【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能工厂切削加工，尤其涉及一种基于实时数据库的智能工厂应用方法及系统。
技术介绍
1、在现有的智能工厂加工系统中，切削加工作为高精度制造的重要工艺，广泛应用于复杂工件的高效生产。现有技术通常依赖预设的切削工艺参数库，如刀具制造商推荐的初始切削转速和加工条件。这些参数基于工件材料的通用特性设计，能够满足大多数普通工况需求。然而，对于表面具有特殊涂层的复杂工件，现有技术在切削参数优化方面存在显著不足。例如，涂层厚度的变化可能导致刀具负载增加，涂层粗糙度的差异会对切削稳定性产生影响，传统的静态参数设置难以适应这类复杂工况。
2、随着工业技术的发展，部分系统引入了历史加工数据和实时检测技术来改进加工过程。例如，利用历史加工日志记录刀具在不同工况下的性能表现，为参数优化提供数据支持；通过视觉检测技术实时识别工件的表面涂层特性，增强对涂层差异的感知能力。然而，这些技术的整合应用仍存在局限。现有系统往往仅对单一参数进行调整，缺乏宏观趋势和局部特性相结合的优化机制，导致切削参数调整的精准度不足。这种精准度的欠缺，往往使得刀具的实际加工转速与工件加工需求不匹配，可能过高导致负载增加、磨损加剧，或过低降低加工效率，进一步加速刀具的老化，影响其使用寿命和加工稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于实时数据库的智能工厂应用方法及系统，旨在解决
技术介绍
中提出的问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于实时数据库的智能工厂应用方法，所述方法包括：p>
3、获取目标刀具针对目标工件的初始切削转速，并提取智能工厂内目标刀具的历史加工日志，同时通过视觉检测技术实时识别目标工件的表面涂层种类，并获取当前表面涂层粗糙度值；
4、解析历史加工日志，筛选出与目标工件类型一致且具有相同表面涂层种类的历史工件加工记录，从筛选出的历史工件加工记录中提取目标刀具在不同涂层厚度条件下的负载数据，并按涂层厚度由小至大的顺序生成负载特性曲线；
5、分析负载特性曲线，判断其是否呈现正向趋势，若是，则确定该表面涂层种类对目标刀具的负载影响具有劣化特性，提取负载特性曲线的平均斜率值，作为第一修正因子；
6、解析负载特性曲线，识别负载异常点，通过历史加工日志定位这些负载异常点对应的历史工件的表面涂层粗糙度值，并对这些表面涂层粗糙度值进行统计分析，生成标准化的参考表面涂层粗糙度值，计算目标工件当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值之间的偏差，作为第二修正因子；
7、结合第一修正因子和第二修正因子，对初始切削转速进行综合校正，计算得到优化后的切削转速。
8、作为本专利技术实施例技术方案进一步的限定，解析历史加工日志，筛选出与目标工件类型一致且具有相同表面涂层种类的历史工件加工记录，从筛选出的历史工件加工记录中提取目标刀具在不同涂层厚度条件下的负载数据，并按涂层厚度由小至大的顺序生成负载特性曲线的步骤包括：
9、解析智能工厂的历史加工日志，筛选出与目标工件类型一致且具有相同表面涂层种类的历史工件加工记录；
10、从筛选出的历史工件加工记录中提取目标刀具在不同涂层厚度下的负载数据，其中负载数据为目标刀具所在机械的主轴功率与额定功率的比值，并整理成对应涂层厚度和负载数据的匹配数据表；
11、基于匹配数据表，以涂层厚度为横轴，负载数据为纵轴，生成负载特性曲线。
12、作为本专利技术实施例技术方案进一步的限定，分析负载特性曲线，判断其是否呈现正向趋势，若是，则确定该表面涂层种类对目标刀具的负载影响具有劣化特性，提取负载特性曲线的平均斜率值，作为第一修正因子的步骤包括：
13、对负载特性曲线的整体趋势进行分析，判断负载数据是否随涂层厚度的增加而整体呈现上升关系；
14、若判定负载数据整体随涂层厚度增加而上升，则确定该表面涂层种类对目标刀具的负载具有劣化特性；
15、基于负载特性曲线，提取平均斜率值，并作为第一修正因子。
16、作为本专利技术实施例技术方案进一步的限定，解析负载特性曲线，识别负载异常点，通过历史加工日志定位这些负载异常点对应的历史工件的表面涂层粗糙度值，并对这些表面涂层粗糙度值进行统计分析，生成标准化的参考表面涂层粗糙度值，计算目标工件当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值之间的偏差，作为第二修正因子的步骤包括：
17、对负载特性曲线进行解析，筛选出负载异常点，所述负载异常点是指其负载数据未按照负载特性曲线整体趋势随涂层厚度增加而上升，而是出现负载数据下降或不变情况；
18、通过智能工厂的历史加工日志，定位这些负载异常点对应的历史工件加工记录，提取这些历史工件的表面涂层粗糙度值，并对其进行统计分析，采用去噪处理后计算平均值或选取中值的方法，生成标准化的参考表面涂层粗糙度值；
19、将目标工件的当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值进行对比，量化两者之间的偏差，并以此作为第二修正因子。
20、作为本专利技术实施例技术方案进一步的限定，结合第一修正因子和第二修正因子，对初始切削转速进行综合校正，计算得到优化后的切削转速的步骤包括：
21、调取切削转速优化公式，并结合第一修正因子和第二修正因子，对初始切削转速进行综合校正，计算得到优化后的切削转速；
