本发明公开一种磨削功率与能耗智能监控系统及决策方法，属于机床监控技术领域。针对当前实际磨削加工实践中，主要通过看磨削火花与听磨削声音的经验方式来判断磨削状态、设定和调整磨削参数的现状，发明了一种磨削功率与能耗智能监控软件和硬件系统、大数据分析与决策系统以及方法，实现对磨削过程中功率与能耗的实时监控与分析，具有磨床、磨具、工作液性能比较与分析以及磨削加工策略与工艺参数优化功能。通过比较实时磨削功率与判定临界功率阈值下限P1和上限P2的大小关系，判断磨削状态，实现对磨削过载、磨具钝化、磨削烧伤有效分析与预判。本发明可应用到磨料、磨具与磨削相关制造行业，促进实现高效率、低能耗、智能生产。
1.一种磨削功率与能耗智能监控系统，其特征在于：包括硬件系统(1)和软件系统(2)；
所述硬件系统(1)包括主轴功率检测装置和数据采集卡；所述软件系统(2)包括数据采集模块、数据处理与分析模块、数据计算模块、磨削知识库、共享磨削大数据库、专家决策模块、功能模块；所述主轴功率检测装置用于检测磨床主轴瞬时功率，并将主轴功率检测信号传送到数据采集卡；所述数据采集卡用于采集功率传感器测量信号，并将模拟信号转化为数字信号，通过数据接口传递至计算机；所述数据采集模块用于采集数据采集卡传输过来的数字信号；所述数据处理与分析模块用于主轴功率检测信号的滤波处理、特征提取；所述数据计算模块用于所输入磨削参数条件下的磨削功率与磨削能耗计算与分析；所述磨削知识库是磨削加工中知识数据库，用于常规磨削加工的数据分析与专家决策；所述共享磨削大数据库是磨料磨具生产企业、磨削工作液生产企业、磨削加工企业以及磨削研究机构所共享的分析数据,用于大型企业生产制造或特殊磨削加工的大数据分析与决策；所述专家决策模块用于比较监测实时磨削功率与预定功率临界阈值的大小关系，对当前磨削加工状态进行判断和评估；所述预定功率临界阈值是通过利用云计算和大数据分析现代信息技术从磨削知识库和云端磨削大数据库分析与计算取得；所述功能模块包括操作参数优化、磨具修整策略优化、磨削过载预测、磨具钝化预测、磨削烧伤预测、磨具状态监测与分析、磨床/磨具/工作液性能比较；
利用所述磨削功率与能耗智能监控系统进行监控的方法包括以下步骤：
步骤1：将磨削功率与能耗智能监控系统与磨床主轴驱动电机相连接；
步骤2：对磨床设定磨削输入参数，包括：磨具转速、进给速度、磨削深度、磨削余量、磨具修整量、修整速度、修整周期、修整进给速度；
步骤3：将当前磨削输入参数、所要求的磨削结果与磨削知识库以及云端磨削大数据库中的磨削实例和数据相匹配，利用云计算和大数据分析现代信息技术获取当前磨削输入参数下磨削加工的功率阈值下限P1和上限P2，从而确定磨削功率阈值范围[P1,P2]；
步骤5：磨削加工过程中，硬件系统实时采集主轴功率信号，并对信号进行A/D转换，通过数据处理与分析模块和数据计算模块，计算当前磨削状态下的磨削功率与能耗，显示、数据存储、对比与评估不同磨削条件下的磨削功率与能耗，共享实时监测磨削功率和能耗，更新磨削动态数据库；
步骤6：将计算所得当前磨削状态下磨削功率与系统预设的临界阈值P1，P2进行对比分析
(1)当磨削功率大于最小临界阈值P1且小于最大临界阈值P2，则所述磨削功率与能耗智能监控系统认定当前磨削加工处于高效率低能耗的正常状态，保持当前磨削加工；
