本发明属于数控机床技术领域，尤其涉及一种智能数控机床散热监控系统。
背景技术：
目前，数控机床是数字控制机床(computernumericalcontrolmachinetools)的简称，是一种装有程序控制系统的自动化机床。该控制系统能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，用代码化的数字表示，通过信息载体输入数控装置。经运算处理由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来。数控机床较好地解决了复杂、精密、小批量、多品种的零件加工问题，是一种柔性的、高效能的自动化机床，代表了现代机床控制技术的发展方向，是一种典型的机电一体化产品。随着社会的发展，越来越多的工厂引入了数控机床，通过数控机床能更快的加工，提高工作效率，但是数控机床在使用的时候，会出现发热的情况。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有智能控制数控机床散热监控系统短缺，无法有效解决数控机床发热问题，无法满足使用者的需要。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能数控机床散热监控系统。
本发明是这样实现的，一种智能数控机床散热监控系统设置有：
中央处理器、温度传感器、红外感应器、数据采集模块、电磁继电器、散热风机、空调系统。
所述温度传感器、红外感应器并联并且电性连接于所述中央处理器；所述数据采集模块电性连接于所述中央处理器；
所述中央处理器电性连接于所述电磁继电器；所述电磁继电器电性连接于所述散热风机、空调系统。
温度传感器、红外感应器，用于感应数控机床的温度变化情况；
所述温度传感器、红外感应器时间对准过程完成传感器数据之间在时间上的对准，温度传感器为传感器a、红外感应器为传感器b；传感器a、传感器b在本地直角坐标系下的量测数据分别为ya(ti)和yb(ti)，且传感器a的采样频率大于传感器b的采样频率，则由传感器a向传感器b的采样时刻进行配准，具体为：
采用内插外推的时间配准算法将传感器a的采样数据向传感器b的数据进行配准，使得两个传感器在空间配准时刻对同一个目标有同步的量测数据，内插外推时间配准算法如下：
在同一时间片内将各传感器观测数据按测量精度进行增量排序，然后将传感器a的观测数据分别向传感器b的时间点内插、外推，以形成一系列等间隔的目标观测数据，采用常用的三点抛物线插值法的进行内插外推时间配准算法得传感器a在tbk时刻在本地直角坐标系下的量测值
其中，tbk为配准时刻，tk-1,tk,tk+1为传感器a距离配准时刻最近的三个采样时刻，ya(tk-1),ya(tk),ya(tk+1)分别为其对应的对目标的探测数据；
完成时间配准后，根据传感器a的配准数据与传感器b的采样数据，采用基于地心地固(earthcenterearthfixed,ecef)坐标系下的伪量测法实现传感器a和传感器b的系统误差的估计；基于ecef的系统误差估计算法具体为：
假设k时刻目标在本地直角坐标系下真实位置为x'1(k)＝[x'1(k),y'1(k),z'1(k)]t，极坐标系下对应的量测值为
其中
式(1)可以用一阶近似展开并写成矩阵形式为：
x'1(k)＝x1(k)+c(k)[ξ(k)+n(k)]\*mergeformat(3)
其中，
设两部传感器a和b,则对于同一个公共目标(设地心地固坐标系下为x'e＝[x'e,y'e,z'e]t)，可得
x'e＝xas+bax'a1(k)＝xbs+bbx'b1(k)\*mergeformat(4)
ba，bb分别为目标在传感器a与传感器b本地坐标下的位置转换到ecef坐标系下的位置时的转换矩阵；
定义伪量测为：
z(k)＝xae(k)-xbe(k)\*mergeformat(5)
其中，xae(k)＝xas+baxa1(k)；xbe(k)＝xbs+bbxb1(k)
将式(2)、式(3)代入式(4)可以得到关于传感器偏差的伪测量方程
z(k)＝h(k)β(k)+w(k)\*mergeformat(6)
其中，
数据采集模块，采集温度变化，并将温度变化的电信号传导入中央处理器；
数据由原始空间变换到高维空间具体包括：
(1)将原始数据分为研究样本和背景样本，背景样本个数为n，背景样本点为x01,x02,…,x0n,…,x0n，其中每个样本点包括q维数据，第i个样本数据为一行向量x0i＝[x0i1,x0i2,…,x0iq,…,x0iq]；
