因此使钟表行业的制造商无法根据最新产品进行及时的响应。对于在生产过程中，刀具的负载情况往往没有实时监测，当刀具再现过载情况时将会影响到加工，影响产品质量。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是提供一种两轴数控系统及刀具过载保护方法，操作灵活，对刀具实现过载保护。
为了解决上述技术问题，本发明采取以下技术方案：
一种两轴数控系统，所述系统包括通过总线连接的上位机和下位机；
上位机包括ARM嵌入式单片机、USB接口模块、显示器和键盘，USB接口模块、显示器和键盘分别通过线路与ARM嵌入式单片机连接，该ARM嵌入式单片机内置有G代码文件编辑、读写和存储模块；
下位机包括两个内置有G代码解析模块的ARM嵌入式单片机，该两个ARM嵌入式单片机各连接有I/O接口和执行单元。
所述执行单元包括伺服驱动器、伺服电机和编码器，伺服驱动器与伺服电机连接，伺服电机与编码器连接，ARM嵌入式单片机与伺服驱动器连接。
一种两轴数控系统的刀具过载保护方法，所述方法包括以下步骤：
S1,获取数控钻床主轴刀具的信号数据，并根据该信号数据得到该数控钻床主轴电机的功率测量值、主轴刀具的位移测量值和转速测量值；
S2,通过迭代运算的方式得到基于卡尔曼滤波的状态观测器的常数增益系数；
S3,将得到的位移测量值、转速测量值以及常数增益系数引入基于卡尔曼滤波的状态观测器，得到主轴刀具的电机负载观测值、位移观测值以及转速观测值，将该三类观测值作为离线训练的SVM分类器的输入，以主轴电机过载情况作为输出，识别主轴电机的过载情况。
所述步骤S1中的信号数据为主轴电机电流数据 um 和主轴刀具位置数据xm；
主轴电机电流数据由主轴电机变频器的电压信号状态监测接口采集得到；
主轴刀具位置数据采用数字信号采集卡获取，以采集计数的第一个位置点作为参考点, 设第一个数据点位置计数为Xm(0), 第k个数据点位置计数为Xm(k-1)，第k个位置点的位置由公式计算：Xm(k)=Xm(1)+[Xm (k-1)- Xm(0)]；
主轴刀具的不同位置点的转速测量值实时获取得到。
所述步骤S2中，由状态估计均方差、测量误差协方差矩阵 R，计算得到中间变量和卡尔曼滤波增益，具体为：S2.1、计算先验估计均方差误差，其中矩阵A为转移矩阵， k-1和k分别代表第k-1次测量和k次测量，其中矩阵A为：
上式中Ts为滤波器更新时间间隔，Q 为过程噪声协方差矩阵，矩阵A是一个 3*3 的常系数矩阵，其中每一个元素都为滤波器更新时间间隔Ts的函数；
S2.2、向前推算状态变量，该式中，u=0；
S3.3、计算卡尔曼增益：，该式中H=1，为单位矩阵，R为噪声协方差。
所述步骤S2.1中，滤波器更新时间间隔为0.004秒，因此矩阵A可简化为单位矩阵：
。
所述步骤S3还包括：计算后验估计均方误差，该公式中H=1，为单位矩阵， 为先验估计均方差误差；
由观测变量Zk，更新估计，根据公式：，进行更新数控钻床主轴刀具的电机负载观测值、位移观测值以及转速观测值。
所述步骤S3中，以主轴电机过载情况作为输出时，负载按百分比分为：每10%分为一类共计十一类，分别为0，10%，20%，30%，40%，50%，60%，70%，80%，90%，100%。
本发明的有益效果主要是利用ARMARM嵌入式单片机中的G代码功能取代传统的工艺卡形式，结合USB，键盘和显示器，可以在线修改钟表零件钻孔中的工艺动作，并支持G代码文件的导入与导出，具有很好的灵活性、扩展性和通用性。进一步，通过刀具负载的变化对数控钻床的主轴状态和故障诊断提供依据，且不需要外加传感器，适合于生产现场的在线、实时监测。
附图说明
附图1为本发明两轴数控系统的连接示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
