CN109696883B - 一种基于云存储的数控机床状态监控和预警*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，用于监控数控机床的状态，该***包括：传感器，安装在数控机床上，用于采集数据；5G信号发射装置，安装在数控机床上，用于上传数据；云端数据库，用于接收上传的数据；服务器，与云端数据库通信连接，具有数据处理模块，用于接收数据并对数据进行处理，其中，服务器还具有Eclipse软件和中间控制台，Eclipse软件包括用于使云端数据库和服务器之间完成通信连接的Hibernate架构和用于将数据传输至中间控制台的servlet+restful架构，中间控制台通过ajax应用将数据传输至数据处理模块，服务器在电脑或移动终端上通过输入网址账号密码进行登录，再通过向服务器发送HTTP指令在电脑或移动终端获取处理后的数据。

Description

一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***
技术领域
本发明涉及一种数控机床状态监控和预警***，具体涉及一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***。
背景技术
现有技术中，新型数控机床一般具有关键参数的数据采集功能，但是从数控机床本体到数据库传输一般通过有线连接，不利于工厂实际的布置，此外，已有的采用无线传输的方案大都存在速度慢、不稳定、有延迟等问题。另外，现有的数据存储技术大都采用专门设置一个硬件作为数据库，随着存储数据的不断加大，将使得维护数据库成本增大。
此外，大多数研究方向主要针对数控机床的故障诊断方面，一般故障诊断都在发生故障后再进行诊断，有一定的延时性，故障诊断模块的算法也需要在用户客户端的服务器里运行，运行时需要专业的软件进行支撑，对客户端的计算机的要求较高，无法通过接入其它终端设备来对数控机床的工作状态进行实时监控，无法实现多终端的监控。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***。
本发明提供了一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，用于监控数控机床的状态，具有这样的特征，包括：传感器，安装在数控机床上，用于采集数据；5G信号发射装置，与传感器通信连接，安装在数控机床上，用于上传数据；云端数据库，与5G信号发射装置通信连接，用于接收5G信号发射装置上传的数据；服务器，与云端数据库通信连接，具有数据处理模块，用于接收数据并对数据进行处理，其中，服务器还具有Eclipse软件和中间控制台，Eclipse软件包括用于使云端数据库和服务器之间完成通信连接的Hibernate架构和用于将数据传输至中间控制台的servlet+restful架构，中间控制台通过ajax应用将数据传输至数据处理模块，服务器在电脑或移动终端上通过输入网址账号密码进行登录，再通过向服务器发送HTTP指令在电脑或移动终端获取处理后的数据。
在本发明提供的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***中，还可以具有这样的特征：其中，5G信号发射装置根据API数据上传指令将数据上传至云端数据库，云端数据库在接收数据后对数据进行存储。
在本发明提供的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***中，还可以具有这样的特征：其中，服务器通过API数据提取指令来控制云端数据库将数据传输至服务器。
在本发明提供的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***中，还可以具有这样的特征：其中，数据中包括数控机床工作时的各个参数。
在本发明提供的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***中，还可以具有这样的特征：其中，数据处理模块中具有故障诊断单元、故障预警单元以及数据传输与滤波单元，故障诊断单元中还具有故障数据库和故障匹配模块，该故障数据库中存储有数控机床发生故障前的数据中发生波动的数据所组成的故障预警波形数据和数控机床发生故障瞬间数据中发生波动的数据所组成的故障波形数据，故障匹配模块用于通过大数据算法持续对输入的数据进行计算来预测时间t之后的数据并形成波形数据，同时将波形数据与故障数据库中的故障预警波形数据和故障波形数据进行比对，故障预警单元中还具有故障预警模块和故障急停模块，故障预警模块用于在波形数据的波形与故障预警波形数据的波形相匹配时，向电脑或移动终端发出预警信号，并报告波形相匹配的异常数据，故障急停模块用于在波形数据的波形与故障波形数据的波形相匹配时，向数控机床发出急停指令来关闭数控机床，并报告波形相匹配的异常数据，数据传输与滤波单元用于数据的传输与滤波。
在本发明提供的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***中，还可以具有这样的特征：其中，故障匹配模块根据云端数据库中存储的数据，采用大数据理论建立参数随时间变化的函数模型，依据函数模型，将时间参数t代入函数模型来预测时间t后的数控机床的数据并形成波形数据。