(2)对每一个背景样本数据点x0i，计算它与所有背景样本数据点的欧氏距离平方，得到：di,1,di,2,…,di,n,…,di,n，其中di,n＝||x0i-x0n||22＝(x0i1-x0n1)2+(x0i2-x0n2)2+…+(x0iq-x0nq)2+…+(x0iq-x0nq)2，(1≤i≤n,1≤n≤n)，式中||x0i-x0n||2表示(x0i-x0n)的l2范数，最终得到背景样本的n维空间样本数据：
通过中央处理器，用于数据存储以及处理，如果温度高于设定值，则控制电磁继电器开关的触发，进一步触发散热风机和空调系统的工作。
进一步，所述温度传感器的型号为pt100。
进一步，所述空调系统包括厂房的中央空调。
中央处理器按照下述公式对所述温度信号中的每一帧温度信号进行噪声跟踪，获取每一帧温度信号的噪声谱n(w,n)：
其中，x(w,n)表示所述温度信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式对每一帧温度信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱xb(w,n)：
tb为预设第一阈值；
将其中一路温度信号对应的ka个二值谱与另一路温度信号对应的kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到所述第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，ka、kb均为正整数；
对于每一路温度信号，按照下述公式计算所述温度信号中的每一帧温度信号的功率谱p(w,n)：
p(w，n)＝app(w，n-1)+(1-αp)|x(w，n)|2
其中，x(w,n)表示所述温度信号的短时傅里叶变换；
αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式计算每一帧温度信号的功率谱的谱间相关性dp(w,n)：
dp(w,n)＝|p(w+1,n)-p(w,n)|
按照下述公式对所述谱间相关性dp(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧温度信号的噪声功率谱的谱间相关性ndp(w,n)：
其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1。
本发明通过温度传感器、红外感应器来感应数控机床的温度变化情况，通过数据采集模块采集温度变化，并将温度变化的电信号传导入中央处理器，通过中央处理器的数据存储以及处理，如果温度高于设定值，则控制电磁继电器开关的触发，进一步触发散热风机和空调系统的工作，来降低数控机床的工作温度，操作简便，系统化程度高，非常值得推广使用。
本发明的中央控制器对温度信号的跟踪，鲁棒性强。
附图说明
图1是本发明实施例提供的智能数控机床散热监控系统结构示意图；
图中：1、中央处理器；2、温度传感器；3、红外感应器；4、数据采集模块；5、电磁继电器；6、散热风机；7、空调系统。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的智能数控机床散热监控系统包括：中央处理器1、温度传感器2、红外感应器3、数据采集模块4、电磁继电器5、散热风机6、空调系统7。
所述温度传感器2、红外感应器3并联并且电性连接于所述中央处理器1；所述数据采集模块4电性连接于所述中央处理器1；
所述中央处理器1电性连接于所述电磁继电器5；所述电磁继电器5电性连接于所述散热风机6、空调系统7。
进一步，所述温度传感器2的型号为pt100。
进一步，所述空调系统7包括厂房的中央空调。
所述温度传感器、红外感应器时间对准过程完成传感器数据之间在时间上的对准，温度传感器为传感器a、红外感应器为传感器b；传感器a、传感器b在本地直角坐标系下的量测数据分别为ya(ti)和yb(ti)，且传感器a的采样频率大于传感器b的采样频率，则由传感器a向传感器b的采样时刻进行配准，具体为：
采用内插外推的时间配准算法将传感器a的采样数据向传感器b的数据进行配准，使得两个传感器在空间配准时刻对同一个目标有同步的量测数据，内插外推时间配准算法如下：
在同一时间片内将各传感器观测数据按测量精度进行增量排序，然后将传感器a的观测数据分别向传感器b的时间点内插、外推，以形成一系列等间隔的目标观测数据，采用常用的三点抛物线插值法的进行内插外推时间配准算法得传感器a在tbk时刻在本地直角坐标系下的量测值
