【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及流量異常識，具體為針對數控機床協議的一種流量異常識別方法。
技術介紹
1、隨著數控技術的發展，數控機床在現代制造業中得到了廣泛應用。數控機床憑借其高精度、高效率以及自動化程度，廣泛應用于航空、汽車、模具、精密儀器等多個領域，成為生產中的重要設備。然而，隨著機床工作時間的增加和工況的復雜變化，機床在長期運行中會面臨各種潛在問題。特別是機床流體系統（如液壓系統、冷卻液系統等）的流量異常，若未能及時發現并處理，可能導致設備故障、加工精度下降，甚至引發更嚴重的機械損傷，影響生產效率和質量。
2、目前，數控機床的流量監控主要依靠簡單的傳感器數據采集與報警系統。然而，由于數控機床在不同工況下的運行特性差異較大，傳統的流量異常檢測方法通常基于固定閾值進行監測。這些方法雖然能夠在某些情況下發揮作用，但由于無法全面考慮機床工作環境和各類復雜工況的變化，其檢測精度有限，且容易出現誤報和漏報的情況。此外，現有技術往往只側重于流量的簡單監控，并未進行深度分析和故障定位，缺乏對流量數據的深層次分析與智能化處理。因此，單一的流量閾值判斷無法應對數控機床在不同工作狀態下的復雜變化。
3、現有技術在流量異常檢測方面存在較為顯著的問題：由于大多數檢測系統采用基于固定閾值的監測方法，當機床的工作環境發生變化或運行工況不同于預設時，可能會產生誤報或漏報，未能及時發現潛在的故障來源。此外，現有技術往往缺乏對多源數據的聯合分析，也未能有效利用機器學習等先進算法對流量數據進行智能化分析和處理，從而導致流量異常檢測的準確性和及時性大打折
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，解決了傳統數控機床流量異常檢測方法存在的誤報、漏報的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，包括以下步驟：
3、步驟一、多源數據采集：通過設置數據采集模塊，從數控機床及其控制系統中采集多種類型的數據，包括網絡協議流量數據、機床傳感器數據、操作日志數據、設備環境數據，且各數據源的數據格式保持統一；
4、步驟二、數據預處理與標準化：對采集的原始數據進行標準化處理，解決數據維度不一致、噪聲干擾及缺失值問題，通過同步算法保證數據在時間軸上的對齊；
5、步驟三、數據特征提取與表示：基于所采集的數據進行特征工程處理，提取網絡流量數據中的時序特征、頻域特征及統計學特征，提取傳感器數據中的工作狀態特征，所有特征進行聚合，形成高維特征向量；
6、步驟四、流量異常檢測：通過深度神經網絡模型對特征向量進行輸入，采用多層卷積神經網絡提取數據的空間特征，結合長短期記憶網絡捕捉時間依賴特性，利用自適應閾值算法進行異常識別。
7、優選的，所述深度神經網絡模型中的卷積神經網絡用于提取輸入特征數據的局部空間特征，長短期記憶網絡用于提取數據的時序特征，以對多維度、多時序數據進行精準建模。
8、優選的，所述數據特征提取步驟進一步包括對網絡流量數據進行小波變換，將其轉換為時頻特征，并對傳感器數據進行傅里葉變換和滑動平均處理，以提取頻域特征和波動性特征。
9、優選的，所述數據預處理步驟還包括對采集數據進行去噪處理，采用小波包變換去除高頻噪聲，并使用卡爾曼濾波算法平滑數據中的異常波動。
10、優選的，所述流量異常檢測步驟進一步包括使用自適應閾值方法，通過歷史數據建立流量波動模型，并通過模型輸出與實時數據比較，動態調整異常檢測閾值。
11、優選的，所述流量異常檢測步驟還包括利用強化學習算法對異常檢測模型進行在線優化，動態調整模型參數，以適應不同機床在不同負載及運行條件下的流量變化特征。
12、優選的，所述流量異常檢測步驟進一步包括基于時序數據的聚類分析，使用k-means聚類算法對流量數據進行分類，并通過分類結果判定是否發生異常。
13、優選的，所述方法還包括實時監控機床狀態，當流量異常被檢測到時，觸發警報機制，并根據不同異常類型輸出詳細故障定位信息。
14、優選的，所述方法能夠針對數控機床協議中網絡流量的波動模式進行建模，識別數據包大小、丟包率、延遲及帶寬等網絡通信指標的異常變化，并與機床的運行狀態進行關聯分析。
15、本專利技術提供了針對數控機床協議的一種流量異常識別方法。具備以下有益效果：
16、1、本專利技術通過多源數據采集和高精度的傳感器系統，實現了對數控機床各個關鍵流體系統流量的實時監控。結合多種特征提取方法，能夠有效識別流量異常。這種多維度的異常識別方式大大提高了流量異常檢測的準確性，確保能夠及時發現潛在問題，避免了傳統方法可能導致的漏檢或誤報。
17、?2、本專利技術不僅能檢測流量的異常變化，還能夠結合多源數據，通過機器學習算法進行故障診斷和定位。基于流量、壓力、溫度等多種信號的聯合分析，系統能夠精確定位問題源，快速識別出設備故障發生的具體位置。這種多層次的分析與定位方法有助于減少故障處理的時間和成本，提高設備維護效率。
