CN116880358A - 一种用于数控机床的智能监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于数控机床的智能监测系统，涉及数控机床智能监测技术领域。为了解决传统的设备维护受数据的约束，人工检查受制于时间、经验等条件，导致检查时效性差、准确度较低的问题；一种用于数控机床的智能监测系统，包括终端数据平台和智能监测平台；通过终端数据平台与智能监测平台的数据交互，通过数字孪生系统复现故障场景，并借助智能算法，提取故障特征，迅速判别并定位故障，实现对数控机床的预测性维护，极大提高数控机床运行与运维过程中的智能化水平、业务的集成与交互能力，延伸机床产品交付后的利润增长点，对机床产品运行性能的提升和使用寿命的延长也具有重要作用。

Description

一种用于数控机床的智能监测系统

技术领域

本发明涉及数控机床智能监测技术领域，特别涉及一种用于数控机床的智能监测系统。

背景技术

智能制造是我国制造业结构转型的重要推动力，对提升我国制造业竞争力、实现制造业强国的目标具有重要的战略意义。“高档数控机床”是国家先进制造业的重要研究领域，旨在开发精密、高速、高效、柔性的数控机床，重点提升数控机床的可靠性和精度保持性。高档数控机床是指具有高速、精密、智能、网络通信等功能的数控机床。作为制造业的核心资源，高档数控机床在实现智能制造过程中具有不可替代的作用。

高档数控机床的可靠性和稳定性对产品的加工质量有着重要影响，保障了生产线的可靠运行。数控机床运行过程中一旦发生故障造成停机事件，不但会导致加工产品的报废以及生产停滞，甚至会造成严重的经济损失乃至人员伤亡。因此，迫切需要提升高档数控机床的智能化水平，能够智能的对数控机床进行监控、诊断、预测和优化决策，从而保障生产的稳定运行。产品利润增长点也正在从传统的生产制造环节向生命周期两端的研发设计和运维服务阶段延伸。因此，产品交付后的运行与维护过程是用户重点关注的环节，其服务的智能水平、业务的集成与交互能力，对产品运行性能的提升和使用寿命的延长具有重要作用。

传统的设备维护受数据的约束，通常采用“定期维修”的策略，借助人工经验确定维护周期，并服从生产调度管理，但是人工检查受制于时间、经验等条件，导致检查时效性差、准确度较低，更重要的是很难实现对故障的预测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于数控机床的智能监测系统，极大提高数控机床运行与运维过程中的智能化水平、业务的集成与交互能力，延伸机床产品交付后的利润增长点，对机床产品运行性能的提升和使用寿命的延长也具有重要作用，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种用于数控机床的智能监测系统，包括：

终端数据平台，用于获取数控机床终端的基本数据和运行数据，其中，所述基本数据包括：数控机床组成的规格和名称，数控机床组成主要包括加工程序载体、数控装置、伺服驱动装置、机床主体和其他辅助装置；

基于数控机床的各个工作领域将获取到的所述数控机床终端的基本数据和运行数据进行整合，并实时监测生成数控机床的监测数据；

智能监测平台，用于基于数字孪生技术将主动上传的监测数据进行目标提取，基于物理实体对数控机床进行复刻，并通过获取机床实体的动态数据对数控机床的实时运行状态进行真实复现；

基于所述数控机床的实时运行状态复现结果分析和挖掘所述数控机床的产品特性和状态信息，对所述数控机床进行产品故障诊断预测和虚拟维护，生成维护方案。

进一步的，所述终端数据平台，包括：

数据采集单元，用于在数控机床配置数据采集硬件，获取机床实体的动态数据，将动态数据读入数据处理单元；

数据处理单元，用于基于获取到的动态数据提取所述动态数据的运行数据和时间数据，并根据机床实体的有效运行状态对所述运行数据进行过滤，得到目标运行数据，其中，运行数据与机床实体的运行状态一一对应；

数据整合单元，用于基于动态数据的运行状态对所述目标运行数据和数控机床终端的基本数据进行动态整合，得到数控机床终端对应的监测数据。

进一步的，所述智能监测平台，包括：

数据交互模块，用于建立终端数据平台和智能监测平台之间的数据交互通道，基于所述数据交互通道实现孪生模型与物理系统的数据交互；

数字孪生模型构建模块，用于采用数字孪生技术构建数控机床的虚拟模型，并实时根据获取到的数据对模型进行更新；

虚实交互模块，用于基于所述数据交互通道进行数据的实时交互，基于数字孪生模型的仿真模拟实现对产品的实时指导；

模拟推演模块，用于分析挖掘多源数据隐藏的机床产品特征、状态信息，获取指导机床运维过程的增值知识，实现复杂产品的智能运维决策，并进行产品故障诊断预测和虚拟维护推演。