其中，tbk为配准时刻，tk-1,tk,tk+1为传感器a距离配准时刻最近的三个采样时刻，ya(tk-1),ya(tk),ya(tk+1)分别为其对应的对目标的探测数据；
完成时间配准后，根据传感器a的配准数据与传感器b的采样数据，采用基于地心地固(earthcenterearthfixed,ecef)坐标系下的伪量测法实现传感器a和传感器b的系统误差的估计；基于ecef的系统误差估计算法具体为：
假设k时刻目标在本地直角坐标系下真实位置为x'1(k)＝[x'1(k),y'1(k),z'1(k)]t，极坐标系下对应的量测值为
其中
式(1)可以用一阶近似展开并写成矩阵形式为：
x'1(k)＝x1(k)+c(k)[ξ(k)+n(k)]\*mergeformat(3)
其中，
设两部传感器a和b,则对于同一个公共目标(设地心地固坐标系下为x'e＝[x'e,y'e,z'e]t)，可得
x'e＝xas+bax'a1(k)＝xbs+bbx'b1(k)\*mergeformat(4)
ba，bb分别为目标在传感器a与传感器b本地坐标下的位置转换到ecef坐标系下的位置时的转换矩阵；
定义伪量测为：
z(k)＝xae(k)-xbe(k)\*mergeformat(5)
其中，xae(k)＝xas+baxa1(k)；xbe(k)＝xbs+bbxb1(k)
将式(2)、式(3)代入式(4)可以得到关于传感器偏差的伪测量方程
z(k)＝h(k)β(k)+w(k)\*mergeformat(6)
其中，
数据由原始空间变换到高维空间具体包括：
(1)将原始数据分为研究样本和背景样本，背景样本个数为n，背景样本点为x01,x02,…,x0n,…,x0n，其中每个样本点包括q维数据，第i个样本数据为一行向量x0i＝[x0i1,x0i2,…,x0iq,…,x0iq]；
(2)对每一个背景样本数据点x0i，计算它与所有背景样本数据点的欧氏距离平方，得到：di,1,di,2,…,di,n,…,di,n，其中di,n＝||x0i-x0n||22＝(x0i1-x0n1)2+(x0i2-x0n2)2+…+(x0iq-x0nq)2+…+(x0iq-x0nq)2，(1≤i≤n,1≤n≤n)，式中||x0i-x0n||2表示(x0i-x0n)的l2范数，最终得到背景样本的n维空间样本数据：
中央处理器按照下述公式对所述温度信号中的每一帧温度信号进行噪声跟踪，获取每一帧温度信号的噪声谱n(w,n)：
其中，x(w,n)表示所述温度信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式对每一帧温度信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱xb(w,n)：
tb为预设第一阈值；
将其中一路温度信号对应的ka个二值谱与另一路温度信号对应的kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到所述第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，ka、kb均为正整数；
对于每一路温度信号，按照下述公式计算所述温度信号中的每一帧温度信号的功率谱p(w,n)：
p(w，n)＝app(w，n-1)+(1-ap)|x(w，n)|2
其中，x(w,n)表示所述温度信号的短时傅里叶变换；
αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式计算每一帧温度信号的功率谱的谱间相关性dp(w,n)：
dp(w,n)＝|p(w+1,n)-p(w,n)|
按照下述公式对所述谱间相关性dp(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧温度信号的噪声功率谱的谱间相关性ndp(w,n)：
其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1。
本发明工作原理：通过温度传感器2、红外感应器3来感应数控机床的温度变化情况，通过数据采集模块4采集温度变化，并将温度变化的电信号传导入中央处理器1，通过中央处理器1的数据存储以及处理，如果温度高于设定值，则控制电磁继电器开关5的触发，进一步触发散热风机6和空调系统7的工作，来降低数控机床的工作温度，操作简便，系统化程度高，非常值得推广使用。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。