一种电流感应分析机床运行状态的算法的制作方法

1.本发明涉及检测设备技术领域，特别涉及一种电流感应分析机床运行状态的算法。


背景技术：

2.目前在进行数字化工厂建设时，通常会进行机床等生产加工设备的数据采集，对于具有数据接口的cnc设备可以直接通过接口协议进行采集，获取各种运行数据，但是对于老旧设备和没有通讯接口的设备，无法通过工业通讯接口和协议采集的设备，可以采用加装传感器的方法进行运行信号检测，达到一定的设备运行状态的识别和分析。通常利用电流感应的方法可以获得相关的设备能耗、启停数据，但是在数据的分析方法上还可以有更多的解析算法。


技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种电流感应分析机床运行状态的算法，提供了一种可精准解析设备运行状态的方法，通过这种计算方法，可以有效的获得当前设备的主轴开动率，是否在空运行还是正式加工，设备的加工节拍和周期，进给倍率，推算设备加工的零件和工序。
4.本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种电流感应分析机床运行状态的算法，包括以下步骤：
5.s1，确认设备上的驱动执行器件的数量；
6.s2，采集每个所述驱动执行器件工作时的电流的频率、幅值和有无信号；
7.s3，将采集到的所述有无信号按时间序列进行存储，形成全部被监控的驱动执行器件的启停时序图；
8.s4，根据所述启停时序图，生成连续时序数组；
9.s5，将所述连续时序数组整合成为一个字符串，所述字符串就是机床在执行某段程序的特征码，循环操作该段程序会获得相同的特征码；
10.s6，在现场采集机床运行时的数据，将现场采集的连续的数据经过边缘采集器进行数据清洗后形成一个连续的01数据序列，通过人工定义特征码的长度选择；
11.s7，通过所述边缘采集器，得到现场的机床运行的所有所述驱动执行器件的01序列信息，通过mqtt将数据传送到云端，进行特征码和01序列的对比，获得在时间周期内特征码的出现时间点和出现次数，通过配置，每个特征码可以对应现场生产的某个零件的工序加工程序。
12.本发明的进一步设置为：所述步骤s1中驱动执行器件主要为主轴电机、xyz进给电机，abc旋转电机等运动执行电机，也包括液压电机、冷却电机、排屑电机等辅助电机。
13.本发明的进一步设置为：所述步骤s2具体包括：将被监测的电机上安装一个电流环，通过电流感应的原理采集每个电机工作时的电流的频率、幅值和有无信号。
14.本发明的进一步设置为：所述步骤s4具体包括：标记主轴电机启动信号开始点为t1、“启动”为1、“停止”为0，记录t1时刻的所有被监控的电机的启停状态；设定对所有电机的状态进行检测，当其中某一个电机发生0和1之间状态的翻转时，做一次所有电机状态的记录，依次类推，连续产生n组记录，并生成连续时序数组：
15.t1(s1，x1，y1，z1)，t2(s2，x2，y2，z2),
…
tn(sn，xn，yn，zn)。
16.本发明的进一步设置为：所述特征码在一段时间内连续采集的所有电机启停数组组合成01数据序列中会重复出现。
17.本发明的进一步设置为：所述通过人工定义特征码的长度选择具体包括：通过对设备加工动作的观察，定义多少个t数组组合成一个特征码，所述特征码的数据序列的排列规则如下：
[0018][0019]
本发明的进一步设置为：所述特征码和01序列的对比方法如下：
[0020]
a1：定义特征码；
[0021]
a2：连续监控电机启停状态组合后01序列实时数据；
[0022]
a3：01序列中出现和特征码相同的字符串，则定义为机床在t时刻正在运行某个程序号的加工程序。
[0023]
本发明的有益效果是：
[0024]
1、本发明中对驱动执行器件(电机)进行监测是通过对其安装电流环，由于交流电机可以在电流环中感应电势，通过电流感应的原理可以采集每个电机工作时的电流的频率、幅值和有无信号。
[0025]
2、本发明通过特征码的生成和对比算法，可以获得现场所有的机床设备正在加工的零件的工序信息，实现机床的自动报工。
[0026]
3、本发明中在定义好特征码后，开始连续监控电机启停状态组合后01序列实时数据，当发现序列中有和特征码相同的字符串，就可以定义为机床在t时刻正在运行某个程序号的加工程序，可以计算得到该程序的节拍、循环出现的次数，这是以往的仅仅采用电流感应方法判断电机启停状态的进一步对现场设备加工运行状态的数据应用；同时能够精准测算出当前该设备的生产完工情况和开动率等效率数据。