(2)当磨削功率大于最大临界阈值P2，则所述磨削功率与能耗智能监控系统判断当前磨削状态即将出现磨削过载、砂轮钝化、磨削烧伤的问题，窗口显示的方式做出预警，所述磨削功率与能耗智能监控系统的软件模块进行以下优化调整(i)磨削策略优化，包括空磨、粗磨、半精磨、精磨的调整，(ii)操作参数优化，包括磨具速度、进给速度、磨削深度的调整，(iii)磨具修整优化，包括磨具修整周期、修整速度、进给量、修整量的调整，通过工业控制机进行强制退刀和磨削参数的反馈调控；
(3)当磨削功率小于最小临界阈值P1，则所述磨削功率与能耗智能监控系统判断当前磨削状态存在加工周期过长、循环次数过多、能耗过大的问题，所述磨削功率与能耗智能监控系统的软件模块进行以下优化调整(i)磨削策略优化，包括空磨、粗磨、半精磨、精磨的调整，(ii)操作参数优化，包括磨具速度、进给速度、磨削深度的调整，(iii)磨具修整优化，包括磨具修整周期、修整速度、进给量、修整量的调整，通过工业控制机进行磨削参数的反馈调控；
重复步骤2、3、4、5、6，直到当前磨削功率在系统所设定的阈值范围[P1，P2]内，即实现当前磨削加工处于高效率低能耗的正常磨削状态。
一种磨削功率与能耗智能监控系统及决策方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种机械加工监控系统及方法，尤其是一种磨削功率与能耗智能监控系统及决策方法，属于机床监控技术领域。
背景技术
[0002] 磨削技术能够高效低成本地获得高表面质量和加工精度，已被广泛地应用于航空航天、汽车、船舶、精密器械、核能、光电子以及半导体等工业领域。当前，磨削加工在精密制造领域约占70％，是最重要的支柱加工技术之一。然而，由于磨具表面大量不规则磨粒的不均匀性磨损，使得磨削是一个复杂且极其不稳定的过程，同时，由于受磨具属性、工件材料、磨削参数、机床振动以及砂轮修整等因素的影响，难以精确控制磨削质量和加工效率。此外，磨具与工件表面接触时较大的负前角以及刃口圆弧半径，使得与其它机械加工方法相比，单位体积材料去除过程中磨削加工需要更多的磨削能耗。高磨削能耗意味着高磨削热和大磨削力，从而导致磨具快速磨损、工件易于产生表面烧伤以及表面/亚表面损伤严重等问题。在实际磨削加工实践中，往往依靠操作人员长期的加工经验来设定磨削参数，通过看磨削火花、听磨削声音的方式来判断磨削状态，然后对磨削参数进行调整。这种传统方式缺乏对实际磨削过程的动态了解，无法对磨削过载、砂轮钝化、磨削烧伤进行有效分析与预判，从而导致磨削能耗高、磨削效率低、易于磨削烧伤、磨削表面质量差以及磨削性能不稳定等问题。
[0003] 目前，国内外学者针对磨削过程的多传感器技术以及工艺参数优化在实验室进行了大量的研究。根据传感器功能的不同，可大体分为磨削力、磨削温度、声发射、加速度、主轴功率等监测技术。(1)基于磨削力监测技术是通过三向压电晶体测力仪，检测分析切向磨削力、法向磨削力和轴向磨削力，通过信号特征抽取与测量数据处理，分析磨削能耗、磨具磨损状态、磨削加工质量等。然而，磨削力的整套监测系统通常非常昂贵，测量操作相对繁琐，并且需要改变工件装夹，降低磨削加工系统刚性，因此，在实际生产实践中很少应用。(2)基于磨削温度监测技术是利用热电偶、A/D转化、数据采集与分析系统，建立磨削温度测量系统，研究不同工艺条件下的磨削接触弧区温度，揭示磨削机理、优化磨削工艺参数，以及预测与避免磨削烧伤等。然而，采用热电偶等磨削温度测量方法需要在工件内部埋放热电偶，从而破坏工件，因此，实际生产中极少采用。