CN111324073A - 一种机床检测分析方法及其分析平台 - Google Patents

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    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0423—Input/output
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Abstract

本发明属于工业设备的监测分析技术领域，提供了一种机床检测分析方法及其分析平台。本发明通过将数据采集器设置在电能表中，并接入待检测机床的供电电路，对其实时用电数据进行采集，并发送给远端的大数据处理中心。大数据处理中心则通过构建的数据模型分析该输入的实时用电数据，判断该待检测机床的设备状态和用电趋势等信息。提供给客户端查阅。避免直接对机床本体进行改造二产生的技术难题，同时借助窄带蜂窝物联网与大数据平台的配合可以方便的将本发明配置到多台老式机床中，实现工业物联网的联网。

Description

一种机床检测分析方法及其分析平台
技术领域
本发明属于工业设备检测分析技术领域，尤其涉及一种机床检测分析方法及其分析平台。
背景技术
现有机床加工设备，很多都不具有联网功能，想要远程了解加工数据、设备状态、用电情况，以及统计一段时间内的用电变化趋势，需要对机床的工作模式内部机械结构进行升级，同时还需要对外部网络接入以及后台服务架设进行整体设计改造。现有技术主要是通过WiFi或网口直连的方式进行数据采集，对现场的环境要求较高，施工难度大，成本高。现有技术存在不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机床检测分析方法及其分析平台，旨在从待检测机床的用电数据来反应该机床的工作状态及用电趋势的信息，并通过窄带蜂窝物联网与大数据平台的配合来解决现有老式机床升级难度大、成本高的问题。
一方面，本发明提供了一种机床检测分析方法，所述方法包括下述顺序步骤：
S1.大数据处理中心根据待检测机床的型号构建数据模型；
S2.数据采集器采集待检测机床的实时用电数据，并上传至所述大数据处理中心；
S3.大数据处理中心根据所述数据模型来分析所述实时用电数据，判断所述待检测机床的设备状态和用电趋势；
S4.大数据处理中心实时记录所述待检测机床的设备状态和用电趋势，以备客户端查阅。
另一方面，本发明还提供了一种机床检测分析平台，所述平台包括：
大数据处理中心，用于根据待检测机床的型号构建数据模型，并根据所述数据模型来分析输入的实时用电数据，判断待检测机床的设备状态和用电趋势；
数据采集器，作为电表接入所述待检测机床的供电电路中，采集所述待检测机床的实时用电数据，并上传至所述大数据处理中心；
客户端，与所述大数据处理中心电连接，用于查阅所述大数据处理中心记录的所述待检测机床的设备状态和用电趋势。
本发明通过将数据采集器设置在电能表中，并接入待检测机床的供电电路，对其实时用电数据进行采集，并发送给远端的大数据处理中心。大数据处理中心则通过构建的数据模型分析该输入的实时用电数据，判断该待检测机床的设备状态和用电趋势等信息。提供给客户端查阅。避免直接对机床本体进行改造二产生的技术难题，同时借助窄带蜂窝物联网与大数据平台的配合可以方便的将本发明配置到多台老式机床中，实现工业物联网的联网。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的机床检测分析方法的主要流程图；
图2是本发明实施例一提中步骤S3具体步骤流程图；
图3是本发明实施例二提供的机床检测分析平台的主要结构示意图；
图4是本发明实施例二中机床检测分析平台的具体结构示意图；
图5是本发明实施例二中机床检测分析平台的数据采集器的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：
实施例一：
附图1-2示出了本发明实施例一提供的机床检测分析方法的实现流程，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
如附图1所示，该检测分析方法包括下述顺序步骤：
S1.大数据处理中心根据待检测机床的型号构建数据模型；
S2.数据采集器采集待检测机床的实时用电数据，并上传至大数据处理中心；
S3.大数据处理中心根据数据模型来分析实时用电数据，判断待检测机床的设备状态和用电趋势；
S4.大数据处理中心实时记录待检测机床的设备状态和用电趋势，以备客户端查阅。
具体的，由于机床的工作状态与其用电量有直接且较为紧密的联系，针对不同型号的待检测机床，通过实时用电数据来分析该机床的设备状态和用电趋势，可以避免直接改造机床的硬件导致施工难度大，成本高的问题，有利于扩大检测分析方法的泛用性。
优选的，步骤S1构建数据模型包括以下顺序步骤：
S11.根据待测机床的型号选择该型号机床一般状态下用电数据、设备使用情况和工业加工数据相关联；
S12.利用PCA算法和K-平均算法对关联后的数据进行分析，构建该型号机床的数据模型，数据模型包括判断阈值、与用电数据对应的产量数据，以及与用电数据对应的产品质量数据。
具体的，采用PCA算法和K-平均算法分析出各种运行情况下的用电趋势及设备状态的变化情况，由此可以预测设备的保养时间并进行提前预警。
优选的，实时用电数据包括待检测机床的实时电流值和实时电压值。因为机床的工作状态与其工作时的电流电压有着密切的关联，以此作为分析数据可以较为直观的体现出待检测机床的工作特征。
优选的，如附图2所示，步骤S3判断待检测机床的设备状态包括以下顺序步骤：
S31.实时用电数据出现波动异常时，判断待测机床为故障状态；
S32.实时用电数据低于判断阈值的范围时，判断待测机床为关机状态；
S32’.实时用电数据达到判断阈值的范围时，判断待测机床为空闲状态；
S32”.实时用电数据高于判断阈值的范围，且持续一段时间时，判断待测机床为运行状态。
优选的，步骤S32’后还包括以下步骤：
S33.若实时用电数据与产量数据对比分析异常，则判断待测机床为空转状态。
