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一种数控机床的适应性故障监测方法及系统

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202211098817.8
  • IPC分类号:G05B19/406;B23Q17/00;B23Q1/00
  • 申请日期:
    2022-09-09
  • 申请人:
    中科航迈数控软件(深圳)有限公司
著录项信息
专利名称一种数控机床的适应性故障监测方法及系统
申请号CN202211098817.8申请日期2022-09-09
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2022-10-14公开/公告号CN115185234A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G05B19/406IPC分类号G;0;5;B;1;9;/;4;0;6;;;B;2;3;Q;1;7;/;0;0;;;B;2;3;Q;1;/;0;0查看分类表>
申请人中科航迈数控软件(深圳)有限公司申请人地址
广东省深圳市南山区桃源街道平山社区留仙大道4168号众冠时代广场A座2010 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人中科航迈数控软件(深圳)有限公司当前权利人中科航迈数控软件(深圳)有限公司
发明人吴承科;杨之乐;刘祥飞;谭勇;郭媛君;余发国;唐梦怀
代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)代理人陈专
摘要
本发明公开了一种数控机床的自适应故障监测方法及系统,方法包括基于边缘端的状态感知模型采集数控机床的传感数据,并通过边缘端的轻量计算模型对传感数据进行数据预处理,得到机床运行数据,其中,传感数据包括机床启停数据、环境温湿度数据以及刀具加工数据;基于云端预设的故障预测模型对机床运行数据进行分析,自动根据机床运行数据输出故障概率数据,故障概率数据用于反映数控机床出现故障的概率;若故障概率数据超过预设阈值,则输出报警信息,并中止数控机床的运行工作。本发明可实现对数控机床的故障进行实时且准确的预测,并且本发明基于边缘端与云端进行协作,不但缓解了云端的计算量,而且也减少了传输负荷,提高了数据质量。

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