一种机床实时状态精确识别方法与流程

本发明涉及机床自动识别，具体为一种机床实时状态精确识别方法。

背景技术：

1、在数字工厂建设中，利用数字化手段分析机床的有效加工能力水平，并做出改善的需求越来越突出，但实现这个前提就是要能精确、自动识别并统计机床的实时状态。机床状态识别越精细，数字赋能应用价值就越高。

2、虽然目前市面上越来越多工厂都对机床进行了联网、数据采集，但对机床的状态统计分析仅仅停留在识别机床三色灯信号的水平，且在自动化产线中，机床一直处于自动循环模式，传统三色灯状态已无法满足数据分析实际应用需要。如果依赖人工每时每刻统计机床详细状态并录入，也不可行。本项目就是发明了一种基于数据采集的机床实时状态精确、自动识别分析方法。

技术实现思路

1、本发明通过对机床运行状态进行细分，并建立状态判断逻辑规则，根据对不同的状态判断逻辑设置对应的识别点，并通过一定采集频率实时采集上述识别点，然后根据规则对机床的运行状态进行精确识别。本发明提出的方法能够将机床的运行状态进行详细区分，较传统的红黄绿三色灯能够真实反映设备运行状态，且容易实现，能够广泛应用到机械加工领域。

2、为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

3、一种机床实时状态精确识别方法，包括：

4、步骤1：将机床状态划分为多种；

5、步骤2：分析机床现有可直接采集的信号，以直接采集的信号为原始信号用作步骤1中机床状态的判断因子；

6、步骤3：根据步骤2中的判断因子的组合关系，制定机床状态的判断逻辑规则；

7、步骤4：获取机床原始信号，按照步骤3种设定的判断逻辑规则，对机床目前的状态进行判定。

8、可选的，所述的步骤1具体包括：

9、将机床状态划分为9种状态，分别是断电关机状态、循环加工状态、上下料准备状态、故障停机状态、缺料待机状态、堵料待机状态、闲置待机、热机状态和刀具修整状态。

10、可选的，所述的步骤2具体包括：

11、通过分析机床现有可直接采集的信号，确定将开机状态信号、报警状态信号、自动运行状态信号、程序循环启动信号、上下料准备信号、热机信号、刀具修整信号、上料请求信号和下料请求信号9种原始信号为步骤1中机床状态的判断因子。

12、可选的，所述的步骤3中，判断因子的组合关系如下表所示：

13、

14、

15、可选的，所述的步骤4具体包括：

16、获取机床9种原始信号，有以下步骤

17、1)通过特殊字段获取开机状态信号、报警状态信号和自动运行状态信号；

18、2)通过在机床零件加工主程序里添加自定义变量，获取程序循环启动信号；

19、3)通过在机床设置上下料请求和机器人服务响应信号获取上下料准备信号；

20、4)通过在机床的热机程序里添加自定义变量，采集该变量信号获取热机信号；

21、5)通过在机床的刀具修整程序里添加自定义变量，采集该变量信号获取刀具修整信号。

22、本发明的好处有以下两点：

23、(1)本发明采集的特殊字段是数控系统中的典型字段，可方便获取，同时在运行程序中添加变量的方式简单可行，因此状态信号容易获取；

24、(2)本发明根据机床实际运行的状态制定判断逻辑规则，能够有效区分多种机床状态，实现机床状态的准确划分；

25、(3)本发明通过实时采集数控系统的数据，可根据数据采集频率保证机床状态划分的实时性和准确性，最小可达秒级。

技术特征：

1.一种机床实时状态精确识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的机床实时状态精确识别方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括：

3.根据权利要求1或2所述的机床实时状态精确识别方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括：

4.根据权利要求3所述的机床实时状态精确识别方法，其特征在于，所述的步骤3中，判断因子的组合关系如下表所示：

5.根据权利要求3所述的机床实时状态精确识别方法，其特征在于，所述的步骤4具体包括：

技术总结
本发明公开了一种机床实时状态精确识别方法，包括：步骤1：将机床状态划分为多种；步骤2：分析机床现有可直接采集的信号，以直接采集的信号为原始信号用作步骤1中机床状态的判断因子；步骤3：根据步骤2中的判断因子的组合关系，制定机床状态的判断逻辑规则；步骤4：获取机床原始信号，按照步骤3种设定的判断逻辑规则，对机床目前的状态进行判定。本发明通过对机床运行状态进行细分，并建立状态判断逻辑规则，根据对不同的状态判断逻辑设置对应的识别点，并通过一定采集频率实时采集上述识别点，然后根据规则对机床的运行状态进行精确识别。本发明提出的方法能够将机床的运行状态进行详细区分，且容易实现，能够广泛应用到机械加工领域。

技术研发人员：段宇,严鉴铂,寇植达,蒋建虎,刘立明,周子桐,梅雪丰
受保护的技术使用者：西安法士特汽车传动有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13