发明的作用与效果
根据本发明所涉及的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，因为配置了5G信号发射器来进行数据的传输，所以，保证了数据传输速度快、传输稳定无延迟；因为将数据传入云端数据库中进行存储，所以，降低了成本并且保障了数据安全；因为在服务器中完成对故障的诊断以及预警，用户通过多个客户端登录服务器后，即可查询机床工作信息，所以，能够实现多终端的实时监控，便于用户对数控机床的工作状态进行监控和分析；因为采用了基于大数据的预测分析方法，可以根据监控到的数据，分析预测一段时间以后的数据变化情况并形成波形数据，同时通过将波形数据与故障诊断库中的存储数据进行对比，能够在故障发生前进行预警以及在故障即将发生时控制数控机床急停，所以，实现了对机床运行状态的预测，有效的提高生产效率，降低生产成本。因此，本发明的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***数据传输快，处理速度快，能够有效的完成对数控机床工作状态的实时监控，并通过提前预警与控制数控机床急停来避免故障的产生，有效的提高了生产效率，降低了生产成本。
附图说明
图1是本发明的实施例中的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***的***结构框图；
图2是本发明的实施例中的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***的***架构图；
图3是本发明的实施例中故障诊断单元与故障预警单元的故障预警流程图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明作具体阐述。
实施例：
图1是本发明的实施例中的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***的***结构框图，图2是本发明的实施例中的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***的***架构图。
如图1和图2所示，本发明提供了一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***100，用于监控数控机床的状态，包括：传感器10，5G信号发射装置20，云端数据库30以及服务器40。
传感器10，安装在数控机床上，用于采集数据。
5G信号发射装置20，与传感器10通信连接，安装在数控机床上，用于上传数据。
云端数据库30，与5G信号发射装置20通信连接，用于接收5G信号发射装置20上传的数据，云端数据库30在接收数据后对数据进行存储。
数据中包括数控机床工作时的各个参数。
5G信号发射装置20根据API数据上传指令将数据上传至云端数据库30。
服务器40，与云端数据库30通信连接，具有数据处理模块，用于接收数据并对数据进行处理。
数据处理模块中具有故障诊断单元、故障预警单元以及数据传输与滤波单元，故障诊断单元中还具有故障数据库和故障匹配模块，该故障数据库中存储有数控机床发生故障前的数据中发生波动的数据所组成的故障预警波形数据和数控机床发生故障瞬间数据中发生波动的数据所组成的故障波形数据，故障匹配模块用于通过大数据算法持续对输入的数据进行计算来预测时间t之后的数据并形成波形数据，同时将波形数据与故障数据库中的故障预警波形数据和故障波形数据进行比对，故障预警单元中还具有故障预警模块和故障急停模块，故障预警模块用于在波形数据的波形与故障预警波形数据的波形相匹配时，向电脑或移动终端发出预警信号，并报告波形相匹配的异常数据，故障急停模块用于在波形数据的波形与故障波形数据的波形相匹配时，向数控机床发出急停指令来关闭数控机床，并报告波形相匹配的异常数据，数据传输与滤波单元用于数据的传输与滤波。
图3是本发明的实施例中故障诊断单元与故障预警单元的故障预警流程图。
如图3所示，故障匹配模块根据云端数据库中存储的数据，采用大数据理论建立参数随时间变化的函数模型，依据函数模型，将时间参数t代入函数模型来预测时间t后的数控机床的数据并形成波形数据，并将波形数据与故障数据库中的故障预警波形数据和故障波形数据进行比对，从而在数控机床故障发生前进行预警以及在故障即将发生时控制数控机床急停，同时对异常数据进行报告。
服务器40通过API数据提取指令来控制云端数据库30将数据传输至服务器40。
服务器40还具有Eclipse软件和中间控制台，Eclipse软件包括用于使云端数据库30和服务器40之间完成通信连接的Hibernate架构和用于将数据传输至中间控制台的servlet+restful架构。
中间控制台通过ajax应用将数据传输至数据处理模块。
服务器40在电脑或移动终端上通过输入网址账号密码进行登录，再通过向服务器40发送HTTP指令在电脑或移动终端获取处理后的数据。
本实施例中的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***的工作流程：