[0027]
4、本数据采集后的机床运行状态的分析算法拥有低成本、易实现、非接触、特征明显的优点，可快速运用于工厂的设备数据采集和实施运行状态的分析，具有广泛的推广意义。
附图说明
[0028]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]
图1是本发明一种电流感应分析机床运行状态的算法的流程示意图。
[0030]
图2是本发明一种电流感应分析机床运行状态的算法的实施例1中的电流感应监控启停时序图。
[0031]
图3是本发明一种电流感应分析机床运行状态的算法实施例1中的启停信号的构成的数组时序图。
[0032]
图4是本发明一种电流感应分析机床运行状态的算法实施例2中特征码与01序列的对比图。
具体实施方式
[0033]
下面将结合具体实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0034]
参见图1，图1是本发明一种电流感应分析机床运行状态的算法的流程示意图。在本实施例中，算法包括以下步骤：
[0035]
s1，确认设备上的驱动执行器件的数量；
[0036]
s2，采集每个驱动执行器件工作时的电流的频率、幅值和有无信号；
[0037]
s3，将采集到的所述有无信号按时间序列进行存储，形成全部被监控的驱动执行器件的启停时序图；
[0038]
s4，根据所述启停时序图，生成连续时序数组；
[0039]
s5，将连续时序数组整合成为一个字符串，字符串就是机床在执行某段程序的特征码，循环操作该段程序会获得相同的特征码；
[0040]
s6，在现场采集机床运行时的数据，将现场采集的连续的数据经过边缘采集器进行数据清洗后形成一个连续的01数据序列，通过人工定义特征码的长度选择；
[0041]
s7，通过边缘采集器，得到现场的机床运行的所有驱动执行器件的01序列信息，通过mqtt将数据传送到云端，进行特征码和01序列的对比，获得在时间周期内特征码的出现时间点和出现次数，通过配置，每个特征码可以对应现场生产的某个零件的工序加工程序。
[0042]
其中，步骤s1中，驱动执行器件主要为主轴电机、xyz进给电机，abc旋转电机等运动执行电机，也包括液压电机、冷却电机、排屑电机等辅助电机。
[0043]
步骤s2具体包括：将被监测的电机上安装一个电流环，通过电流感应的原理采集每个电机工作时的电流的频率、幅值和有无信号。
[0044]
步骤s4具体包括：标记主轴电机启动信号开始点为t1、“启动”为1、“停止”为0，记录t1时刻的所有被监控的电机的启停状态；设定对所有电机的状态进行检测，当其中某一个电机发生0和1之间状态的翻转时，做一次所有电机状态的记录，依次类推，连续产生n组记录，并生成连续时序数组：
[0045]
t1(s1，x1，y1，z1)，t2(s2，x2，y2，z2),
…
tn(sn，xn，yn，zn)。
[0046]
步骤s5中特征码在一段时间内连续采集的所有电机启停数组组合成01数据序列中会重复出现。
[0047]
步骤s6中通过人工定义特征码的长度选择具体包括：通过对设备加工动作的观察，定义多少个t数组组合成一个特征码，所述特征码的数据序列的排列规则如下：
[0048][0049]
步骤s7中特征码和01序列的对比方法如下：
[0050]
a1：定义特征码；
[0051]
a2：连续监控电机启停状态组合后01序列实时数据；
[0052]
a3：01序列中出现和特征码相同的字符串，则定义为机床在t时刻正在运行某个程序号的加工程序。
[0053]
实施例1：对主轴、x轴、y轴、z轴电机进行监测，根据采集的有无信号按时间序列进行存储，得到如图2所示的启停时序图。
[0054]
根据图2所示的启停时序图，每一次0和1之间状态的翻转做一次所有电机状态的记录，生成数组，如图3所示，可以形成12个数组，分别是：
[0055]
t1(1，0，0，0)，t2(1，1，0，0),
…
t12(1，0，0，0)。
[0056]
根据特征码数据序列的排列规则，得到特征码为：
[0057]
(1,0,0,0,1,1,0,0....1,0,0,0)。
[0058]
实施例2：设定特征码为：00010111011111110001。
[0059]
由图4可以获得该设备进行了3次特征码对应的加工程序的循环，节拍为特征码出现的最后一个字符减去第一个字符出现的时间戳。