(3)基于声发射监测技术是通过检测工件材料、砂轮磨粒与结合剂等由局部应力集中源能量迅速释放而产生的瞬时弹性波，经过数据处理反映砂轮与工件的磨削状态，常用于砂轮修整、磨削质量监控与评估。基于加速度监测技术是通过检测机械振动的振幅和频率等，经过信号的采集和处理对磨床进行故障诊断以及加工过程的监测。但基于声发射信号和加速度信号的磨削监控系统通常会受到实际加工环境的噪音和振动的影响，测量结果稳定性差，同样不适合实际磨削生产的应用。(4)基于主轴功率监测技术是通过检测主轴瞬时功率与功耗，建立主轴瞬时功率与磨削质量之间的特征关系，对磨削过程进行实时监控。相比较其它磨削监控技术，该技术成本低，无需更改磨削装夹装置，无需破坏加工工件，不受实际生产中其它因素的影响，是一种既简单又方便的检测方法。
[0004] 当前所开发的磨削功率监测系统，基本上停留在简单的监测和显示随时间响应单一信号与数据，不能有效地建立磨削输入参数、监测功率数据与磨削输出结果三者之间的特征映射关系，没有监测数据库以及数据处理、分析与决策功能。
发明内容
[0005] 本发明的目的是针对当前实际磨削加工实践中，主要通过看磨削火花与听磨削声音的经验方式来判断磨削状态、设定和调整磨削参数的现状，发明一种磨削功率与能耗智能监控软件和硬件系统、大数据分析与决策系统及方法，完成对磨削过程中的功率与能耗的实时监测与分析，实现磨床、磨具、工作液性能比较与分析以及磨削加工策略与工艺参数优化。通过比较实时磨削功率与判定临界功率阈值的大小关系，判断磨削状态，对磨削过载、磨具钝化、磨削烧伤有效分析与预判。
[0006] 本发明所采用的技术方案如下：
[0007] 一种磨削功率与能耗智能监控系统，其特征在于：包括硬件系统和软件系统。所述硬件系统包括主轴功率检测装置和数据采集卡；所述软件系统包括数据采集模块、数据处理与分析模块、数据计算模块、磨削知识库、云端磨削大数据库、专家决策模块、功能模块。所述主轴功率检测装置用于检测磨床主轴瞬时功率，并将主轴功率检测信号传送到数据采集卡；所述数据采集卡用于采集功率传感器测量信号，并将模拟信号转化为数字信号，通过数据接口传递至计算机；所述数据采集模块用于采集数据采集卡传输过来的数字信号；所述数据处理与分析模块用于主轴功率检测信号的滤波处理、特征提取；所述数据计算模块用于所输入磨削参数条件下的磨削功率与磨削能耗计算与分析；所述磨削知识库是磨削加工中知识数据，用于常规磨削加工的数据分析与专家决策；所述云端磨削大数据库是磨料磨具生产企业、磨削工作液生产企业、磨削加工企业以及磨削研究机构所共享的分析数据,用于大型企业生产制造或特殊磨削加工的大数据分析与决策；所述专家决策模块用于比较监测实时磨削功率与预定功率临界阈值的大小关系，对当前磨削加工状态进行判断和评估；所述预定功率临界阈值是通过利用云计算和大数据分析现代信息技术从磨削知识库和云端磨削大数据库分析与计算取得；所述功能模块包括操作参数优化、磨具修整策略优化、磨削过载预测、磨具钝化预测、磨削烧伤预测、磨具状态监测与分析、磨床/磨具/工作液性能比较。
[0008] 一种磨削功率与能耗智能监控与决策方法，其特征在于：包括如下步骤：
[0009] 步骤1：将所发明的磨削功率与能耗智能监控系统与磨床主轴驱动电机相连接；
[0010] 步骤2：对磨床设定磨削输入参数，比如：磨具转速、进给速度、磨削深度、磨削余量、磨具修整量、修整速度、修整周期、修整进给速度；
[0011] 步骤3：将当前磨削输入参数、所要求的磨削结果与磨削知识库以及云端磨削大数据库中的磨削实例和数据相匹配，利用云计算和大数据分析现代信息技术获取当前磨削输入参数下磨削加工的功率阈值下限P1和上限P2，从而确定磨削功率阈值范围[P1,P2]；
