【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數控機床健康監測，尤其涉及一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法。
技術介紹
1、數控機床的健康監測是指通過監測數控機床加工過程中的各項數據，診斷機床可能出現的故障并提前預警，來減少停機時間、提高機床利用率，對于提高生產效率、降低生產成本具有重要意義。
2、當前數控機床健康監測方法一般只關注主軸、刀具等部件的性能及剩余壽命，忽略了對加工過程中所需的電、氣(壓縮空氣)、液(切削液)等能源數據的監測，無法提升機床的能耗利用率，為此，提出一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中的問題，而提出的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法。
2、一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，包括以下步驟：
3、s1、采集數控機床在加工過程中的能耗數據；
4、s2、對采集的數據進行預處理；
5、s3、對預處理后的數據進行分類與存儲；
6、s4、根據數控機床能耗消耗的歷史數據對未來能耗消耗情況進行預測；
7、s5、根據數控機床未來能耗消耗情況進行故障診斷。
8、優選地，所述步驟s1中，根據數控機床狀態監測的目標指定數據采集的對象，可以是電、氣、液三類數據中的一種或多種，并根據所述數據采集對象，選擇數據采集所用的傳感器。
9、優選地，所述步驟s2中，數據預處理包括以下步驟：
10、a、對原
11、b、對數據進行格式化操作，統一數據表示的格式；
12、c、對數據進行標記，按照數控機床的實際工作狀態將能耗數據標記為正常或各種不同的異常情況，形成有標記的數據對。
13、優選地，所述步驟s3中，數據的分類與存儲包括以下步驟：
14、a、按照數控機床、加工件的材質、加工工藝、數據類型的不同，對采集到的能耗數據進行分類，每一類數據單獨存儲；
15、b、使用storm流處理框架接收、處理能耗數據的數據流；
16、c、使用spark引擎將能耗數據分割為微小的數據單元，實現分批處理與數據的離線存取；
17、d、采用hive分布式存儲系統存儲能耗數據。
18、優選地，所述步驟s4中，對未來能耗消耗情況預測包括以下步驟：
19、a、搭建異步的序列到序列模式的循環神經網絡；
20、b、輸入數控機床能耗消耗情況的歷史數據，采用反向傳播算法訓練上述循環神經網絡，得到能耗狀態預測模型；
21、c、將當前時刻的能耗消耗情況輸入上述能耗狀態預測模型，預測并輸出未來一定時間內的能耗消耗情況。
22、優選地，所述步驟s5中，根據數控機床未來能耗消耗情況進行故障診斷包括以下步驟：
23、a、搭建序列到類別模式的循環神經網絡；
24、b、輸入數控機床能耗消耗情況及其對應狀態的歷史數據，采用反向傳播算法訓練上述循環神經網絡，得到數控機床故障診斷模型，用其判斷數控機床的狀態是否正常；
25、c、將得到的未來一定時間內的能耗消耗情況輸入上述數控機床故障診斷模型，判斷未來一定時間內數控機床是否會出現故障；
26、d、對可能出現故障的情況提前進行預警。
27、與現有的技術相比，本專利技術優點在于：
28、本專利技術能夠根據數控機床能耗消耗情況的歷史數據來預測數控機床在未來一定時間內的能耗消耗情況，并根據預測的能耗消耗情況診斷數控機床的運行狀態，對可能出現的故障提前進行預警，能夠避免加工過程中因故障造成的工件損毀，可以有效提升加工效率，同時能夠避免資源浪費、降低能耗，達到節能減排的目的。
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1.一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟S1中，根據數控機床狀態監測的目標指定數據采集的對象，可以是電、氣、液三類數據中的一種或多種，并根據所述數據采集對象，選擇數據采集所用的傳感器。
3.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟S2中，數據預處理包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟S3中，數據的分類與存儲包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟S4中，對未來能耗消耗情況預測包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟S5中，根據數控機床未來能耗消耗情況進行故障診斷包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟s1中，根據數控機床狀態監測的目標指定數據采集的對象，可以是電、氣、液三類數據中的一種或多種，并根據所述數據采集對象，選擇數據采集所用的傳感器。
3.根據權利要求1所述的一種基于循環神經網絡的數控機床能耗狀態監測方法，其特征在于：所述步驟s2中，數據預處理包括以下步驟...
【專利技術屬性】
技術研發人員：高德鵬，邱建林，陳樞茜，梅香香，
申請(專利權)人：南通理工學院，
類型：發明
國別省市：
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