一种全程实时数据统计的丝杠健康保障方法
【专利摘要】本发明公开了一种全程实时数据统计的丝杠健康保障方法，该方法通过数据的全程实时采集，丝杠位置区间划分，对采集的数据分区间统计；求取丝杠各区间统计指标值的标准差，用标准差表征丝杠的不均衡工作状况；判断各区间统计指标值的标准差是否大于所设定的阈值，对丝杠的工作状况和各区间相对健康状态做出预测判断。本方法可在数控系统内部实现，不需要附加任何额外的传感器和存储设备，不受外界干扰，使用方便；可以监测丝杠的不均衡工作状况,并可提供自动预警；可用于指导调整工作台的位置，避免机床工作台在某个位置长期工作导致丝杠的工作状况异常，从而延长丝杠的使用寿命。
【专利说明】
一种全程实时数据统计的丝杠健康保障方法
技术领域
[0001 ]本发明属于数控系统、机床技术领域，更具体地，涉及一种全程实时数据统计的丝 杠健康保障方法。
【背景技术】
[0002] 在数控机床的进给传动系统中，由丝杠带动工作台，实现机床工作台的移动，丝杠 作为数控机床进给传动系统中的一个关键部件，其工作状况会直接影响传动精度，若丝杠 的工作状况出现异常，必将对机床的进给传动精度造成影响。
[0003] 实际上，丝杠在运行过程中，由于丝杠各个位置的速度、加速度以及丝杠所受力的 大小不同，造成丝杠的各个位置处的使用情况也不同，因此数控机床在长期加工使用过程 中，工作台在某个位置长期工作，使得这个位置处的丝杠长期使用，丝杠在全行程范围内处 于不均衡的工作状态。若丝杠在全行程范围内长期处于不均衡的工作状态，必将加快丝杠 的性能退化，降低丝杠的使用寿命，且会对机床的进给传动精度造成影响，进而降低产品的 加工质量和生产效率。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种丝杠健康保障方法，采用可视化的过程实现对丝杠全行 程范围内不均衡工作状况的监控，为操作人员对丝杠全行程的健康状态分析、判断并作出 维护提供指导。
[0005] 为实现上述目的，按照本发明，提供了一种全程实时数据统计的丝杠健康保障方 法，其步骤包括：
[0006] (1)获取机床运行的实时采样数据，包括丝杠运行时机床进给轴的位置、速度和负 载电流；
[0007] (2)根据精度要求，对丝杠划分位置区间，设丝杠划分为N个区间；
[0008] (3)将步骤（1)采集的数据，映射到划分的各区间；统计各区间各采样点电流标量 值与速度标量值乘积的累加;累加公式为：
[0009] M
[0010] 其中，Ci为第i个区间的统计指标值，Iu为落入第i个区间的第j个采样点的电流标 量值，Vu为落入第i个区间的第j个采样点的速度标量值，Pi为映射到第i个区间的数据个 数。
[0011] (4)作归一化处理，考虑到随时间的增加，各区间统计指标值会呈现一直增大的趋 势，为便于分析，将步骤(3)中的各区间统计指标值归一化到[0，1]数值区间内，归一化公式 为：
[0013 ]其中，Mci为归一化后的第i个区间的统计指标值，Cmin为所有区间统计指标值中的 最小值，Cmax为所有区间统计指标值中的最大值；
[0014] (5)计算归一化后的各区间统计指标值的标准差〇:
[0016]其中，y为归一化后的各区间统计指标值的算术平均值；
[0017] (6)根据〇值和Cmax确定丝杠的工作状况：
[0018] 〇值越大，说明丝杠在整个行程范围内的不均衡工作程度越大，丝杠的总体工作状 况越差；
[0019] Cmax所在的区间健康状态最差，该区间可能会发生故障。
[0020] 进一步的，步骤(6)中，判别〇值大小，方法是判别其是否大于预设的阈值，是则说 明丝杠的工作状况异常;否则说明丝杠的工作状况正常；
[0021 ]进一步的，阈值，是根据机床的工作状况和试验的丝杠传动精度衰退并影响加工 零件尺寸精度时设定的；
[0022]进一步的，数据实时采集、统计和分析在数控系统内部实现。
[0023] 进一步的，可将丝杠各区间统计指标值用曲线或图形显示出，直观观测丝杠的不 均衡工作状况，并预测丝杠各个区间的相对健康状态。
[0024] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，由于对丝杠划分 位置区间，用分区间统计得到的各区间统计指标值的标准差表征丝杠在整个行程范围内的 不均衡工作状况，并可通过比较丝杠各区间统计指标值的大小，预测丝杠各个区间的相对 健康状态，可以取得如下有益效果：
[0025] ①机床运行数据的全程实时采集与统计可在数控系统内部实现，不需要附加任何 额外的传感器和存储设备，获取的数据是数控系统内部电控数据，标准化、可靠、不受外界 干扰，使用方便；
[0026] ②可以实时监测丝杠的不均衡工作状况，对丝杠的不均衡工作状况在数控装置界 面上可视化显示，并可提供自动预警，实现对数控机床丝杠的健康保障；
[0027] ③可以用于指导调整工作台的位置，避免机床工作台在某个位置长期工作导致丝 杠的工作状况异常，从而延长丝杠的使用寿命。
【附图说明】
[0028]图1是本发明的实施步骤流程图。
[0029] 图2是具体实施例的Z轴丝杠各区间统计指标值的柱状图。
【具体实施方式】
[0030] 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。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0031] 实施例，以机床的进给轴Z轴为例。