18、?3、本專利技術的系統采用了在線監控與模型自適應優化的設計。通過持續收集和分析實時數據，系統能夠根據設備工況的變化自動調整模型參數，確保在不同工作環境下都能保持高效的流量異常檢測功能。這種自適應優化機制不僅提高了系統在復雜工況下的穩定性，還能夠隨時根據新的數據更新模型，提升了系統的長期運行可靠性。
19、?4、本專利技術通過流量異常的提前預警與快速定位，本專利技術能夠在數控機床發生故障前及時識別異常，避免了設備突然停機。生產線上的維修人員可以根據系統提供的故障定位信息，迅速采取有效的修復措施，減少了設備停機時間，保障了生產線的高效運行，從而有效降低了因設備故障導致的生產損失。
20、?5、本專利技術通過結合大數據分析、機器學習和智能算法，對數控機床的流量數據進行深度分析，能夠動態調整設備的操作策略，優化生產工藝。系統不僅能夠識別和處理異常，還能夠為生產管理人員提供決策支持，如對流量參數進行優化設置，從而進一步提高設備的工作效率和生產質量。
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1.針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述深度神經網絡模型中的卷積神經網絡用于提取輸入特征數據的局部空間特征，長短期記憶網絡用于提取數據的時序特征，以對多維度、多時序數據進行精準建模。
3.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述數據特征提取步驟進一步包括對網絡流量數據進行小波變換，將其轉換為時頻特征，并對傳感器數據進行傅里葉變換和滑動平均處理，以提取頻域特征和波動性特征。
4.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述數據預處理步驟還包括對采集數據進行去噪處理，采用小波包變換去除高頻噪聲，并使用卡爾曼濾波算法平滑數據中的異常波動。
5.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述流量異常檢測步驟進一步包括使用自適應閾值方法，通過歷史數據建立流量波動模型，并通過模型輸出與實時數據比較，動態調整異常檢測閾值。
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7.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述流量異常檢測步驟進一步包括基于時序數據的聚類分析，使用K-means聚類算法對流量數據進行分類，并通過分類結果判定是否發生異常。
8.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述方法還包括實時監控機床狀態，當流量異常被檢測到時，觸發警報機制，并根據不同異常類型輸出詳細故障定位信息。
9.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述方法能夠針對數控機床協議中網絡流量的波動模式進行建模，識別數據包大小、丟包率、延遲及帶寬等網絡通信指標的異常變化，并與機床的運行狀態進行關聯分析。
...【技術特征摘要】
1.針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述深度神經網絡模型中的卷積神經網絡用于提取輸入特征數據的局部空間特征，長短期記憶網絡用于提取數據的時序特征，以對多維度、多時序數據進行精準建模。
3.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述數據特征提取步驟進一步包括對網絡流量數據進行小波變換，將其轉換為時頻特征，并對傳感器數據進行傅里葉變換和滑動平均處理，以提取頻域特征和波動性特征。
4.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述數據預處理步驟還包括對采集數據進行去噪處理，采用小波包變換去除高頻噪聲，并使用卡爾曼濾波算法平滑數據中的異常波動。
5.根據權利要求1所述的針對數控機床協議的一種流量異常識別方法，其特征在于，所述流量異常檢測步驟進一步包括使用自適應閾值方法，通過歷史數據建立流量波動模型，并通過模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曹國歡，冀騰，
申請(專利權)人：北京簡網科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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