【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流量异常识，具体为针对数控机床协议的一种流量异常识别方法。
技术介绍
1、随着数控技术的发展，数控机床在现代制造业中得到了广泛应用。数控机床凭借其高精度、高效率以及自动化程度，广泛应用于航空、汽车、模具、精密仪器等多个领域，成为生产中的重要设备。然而，随着机床工作时间的增加和工况的复杂变化，机床在长期运行中会面临各种潜在问题。特别是机床流体系统（如液压系统、冷却液系统等）的流量异常，若未能及时发现并处理，可能导致设备故障、加工精度下降，甚至引发更严重的机械损伤，影响生产效率和质量。
2、目前，数控机床的流量监控主要依靠简单的传感器数据采集与报警系统。然而，由于数控机床在不同工况下的运行特性差异较大，传统的流量异常检测方法通常基于固定阈值进行监测。这些方法虽然能够在某些情况下发挥作用，但由于无法全面考虑机床工作环境和各类复杂工况的变化，其检测精度有限，且容易出现误报和漏报的情况。此外，现有技术往往只侧重于流量的简单监控，并未进行深度分析和故障定位，缺乏对流量数据的深层次分析与智能化处理。因此，单一的流量阈值判断无法应对数控机床在不同工作状态下的复杂变化。
3、现有技术在流量异常检测方面存在较为显著的问题：由于大多数检测系统采用基于固定阈值的监测方法，当机床的工作环境发生变化或运行工况不同于预设时，可能会产生误报或漏报，未能及时发现潜在的故障来源。此外，现有技术往往缺乏对多源数据的联合分析，也未能有效利用机器学习等先进算法对流量数据进行智能化分析和处理，从而导致流量异常检测的准确性和及时性大打折
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，解决了传统数控机床流量异常检测方法存在的误报、漏报的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，包括以下步骤：
3、步骤一、多源数据采集：通过设置数据采集模块，从数控机床及其控制系统中采集多种类型的数据，包括网络协议流量数据、机床传感器数据、操作日志数据、设备环境数据，且各数据源的数据格式保持统一；
4、步骤二、数据预处理与标准化：对采集的原始数据进行标准化处理，解决数据维度不一致、噪声干扰及缺失值问题，通过同步算法保证数据在时间轴上的对齐；
5、步骤三、数据特征提取与表示：基于所采集的数据进行特征工程处理，提取网络流量数据中的时序特征、频域特征及统计学特征，提取传感器数据中的工作状态特征，所有特征进行聚合，形成高维特征向量；
6、步骤四、流量异常检测：通过深度神经网络模型对特征向量进行输入，采用多层卷积神经网络提取数据的空间特征，结合长短期记忆网络捕捉时间依赖特性，利用自适应阈值算法进行异常识别。
7、优选的，所述深度神经网络模型中的卷积神经网络用于提取输入特征数据的局部空间特征，长短期记忆网络用于提取数据的时序特征，以对多维度、多时序数据进行精准建模。
8、优选的，所述数据特征提取步骤进一步包括对网络流量数据进行小波变换，将其转换为时频特征，并对传感器数据进行傅里叶变换和滑动平均处理，以提取频域特征和波动性特征。
9、优选的，所述数据预处理步骤还包括对采集数据进行去噪处理，采用小波包变换去除高频噪声，并使用卡尔曼滤波算法平滑数据中的异常波动。
10、优选的，所述流量异常检测步骤进一步包括使用自适应阈值方法，通过历史数据建立流量波动模型，并通过模型输出与实时数据比较，动态调整异常检测阈值。
11、优选的，所述流量异常检测步骤还包括利用强化学习算法对异常检测模型进行在线优化，动态调整模型参数，以适应不同机床在不同负载及运行条件下的流量变化特征。
12、优选的，所述流量异常检测步骤进一步包括基于时序数据的聚类分析，使用k-means聚类算法对流量数据进行分类，并通过分类结果判定是否发生异常。
13、优选的，所述方法还包括实时监控机床状态，当流量异常被检测到时，触发警报机制，并根据不同异常类型输出详细故障定位信息。
14、优选的，所述方法能够针对数控机床协议中网络流量的波动模式进行建模，识别数据包大小、丢包率、延迟及带宽等网络通信指标的异常变化，并与机床的运行状态进行关联分析。
15、本专利技术提供了针对数控机床协议的一种流量异常识别方法。具备以下有益效果：
16、1、本专利技术通过多源数据采集和高精度的传感器系统，实现了对数控机床各个关键流体系统流量的实时监控。结合多种特征提取方法，能够有效识别流量异常。这种多维度的异常识别方式大大提高了流量异常检测的准确性，确保能够及时发现潜在问题，避免了传统方法可能导致的漏检或误报。
17、 2、本专利技术不仅能检测流量的异常变化，还能够结合多源数据，通过机器学习算法进行故障诊断和定位。基于流量、压力、温度等多种信号的联合分析，系统能够精确定位问题源，快速识别出设备故障发生的具体位置。这种多层次的分析与定位方法有助于减少故障处理的时间和成本，提高设备维护效率。