优选的，步骤S31前还包括以下步骤：S30.判断是否采集到实时用电数据；若采集到，进入步骤S31；若未采集到，重新采集。
在本发明的检测分析方法中，每一种型号的机床其功能差别不大，因此都有较为一致的判断阈值。通过将实施用电数据和该判断阈值进行比较，可以较为准确的分析出当前此类机床的工作状态，避免通过在机床中设置不同的传感器来判断其工况的高成本和高难度。
实施例二：
附图3-5示出了本发明实施例二提供的机床检测分析平台的功能结构框架，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
如附图1所示，该检测分析平台包括：
大数据处理中心，用于根据待检测机床的型号构建数据模型，并根据数据模型来分析输入的实时用电数据，判断待检测机床的设备状态和用电趋势。
具体的，大数据处理中心采用Cloud+Spring boot的模式，利用Spring Cloud优秀的分布式架构，将整个检测、分析业务进行划分。保证各自服务的独立性的同时加强异常情况的应对策略，支持集群化部署。
数据采集器，作为电表接入待检测机床的供电电路中，采集待检测机床的实时用电数据，并上传至大数据处理中心。
客户端，与大数据处理中心电连接，用于查阅大数据处理中心记录的待检测机床的设备状态和用电趋势。
如附图4所示，客户端包括：pc端、大屏(触摸控制)和移动端(如手机、平板等小型无线终端)。
大数据处理中心与分布式互联网平台、机床模型分析(平台)构成远端服务器，连接在数据采集器与客户端之间。为二者提供数据交互，三者构成了IOT物联网平台。多个数据采集器以电表的形式部署在对应的机床设备供电电路中，将其信息提供给大数据处理中心进行分析。
优选的，如图5所示，数据采集器包括：
无线通信单元，采用窄带蜂窝物联网(NB-IOT)实现与大数据处理中心的无线通信。
具体的，数据采集器的无线通信单元选用NB或LoRa等物联网传输协议进行数据传输，可以避免有线施工的高成本及改造难度；同时，可以方便的与互联网技术结合以支持大数据、高并发的数据处理能力。
优选的，客户端包括：pc端、平面操控设备和可视化展示的移动端。
优选的，如附图5所示，数据采集器还包括：电能计量单元，该电能计量单元包括：高压配电装置、电压互感器、电流互感器、采样电路、符合检测器、电压比较器、变比电流互感器、失压装置、计量芯片等功能单元，用于为通过数据采集器的电能计量。
数据采集器还包括由处理器、存储器、继电器构成的数据处理单元，用于处理电能计量单元输出的实时电能数据。
本发明实施例的机床检测分析平台，采用数据采集器通过NB-IOT(窄带蜂窝物联网)与大数据平台实现无线通信。能较好地适用于对旧机床的升级且便于网络部署。方便的将分析后的数据及时反馈给工厂，帮助工厂更好的分析设备的运行情况及损坏原因。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机床检测分析方法，其特征在于，所述方法包括下述顺序步骤：
S1.大数据处理中心根据待检测机床的型号构建数据模型；
S2.数据采集器采集待检测机床的实时用电数据，并上传至所述大数据处理中心；
S3.大数据处理中心根据所述数据模型来分析所述实时用电数据，判断所述待检测机床的设备状态和用电趋势；
S4.大数据处理中心实时记录所述待检测机床的设备状态和用电趋势，以备客户端查阅。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1构建数据模型包括以下顺序步骤：
S11.根据待测机床的型号选择该型号机床一般状态下用电数据、设备使用情况和工业加工数据相关联；
S12.利用PCA算法和K-平均算法对关联后的数据进行分析，构建该型号机床的数据模型，所述数据模型包括所述判断阈值、与用电数据对应的产量数据，以及与用电数据对应的产品质量数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时用电数据包括所述待检测机床的实时电流值和实时电压值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3判断所述待检测机床的设备状态包括以下顺序步骤：
S31.所述实时用电数据出现波动异常时，判断所述待测机床为故障状态；
S32.所述实时用电数据低于所述判断阈值的范围时，判断所述待测机床为关机状态；
S32’.所述实时用电数据达到所述判断阈值的范围时，判断所述待测机床为空闲状态；
S32”.所述实时用电数据高于所述判断阈值的范围，且持续一段时间时，判断所述待测机床为运行状态。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S32’后还包括以下步骤：
S33.若所述实时用电数据与所述产量数据对比分析异常，则判断所述待测机床为空转状态。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S31前还包括以下步骤：S30.判断是否采集到所述实时用电数据；若采集到，进入步骤S31；若未采集到，重新采集。
7.一种机床检测分析平台，其特征在于，所述平台包括：
大数据处理中心，用于根据待检测机床的型号构建数据模型，并根据所述数据模型来分析输入的实时用电数据，判断待检测机床的设备状态和用电趋势；
数据采集器，作为电表接入所述待检测机床的供电电路中，采集所述待检测机床的实时用电数据，并上传至所述大数据处理中心；
客户端，与所述大数据处理中心电连接，用于查阅所述大数据处理中心记录的所述待检测机床的设备状态和用电趋势。
8.如权利要求7所述的平台，其特征在于，所述数据采集器包括：
无线通信单元，采用窄带蜂窝物联网实现与所述大数据处理中心的无线通信。
9.如权利要求8所述的平台，其特征在于，所述客户端包括：pc端、平面操控设备和可视化展示的移动端。
10.如权利要求8所述的平台，其特征在于，所述数据采集器还包括：
电能计量单元，用于为通过所述数据采集器的电能计量。
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