进一步的，所述数字孪生模型构建模块，具体为：

基于所述终端数据平台主动上传的数据提取数控机床的物理实体数据，将物理实体数据在虚拟空间中完成映射，建立与所述数控机床实体一致的数字孪生模型；

通过自动生成的三维动画直观地观测系统动态特性，基于数据交互通道获取数控机床终端对应的监测数据，提取所述监测数据中对应的数控机床终端模型；

所述数字孪生模型分别对数控机床终端模型进行动态演示。

进一步的，将物理实体数据在虚拟空间中完成映射，包括：

物理系统，用于将传感元件和实体元件的数据与孪生模型之间进行数据交互实时映射；

其中，传感元件包括压力传感器、位移传感器和流量传感器，实体元件包括机械子系统、电气子系统、液压子系统和控制子系统；

孪生模型，包括物理建模和机理分析，用于对目标物理实体全生命周期的虚拟映射描述，对其结构特征、运行机理和响应特性进行数字化表达。

进一步的，所述虚实交互模块，包括活动监控、状态预警和异常处理，具体为：

活动监控，用于聚焦于机床的实时监控和可视化管理；

状态预警，用于对数控机床未来状态诊断、分析和预测的基础上，执行的产品预警和预防性维护；

异常处理，用于对产品物理实体产生的异常报警信息的处理。

进一步的，所述终端数据平台和智能监测平台构成数控机床的智能监测系统架构，所述数控机床的智能监测系统架构主要由物理实体层、智能化配置层、数据采集与处理层、数据传输与存储层、工具层、运维服务与应用层、门户管理员层子系统组成。

进一步的，所述数控机床的智能监测系统架构，包括：

物理实体层子系统，用于为智能化配置层和数据采集与处理层提供物理载体；

智能化配置层子系统，用于为所述物理载体配置智能化传感器和控制器，基于所述智能化传感器和控制器获取数控机床状态数据和实时环境数据，建立产品物理空间和数字孪生模型的形式化描述方法，并形成复杂产品虚实空间交互协同机制；

数据采集与处理层子系统，用于基于所述智能化传感器和控制器以及物理载体获取目标数据，并对所述目标数据进行数据统一建模、数据规范化以及其他处理；

数据传输与存储层子系统，用于基于数据处理结果确定数据特征及基于所述数据特征的数据传输方式，建立基于传输协议和工业网络协议数据传输通道，并建立私有数据库和公有数据库，对不同级别数据进行分散化存储；

工具层子系统，用于采用软件工具和算法工具为智能化配置、运维服务与应用的建立与实施提供多元化的数据建模与分析方法；

运维服务与应用层子系统，用于基于复杂产品虚实空间交互协同机制实现复杂产品的智能化产品运维服务管理模式；

管理层子系统，用于为门户管理人员提供实时的交互式产品运维管控服务。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

通过数字孪生系统复现故障场景，并借助智能算法，提取故障特征，迅速判别并定位故障，实现对数控机床的预测性维护，极大提高数控机床运行与运维过程中的智能化水平、业务的集成与交互能力，延伸机床产品交付后的利润增长点，对机床产品运行性能的提升和使用寿命的延长也具有重要作用。

附图说明

图1为本发明的智能监测系统架构图；

图2为本发明的数字孪生模型构建策略图；

图3为本发明的用于数控机床的智能监测系统模块图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决传统的设备维护受数据的约束，人工检查受制于时间、经验等条件，导致检查时效性差、准确度较低的技术问题，请参阅图1-3，本实施例提供以下技术方案：

一种用于数控机床的智能监测系统，包括：

终端数据平台，用于获取数控机床终端的基本数据和运行数据，其中，所述基本数据包括：数控机床组成的规格和名称，数控机床组成主要包括加工程序载体、数控装置、伺服驱动装置、机床主体和其他辅助装置；