首先，通过API数据上传指令将传感器采集到的包含数控机床各个参数的数据通过5G信号发射装置上传至云端数据库中进行存储，再通过API数据提取指令将数据从云端数据库中提取至服务器中，服务器与云端数据库之间通过服务器中设置的Eclipse软件中的Hibernate架构进行通信连接，再通过数据传输指令利用Eclipse软件中的servlet+restful架构将数据传输至服务器中的中间控制台，中间控制台通过ajax应用将数据传输至服务器中的数据处理模块，数据处理模块接收到数据后，先通过数据传输与滤波单元对数据进行滤波，然后通过故障诊断单元对一定时间后的数据进行预测并形成连续的波形数据，将波形数据与故障诊断库中记录的故障预警波形数据和故障波形数据进行比对，当波形数据的波形与故障预警波形数据的波形匹配时，向电脑或移动终端发出预警信号，并报告波形相匹配的异常数据，当波形数据的波形与故障预警波形数据的波形匹配时，向数控机床发出急停指令来关闭数控机床，并报告波形相匹配的异常数据，同时根据预测的即将发生的故障类型给出保养指导，电脑或移动终端上通过输入网址账号密码登录服务器，再通过向服务器发送HTTP指令在电脑或移动终端获取处理后的数据，从而实时监控机床的工作状态。
实施例的作用与效果
根据本实施例所涉及的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，因为配置了5G信号发射器来进行数据的传输，所以，保证了数据传输速度快、传输稳定无延迟；因为将数据传入云端数据库中进行存储，所以，降低了成本并且保障了数据安全；因为在服务器中完成对故障的诊断以及预警，用户通过多个客户端登录服务器后，即可查询机床工作信息，所以，能够实现多终端的实时监控，便于用户对数控机床的工作状态进行监控和分析；因为采用了基于大数据的预测分析方法，可以根据监控到的数据，分析预测一段时间以后的数据变化情况并形成波形数据，同时通过将波形数据与故障诊断库中的存储数据进行对比，能够在故障发生前进行预警以及在故障即将发生时控制数控机床急停，所以，实现了对机床运行状态的预测，有效的提高生产效率，降低生产成本。因此，本实施例的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***数据传输快，处理速度快，能够有效的完成对数控机床工作状态的实时监控，并通过提前预警与控制数控机床急停来避免故障的产生，有效的提高了生产效率，降低了生产成本。
上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，用于监控数控机床的状态，其特征在于，包括：
传感器，安装在所述数控机床上，用于采集数据；
5G信号发射装置，与所述传感器通信连接，安装在所述数控机床上，用于上传所述数据；
云端数据库，与所述5G信号发射装置通信连接，用于接收所述5G信号发射装置上传的所述数据；
服务器，与所述云端数据库通信连接，具有数据处理模块，用于接收所述数据并对所述数据进行处理，
其中，所述服务器还具有Eclipse软件和中间控制台，所述Eclipse软件包括用于使所述云端数据库和所述服务器之间完成通信连接的Hibernate架构和用于将所述数据传输至所述中间控制台的servlet+restful架构，
所述中间控制台通过ajax应用将所述数据传输至所述数据处理模块，
所述服务器在电脑或移动终端上通过输入网址账号密码进行登录，再通过向所述服务器发送HTTP指令在所述电脑或移动终端获取处理后的所述数据，
所述数据处理模块中具有故障诊断单元、故障预警单元以及数据传输与滤波单元，
所述故障诊断单元中还具有故障数据库和故障匹配模块，该故障数据库中存储有所述数控机床发生故障前的所述数据中发生波动的数据所组成的故障预警波形数据和所述数控机床发生故障瞬间所述数据中发生波动的数据所组成的故障波形数据，所述故障匹配模块用于通过大数据算法持续对输入的所述数据进行计算来预测时间t之后的所述数据并形成波形数据，同时将所述波形数据与所述故障数据库中的所述故障预警波形数据和所述故障波形数据进行比对，
所述故障预警单元中还具有故障预警模块和故障急停模块，所述故障预警模块用于在所述波形数据的波形与所述故障预警波形数据的波形相匹配时，向所述电脑或移动终端发出预警信号，并报告所述波形相匹配的异常数据，所述故障急停模块用于在所述波形数据的波形与所述故障波形数据的波形相匹配时，向所述数控机床发出急停指令来关闭所述数控机床，并报告所述波形相匹配的异常数据，
所述数据传输与滤波单元用于所述数据的传输与滤波，
所述故障匹配模块根据所述云端数据库中存储的所述数据，采用大数据理论建立参数随时间变化的函数模型，依据所述函数模型，将时间参数t代入所述函数模型来预测时间t后的所述数控机床的所述数据并形成所述波形数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，其特征在于：
其中，所述5G信号发射装置根据API数据上传指令将所述数据上传至所述云端数据库，所述云端数据库在接收所述数据后对所述数据进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，其特征在于：
其中，所述服务器通过API数据提取指令来控制所述云端数据库将所述数据传输至所述服务器。
4.根据权利要求1所述的一种基于云存储的数控机床状态监控和预警***，其特征在于：
其中，所述数据中包括所述数控机床工作时的各个参数。
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