22、将优化后的切削转速应用于目标刀具的切削过程。
23、作为本专利技术实施例技术方案进一步的限定，所述切削转速优化公式为：，其中nopt指的是优化后的切削转速，ninit指的是初始切削转速，f1指的是第一修正因子，即负载特性曲线的平均斜率值，k1为调整第一修正因子的调节系数，f2为第二修正因子，即当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值之间的偏差，k2为调整第二修正因子的调节系数，所述k1和k2的取值范围为0.1至0.5；
24、在切削转速优化公式中，，其中rcurrent指的是当前表面涂层粗糙度值，rref指的是参考表面涂层粗糙度值。
25、一种基于实时数据库的智能工厂应用系统，所述系统包括：数据获取模块、负载特性曲线绘制模块、第一修正因子确定模块、第二修正因子确定模块以及切削转速优化模块，其中：
26、数据获取模块，用于获取目标刀具针对目标工件的初始切削转速，并提取智能工厂内目标刀具的历史加工日志，同时通过视觉检测技术实时识别目标工件的表面涂层种类，并获取当前表面涂层粗糙度值；
27、负载特性曲线绘制模块，用于解析历史加工日志，筛选出与目标工件类型一致且具有相同表面涂层种类的历史工件加工记录，从筛选出的历史工件加工记录中提取目标刀具在不同涂层厚度条件下的负载数据，并按涂层厚度由小至大的顺序生成负载特性曲线；
28、第一修正因子确定模块，用于分析负载特性曲线，判断其是否呈现正向趋势，若是，则确定该表面涂层种类对目标刀具的负载影响具有劣化特性，提取负载特性曲线的平均斜率值，作为第一修正因子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，解析历史加工日志，筛选出与目标工件类型一致且具有相同表面涂层种类的历史工件加工记录，从筛选出的历史工件加工记录中提取目标刀具在不同涂层厚度条件下的负载数据，并按涂层厚度由小至大的顺序生成负载特性曲线的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，分析负载特性曲线，判断其是否呈现正向趋势，若是，则确定该表面涂层种类对目标刀具的负载影响具有劣化特性，提取负载特性曲线的平均斜率值，作为第一修正因子的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，解析负载特性曲线，识别负载异常点，通过历史加工日志定位这些负载异常点对应的历史工件的表面涂层粗糙度值，并对这些表面涂层粗糙度值进行统计分析，生成标准化的参考表面涂层粗糙度值，计算目标工件当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值之间的偏差，作为第二修正因子的步骤包括：
5.根据权利要求1所述
6.根据权利要求5所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，所述切削转速优化公式为：，其中Nopt指的是优化后的切削转速，Ninit指的是初始切削转速，F1指的是第一修正因子，即负载特性曲线的平均斜率值，K1为调整第一修正因子的调节系数，F2为第二修正因子，即当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值之间的偏差，K2为调整第二修正因子的调节系数，所述K1和K2的取值范围为0.1至0.5；
7.一种基于实时数据库的智能工厂应用系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块、负载特性曲线绘制模块、第一修正因子确定模块、第二修正因子确定模块以及切削转速优化模块，其中：
8.根据权利要求7所述的基于实时数据库的智能工厂应用系统，其特征在于，所述负载特性曲线绘制模块具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于实时数据库的智能工厂应用系统，其特征在于，所述第一修正因子确定模块具体包括：
10.根据权利要求9所述的基于实时数据库的智能工厂应用系统，其特征在于，所述第二修正因子确定模块具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，解析历史加工日志，筛选出与目标工件类型一致且具有相同表面涂层种类的历史工件加工记录，从筛选出的历史工件加工记录中提取目标刀具在不同涂层厚度条件下的负载数据，并按涂层厚度由小至大的顺序生成负载特性曲线的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，分析负载特性曲线，判断其是否呈现正向趋势，若是，则确定该表面涂层种类对目标刀具的负载影响具有劣化特性，提取负载特性曲线的平均斜率值，作为第一修正因子的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，解析负载特性曲线，识别负载异常点，通过历史加工日志定位这些负载异常点对应的历史工件的表面涂层粗糙度值，并对这些表面涂层粗糙度值进行统计分析，生成标准化的参考表面涂层粗糙度值，计算目标工件当前表面涂层粗糙度值与参考表面涂层粗糙度值之间的偏差，作为第二修正因子的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于实时数据库的智能工厂应用方法，其特征在于，结合第...
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