[发明专利]基于传感器的星盆加工设备的维护监控方法及维护系统有效

专利信息
申请号: 202310111767.0 申请日: 2023-02-14
公开(公告)号: CN116038424B 公开(公告)日: 2023-08-15
发明(设计)人: 许健旺;王勇;陈双全;王星 申请(专利权)人: 广东热浪新材料科技有限公司
主分类号: B23Q15/12 分类号: B23Q15/12;G01D21/02;B23P23/02
代理公司: 广州帮专高智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44674 代理人: 胡洋
地址: 519050 广东省珠海市金*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 传感器 加工 设备 维护 监控 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于传感器的星盆加工设备的维护监控方法,其特征在于,所述方法包括:

获取通过视觉传感器实时获取的星盆加工设备的设备影像;所述星盆加工设备包括有多个工作模块;所述工作模块为刨床模块、第一夹取传动模块、第二夹取传动模块、龙门主轴平面铣形模块、横向水平铣形模块或皮带传送模块;

获取通过设置在所述星盆加工设备的至少一个所述工作模块中的红外传感器实时获得的模块维护参数;

根据影像识别算法,以及所述设备影像,确定所述星盆加工设备的工作状态;

根据所述星盆加工设备的工作状态,确定所述星盆加工设备对应的正在工作模块;

将所述正在工作模块在预设的工作模块流程链中的位置之前的预设数量个工作模块确定为待预测模块;所述工作模块流程链为第一夹取传动模块-刨床模块-龙门主轴平面铣形模块-横向水平铣形模块-皮带传送模块或第二夹取传动模块-刨床模块-龙门主轴平面铣形模块-横向水平铣形模块-皮带传送模块;

将任一所述待预测模块在至少两个历史时间段中的所述模块维护参数输入至该待预测模块对应的神经网络预测模型中,以得到该待预测模块对应的参数阈值预测输出结果和异常可能性预测结果;所述神经网络预测模型通过包括有该待预测模块的至少两个连续时间段的多个训练模块维护参数和对应标注的正常参数阈值参数和是否存在异常可能性参数的训练数据集训练得到;

从所有所述待预测模块中筛选出所述异常可能性预测结果为可能存在异常的至少一个待预测模块,确定为待监控模块;

将所述待监控模块以及其对应的所述参数阈值预测输出结果,确定为所述星盆加工设备对应的数据监控规则;

根据所述模块维护参数,以及所述数据监控规则,确定所述星盆加工设备的设备维护状态。

2.根据权利要求1所述的基于传感器的星盆加工设备的维护监控方法,其特征在于,所述工作状态包括刨床工作状态、第一夹取工作状态、第二夹取工作状态、平面铣形工作状态、水平铣形工作状态、皮带传送工作状态和停止工作状态中的至少一种;和/或,所述数据监控规则包括刨床维护数据监控规则、第一夹取数据维护监控规则、第二夹取数据维护监控规则、平面铣形数据维护监控规则、水平铣形数据维护监控规则、皮带数据维护监控规则和静止状态数据维护监控规则中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的基于传感器的星盆加工设备的维护监控方法,其特征在于,所述模块维护参数包括刨床模块维护参数、第一夹取传动模块维护参数、第二夹取传动模块维护参数、龙门主轴平面铣形模块维护参数、横向水平铣形模块维护参数和皮带传送模块维护参数中的至少一种;所述刨床模块维护参数包括刨床电源接合处紧固参数、刨床电机缝隙处杂物数量参数、入口台面升降机构处杂物数量参数、刨刀转轴机构处杂物数量参数、刨床废料箱废料高度参数中的至少一种;所述第一夹取传动模块维护参数包括第一传动机组导轨滑块缝隙处杂物数量参数、第一传动机组齿条缝隙处杂物数量参数、第一传动机组同步带缝隙处杂物数量参数、第一仿形定位机构缝隙处杂物数量参数和第一仿形定位机夹具缝隙处杂物数量参数中的至少一种;所述第二夹取传动模块维护参数包括第二传动机组导轨滑块缝隙处杂物数量参数、第二传动机组齿条缝隙处杂物数量参数、第二传动机组同步带缝隙处杂物数量参数、第二仿形定位机构缝隙处杂物数量参数和第二仿形定位机夹具缝隙处杂物数量参数中的至少一种;所述龙门主轴平面铣形模块维护参数包括平面铣形传动机组导轨滑块缝隙处杂物数量参数、平面铣形齿轮/齿条缝隙处杂物数量参数、平面铣形主轴机座缝隙处杂物数量参数中的至少一种;所述横向水平铣形模块维护参数包括水平铣形传动机组导轨滑块缝隙处杂物数量参数、水平铣形传动机组齿条缝隙处杂物数量参数、丝杆传动机构缝隙处杂物数量参数和切铣废料箱废料高度参数中的至少一种;所述皮带传送模块维护参数包括同步带表面杂物数量参数、传动电机组件缝隙杂物数量参数和皮带螺丝松紧传感参数中的至少一种。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东热浪新材料科技有限公司,未经广东热浪新材料科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310111767.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top