[发明专利]加工监控系统及方法

说明书

本发明公开了一种加工监控系统及方法，该系统包括控制器数据存取接口、异常辨识模块、虚拟切削模块及加工信息管理模块；由控制器数据存取接口取得一控制器的加工参数；由异常辨识模块进行异常特征辨识以判断是否发生异常；由加工信息管理模块比对数据库中是否存在成功回避异常的加工参数；由加工信息管理模块检查数据库是否有相近的加工信息，且该加工信息是否大于一门坎值，并产生多组优化加工参数；由加工信息管理模块检查数据库中失败的加工参数，与前述多组优化参数进行比对，将无效的优化参数移除；再由异常辨识模块从优化参数中选择一组进行异常回避。

技术领域

本发明涉及一种加工监控系统及方法，特别是一种用于产生加工信息与管理监控工具机加工信息的系统及方法。

背景技术

普通的工具机智能化设备的目的在于抑制、回避或阻止加工异常的发生，进而提升加工过程的稳定性。为此，工具机智能化设备多会搭载传感器，监测加工过程的各种信息，并且事先规划异常对策，当监测异常发生时会自动根据对策行动。举例而言，一美国专利揭露一种加工振动回避装置，通过传感器测量加工机主轴的振动信号，辨识振动信号是否为再生型颤振，若是则将主轴转速切换为优化转速，达成颤振回避的目的。

然而，在异常发生时，虽然单纯的监测、辨识与控制能缩短异常作用时间，降低异常的影响，但仍无法完全回避异常的发生。因此有人提出以人工智能技术，例如类神经网络(neural network)，以大量的加工信息训练人工智能，让人工智能判断加工信号是否将会产生异常，达成在异常发生前就先行回避的方法。例如一欧洲专利揭露利用传感器的信号训练类神经网络，如果类似的异常可能发生，类神经网络就能分析异常征兆，达到事前回避的效果。

只不过，利用仅包括单纯的传感器信号的加工信息训练类神经网络存在信息不足的缺陷。举例而言，传感器对重度切削的加工条件会反应出振幅较大的振动信号，但轻度切削的异常加工过程也可能有类似的振动信号。所以若使用传感器却没有搭配实际的加工条件，将不会有充裕的信息，导致所训练的人工智能效能有限。

因此，如何能有一种可撷取实际的加工条件，并且将加工条件及其他相关信息加入至加工信息内，以完整的加工信息训练人工智能，以增进异常辨识的正确性，实为当前重要课题之一。

发明内容

在一实施例中，本发明提出一种加工监控系统，其包括一控制器数据存取接口、一异常辨识模块、一虚拟切削模块及一加工信息管理模块；控制器数据存取接口用于取得一控制器的加工参数，控制器耦接一工具机；异常辨识模块与控制器数据存取接口耦接，异常辨识模块通过控制器数据存取接口获得控制器的加工参数以及存储加工参数的变化；虚拟切削模块与控制器数据存取接口耦接，虚拟切削模块通过分析加工参数而仿真工具机的加工过程；加工信息管理模块与控制器数据存取接口、异常辨识模块及虚拟切削模块耦接，加工信息管理模块用于收集各时间点的加工信息。

在另一实施例中，本发明提出一种加工监控方法，包括：

(a)由一控制器数据存取接口取得一控制器的加工信息，控制器与一工具机耦接；

(b)由一异常辨识模块根据加工信息进行异常特征辨识，以判断是否发生异常；若否，则将加工信息视为成功回避异常的加工信息存储至一数据库，而后返回步骤(a)；若是，则进入步骤(c)；

(c)由一加工信息管理模块比对数据库中是否存在成功回避异常的加工信息；若是，则由异常辨识模块根据已存在的成功回避异常的加工信息进行异常回避，而后返回步骤(a)；若否，则进入步骤(d)；

(d)由加工信息管理模块检查数据库是否有足够的相近的加工信息；若否，则由异常辨识模块根据步骤(b)的异常特征辨识的结果，产生多组优化加工参数，而后进入步骤(e)；若是，则由异常辨识模块以所检查到的相近的加工信息产生多组优化加工参数，而后进入步骤(e)；