技术特征：
1.一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，包括以下步骤：s1，确认设备上的驱动执行器件的数量；s2，采集每个所述驱动执行器件工作时的电流的频率、幅值和有无信号；s3，将采集到的所述有无信号按时间序列进行存储，形成全部被监控的驱动执行器件的启停时序图；s4，根据所述启停时序图，生成连续时序数组；s5，将所述连续时序数组整合成为一个字符串，所述字符串就是机床在执行某段程序的特征码，循环操作该段程序会获得相同的特征码；s6，在现场采集机床运行时的数据，将现场采集的连续的数据经过边缘采集器进行数据清洗后形成一个连续的01数据序列，通过人工定义特征码的长度选择；s7，通过所述边缘采集器，得到现场的机床运行的所有所述驱动执行器件的01序列信息，通过mqtt将数据传送到云端，进行特征码和01序列的对比，获得在时间周期内特征码的出现时间点和出现次数，通过配置，每个特征码可以对应现场生产的某个零件的工序加工程序。2.根据权利要求1所述的一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，所述步骤s1中驱动执行器件主要为主轴电机、xyz进给电机，abc旋转电机等运动执行电机，也包括液压电机、冷却电机、排屑电机等辅助电机。3.根据权利要求2所述的一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：将被监测的电机上安装一个电流环，通过电流感应的原理采集每个电机工作时的电流的频率、幅值和有无信号。4.根据权利要求3所述的一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，所述步骤s4具体包括：标记主轴电机启动信号开始点为t1、“启动”为1、“停止”为0，记录t1时刻的所有被监控的电机的启停状态；设定对所有电机的状态进行检测，当其中某一个电机发生0和1之间状态的翻转时，做一次所有电机状态的记录，依次类推，连续产生n组记录，并生成连续时序数组：t1(s1，x1，y1，z1)，t2(s2，x2，y2，z2),
…
tn(s
n
，x
n
，y
n
，z
n
)。5.根据权利要求4所述的一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，所述步骤s5中特征码是在连续监控后获得的多电机启停状态组合后01序列中截取的一段周期变化字符串。6.根据权利要求1所述的一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，所述步骤s6中通过人工定义特征码的长度选择具体包括：通过对设备加工动作的观察，定义多少个t数组组合成一个特征码，所述特征码的数据序列的排列规则如下：7.根据权利要求2所述的一种电流感应分析机床运行状态的算法，其特征在于，所述步骤s7中特征码和01序列的对比方法如下：a1：定义特征码；a2：连续监控电机启停状态组合后01序列实时数据；
a3：01序列中出现和特征码相同的字符串，则定义为机床在t时刻正在运行某个程序号的加工程序。

技术总结
本发明涉及检测设备技术领域，公开了一种电流感应分析机床运行状态的算法，包括以下步骤：S1，确认设备上的驱动执行器件的数量；S2，采集每个所述驱动执行器件工作时的电流的频率、幅值和有无信号；S3，将采集到的所述有无信号按时间序列进行存储，形成启停时序图；S4，根据所述启停时序图，生成连续时序数组；S5，根据所述连续时序数组得到特征码；S6，将现场采集的连续的数据经过处理后形成一个连续的01数据序列，通过人工定义特征码的长度选择；S7，进行特征码和01序列的对比。本发明可以有效的获得当前设备的主轴开动率，是否在空运行还是正式加工，设备的加工节拍和周期，进给倍率，推算设备加工的零件和工序。设备加工的零件和工序。设备加工的零件和工序。


技术研发人员：黄飞 朱聪林
受保护的技术使用者：武汉至简天成科技有限公司
技术研发日：2023.07.25
技术公布日：2023/10/7