基于数控机床的各个工作领域将获取到的所述数控机床终端的基本数据和运行数据进行整合，并实时监测生成数控机床的监测数据；

所述终端数据平台，包括：

数据采集单元，用于在数控机床配置数据采集硬件，获取机床实体的动态数据，将动态数据读入数据处理单元；

数据处理单元，用于基于获取到的动态数据提取所述动态数据的运行数据和时间数据，并根据机床实体的有效运行状态对所述运行数据进行过滤，得到目标运行数据，其中，运行数据与机床实体的运行状态一一对应；

数据整合单元，用于基于动态数据的运行状态对所述目标运行数据和数控机床终端的基本数据进行动态整合，得到数控机床终端对应的监测数据；

具体的，改装现有数控折弯机物理本体结构，加装流量、压力等传感器；基于AD软件设计数据采集板卡原理图、PCB并制板测试；开发数据采集处理嵌入式软件，包括终端显示；针对机床数据采集处理系统进行物理系统测试验证；

智能监测平台，用于基于数字孪生技术将主动上传的监测数据进行目标提取，基于物理实体对数控机床进行复刻，并通过获取机床实体的动态数据对数控机床的实时运行状态进行真实复现；

具体的，基于Data Acquisition Toolbox数据获取工具箱配置数据采集硬件、将数据读入MATLAB/Simulink以及将数据写入模拟和数字输出通道，实现孪生模型与物理系统的数据交互；

物理实体通过传感器等设备获取多源、异构数据后，实时传输到多领域模型中，更新物理空间模型，并在数字孪生模型中仿真模拟产品物理状态，实现对物理实体多层次、多粒度、多属性的实时映射；

为保证数字孪生模型对物理实体映射模拟的准确性和有效性，周期性地分析、比较仿真结果与物理数据，当仿真结果误差超过允许范围，且虚实不一致是由于数字孪生模型不准确引起时，修正、更新数字孪生模型，保证虚拟空间模型对物理实体的精确映射；

基于所述数控机床的实时运行状态复现结果分析和挖掘所述数控机床的产品特性和状态信息，对所述数控机床进行产品故障诊断预测和虚拟维护，生成维护方案。

具体的，通过终端数据平台与智能监测平台的数据交互，数控机床信息集成、主动反馈与跟踪和基于VR/AR等技术的数控机床操作和维修过程虚拟指导相结合，能够提升数控机床加工及维护过程的时效性、透明性，进而提高生产效率、减少故障发生、延长机床产品使用寿命，基于数字孪生技术的数控机床智能运维通过数字孪生系统的历史运行记录，复现故障场景，并借助智能算法，提取故障特征，迅速判别并定位故障；建立设备关键零部件寿命衰减模型，结合使用过程记录，智能分析剩余寿命，实现对数控机床的预测性维护，极大提高数控机床运行与运维过程中的智能化水平、业务的集成与交互能力，延伸机床产品交付后的利润增长点，对机床产品运行性能的提升和使用寿命的延长也具有重要作用。

为了解决传统的单一领域的仿真分析工具无法胜任此类复杂系统整体性能分析的任务的技术问题，请参阅图1-3，本实施例提供以下技术方案：

所述智能监测平台，包括：

数据交互模块，用于建立终端数据平台和智能监测平台之间的数据交互通道，基于所述数据交互通道实现孪生模型与物理系统的数据交互；

数字孪生模型构建模块，用于采用数字孪生技术构建数控机床的虚拟模型，并实时根据获取到的数据对模型进行更新；

所述数字孪生模型构建模块，具体为：

基于所述终端数据平台主动上传的数据提取数控机床的物理实体数据，将物理实体数据在虚拟空间中完成映射，建立与所述数控机床实体一致的数字孪生模型；

通过自动生成的三维动画直观地观测系统动态特性，基于数据交互通道获取数控机床终端对应的监测数据，提取所述监测数据中对应的数控机床终端模型；

所述数字孪生模型分别对数控机床终端模型进行动态演示；

将物理实体数据在虚拟空间中完成映射，包括：

物理系统，用于将传感元件和实体元件的数据与孪生模型之间进行数据交互实时映射；

其中，传感元件包括压力传感器、位移传感器和流量传感器，实体元件包括机械子系统、电气子系统、液压子系统和控制子系统；

孪生模型，包括物理建模和机理分析，用于对目标物理实体全生命周期的虚拟映射描述，对其结构特征、运行机理和响应特性进行数字化表达；

具体的，在建模与仿真中，呈现出以机械系统为代表的连续域和以电子控制系统为代表的离散域混合的特性，多领域建模仿真技术能够将机械、控制、传热、电气及液压等多个学科领域的不同模型通过一定技术或是协议进行统一的仿真，虚实映射策略则是通过传感器等设备收集实物信息，并实时传输到多领域模型中，对该模型进行更新、优化，从而实现物理实体与虚拟模型间的实时虚实映射，以此获得数控机床孪生模型，确保实物运行与模型响应具备良好的一致性，子系统之间的能量传递与实际相符，为下一步实现数控机床人机交互、虚拟调试、过程监控、实时诊断与预测性维护奠定基础；

