[发明专利]一种数控机床电气柜状态评估方法

说明书

本发明提供一种数控机床电气柜状态评估方法，该方法基于机床实时工况，在线监测电气柜温度数据，提取敏感特征，构建模糊神经网络，在线建立数控机床电气柜状态评估模型，具有较高的实时性和实用性。根据电气柜工作状态评估结果合理评估电气柜内元器件的老化程度，找到性能退化元器件视情维护，若发生异常状况，系统发出报警信号，停机检修。

技术领域

本发明涉及电气柜状态评估技术领域，具体涉及一种数控机床电气柜状态评估方法。

背景技术

数控机床电气柜安装有机床强电控制的各种电气元器件，除了提供数控、伺服等弱电控制系统的供电电源，以及各种短路、过载、欠压等电气保护外，主要在PLC输出接口与机床各类辅助装置的电气执行元件之间起桥梁作用。目前大多数机床电气控制柜并没有在线状态评估系统，更换柜内元器件、故障维修等大多是在故障发生后进行，存在一定的滞后性。

电气设备的发热故障包括设备外部故障(如电气接头故障)和设备壳体内部的各种故障。外部故障可从设备外部获得直观信息，内部故障依据设备内部结构和运行工况，结合现场检测实例的统计分析，获得内部故障在设备外部显现的温度规律，从而对设备内部故障的性质、部位及严重程度做出判断。提出一种数控机床电气柜状态评估方法，以机床现场工况为前提，基于电气柜内不同部位测得的温度数据实时评估电气柜健康状态，在此基础上视情维护和停机检修，这对机床的正常运行与生产效益的提高具有重大意义。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术，提出一种数控机床电气柜状态评估方法，用于评估机床电气柜工作状态。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种数控机床电气柜状态评估方法，包括如下步骤：

步骤1：采集电气柜内各个温度传感器的数据，将同一时刻内各个温度传感器的数据记为一个样本，并记录该样本对应的电气柜工作状态，得到样本集；

步骤2：从所述样本集中提取温度特征值，得到温度特征值构成的特征值数列X(k)，X(k)＝(x₁(k),x₂(k),...,x_n(k))，k为整个样本数据序列的温度采样序号，n为单个样本维度，x_i(k)为温度特征值，i＝[1,n]；

步骤3：计算温度特征值x_i(k)与其对应的电气柜工作状态的灰色关联系数γ_i，给每个传感器通道与机床工作状态的关联系数分配相应权值ω_i；

步骤4：按照各个样本的的大小将电气柜工作状态分为三类，第一类为：电气柜正常工作，元器件无异常；第二类为：电气柜基本正常工作，元器件出现性能退化等，但不影响电气柜运行，可视情维护；第三类：电气柜工作异常，需要停机检修。找到第一类工作状态中的最小值第二类工作状态中的最小值

步骤5：计算新样本的如果则判断电气柜正常工作，元器件无异常；如果则判断电气柜基本正常工作，元器件出现性能退化等，但不影响电气柜运行，可视情维护；如果则判断电气柜工作异常，需要停机检修。

优选的，步骤2中，采用线性回归分析法提取温度数据特征值：

建立一元线性回归模型，表示为：

y＝as+b

其中，y为温度值，s为采样时间窗口序号，a为温度数列的线性特征值，b为温度数列的线性常量，i为单个样本中数据采样序号，n为单个样本维度。

优选的，步骤3中，灰色关联系数γ_i与权值ω_i的计算步骤为：