[发明专利]基于人工智能的铣床运行监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的铣床运行监测方法，其特征在于：所述铣床运行监测方法包括如下步骤：

监测铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度；

监测铣刀的磨损状况；

将所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度发送给铣床监控中心；

将所述铣刀的磨损状况发送给铣床监控中心；

由铣床监控中心调取所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度的历史数据，同时由铣床监控中心调取所述铣刀的磨损状况的历史数据；

由铣床监控中心基于所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度的历史数据和所述铣刀的磨损状况的历史数据，生成所述铣床的铣削力与所述铣刀的磨损状况之间的第一关联关系，同时生成所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度和所述铣刀的磨损状况之间的第二关联关系；

由铣床监控中心基于所述第一关联关系以及所述铣床的当前铣削力，判断所述铣刀的当前磨损状况。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的铣床运行监测方法，其特征在于：所述铣床运行监测方法还包括如下步骤：

如果判断所述铣刀的当前磨损状况大于门限，则由所述铣床监控中心发出停机指令；

确定所述铣刀的当前实际磨损状况与由铣床监控中心所判断的铣刀的当前磨损状况是否一致；

如果确定所述铣刀的当前实际磨损状况与由铣床监控中心所判断的铣刀的当前磨损状况一致，则向所述铣床监控中心发出第一指令。

3.如权利要求2所述的基于人工智能的铣床运行监测方法，其特征在于：当所述铣床监控中心接收到所述第一指令之后，继续基于所述第一关联关系以及所述铣床的当前铣削力，判断所述铣刀的当前磨损状况；

当所述铣刀的当前磨损状况大于第二门限时，由所述铣床监控中心发出第一换刀指令。

4.如权利要求2所述的基于人工智能的铣床运行监测方法，其特征在于：所述铣床运行监测方法还包括如下步骤：

如果确定所述铣刀的当前实际磨损状况与由铣床监控中心所判断的铣刀的当前磨损状况不一致，则向所述铣床监控中心发出第二指令；

当所述铣床监控中心接收到所述第二指令之后，基于所述第二关联关系以及所述铣床的当前铣削力、当前铣床主轴转速、当前铣床进给轴进给速度、当前铣削角度以及当前铣削深度，判断所述铣刀的当前磨损状况。

5.如权利要求4所述的基于人工智能的铣床运行监测方法，其特征在于：

如果判断所述铣刀的当前磨损状况大于第三门限，则由所述铣床监控中心发出第二换刀指令。

6.一种基于人工智能的铣床运行监测系统，其特征在于：所述系统包括：

第一传感器，其用于监测铣床的铣削力；

第二传感器，其用于监测铣床主轴转速；

第三传感器，其用于监测铣床进给轴进给速度；

第四传感器，其用于监测铣削角度；

第五传感器，其用于监测铣削深度；

铣床监控中心，其被配置为执行以下操作：

接收所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度；

接收铣刀的磨损状况；

调取所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度的历史数据，同时调取所述铣刀的磨损状况的历史数据；

基于所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度的历史数据和所述铣刀的磨损状况的历史数据，生成所述铣床的铣削力与所述铣刀的磨损状况之间的第一关联关系，同时生成所述铣床的铣削力、铣床主轴转速、铣床进给轴进给速度、铣削角度以及铣削深度和所述铣刀的磨损状况之间的第二关联关系；

基于所述第一关联关系以及所述铣床的当前铣削力，判断所述铣刀的当前磨损状况。