[发明专利]机床状态判断方法以及系统有效
| 申请号: | 201210513034.1 | 申请日: | 2012-12-04 |
| 公开(公告)号: | CN103838181A | 公开(公告)日: | 2014-06-04 |
| 发明(设计)人: | 颜均泰;高志强;刘奕麟;杨仁达;邱宏升 | 申请(专利权)人: | 财团法人资讯工业策进会 |
| 主分类号: | G05B19/406 | 分类号: | G05B19/406 |
| 代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 徐金国 |
| 地址: | 中国台湾台北市*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 机床 状态 判断 方法 以及 系统 | ||
1.一种机床状态判断方法,应用于至少一机床,其特征在于,该机床包含一主轴,该机床状态判断方法包含:
通过一处理元件接收并记录该主轴于一时间区段内多个主轴电流负载值,产生该主轴的一主轴电流负载变化记录,并根据该主轴电流负载变化记录,判断是否符合一预设条件;
在判断符合该预设条件时,通过该处理元件根据该主轴电流负载变化记录,决定该主轴电流负载变化记录所对应的一当前分类,以及对应该当前分类的一撷取参数信息;以及
通过该处理元件依据该撷取参数信息,取得该机床的至少一撷取参数的数值,并依据所取得的撷取参数的数值,判断该机床的一状态。
2.根据权利要求1所述的机床状态判断方法,其特征在于,还包含:
通过储存单元记录多笔分类记录数据,其中每一所述分类记录数据是包含一分类名称及其对应的主轴电流负载变化的数据和撷取参数信息;且
其中该处理元件是根据该主轴电流负载变化记录及该多笔分类记录数据,从该多笔分类记录数据中决定其中一分类名称,作为该主轴电流负载变化记录所对应的当前分类。
3.根据权利要求2所述的机床状态判断方法,其特征在于:
每一所述分类记录数据还包含每一所述分类名称所对应的撷取参数历史数值;且
该处理元件判断该机床的状态,是依据所取得该机床的该撷取参数的数值以及该多笔分类记录数据中对应该当前分类的撷取参数历史数值,判断是否相符;
若相符,则判断该机床的状态是属于该当前分类;
若不相符,则该处理元件还根据该主轴电流负载变化记录及该多笔分类记录数据,从该多笔分类记录数据中该当前分类以外的其他分类名称决定其中之一,作为更新后的当前分类。
4.根据权利要求1所述的机床状态判断方法,其特征在于,该主轴电流负载变化记录是指该主轴电流负载对应该时间区段所呈现的波形图,该预设条件包含一预设峰值数量、一预设峰值位置以及一预设峰值大小至少其一,且其中根据该主轴电流负载变化记录,判断是否符合该预设条件的步骤包含:
通过该处理元件分析该主轴电流负载变化记录的一峰值数量、一峰值位置以及一峰值大小至少其一;且
其中该处理元件是根据比对该峰值数量和该预设峰值数量、比对该峰值位置和该预设峰值数以及比对量该峰值大小和该预设峰值大小三者其中之一的比对结果,判断是否符合该预设条件。
5.根据权利要求1所述的机床状态判断方法,其特征在于,该主轴电流负载变化记录中包含至少一峰值数量,且根据该主轴电流负载变化记录,决定该主轴电流负载变化记录所对应的该当前分类,以及对应该当前分类的该撷取参数信息的步骤包含:
通过该处理元件判断该峰值数量是否大于一峰值数量上限值或小于一峰值数量下限值;
当该处理元件判断该峰值数量大于该峰值数量上限值时,通过该处理元件判断该当前分类为一颤振类别,以及决定对应该当前分类的该撷取参数信息为颤振检测参数;以及
当该处理元件判断该峰值数量小于该峰值数量下限值时,该处理元件判断该当前分类为一崩裂类别,以及决定对应该当前分类的该撷取参数信息为崩裂检测参数。
6.根据权利要求1所述的机床状态判断方法,其特征在于,该主轴电流负载变化记录中包含至少一峰值位置,且根据该主轴电流负载变化记录,决定该主轴电流负载变化记录所对应的该当前分类,以及对应该当前分类的该撷取参数信息的步骤包含:
通过该处理元件判断该峰值位置是否位于一峰值位置区间;
当该峰值位置未在该峰值位置区间时,该处理元件判断该当前分类为一刀具损耗类别,以及决定对应该当前分类的该撷取参数信息为刀具损耗检测参数。
7.根据权利要求1所述的机床状态判断方法,其特征在于,该主轴电流负载变化记录中包含至少一峰值大小,根据该主轴电流负载变化记录,决定该主轴电流负载变化记录所对应的该当前分类,以及对应该当前分类的该撷取参数信息的步骤包含:
通过该处理元件判断该峰值大小是否大于一峰值上限值或小于一峰值下限值;
当该处理元件判断该峰值大小为大于该峰值上限值时,该处理元件判断该当前分类为一过负载类别,以及决定对应该当前分类的该待撷取参数信息为过负载检测参数;以及
当该处理元件判断该峰值大小为小于该峰值下限值时,该处理元件判断该当前分类为一刀具异常类别,以及决定对应该当前分类的该撷取参数信息为刀具检测参数。
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