具体的，构建数控机床的数字孪生模型的具体步骤包括：

基于SolidWorks对机床机械结构进行CAD建模；

将完整的CAD装配件导入到Simscape Multibody，所述装配件包括质点、惯量、关节、约束和三维几何结构，使用物体、关节、约束、力元件和传感器的模块对多体系统进行建模，建立整个机械系统的运动方程并求解，同时通过自动生成的三维动画直观地观测系统动态特性；

基于Simscape Electrical提供用于电子、机电与电力系统建模及仿真的组件库构建电路架构、电气驱动装置系统，所述组件库包括半导体和电机模型；

基于Simscape Fluids为流体系统建模，它包括液压泵、阀门、作动器、管道和换热器的模型；

通过Simscape将机械系统、电气系统、热系统和其他物理系统集成到模型中，使用MATLAB变量和表达式参数化模型，并使用Simulink设计物理系统的控制系统；

虚实交互模块，用于基于所述数据交互通道进行数据的实时交互，基于数字孪生模型的仿真模拟实现对产品的实时指导；

所述虚实交互模块，包括活动监控、状态预警和异常处理，具体为：

活动监控，用于聚焦于机床的实时监控和可视化管理；

状态预警，用于对数控机床未来状态诊断、分析和预测的基础上，执行的产品预警和预防性维护；

异常处理，用于对产品物理实体产生的异常报警信息的处理；

具体的，物理实体、物理空间模型、数字孪生模型以及产品管理人员四要素间存在频繁的沟通、交互与协作，机床虚-实空间交互协同机制，支撑机床管理过程中业务协同、信息交互；

产品多源、实时物理数据存储在数据库中，并与动作运行、系统控制指令一起传输至数字孪生模型以支撑其仿真模拟；通过人机交互界面实时监控产品运行及进行产品活动仿真，实现对复杂产品的透明化、远程化管理；借助数字孪生模型模拟不同参数方案指令的执行过程，实现对产品运维过程的实时控制优化和参数调整；

在数字孪生模型实时映射的基础上，分析产品故障发生、零部件健康退化状态及剩余寿命等信息，当未来会出现异常状态而影响产品性能、运行状态时，执行产品异常状态预警。根据预测结果及产品性能指标、设计标准等数据，评估潜在异常的严重程度进行人工检测维修、制定定期维修计划、维持产品现状不变等维护措施；

在虚拟空间中分析报警信息，分析结果转换为控制指令下达至产品物理本体，执行对报警信息的快速响应并反馈执行结果；同时，报警信息会反馈给产品管理人员以支撑其维护决策。在此基础上，对于未处理的异常报警或自动处理而无法解决的异常报警，将执行人工维护过程，并存储维护记录实现维护过程数据可溯性；

模拟推演模块，用于分析挖掘多源数据隐藏的机床产品特征、状态信息，获取指导机床运维过程的增值知识，实现复杂产品的智能运维决策，并进行产品故障诊断预测和虚拟维护推演；

具体的，通过分析挖掘多源数据隐藏的产品特征、状态信息，获取指导复杂产品运维过程的增值知识，以支持复杂产品的智能运维决策，通过机床间的互联互通、虚拟空间数字孪生模型的仿真模拟以及产品实时指导等，实现机床使用过程的沉浸式操作、实时交互等“虚实交互、以虚控实”的复杂产品管理方式；

使用过程中，产品操作人员通过虚拟操作服务，以及虚拟空间的仿真模拟和用户操作手册指导，实现与复杂产品物理本体的实时交互和物理活动模拟验证，实时纠正操作错误和提供产品操作方法指导；产品操作人员指令下达至复杂产品后，通过控制系统、传感器等监控产品任务执行并采集数据，需要产品协作完成的任务则通过产品间的信息交互实现任务共享与协作，任务执行结果会反馈给管理人员以实现产品运行的实时优化，实时数据会反馈至监控服务进而实现可视化的产品运行状态分析、查询等操作；

