[发明专利]一种CNC刀具状态检测方法和系统在审
申请号: | 201810349097.5 | 申请日: | 2018-04-18 |
公开(公告)号: | CN108527005A | 公开(公告)日: | 2018-09-14 |
发明(设计)人: | 周楫 | 申请(专利权)人: | 深圳市大讯永新科技有限公司 |
主分类号: | B23Q17/09 | 分类号: | B23Q17/09 |
代理公司: | 东莞市十方专利代理事务所(普通合伙) 44391 | 代理人: | 罗伟平 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种CNC刀具状态检测方法和系统,属于数控机床技术领域。本发明方法应用于与CNC设备相连的处理单元,包括数据采集、异常检测和CNC停机控制等步骤。本发明可以实时检测CNC设备的刀具状态,检测时不需要停止CNC设备的正常加工,可以节省现有技术中的检测时间,从而减少整体加工时长,提高设备产能。 | ||
搜索关键词: | 状态检测 数控机床技术 处理单元 刀具状态 设备产能 实时检测 数据采集 异常检测 整体加工 检测 时长 停机 加工 | ||
【主权项】:
1.一种CNC刀具状态检测方法,其特征在于:应用于与CNC设备相连的处理单元,包括如下检测步骤:从CNC设备中采集主轴状态和机床状态,所述主轴状态包括负载和转速,所述机床状态包括加工状态、刀具号和温度;确定CNC设备的所用刀具及加工流程;根据事先生成的异常检测模型,检测CNC设备的刀具是否存在状态异常;当发现刀具状态异常时,停止CNC设备的加工;所述异常检测模型的生成方式为:采集CNC设备正常加工时主轴状态和机床状态的数据,作为训练数据;按照不同的刀具和加工流程对训练数据进行划分,针对每个特定的刀具和加工流程,从相应训练数据中提取多个统计量和表示向量作为训练集,通过机器学习的方式生成针对每个特定的刀具和加工流程的异常检测模型。
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