[0012] 步骤4：开始磨削加工；
[0013] 步骤5：磨削加工过程中，通过所发明的硬件系统实时采集主轴功率信号，并对信号进行A/D转换，通过数据处理与分析模块和数据计算模块，计算当前磨削状态下的磨削功率与能耗，显示、数据存储、对比与评估不同磨削条件下的磨削功率与能耗，共享实时监测磨削功率和能耗，更新磨削动态数据库；
[0014] 步骤6：将计算所得当前磨削状态下磨削功率与系统预设的临界阈值P1,P2进行对比分析
[0015] (1)当磨削功率大于最小临界阈值P1且小于最大临界阈值P2，则所述的磨削功率与能耗智能监控系统认定当前磨削加工处于高效率低能耗的正常状态，保持当前磨削加工；
[0016] (2)当磨削功率大于最大临界阈值P2，则所述的磨削功率与能耗智能监控系统判断当前磨削状态即将出现磨削过载、砂轮钝化、磨削烧伤的问题，窗口显示的方式做出预警，所发明的磨削监控系统的软件模块进行以下优化调整(i)磨削策略优化，包括空磨、粗磨、半精磨、精磨的调整，(ii)操作参数优化，包括磨具速度、进给速度、磨削深度的调整，(iii)磨具修整优化，包括磨具修整周期、修整速度、进给量、修整量的调整，通过工业控制机进行强制退刀和磨削参数的反馈调控；
[0017] (3)当磨削功率小于最小临界阈值P1，则所述的磨削功率与能耗智能监控系统判断当前磨削状态存在加工周期过长、循环次数过多、能耗过大的问题，所发明的磨削监控系统的软件模块进行以下优化调整(i)磨削策略优化，包括空磨、粗磨、半精磨、精磨的调整，(ii)操作参数优化，包括磨具速度、进给速度、磨削深度的调整，(iii)磨具修整优化，包括磨具修整周期、修整速度、进给量、修整量的调整，通过工业控制机进行磨削参数的反馈调控；
[0018] 重复步骤2、3、4、5、6，直到当前磨削功率在系统所设定的阈值范围[P1,P2]内，即当前磨削加工处于高效率低能耗的正常磨削状态。
[0019] 所发明的磨削功率与能耗智能监控软件和硬件系统、分析与决策系统及方法，能够实现对磨削过程中的功率与能耗实时监控，对磨削过载、磨具钝化、磨削烧伤有效分析与预判，同时具有磨床、磨具、工作液性能比较与分析以及磨削加工策略与工艺参数优化功能。能够解决当前磨削加工中易于出现的能耗高、效率低、表面完整性差以及磨削性能不稳定等问题，可应用到磨料磨具与磨削工业液等磨削耗材制造产业的产品全寿命周期预测和性能评价、磨床和磨削相关制造产业加工策略与工艺参数优化调整，从而促进磨料磨具磨削相关制造行业实现高效、低耗、智能生产，取得良好的经济和社会效益。
附图说明
[0020] 图1为一种磨削功率与能耗智能监控系统结构示意图；
[0021] 图2为一种磨削功率与能耗智能监控与决策方法流程图；
具体实施方式
[0022] 具体实施方式1：结合附图1，详细说明所发明的磨削功率与能耗智能监控系统，其特征在于：包括硬件系统-1和软件系统-2。所述硬件系统-1包括主轴功率检测装置和数据采集卡；所述软件系统-2包括数据采集模块、数据处理与分析模块、数据计算模块、磨削知识库、共享磨削大数据库、专家决策模块、功能模块。