[發明專利]一種云平臺的機床稼動率監測系統

有效

• 申請號: 202011123136.3
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112309000B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 曹華軍;何凱;鄭杰;陳二恒;朱林全
• 申請（專利權）人: 重慶大學;重慶工業大數據創新中心有限公司
• 主分類號: G07C3/00
• 分類號: G07C3/00;G07C3/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶縉云專利代理事務所(特殊普通合伙) 50237
• 代理人: 王翔

1.一種云平臺的機床稼動率監測系統，其特征在于：包括云平臺制造大數據庫模塊、云平臺數據實時提取模塊、功率數據特征提取模塊、機床運行狀態識別模塊、設備稼動率計算模塊；

所述云平臺制造大數據庫模塊存儲有機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據；

所述云平臺數據實時提取模塊從云平臺制造大數據庫模塊中提取機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據，并對所提取的機床設備原始總功率數據和機床設備生產數據進行記錄；所述云平臺數據實時提取模塊對提取的機床設備原始總功率數據進行濾波，并剔除機床設備總功率數據中的異常值，得到預處理機床設備總功率數據；

所述功率數據特征提取模塊從云平臺數據實時提取模塊提取預處理機床設備總功率數據和機床設備生產數據，通過卷積神經網絡結構將預處理機床設備總功率數據和機床設備生產數據直接作為一維CNN模型的輸入，進行卷積訓練，得到最優識別率的卷積神經網絡模型結構，并獲取該結構下的模型權重；

所述機床運行狀態識別模塊將功率數據特征提取模塊獲得的模型權重導入至卷積神經網絡，建立一維CNN識別模型；所述機床運行狀態識別模塊將云平臺數據實時提取模塊記錄的機床設備原始總功率數據進行預處理，得到機床設備一維功率數據，并將機床設備一維功率數據輸入一維CNN識別模型進行識別，統計出機床設備啟動時間T_s、機床設備空載時間T_n、機床設備加工時間T_r；

所述設備稼動率計算模塊提取機床運行狀態識別模塊統計出機床設備啟動時間T_s、機床設備空載時間T_n、機床設備加工時間T_r，并提取云平臺數據實時提取模塊記錄的機床設備生產數據和機床設備原始總功率數據；

所述設備稼動率計算模塊搭載有稼動率計算模型、實際加工時間計算模型、負荷時間計算模型和總加工產品數量計算模型；

所述稼動率計算模型定義機床稼動率指標，定義時間稼動率E_T，性能稼動率E_P，產品合格率為Q；具體定義如下：

式(1)至式(3)中，T_R為實際加工時間，T_P為負荷時間，C_T為理論加工周期，N為總加工產品數量，n為加工產品合格數量；

所述實際加工時間計算模型計算實際加工時間T_R，T_R＝T_n+T_r+T_s；

所述負荷時間計算模型定義工作總時間T_Z，計劃內停機時間T_t，所述負荷時間為T_P＝T_Z-T_t；

所述總加工產品數量計算模型對機床設備原始總功率數據進行計算，得到總加工產品數量N；

所述稼動率計算模型計算出時間稼動率E_T、性能稼動率E_P和良品率Q后，并計算出設備稼動率E，E＝E_T·E_P·Q。

2.根據權利要求1所述的一種云平臺的機床稼動率監測系統，其特征在于：所述機床設備生產數據包括合格產品數量n、設備工作總時間T_Z、計劃內停機時間T_t、設備理論加工周期C_T、機床設備運行狀態信息和機床設備運行狀態的時間參數信息。