具体的，通过模型的布局与物理系统结构相符，可以将电气、机械、流体及其他物理域组件连接到网络，从而组装模型，组件通过代表物理连接的端口建立连接，可以基于任何架构装配原理图，可以轻松添加或移除物理效应，如摩擦、电损或温度依赖行为，模型集成电气、机械、液压及其他物理域，这些系统中的物理交互都会被采集到仿真结果中，方便合理开展组件选型并优化系统级性能，自动检查整个网络并推导系统级方程，因此可以专注探寻最佳设计，无需重新推导方程，也无需重新实现整个模型。

为了解决传统的设备借助人工经验确定维护周期，很难实现对故障的预测的技术问题，请参阅图1-3，本实施例提供以下技术方案：

终端数据平台和智能监测平台构成数控机床的智能监测系统架构，所述数控机床的智能监测系统架构主要由物理实体层、智能化配置层、数据采集与处理层、数据传输与存储层、工具层、运维服务与应用层、门户管理员层子系统组成，包括：

物理实体层子系统，用于为智能化配置层和数据采集与处理层提供物理载体；面向机床产品使用、维护过程涉及的异构物理载体，主要包含机床物理本体、运行环境载体、维修资源载体和备件备品等，是机床产品数字化建模以及多源、异构数据的来源；

智能化配置层子系统，用于为所述物理载体配置智能化传感器和控制器，基于所述智能化传感器和控制器获取数控机床状态数据和实时环境数据，建立产品物理空间和数字孪生模型的形式化描述方法，并形成复杂产品虚实空间交互协同机制；实现复杂产品的“互联感知、情境识别”，实现对产品运行活动和维护业务的实时映射、仿真和模拟，以及虚实业务的交互与协作；

数据采集与处理层子系统，用于基于所述智能化传感器和控制器以及物理载体获取目标数据，并对所述目标数据进行数据统一建模、数据规范化以及其他处理；采集机床多源、异构数据的基础上，包括业务活动及生产执行等过程产生的数据、受合同协议等约束而获得的制造企业外产品数据、基于工业物联与智能传感等新一代信息技术采集的复杂产品生产、运营、管理等过程的数据等，通过数据立方体、数据统一建模、反向特征消除、数据规范化等技术支撑对数据进行滤波、集成、降维、变换等操作，保证数据的可靠性、易用性和统一性；

数据传输与存储层子系统，用于基于数据处理结果确定数据特征及基于所述数据特征的数据传输方式，建立基于传输协议和工业网络协议数据传输通道，并建立私有数据库和公有数据库，对不同级别数据进行分散化存储；根据数据特征、传输方式、传输稳定性等数据需求和工业产品特点、企业产品系统组成架构等网络需求，选择合适的传输协议和工业网络协议建立复杂产品互联互通网络，实现数据的稳定、高效传输，并建立私有数据库和公有数据库实现对不同级别数据的分散化存储；

工具层子系统，用于采用软件工具和算法工具为智能化配置、运维服务与应用的建立与实施提供多元化的数据建模与分析方法；采用三维建模、有限元分析软件等实现复杂产品的数字化建模、动力学、电气学、机械失效学等多学科联合仿真模拟，采用分类/聚类、关联、深度学习等智能算法实现复杂产品状态与故障分析预测、运维知识获取；

运维知识获取策略，具体步骤包括：

性能指标确定：根据机床运行监控及维护需求确定分析的性能指标集合；

运行参数获取：基于监控的性能指标，分析影响或反映该指标的复杂产品可直接获取的数据，如设定参数、传感器数据等，以及通过模型分析、专家知识库等手段间接获取的性能影响参数；

实时性能分析：通过决策树、动态贝叶斯网络、深度学习等分析模型与方法以及产品虚拟空间的仿真模型等手段获取机床产品的实时性能；

性能评估：从产品历史运行条件数据库中提取与当前运行条件相同的历史数据，此处相同条件是指复杂产品所处的外部运行环境条件具有误差范围内的一致性；

运行性能知识更新：根据产品运行参数方案及产品运行状态，形成“运行参数/状态-产品性能”规则，并对产品运行知识数据库进行更新，以实现指导产品运行、支撑复杂产品维护决策和产品升级换代的再研发设计过程；

维护知识更新：根据性能分析结果判断出产品存在故障/异常或者因复杂产品性能下降而无法满足运行要求时，执行产品主动维护过程，并将产品维护方法及效果固化成知识，对产品运维知识数据库进行更新，其逻辑与运行性能知识更新类似；