18、 3、本专利技术的系统采用了在线监控与模型自适应优化的设计。通过持续收集和分析实时数据，系统能够根据设备工况的变化自动调整模型参数，确保在不同工作环境下都能保持高效的流量异常检测功能。这种自适应优化机制不仅提高了系统在复杂工况下的稳定性，还能够随时根据新的数据更新模型，提升了系统的长期运行可靠性。
19、 4、本专利技术通过流量异常的提前预警与快速定位，本专利技术能够在数控机床发生故障前及时识别异常，避免了设备突然停机。生产线上的维修人员可以根据系统提供的故障定位信息，迅速采取有效的修复措施，减少了设备停机时间，保障了生产线的高效运行，从而有效降低了因设备故障导致的生产损失。
20、 5、本专利技术通过结合大数据分析、机器学习和智能算法，对数控机床的流量数据进行深度分析，能够动态调整设备的操作策略，优化生产工艺。系统不仅能够识别和处理异常，还能够为生产管理人员提供决策支持，如对流量参数进行优化设置，从而进一步提高设备的工作效率和生产质量。
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1.针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述深度神经网络模型中的卷积神经网络用于提取输入特征数据的局部空间特征，长短期记忆网络用于提取数据的时序特征，以对多维度、多时序数据进行精准建模。
3.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述数据特征提取步骤进一步包括对网络流量数据进行小波变换，将其转换为时频特征，并对传感器数据进行傅里叶变换和滑动平均处理，以提取频域特征和波动性特征。
4.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述数据预处理步骤还包括对采集数据进行去噪处理，采用小波包变换去除高频噪声，并使用卡尔曼滤波算法平滑数据中的异常波动。
5.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述流量异常检测步骤进一步包括使用自适应阈值方法，通过历史数据建立流量波动模型，并通过模型输出与实时数据比较，动态调整异常检测阈值。
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7.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述流量异常检测步骤进一步包括基于时序数据的聚类分析，使用K-means聚类算法对流量数据进行分类，并通过分类结果判定是否发生异常。
8.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述方法还包括实时监控机床状态，当流量异常被检测到时，触发警报机制，并根据不同异常类型输出详细故障定位信息。
9.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述方法能够针对数控机床协议中网络流量的波动模式进行建模，识别数据包大小、丢包率、延迟及带宽等网络通信指标的异常变化，并与机床的运行状态进行关联分析。
...【技术特征摘要】
1.针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述深度神经网络模型中的卷积神经网络用于提取输入特征数据的局部空间特征，长短期记忆网络用于提取数据的时序特征，以对多维度、多时序数据进行精准建模。
3.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述数据特征提取步骤进一步包括对网络流量数据进行小波变换，将其转换为时频特征，并对传感器数据进行傅里叶变换和滑动平均处理，以提取频域特征和波动性特征。
4.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述数据预处理步骤还包括对采集数据进行去噪处理，采用小波包变换去除高频噪声，并使用卡尔曼滤波算法平滑数据中的异常波动。
5.根据权利要求1所述的针对数控机床协议的一种流量异常识别方法，其特征在于，所述流量异常检测步骤进一步包括使用自适应阈值方法，通过历史数据建立流量波动模型，并通过模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹国欢，冀腾，
申请(专利权)人：北京简网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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