基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组技术

本发明专利技术公开了基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组

【技术实现步骤摘要】
基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组


[0001]本专利技术属于打磨过程在线监测
，具体为基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组
。

技术介绍

[0002]随着一体化制造的兴起，一体化成型工件的打磨也越来越受到重视
。
传统的打磨方式，已经逐渐不能满足新兴领域内样件的打磨需求，如形状复杂度
、
打磨质量
、
打磨效率等
。
基于多轴运动（如：机器人）的数控打磨方式，因其更高的运动自由度和高度可控制可编程性质，逐渐在工业上得到广泛的应用
。
但是在日渐复杂的工件条件下，由于多个运动轴的引入，导致打磨工艺过程的复杂度进一步提高
。
为进一步保障打磨质量
、
提高成品率和打磨效率，对打磨过程的在线监测提出了更高的要求
。
[0003]但是目前，工业界很少有针对打磨过程的在线监测，监测的方法一般也仅依靠视觉
、
打磨力等方式进行
。
这些方法很难针对上述复杂场景提取出更多有用的信息，因此急需一种能够提供更多维度信息的在线监测方法和配套模块
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组
。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组，所述基于声觉的在线打磨过程监测智能模组包括：数据采集模块
>、
测试硬件系统和机器视觉模块；数据采集模块包含声觉传感器，信号调理电路，数据采集设备，数据处理上位机及软件；测试硬件系统包括机械臂或其他运动执行模块，打磨头
、
工作台
、
工装夹具
、
样件
、
电源以及其他附件；增加机器视觉模块形成多模态在线监测系统；数据采集模块增加一个工业相机和光源，对应的数据处理包括图像存储处理
、
图像识别
、
特征提取等操作；在线打磨状态监测也包含图像信息的在线判断
。
[0006]在一优选的实施方式中，所述基于声觉的在线打磨过程监测方法包括以下步骤：
S1:
建立声音信号标准库；数据库存储在本地及云端，通过商用数据库管理软件或格类自建数据库软件管理；数据库具有面向
MES
系统
、
数据分析处理中心
、
传感器端计算单元
、
打磨系统控制器等对象的接口；其内部数据通过一定的方式归类
、
加密
、
压缩存储，其中单条数据结构应包含系统软硬件相关信息及对应的传感器信号，按照一定的格式及层次架构设计以保证通用性；
S2:
进行数据采集
、
处理及积累；基于麦克风
、
接触式声释放传感器等方式采集工艺过程中的声音信号；采集到的信号经过一定的处理，所得数据根据上一步建立的标准库
中规定的数据格式，与当前数据对应的系统参数和设置等信息一并存入数据库中；数据的积累跟随生产过程，基于一定的分类方式，选取典型场景，采集信号并进行处理，最终实现数据的逐步积累；
S3:
应用声觉进行打磨过程的在线监测；打磨开始前，启动声音传感器，随着打磨过程的进行，实时采集处理声音信号，得到所需信息；其过程存在两种实现方式，第一，基于标准库的实时比对；第二，基于自身最近历史信号的比对
。
[0007]在一优选的实施方式中，所述步骤
S1
中，数据标准库的基本架构设置
。
库中应建立硬件
‑
数据的对应关系，硬件应包含不同对象的典型打磨场景和装置，如磨头
、
机械臂等硬件的型号规格，样件分类描述等；数据方面，应包含针对固定硬件的打磨工艺参数，如转速
、
正压力
、
磨头整体运动速度及路径规划等，还应包含各种监控传感器采集的信号数据，如采用声信号收集的声音信号，机械臂的力反馈及运动数据，以及其他必要信号；按照一定规则，建立单套设置对应的数据格式和存储方式
。
[0008]在一优选的实施方式中，所述步骤
S2
中，数据采集
、
积累的流程为：
a.
针对具体型号的标准磨头
、
样品和夹持方式等的典型场景，在打磨过程中，通过声音传感器收集全频段（覆盖打磨声音频率范围）信号，为保证数据提取的有效性，至少包括停机时的环境声信号
、
空载运行时的声信号
、
打磨过程中的声信号等；
b.
通过采集卡和通信模块，将数据存入电脑，通过一定的信号处理方法，至少包括信号的时域匹配和调整
、
基于傅里叶变换（
FT
）的频域滤波
、
相减等方式，获取一系列典型频率峰，存入数据库，作为本套软硬件及设置下的参考信号；
c.
采用类似流程，针对不同打磨对象等典型场景，建立对应的参考信号序列，存入数据库中；