运维服务与应用层子系统，用于基于复杂产品虚实空间交互协同机制实现复杂产品的智能化产品运维服务管理模式；通过多源数据驱动的产品运维知识获取、虚实交互驱动的运行过程跟踪与监控、面向产品服务的实时诊断与主动维护等服务与应用，实现复杂产品“虚实交互-知识支撑-业务协作”的智能化产品运维服务管理模式；

运行过程跟踪与监控，包括：

实时监控服务为管理人员提供可视化人机交互界面来监控产品的运行状态；产品监控人员可以查询产品基本信息、维护历史等记录信息，获取产品实时参数、性能等数据变化的动态图表，以及监控复杂产品任务执行进度、任务计划等，实现对复杂产品运行状态的精准掌控；进而建立复杂产品异常预警阈值、级别等异常判断规则和标准，将产品在线测量数据、离线测量数据进行综合分析，并与标准进行对比，实时推送复杂产品异常预警信息，实现对产品异常状态的主动监控；

虚拟操作服务为产品操作人员提供虚拟操作培训，实现产品实际操作过程的虚实交互，增强产品使用熟练度和产品管控能力，主要体现在操作模拟与验证、可视化操作和虚实同步等三个过程；产品操作模拟与验证发生于产品运行方案执行前和执行异常时，目的是通过虚拟空间数字孪生模型的仿真模拟过程，评估、验证和改进产品运行方案的性能，提高复杂产品的实际工作效率和运行性能；可视化操作发生于产品实际操作过程中，其核心是在虚拟空间对产品物理实体精准映射和仿真的基础上，通过虚拟现实技术实现产品操作人员的可视化、沉浸式操作，实现复杂产品使用过程的虚实交互；

将用户操作手册、使用指南等指导性文档进行电子化，实现产品操作人员的在线浏览、查询，并根据产品运行任务或产品执行异常为用户实时推送复杂产品使用规范、操作指南等操作指导知识和异常指令说明、运维规范等维护方法，提高用户使用和维护产品的效率；

机床实时诊断与主动维护的具体步骤包括：

获取产品运维现场的运行状态、异常预警数据，采用产品故障与退化的诊断预测模型获取复杂产品的故障、寿命以及退化状态等信息；

根据产品故障、剩余寿命等健康状态信息，匹配维护策略来维修复杂产品故障；

虚拟维护服务会在虚拟空间中对复杂产品的维护方法进行仿真、验证和优化，并与维修过程实时交互，提高产品主动维护过程的效率和维护策略的执行性能

管理层子系统，用于为门户管理人员提供实时的交互式产品运维管控服务。

具体的，一方面通过VR/AR设备将操作方法、手册、指导等实时可视化展示在产品操作人员眼前，提高其操作规范性和效率；另一方面操作人员通过VR/AR等手段实时查看产品的仿真活动和分析数据，与产品数字孪生模型对象进行实时互动，下达指令至产品数字孪生模型控制其仿真模拟过程，虚实同步是指周期性地评估复杂产品实际状态和虚拟仿真结果的一致性，根据虚实不一致原因及时修正数字孪生模型、产品运行状态和产品运行方案，实现虚拟空间仿真与复杂产品物理实体的精确映射；机床通过多源数据驱动的产品运维知识获取、虚实交互驱动的运行过程跟踪与监控、面向产品服务的实时诊断与主动维护等服务与应用，实现产品“虚实交互-知识支撑-业务协作”的智能化产品运维服务管理模式，并通过信息交互系统为门户管理人员提供实时、交互式产品运维管控服务。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：包括：

终端数据平台，用于获取数控机床终端的基本数据和运行数据，其中，所述基本数据包括：数控机床组成的规格和名称，数控机床组成包括加工程序载体、数控装置、伺服驱动装置、机床主体和辅助装置；

基于数控机床的各个工作领域将获取到的所述数控机床终端的基本数据和运行数据进行整合，并实时监测生成数控机床的监测数据；

智能监测平台，用于基于数字孪生技术将主动上传的监测数据进行目标提取，基于物理实体对数控机床进行复刻，并通过获取机床实体的动态数据对数控机床的实时运行状态进行真实复现；