如附图1所示，一种两轴数控系统，所述系统包括通过总线连接的上位机和下位机；上位机包括ARM嵌入式单片机、USB接口模块、显示器和键盘，USB接口模块、显示器和键盘分别通过线路与ARM嵌入式单片机连接，该ARM嵌入式单片机内置有G代码文件编辑、读写和存储模块；下位机包括两个内置有G代码解析模块的ARM嵌入式单片机，该两个ARM嵌入式单片机各连接有I/O接口和执行单元。所述执行单元包括伺服驱动器、伺服电机和编码器，伺服驱动器与伺服电机连接，伺服电机与编码器连接，ARM嵌入式单片机与伺服驱动器连接。通过USB接口模块实现G代码文件的导入和导出，同时应用键盘输入进行G代码编辑及在线修改工艺动作。编码器测量数控钻床主轴刀具的角位移及角速度并进行反馈及时修正参数。
另外，本发明还揭示了一种两轴数控系统的刀具过载保护方法，包括以下步骤：
S1,获取数控钻床主轴刀具的信号数据，并根据该信号数据得到该数控钻床主轴电机的功率测量值、主轴刀具的位移测量值和转速测量值。通常是通过主轴刀具位置控制器和编码器来获取信号数据。
S2,通过迭代运算的方式得到基于卡尔曼滤波的状态观测器的常数增益系数。迭代运算和卡尔曼滤波均为公知常识，在此不再详细赘述。
S3,将得到的位移测量值、转速测量值以及常数增益系数引入基于卡尔曼滤波的状态观测器，得到主轴刀具的电机负载观测值、位移观测值以及转速观测值，将该三类观测值作为离线训练的SVM分类器的输入，以主轴电机过载情况作为输出，识别主轴电机的过载情况。以主轴电机过载情况作为输出时，负载按百分比分为：每10%分为一类共计十一类，分别为0，10%，20%，30%，40%，50%，60%，70%，80%，90%，100%，从而更加精确的辨识主轴电机过载情况。
此外，在步骤S1中的信号数据为主轴电机电流数据 um 和主轴刀具位置数据xm；主轴电机电流数据由主轴电机变频器的电压信号状态监测接口采集得到，一般采用USB数据采集卡得到；主轴刀具位置数据采用数字信号采集卡获取，以采集计数的第一个位置点作为参考点, 设第一个数据点位置计数为Xm(0), 第k个数据点位置计数为Xm(k-1)，第k个位置点的位置由公式计算：Xm(k)=Xm(1)+[Xm (k-1)- Xm(0)]；主轴刀具的不同位置点的转速测量值实时获取得到。
所述步骤S2中，由状态估计均方差、测量误差协方差矩阵 R，计算得到中间变量和卡尔曼滤波增益，具体为：S2.1、计算先验估计均方差误差=AAT+Q,其中矩阵A为转移矩阵， k-1和k分别代表第k-1次测量和k次测量，其中矩阵A为：
，
上式中Ts为滤波器更新时间间隔，Q 为过程噪声协方差矩阵，矩阵A是一个 3*3 的常系数矩阵，其中每一个元素都为滤波器更新时间间隔Ts的函数。由于滤波器更新时间间隔Ts通常为0.004秒，仅为4毫秒，远小于1秒，为了简化计算，将矩阵A设为单位矩阵，
。
S2.2、向前推算状态变量，该式中，由于只对主轴刀具过载状态检测，并不对主轴刀具实时调速，没有控制输入，因此将u设为0。
S3.3、计算卡尔曼增益：，该式中H=1，为单位矩阵，R为噪声协方差。
所述步骤S3还包括：计算后验估计均方误差，该公式中H=1，为单位矩阵， 为先验估计均方差误差；
由观测变量Zk，更新估计，根据公式：，进行更新数控钻床主轴刀具的电机负载观测值、位移观测值以及转速观测值。
在数控钻床设计时，通过实验观测得到不同数控钻床主轴刀具系统的电机负载观测值、位移观测值以及转速观测值情况下的刀具负载情况下，刀具负载由不同刀具直径、加工材料来模拟，负载按百分比分为类，每10%一类，共计十一类，分别为0，10%，20%，30%，40%，50%，60%，70%，80%，90%，100%），进一步，通过实验获取的数据，离线训练SVM，将上述三类观测值作为离线训练的SVM分类器的输入，所述主轴电机过载情况作为输出，从而在线辨识所述主轴电机过载情况。
需要说明的是，本发明并不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。