d.
针对不同形式的布置，相同工件
、
磨头磨料及设备等，应优先采集典型场景的声音信号，所需信号包括打磨过程各个阶段的典型信号
、
样件上典型特征（如毛刺
、
流道
、
飞边等）的打磨信号
、
磨头不同使用阶段的声音信号等；常见的错误数据同样也要记录
。
[0009]在一优选的实施方式中，所述步骤
S3
中，基于在线声觉监测和典型场景数据标准库进行打磨过程的在线监测，其流程如下：
a.
根据数据库中各信号的典型特征，建立快速数据处理和比对算法；
b.
实际生产过程中，实时采集打磨过程中的声音信号；
c.
将该信号数据与自身及典型信号在时域和频域进行比对，以实现在线监测目的；
d.
两种使用方式适用于不同场景：第一种情况适用于已存在标准数据的场景，使用实时信号与标准库数据相同的处理方法，可以通过对比发现打磨过程中的异常和变化；第二种情况适用于尚未存在标准数据的场景，基于自身稳定信号特征，实时对比当前声音信号，监测打磨过程中的突变和趋势
。
[0010]在一优选的实施方式中，所述数据采集模块增加一个力传感器或多个传感器形成阵列，形成声音
、
振动
、
打磨接触力的多维度监测
。
[0011]在一优选的实施方式中，所述步骤
S1
中，声音信号采样频率包括固有频率
、
转速）公倍数
x
倍数；数据处理包括滤波；数据即时提取策略包括缓存
1s
信号，用于和即时信号对比，即可快速发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组，其特征在于：所述基于声觉的在线打磨过程监测智能模组包括：数据采集模块和测试硬件系统；数据采集模块包含声觉传感器，信号调理电路，数据采集设备，数据处理上位机及软件；测试硬件系统包括机械臂或其他运动执行模块，打磨头
、
工作台
、
工装夹具
、
样件
、
电源以及附件
。2.
如权利要求1所述的基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组，其特征在于：所述基于声觉的在线打磨过程监测方法包括以下步骤：
S1:
建立声音信号标准库；数据库存储在本地及云端，通过商用数据库管理软件或格类自建数据库软件管理；数据库具有面向
MES
系统
、
数据分析处理中心
、
传感器端计算单元
、
打磨系统控制器等对象的接口；其内部数据通过一定的方式归类
、
加密
、
压缩存储，其中单条数据结构应包含系统软硬件相关信息及对应的传感器信号，按照一定的格式及层次架构设计以保证通用性；
S2:
进行数据采集
、
处理及积累；基于麦克风
、
接触式声释放传感器等方式采集工艺过程中的声音信号；采集到的信号经过一定的处理，所得数据根据上一步建立的标准库中规定的数据格式，与当前数据对应的系统参数和设置等信息一并存入数据库中；数据的积累跟随生产过程，基于一定的分类方式，选取典型场景，采集信号并进行处理，最终实现数据的逐步积累；
S3:
应用声觉进行打磨过程的在线监测；打磨开始前，启动声音传感器，随着打磨过程的进行，实时采集处理声音信号，得到所需信息；其过程存在两种实现方式，第一，基于标准库的实时比对；第二，基于自身最近历史信号的比对
。3.
如权利要求2所述的基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组，其特征在于：所述步骤
S1
中，数据标准库的基本架构设置；库中应建立硬件
‑
数据的对应关系，硬件应包含不同对象的典型打磨场景和装置，如磨头
、
机械臂等硬件的型号规格，样件分类描述等；数据方面，应包含针对固定硬件的打磨工艺参数，如转速
、
正压力
、
磨头整体运动速度及路径规划等，还应包含各种监控传感器采集的信号数据，如采用声信号收集的声音信号，机械臂的力反馈及运动数据，以及其他必要信号；按照一定规则，建立单套设置对应的数据格式和存储方式
。4.
如权利要求2所述的基于声觉的在线打磨过程监测方法和智能模组，其特征在于：所述步骤
S2
中，数据采集
、
积累的流程为：
a.
针对具体型号的标准磨头
、
样品和夹持方式等的典型场景，在打磨过程中，通过声音传感器收集全频段（覆盖打磨声音频率范围）信号，为保证数据提取的有效性，至少包括停机时的环境声信号
、
空载运行时的声信号
、
打磨过程中的声信号等；
b.
通过采集卡和通信模块，将数据存入电脑，通过一定的信号处理方法，至少包括信号的时域匹配和调整
、
基于傅里叶变换...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄平，陈鹏，
申请(专利权)人：无锡斯帝尔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：