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公开(公告)号：CN113110355A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110476934.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种数字孪生驱动的工件加工能耗预测及优化方法，属于加工系统能耗预测领域，首先，刀具对刀开始工作时，从刀具起始位置起实时计算功率消耗，同时提取加工工件三维特征，采集功率消耗数据、刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据、加工过程的电流值数据和电压值数据，接着，根据提取的加工工件三维特征构建加工工件实时三维模型，将加工工件实时三维模型与工件原始设计的三维模型进行一致性校验，根据校验结果和相关数据调整加工工艺参数，然后，实时计算调整后的功率消耗，根据调整后的功率消耗，生成对应的加工工艺参数的迭代优化策略。本发明方法能够显著提高工件加工能耗监控和预测的精度。
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公开(公告)号：CN113110355B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110476934.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种数字孪生驱动的工件加工能耗预测及优化方法，属于加工系统能耗预测领域，首先，刀具对刀开始工作时，从刀具起始位置起实时计算功率消耗，同时提取加工工件三维特征，采集功率消耗数据、刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据、加工过程的电流值数据和电压值数据，接着，根据提取的加工工件三维特征构建加工工件实时三维模型，将加工工件实时三维模型与工件原始设计的三维模型进行一致性校验，根据校验结果和相关数据调整加工工艺参数，然后，实时计算调整后的功率消耗，根据调整后的功率消耗，生成对应的加工工艺参数的迭代优化策略。本发明方法能够显著提高工件加工能耗监控和预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113050542A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110312568.7
申请日：2021-03-24
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明公开一种数控机床加工状态判别方法，属于机械制造业能耗、状态监测技术领域，其包括如下步骤：S1：实时采集机床总电源功率、主轴电机功率、主轴转速、数控系统PLC发出的开关量信号以及冷却泵和润滑泵的继电器开闭信号；S2：将步骤S1采集的所有数据和信号进行滤波处理，结合滤波处理后的数据和信号，综合判断机床处于何种状态。本发明利用机床总电源功率、主轴电机功率、主轴转速、数控系统PLC发出的开关量信号以及冷却泵和润滑泵的继电器开闭信号来判断机床的运行状态，具有较高的判别精度和可靠性。本发明方法能够对机床加工状态进行判别，能为数控机床的节能优化、配置生产任务提供可用的方法。
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公开(公告)号：CN113050541A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110312566.8
申请日：2021-03-24
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明公开一种数控机床能耗与加工状态在线监测系统，属于数控机床技术领域。功率采集模块输入端同时连接机床总线路和主轴电机线路，其输出端连接信号转换模块输入端，信号转换模块输出端连接上位机，光电型转速传感器设置在主轴处且输出端连接频率计数模块输入端，频率计数模块输出端连接信号转换模块输入端，开关量采集模块的输入端同时连接数控系统PLC和冷却泵、润滑泵继电器，且其输出端连接信号转换模块的输入端，信号转换模块将以上数据进行信号转换，并传输至上位机，上位机将接受到的数据进行综合判断而获得机床运行状态，并进行显示。本发明能更精确的监测机床的功率。
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公开(公告)号：CN113050542B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110312568.7
申请日：2021-03-24
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明公开一种数控机床加工状态判别方法，属于机械制造业能耗、状态监测技术领域，其包括如下步骤：S1：实时采集机床总电源功率、主轴电机功率、主轴转速、数控系统PLC发出的开关量信号以及冷却泵和润滑泵的继电器开闭信号；S2：将步骤S1采集的所有数据和信号进行滤波处理，结合滤波处理后的数据和信号，综合判断机床处于何种状态。本发明利用机床总电源功率、主轴电机功率、主轴转速、数控系统PLC发出的开关量信号以及冷却泵和润滑泵的继电器开闭信号来判断机床的运行状态，具有较高的判别精度和可靠性。本发明方法能够对机床加工状态进行判别，能为数控机床的节能优化、配置生产任务提供可用的方法。
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公开(公告)号：CN113050541B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110312566.8
申请日：2021-03-24
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明公开一种数控机床能耗与加工状态在线监测系统，属于数控机床技术领域。功率采集模块输入端同时连接机床总线路和主轴电机线路，其输出端连接信号转换模块输入端，信号转换模块输出端连接上位机，光电型转速传感器设置在主轴处且输出端连接频率计数模块输入端，频率计数模块输出端连接信号转换模块输入端，开关量采集模块的输入端同时连接数控系统PLC和冷却泵、润滑泵继电器，且其输出端连接信号转换模块的输入端，信号转换模块将以上数据进行信号转换，并传输至上位机，上位机将接受到的数据进行综合判断而获得机床运行状态，并进行显示。本发明能更精确的监测机床的功率。
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公开(公告)号：CN113326774A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110594892.2
申请日：2021-05-28
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于AlexNet网络的机床能耗状态识别方法及系统，包括：获取数控铣床的能耗数据，能耗数据包括：机床工作的电压、电流以及有效功率信息；对能耗数据进行时域分析、频域分析以及小波分析，得到分析后的时频信号，并将分析后的时频信号绘制成预设格式的小波时频图；将预设格式的小波时频图输入到预训练好的AlexNet网络，以基于所述小波时频图识别机床的能耗状态；AlexNet网络通过设置不同的学习率采用随机梯度下降法训练得到；机床的能耗状态包括：机床待机、主轴空转、空切、切削加工以及其他模式五种能耗状态。本发明是一种基于AlexNet网络的数据驱动机床能耗状态识别方法，提高机床能耗状态识别效率。
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