[發(fā)明專利]一種數(shù)控機(jī)床切削液泵送系統(tǒng)的故障檢測預(yù)警方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011265298.0
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號(hào): CN112308228A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 司文峰
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽江機(jī)重型數(shù)控機(jī)床股份有限公司
• 主分類號(hào): G06N3/08
• 分類號(hào): G06N3/08;G06N3/06;G06F17/11;F04B51/00
• 代理公司: 合肥市澤信專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34144
• 代理人: 方榮肖

本發(fā)明涉及數(shù)控機(jī)床精密加工控制領(lǐng)域，特別是一種數(shù)控機(jī)床切削液泵送系統(tǒng)的故障檢測預(yù)警方法。該方法包括如下步驟：S1、采集樣本參數(shù)，得到所需的樣本集；S2、對采集的樣本集進(jìn)行歸一化處理；S3、建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S4、設(shè)定初始訓(xùn)練迭代次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差、學(xué)習(xí)率和最大失敗次數(shù)，采用樣本集訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；S5、利用批量梯度下降算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值；S6、計(jì)算設(shè)計(jì)精度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，S7、統(tǒng)計(jì)輸出層誤差，判斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否收斂：S8、采集樣本參數(shù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對泵體的各項(xiàng)故障類型進(jìn)行檢測。該方法能夠?qū)?shù)控機(jī)床的切削液泵送系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測，對可能發(fā)生的故障狀態(tài)進(jìn)行及時(shí)地監(jiān)測和預(yù)警。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)控機(jī)床精密加工控制領(lǐng)域，特別是一種數(shù)控機(jī)床切削液泵送系統(tǒng)的故障檢測預(yù)警方法。

背景技術(shù)

切削液(cutting fluid,coolant)是一種用在金屬切削、磨加工過程中，用來冷卻和潤滑刀具和加工件的工業(yè)用液體，切削液由多種超強(qiáng)功能助劑經(jīng)科學(xué)復(fù)合配合而成，同時(shí)具備良好的冷卻性能、潤滑性能、防銹性能、除油清洗功能、防腐功能、易稀釋效果。切削液具有良好的冷卻、清洗、防銹等特點(diǎn)，并且具備無毒、無味、對人體無侵蝕、對設(shè)備不腐蝕、對環(huán)境不污染等特點(diǎn)；各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于傳統(tǒng)的皂化油，因此在新型的數(shù)控機(jī)床中已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用。

數(shù)控機(jī)床中使用的切削液的成分復(fù)雜，其中，水基的切削液可分為乳化液、半合成切削液和全合成切削液。乳化液、半合成以及全合成的分類通常取決于產(chǎn)品中基礎(chǔ)油的類別：乳化液是僅以礦物油作為基礎(chǔ)油的水溶性切削液；半合成切削液是既含有礦物油又含有化學(xué)合成基礎(chǔ)油的水溶性切削液；全合成切削液則是僅使用化學(xué)合成基礎(chǔ)油的水溶性切削液。每一種類型的切削液都會(huì)含有除基礎(chǔ)油以外的各種添加劑：防銹劑、有色金屬腐蝕鈍化劑、消泡劑等。

數(shù)控機(jī)床運(yùn)行過程中，切削液的泵送對于工件的加工質(zhì)量具有舉足輕重的作用，切削液能可以減小前刀面與切屑、后刀面與已加工表面間的摩擦，形成部分潤滑膜，從而減小切削力、摩擦和功率消耗，降低刀具與工件坯料摩擦部位的表面溫度和刀具磨損；并且具有清洗效果，除去生成的鐵屑、磨屑和油污砂礫等雜質(zhì)。現(xiàn)有的數(shù)控車床中切屑液泵送系統(tǒng)能夠?qū)Ρ盟蛥?shù)和效果進(jìn)行檢測，對切削的余量等進(jìn)行提醒；但是并不能很好的對切削液的泵送系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行預(yù)測，或者對產(chǎn)生的故障類型進(jìn)行快速識(shí)別，只能在故障發(fā)生后請求設(shè)備的售后服務(wù)人員進(jìn)行上門檢測和維修，這些都給數(shù)控機(jī)床的安全運(yùn)行帶了隱患。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本發(fā)明提供的一種數(shù)控機(jī)床切削液泵送系統(tǒng)的故障檢測預(yù)警方法，該方法能夠?qū)?shù)控機(jī)床的切削液泵送系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測，對可能發(fā)生的故障狀態(tài)進(jìn)行及時(shí)地監(jiān)測和預(yù)警。

本發(fā)明采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：一種數(shù)控機(jī)床切削液泵送系統(tǒng)的故障檢測預(yù)警方法，該方法包括如下步驟:

S1、采集用于評(píng)價(jià)切削液泵送系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的多項(xiàng)樣本參數(shù)，得到所需的樣本集；

S2、持續(xù)獲取多組步驟S1中的參數(shù)作為樣本集，并獲取樣本集中各參數(shù)的初始值和取值范圍；對采集的樣本集進(jìn)行歸一化處理，處理公式為：

其中，是經(jīng)歸一化處理的樣本，x_i是樣本數(shù)據(jù)，x_min和x_max分別為樣本數(shù)據(jù)中的最小值和最大值；

S3、建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)樣本參數(shù)確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為7，根據(jù)故障類型確定輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為15；

S4、設(shè)定初始訓(xùn)練迭代次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差、學(xué)習(xí)率和最大失敗次數(shù)，采用樣本集訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

S5、利用批量梯度下降算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，根據(jù)輸出層各神經(jīng)元誤差和隱含層各神經(jīng)元的輸出，調(diào)整隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值和輸出層神經(jīng)元的閾值；