所述主轴功率检测装置用于检测磨床主轴瞬时功率，并将主轴功率检测信号传送到数据采集卡；所述数据采集卡用于采集功率传感器测量信号，并将模拟信号转化为数字信号，通过数据接口传递至计算机；所述数据采集模块用于采集数据采集卡传输过来的数字信号；所述数据处理与分析模块用于主轴功率检测信号的滤波处理、特征提取；所述数据计算模块用于所输入磨削参数条件下的磨削功率与磨削能耗计算与分析；所述磨削知识库是磨削加工中知识数据库，用于常规磨削加工的数据分析与专家决策；所述共享磨削大数据库是磨料磨具生产企业、磨削工作液生产企业、磨削加工企业以及磨削研究机构所共享的分析数据,用于大型企业生产制造或特殊磨削加工的大数据分析与决策；所述专家决策模块用于比较监测实时磨削功率与预定功率临界阈值的大小关系，对当前磨削加工状态进行判断和评估；所述预定功率临界阈值是通过利用云计算和大数据分析现代信息技术从磨削知识库和云端磨削大数据库分析与计算取得；所述功能模块包括操作参数优化、磨具修整策略优化、磨削过载预测、磨具钝化预测、磨削烧伤预测、磨具状态监测与分析、磨床/磨具/工作液性能比较。
[0023] 具体实施方式2：结合图1和图2，详细说明所发明的一种磨削功率与能耗智能监控方法，包括以下步骤：
[0024] 步骤1：将所发明的磨削功率与能耗智能监控系统与磨床主轴驱动电机相连接；
[0025] 步骤2：对磨床设定磨削输入参数，比如：磨具转速、进给速度、磨削深度、磨削余量、磨具修整量、修整速度、修整周期、修整进给速度；
[0026] 步骤3：将当前磨削输入参数、所要求的磨削结果与磨削知识库以及云端磨削大数据库中的磨削实例和数据相匹配，利用云计算和大数据分析现代信息技术获取当前磨削输入参数下磨削加工的功率阈值下限P1和上限P2，从而确定磨削功率阈值范围[P1,P2]；
[0027] 步骤4：开始磨削加工；
[0028] 步骤5：磨削加工过程中，通过具体实施方式1所述的硬件系统实时采集主轴功率信号，并对信号进行A/D转换，通过数据处理与分析模块和数据计算模块，计算当前磨削状态下的磨削功率与能耗，显示、数据存储、对比与评估不同磨削条件下的磨削功率与能耗，共享实时监测磨削功率和能耗，更新磨削动态数据库；
[0029] 步骤6：将计算所得当前磨削状态下磨削功率与系统预设的临界阈值P1,P2进行对比分析
[0030] (1)当磨削功率大于最小临界阈值P1且小于最大临界阈值P2，则所发明的磨削监控系统认定当前磨削加工处于高效率低能耗的正常状态，保持当前磨削加工；
[0031] (2)当磨削功率大于最大临界阈值P2，则所发明的磨削监控系统判断当前磨削状态即将出现磨削过载、砂轮钝化、磨削烧伤的问题，以窗口显示的方式做出预警，所发明的磨削监控系统的软件模块进行以下优化调整(i)磨削策略优化，包括空磨、粗磨、半精磨、精磨的调整，(ii)操作参数优化，包括磨具速度、进给速度、磨削深度的调整，(iii)磨具修整优化，包括磨具修整周期、修整速度、进给量、修整量的调整，通过工业控制机进行强制退刀和磨削参数的反馈调控；
[0032] (3)当磨削功率小于最小临界阈值P1，则所发明的磨削监控系统判断当前磨削状态存在加工周期过长、循环次数过多、能耗过大的问题，所发明的磨削监控系统的软件模块进行以下优化调整(i)磨削策略优化，包括空磨、粗磨、半精磨、精磨的调整，(ii)操作参数优化，包括磨具速度、进给速度、磨削深度的调整，(iii)磨具修整优化，包括磨具修整周期、修整速度、进给量、修整量的调整，通过工业控制机进行磨削参数的反馈调控；
[0033] 重复步骤2、3、4、5、6，直到当前磨削功率在系统所设定的阈值范围[P1,P2]内，即当前磨削加工处于高效率低能耗的正常磨削状态。