[0032] -种全程实时数据统计的丝杠健康保障方法，其步骤依次是：
[0033] (1)获取机床运行的实时采样数据，包括丝杠运行时机床Z轴的位置、速度和负载 电流;本实施例实时获取CK4055数控车床每天运行十个小时，运行十天的数据；
[0034] (2)根据精度要求，对丝杠划分位置区间，CK4055数控车床的Z轴丝杠全行程为 440mm，以22mm为间距划分全行程丝杠，划分的区间数为20，位置区间为[-440，-418]、[_ 418,-396]、.?.、[-44，-22]、[-22,0];
[0035] (3)将步骤（1)采集的数据，映射到划分的各区间；统计各区间各采样点电流标量 值与速度标量值乘积的累加;累加公式为：
[0037]其中，G为第i个区间的统计指标值，1^为落入第i个区间的第j个采样点的电流标 量值，为落入第i个区间的第j个采样点的速度标量值，Pi为映射到第i个区间的数据个 数。
[0038] (4)作归一化处理，考虑到随时间的增加，各区间统计指标值会呈现一直增大的趋 势，为便于分析，将步骤(3)中的各区间统计指标值归一化到[0，1]数值区间内，归一化公式 为：
[0040] 其中，Med为归一化后的第i个区间的统计指标值，Cmin为所有区间统计指标值中的 最小值，Cmax为所有区间统计指标值中的最大值；
[0041] (5)计算归一化后的各区间统计指标值的标准差〇:
[0043]其中，y为归一化后的各区间统计指标值的算术平均值；
[0044] (6)根据0值和Cmax确定丝杠的工作状况：
[0045]第一，总体判定，根据〇值越大，说明丝杠在整个行程范围内的不均衡工作程度越 大，丝杠的总体工作状况越差;实践中可以设定阈值，判别0是否大于预设的阈值，是则说明 丝杠的工作状况异常；否则说明丝杠的工作状况正常；阈值可根据机床的工作状况和试验 的丝杠传动精度衰退并影响加工零件尺寸精度时设定;本实施例根据CK4055数控车床的工 作状况和试验丝杠传动精度衰退对加工零件尺寸精度影响，设定的阈值为〇. 6。
[0046] 第二，区间判定，Cmax所处的区间，其健康状态最差，可能会发生故障。
[0047] 本实施例，计算的各区间统计指标值的柱状图如附图2。并且，计算归一化后的各 区间统计指标值的标准差〇值为0.368K0.6,说明丝杠的工作状况正常。通过附图2,可以直 观看出C max所在的区间为[-198，-176]，可以预测，相比其他位置区间，丝杠的这个区间健康 状态最差，可能会发生故障。
[0048] 本实施例中，数据实时采集、统计和分析在数控系统内部实现。
[0049] 作为一种选择，可将丝杠各区间统计指标值用曲线或图形显示出，直观观测丝杠 的不均衡工作状况，并预测丝杠各个区间的相对健康状态。
[0050] 作为一种选择，所述归一化处理，可以采用其它方法进行。
[0051] 此外，对机床其他进给轴丝杠的实时数据采集、统计和分析也可采用上述方法。 [0052]本领域的技术人员容易理解，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。
【主权项】
1. 一种全程实时数据统计的丝杠健康保障方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 获取机床运行的实时采样数据，包括丝杠运行时机床进给轴的位置、速度和负载电 流； (2) 根据精度要求，对丝杠划分位置区间，设丝杠划分为N个区间； (3) 将步骤（1)采集的数据，映射到划分的各区间；统计各区间各采样点电流标量值与 速度标量值乘积的累加;累加公式为：其中，C1为第i个区间的统计指标值，Ilj为落入第i个区间的第j个采样点的电流标量 值，Vi j为落入第i个区间的第j个采样点的速度标量值，Pi为映射到第i个区间的数据个数。 (4) 归一化处理，将步骤(3)中的各区间统计指标值归一化到[0，1]数值区间内，归一化 公式为：其中，Mci为归一化后的第i个区间的统计指标值，Cmin为所有区间统计指标值中的最小 值，Cmax为所有区间统计指标值中的最大值； (5) 计算归一f -----------------'…μ^其中，μ为归一化后的各区间统计指标值的算术平均值； (6) 根据〇值和Cmax确定丝杠的工作状况： σ值越大，说明丝杠在整个行程范围内的不均衡工作程度越大，丝杠的总体工作状况越 差； Cmax所在的区间健康状态最差，该区间可能会发生故障。2. 根据权利要求1所述的丝杠健康保障方法，其特征在于，步骤(6)中，判别〇值大小，方 法是判别其是否大于预设的阈值，是则说明丝杠的工作状况异常；否则说明丝杠的工作状 况正常;所述阈值，是根据机床的工作状况和试验的丝杠传动精度衰退并影响加工零件尺 寸精度时设定的。3. 根据权利要求1或2所述的健康保障方法，其特征在于，所述数据实时采集、统计和分 析在数控系统内部实现。4. 根据权利要求1或2所述的健康保障方法，其特征在于，各区间统计指标值能在数控 装置界面上以曲线或图形化的方式可视化显示。
【文档编号】G06F19/00GK105893741SQ201610186983
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年3月29日
【发明人】周会成, 陈吉红, 许光达, 白成云, 张岩岩
【申请人】华中科技大学