[發明專利]一種CNC刀具狀態檢測方法和系統

在審

• 申請號: 201810349097.5
• 申請日: 2018-04-18
• 公開（公告）號: CN108527005A
• 公開（公告）日: 2018-09-14
• 發明（設計）人: 周楫
• 申請（專利權）人: 深圳市大訊永新科技有限公司
• 主分類號: B23Q17/09
• 分類號: B23Q17/09
• 代理公司: 東莞市十方專利代理事務所(普通合伙) 44391
• 代理人: 羅偉平

本發明公開了一種CNC刀具狀態檢測方法和系統，屬于數控機床技術領域。本發明方法應用于與CNC設備相連的處理單元，包括數據采集、異常檢測和CNC停機控制等步驟。本發明可以實時檢測CNC設備的刀具狀態，檢測時不需要停止CNC設備的正常加工，可以節省現有技術中的檢測時間，從而減少整體加工時長，提高設備產能。

技術領域

本發明涉及一種CNC刀具狀態檢測方法和系統，屬于數控機床技術領域。

背景技術

CNC(數控機床)是計算機數字控制機床(Computer Numerical Control)的簡稱,是一種由程序控制的自動化機床。刀具是CNC設備最主要的耗材，更換頻度和更換成本都很高。由于同一個產品需要使用多種型號的刀具按照特定順序完成加工，因此CNC設備的刀具狀態檢測是非常重要的，直接影響到產品的生產和質量。

傳統的刀具狀態檢測一般都是物理檢測手段，例如，通過在CNC設備中內置對刀儀設備(如刀具長度測量設備)，每次加工完成后進行對刀；此外，現有技術中也有通過傳感器等其它物理檢測手段進行刀具狀態檢測的實例。

但是，物理檢測手段的缺點是，可檢測的刀具狀態有限；如，對刀儀只能通過長度判斷是否斷刀。而且物理檢測手段需要耗費一定的檢測時間，檢測過程中不能同時進行加工，這就增加了加工時長，影響CNC設備的產能。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明提出一種CNC刀具狀態檢測方法和系統，其能夠在不增加檢測時間的前提下，進行CNC刀具狀態實時檢測，可替代傳統的物理檢測方法，縮短加工時長、提高CNC的產能。

為了實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種CNC刀具狀態檢測方法，應用于與CNC設備相連的處理單元，包括如下檢測步驟：

從CNC設備中采集主軸狀態和機床狀態，所述主軸狀態包括負載和轉速，所述機床狀態包括加工狀態、刀具號和溫度；

確定CNC設備的所用刀具及加工流程；

根據事先生成的異常檢測模型，檢測CNC設備的刀具是否存在狀態異常；

當發現刀具狀態異常時，停止CNC設備的加工；

所述異常檢測模型的生成方式為：

采集CNC設備正常加工時主軸狀態和機床狀態的數據，作為訓練數據；

按照不同的刀具和加工流程對訓練數據進行劃分，針對每個特定的刀具和加工流程，從相應訓練數據中提取多個統計量和表示向量作為訓練集，通過機器學習的方式生成針對每個特定的刀具和加工流程的異常檢測模型。

可選的，所述異常檢測模型的生成步驟與所述檢測步驟同步進行，所述檢測步驟中從CNC設備中采集到的主軸狀態和機床狀態實時傳送給異常檢測模型的生成步驟，以作為異常檢測模型生成步驟的訓練數據，當所述訓練數據積攢到足夠量值時，通過異常檢測模型生成步驟生成對應于一特定的刀具和加工流程的新的異常檢測模型。

可選的，上述方法還包括實時顯示的步驟，用于實時顯示與刀具相關的數據圖表和狀態信息。

此外，本發明還提供一種CNC刀具狀態檢測系統，其包括CNC設備以及與CNC設備連接的處理單元，所述處理單元內設有如下程序模塊：

采集模塊，用于從CNC設備中采集主軸狀態和機床狀態，所述主軸狀態包括負載和轉速，所述機床狀態包括加工狀態、刀具號和溫度；

異常檢測模型生成模塊，用于對采集模塊采集到的CNC設備正常加工時主軸狀態和機床狀態的數據按照不同的刀具和加工流程進行劃分，針對每個特定的刀具和加工流程，從相應訓練數據中提取多個統計量和表示向量作為訓練集，通過機器學習的方式生成針對每個特定的刀具和加工流程的異常檢測模型；