基于所述数控机床的实时运行状态复现结果分析和挖掘所述数控机床的产品特性和状态信息，对所述数控机床进行产品故障诊断预测和虚拟维护，生成维护方案。

2.如权利要求1所述的一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：所述终端数据平台，包括：

数据采集单元，用于在数控机床配置数据采集硬件，获取机床实体的动态数据，将动态数据读入数据处理单元；

数据处理单元，用于基于获取到的动态数据提取所述动态数据的运行数据和时间数据，并根据机床实体的有效运行状态对所述运行数据进行过滤，得到目标运行数据，其中，运行数据与机床实体的运行状态一一对应；

数据整合单元，用于基于动态数据的运行状态对所述目标运行数据和数控机床终端的基本数据进行动态整合，得到数控机床终端对应的监测数据。

3.如权利要求2所述的一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：所述智能监测平台，包括：

数据交互模块，用于建立终端数据平台和智能监测平台之间的数据交互通道，基于所述数据交互通道实现孪生模型与物理系统的数据交互；

数字孪生模型构建模块，用于采用数字孪生技术构建数控机床的虚拟模型，并实时根据获取到的数据对模型进行更新；

虚实交互模块，用于基于所述数据交互通道进行数据的实时交互，基于数字孪生模型的仿真模拟实现对产品的实时指导；

模拟推演模块，用于分析挖掘多源数据隐藏的机床产品特征、状态信息，获取指导机床运维过程的增值知识，实现复杂产品的智能运维决策，并进行产品故障诊断预测和虚拟维护推演。

4.如权利要求3所述的一种`用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：所述数字孪生模型构建模块，具体为：

基于所述终端数据平台主动上传的数据提取数控机床的物理实体数据，将物理实体数据在虚拟空间中完成映射，建立与所述数控机床实体一致的数字孪生模型；

通过自动生成的三维动画直观地观测系统动态特性，基于数据交互通道获取数控机床终端对应的监测数据，提取所述监测数据中对应的数控机床终端模型；

所述数字孪生模型分别对数控机床终端模型进行动态演示。

5.如权利要求4所述的一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：将物理实体数据在虚拟空间中完成映射，包括：

物理系统，用于将传感元件和实体元件的数据与孪生模型之间进行数据交互实时映射；

其中，传感元件包括压力传感器、位移传感器和流量传感器，实体元件包括机械子系统、电气子系统、液压子系统和控制子系统；

孪生模型，包括物理建模和机理分析，用于对目标物理实体全生命周期的虚拟映射描述，对其结构特征、运行机理和响应特性进行数字化表达。

6.如权利要求5所述的一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：所述虚实交互模块，包括活动监控、状态预警和异常处理，具体为：

活动监控，用于聚焦于机床的实时监控和可视化管理；

状态预警，用于对数控机床未来状态诊断、分析和预测的基础上，执行的产品预警和预防性维护；

异常处理，用于对产品物理实体产生的异常报警信息的处理。

7.如权利要求6所述的一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：所述终端数据平台和智能监测平台构成数控机床的智能监测系统架构，所述数控机床的智能监测系统架构主要由物理实体层、智能化配置层、数据采集与处理层、数据传输与存储层、工具层、运维服务与应用层、门户管理员层子系统组成。

8.如权利要求7所述的一种用于数控机床的智能监测系统，其特征在于：所述数控机床的智能监测系统架构，包括：

物理实体层子系统，用于为智能化配置层和数据采集与处理层提供物理载体；

智能化配置层子系统，用于为所述物理载体配置智能化传感器和控制器，基于所述智能化传感器和控制器获取数控机床状态数据和实时环境数据，建立产品物理空间和数字孪生模型的形式化描述方法，并形成复杂产品虚实空间交互协同机制；

数据采集与处理层子系统，用于基于所述智能化传感器和控制器以及物理载体获取目标数据，并对所述目标数据进行数据统一建模、数据规范化以及其他处理；

数据传输与存储层子系统，用于基于数据处理结果确定数据特征及基于所述数据特征的数据传输方式，建立基于传输协议和工业网络协议数据传输通道，并建立私有数据库和公有数据库，对不同级别数据进行分散化存储；

工具层子系统，用于采用软件工具和算法工具为智能化配置、运维服务与应用的建立与实施提供多元化的数据建模与分析方法；

运维服务与应用层子系统，用于基于复杂产品虚实空间交互协同机制实现复杂产品的智能化产品运维服务管理模式；

管理层子系统，用于为门户管理人员提供实时的交互式产品运维管控服务。