【技术实现步骤摘要】
全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统
[0001]本专利技术涉及切削加工
，具体为全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统
。
技术介绍
[0002]在现代工业生产领域，特别是在切削零件加工领域，数字化生产管理和智能工厂控制系统已经成为至关重要的技术
。
过去，切削金属零件的制造过程通常依赖于经验和手动操作
。
然而，这种传统方法存在许多挑战，包括刀具磨损
、
切削质量波动和安全性问题
。
因此，数字化生产管理的智能工厂控制系统已经崭露头角，以应对这些挑战
。
[0003]现有数字化生产管理系统在切削金属零件时存在多个缺陷
。
首先，切削工具的磨损和刀轨的形变问题导致产品质量下降和工具寿命减少
。
其次，附着现象常见于金属加工，影响表面质量和精度
。
另外，气象条件，尤其是气温和大气压力，对金属颗粒扩散产生影响现有系统通常难以精确监测和量化这些问题，因此，亟需提出全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统
。
技术实现思路
[0004](
一
)
解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统，以解决
技术介绍
的问题
。
[0006](
二
)
技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：全面数字化生产管...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统，其特征在于：包括监测模块
(1)
，原始数据库
(2)、
数据建模模块
(3)、
评估模块
(4)
和控制模块
(5)
；在加工零件切削加工生产线上，布设若干个监测点，对应每个车床的区域监测点，标记为
R
，由监测模块
(1)
采集每个监测区域
R
的生产实时数据和颗粒物实时数据，并存储至原始数据库
(2)
中；由数据建模模块
(3)
，建立生产数字化模型，所述数据建模模块
(3)
包括第一分析单元
(31)、
第二分析单元
(32)
和第三相关分析单元
(33)
，所述第一分析单元
(31)
用于依据所述生产实时数据进行输入至生产数字化模型中，提取每个监测区域
R
的刀具加工数据，分析计算获得刀具磨损系数
Ms
；并从所述生产实时数据提取刀轨几何形变特征
、
刀具和工件的距离位置特征，计算获得刀轨形变系数
Dg
；且从所述生产实时数据中，提取刀具加工数据和冷却液流量数据，计算获得冷却效率系数
Gy
；并由第二分析单元
(32)
从所述颗粒物实时数据中提取每个监测区域
R
内实时温度值
wd
，大气压力值
YL、
颗粒物金属浓度
nd
以及空气密度值
md
，并进行无量纲处理后，计算获得区域颗粒物系数
Fz
；由第三相关分析单元
(33)
将刀具磨损系数
Ms、
刀轨形变系数
Dg
和工艺系数
Gy
拟合，获得区域安全加工系数
Jgx
，并与相对应的区域颗粒物系数
Fz
进行相关联，获得相关联附着影响系数
F
；所述区域安全加工系数
Jgx
和区域颗粒物系数
Fz
通过以下公式生成：通过以下公式生成：式中，
w1、w2
和
w3
表示为刀具磨损系数
Ms、
刀轨形变系数
Dg
和工艺系数
Gy
的权重值，且，
0.35≤w1≤5.5
，
0.45≤w2≤5.5
，
0.25≤w3≤3.5
，且
w1+w2+w3≥1.0
；
A1表示为修正常数值；
B
表示为实时温度值
wd
和大气压力值
YL
之间的运动因子，通过大气压力和气体分子密度碰撞频率度量，公式的含义：高的气体密度会增加金属粒子与气体分子之间的碰撞频率，从而影响扩散速度；
α
、
β
是权重值；
0≤
α
＜＜1，
0≤
β
＜＜1，且
α
+
β
＝1，
α
、
β
为权重，
C
为常数修正系数，
V
为区域空气体积；由评估模块
(4)
设置第一阈值
Yz1
和第二阈值
Yz2
，将区域安全加工系数
Jgx
与第一阈值
Yz1
进行对比，获得第一评估结果，将相关联附着影响系数
Q
与第二阈值
Yz2
进行对比，获得第二评估结果，并由控制模块
(5)
根据第一评估结果和第二评估结果，生成第一控制指令和第二控制指令对每个监测点
R
进行生成相对应控制
。2.
根据权利要求1所述的全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统，其特征在于：所述监测模块
(1)
包括布局单元
(11)、
第一监测单元
(12)
和第二监测单元
(13)
；所述布局单元
(11)
用于对应每个车床的区域监测点，依次标记为
R1、R2、R3、...、R
n
；用于在所述数据建模模块
(3)
中建立的生产数字化模型中，进行相对应的区域监测点标记；所述第一监测单元
(12)
用于采用第一集成传感器组采集获取生产实时数据；所述生产实时数据包括刀具加工数据以及冷却液流量数据，所述刀具加工数据包括切削速度
Vc、
工件进给速度
SD、
切削深度
AP、
切削时间
Tc
和切削材料硬度值
Cm、
工件和刀轨的位置和运动数据和刀轨几何形变数据；所述第一集成传感器组包括位移传感器
、
速度传感器
、
视觉传感器
、
流量计
、
震动传感
器和加速度传感器；第二监测单元
(13)
用于采用第二集成传感器组采集获取颗粒物实时数据；包括实时温度值
wd
，大气压力值
YL、
颗粒物金属浓度
nd
以及空气密度值
md
和区域空气体积
V
；所述第二集成传感器组包括温度传感器
、
大气压传感器
、
颗粒物浓度传感器
、
空气密度计和体积测量仪
。3.
根据权利要求1所述的全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统，其特征在于：所述原始数据库
(2)
包括数据清洗单元
(21)
和数据整合单元
(22)
；数据清洗单元
(21)
接收第一监测单元
(12)
和第二监测单元
(13)
监测得到的生产实时数据和颗粒物实时数据，并进行包括清洗，处理缺失值
、
去除异常数据和进行数据插值处理，并由数据整合单元
(22)
将处理后的生产实时数据和颗粒物实时数据进行整合
。4.
根据权利要求1所述的全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统，其特征在于：所述数据建模模块
(3)
包括建模单元
(30)
，所述建模单元采用分类聚类模型法，建立生产数字化模型，并通过训练集和验证集进行训练和验证生产数字化模型后，将整合过的生产实时数据作为第一输入子集，将颗粒物实时数据作为第二输入子集
。5.
根据权利要求1所述的全面数字化生产管理的智慧工厂控制系统，其特征在于：所述第一分析单元
(31)
包括刀具磨损计算单元
(311)
，所述刀具磨损计算单元
(311)
用于依据所述生产实时数据进行输入至生产数字化模型中，提取每个监测区域
R
的切削速度
Vc、
工件进给速度
SD、
切削深度
AP、
切削时间
Tc
和切削材料硬度值
Cm
，并进行无量纲处理后，计算获得刀具磨损系数
Ms
；所述刀具磨损系数
Ms
通过以下公式进行计算：式中，
A2表示修正常数，公式的含义在于，得出的刀具磨损系数
Ms
值越高，刀具磨损越大
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