多轴数控设备远程监控方法与流程

本发明涉及远程监控，尤其涉及多轴数控设备远程监控方法。

背景技术：

1、远程监控技术领域涉及通过网络技术实现对设备、系统或过程的监控和管理，不受地理位置的限制，核心在于数据的实时或准实时收集、传输、处理和分析，以及基于这些数据的决策支持和远程控制功能。随着物联网（iot）、云计算、大数据和人工智能技术的发展，远程监控技术不仅包括硬件设备如传感器和执行器的布置，还涉及到数据通信协议、网络安全措施、用户界面设计和数据分析方法等。

2、多轴数控设备远程监控方法是远程监控技术在高精度和复杂制造领域的一种应用，专门针对多轴数控（设备设计，目的是通过远程监控手段实现对多轴数控设备的实时状态监控、性能评估、故障诊断和预测性维护，旨在提高设备的可靠性和生产效率，减少意外停机时间，优化维护计划，从而降低生产成本并提升制造质量。

3、传统远程监控技术虽然能够实现设备的实时监控和部分数据处理，但在润滑和制冷系统的精细化管理方面存在明显不足，尤其缺乏对设备实际运行状态的深入分析和动态维护调整能力，导致设备效率提升和故障预防能力有限。此外，静态的维护计划无法有效应对复杂制造环境中的多变需求，增加了能源消耗和生产成本，也影响了生产进度和产品质量。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的多轴数控设备远程监控方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：多轴数控设备远程监控方法，包括以下步骤：

3、s1：在多轴数控设备的关键润滑点安装微型传感器，实时采集压力、温度、流量及润滑油磨损颗粒和化学成分数据，获取润滑油关键参数数据集；

4、s2：基于所述润滑油关键参数数据集，进行数据融合处理，执行时间序列分析，提取趋势变化和周期性波动，生成融合后的监测数据；

5、s3：根据所述融合后的监测数据，进行润滑效能分析，通过机器学习算法，分析润滑油使用效率与设备性能的关联性，生成润滑效能分析结果；

6、s4：基于所述润滑效能分析结果，设定润滑油供给量和更换周期的调整阈值，得到润滑策略调整指令；

7、s5：基于所述润滑策略调整指令，利用温度传感器、压力传感器和流量计监测设备制冷系统状态，获取制冷系统状态数据；

8、s6：基于所述制冷系统状态数据，应用主成分分析法进行制冷效率分析，分析制冷系统的运行效率与设备制冷需求的匹配度，生成制冷效率分析结果；

9、s7：根据所述制冷效率分析结果，结合设备当前工作状态和预测的制冷需求，进行制定制冷参数的优化调整，得到制冷参数调整策略。

10、作为本发明的进一步方案，所述润滑油关键参数数据集包括油压力值、油温度值、润滑油流动速率、磨损颗粒计数、化学成分稳定性指标，所述融合后的监测数据包括综合压力指标、平均温度值、调整后流量指标、磨损颗粒综合指数、化学成分综合稳定性评分，所述润滑效能分析结果包括润滑效率评分、设备运行平稳性评价、推荐的润滑周期调整方案，所述润滑策略调整指令包括润滑油供给量调整值、建议的更换周期时长、特殊工况下的润滑建议，所述制冷系统状态数据包括制冷系统工作温度、系统压力读数、冷却流体流速，所述制冷效率分析结果包括制冷参数权重分配、关键性能因素识别、制冷效率提升方向，所述制冷参数调整策略包括压缩机运行速率调整建议、冷却水流速调整方案、制冷需求预测调整响应措施。

11、作为本发明的进一步方案，在多轴数控设备的关键润滑点安装微型传感器，实时采集压力、温度、流量及润滑油磨损颗粒和化学成分数据，获取润滑油关键参数数据集的步骤具体为，

12、s101：在多轴数控设备的关键润滑点安装微型传感器，进行压力、温度、流量及润滑油磨损颗粒和化学成分的实时数据采集，得到初步润滑参数数据集；

13、s102：基于所述初步润滑参数数据集，进行数据质量评估，筛选出异常值并进行数据平滑处理，优化数据集的准确性和可靠性，生成优化后的润滑参数数据集；

14、s103：基于所述优化后的润滑参数数据集，进行数据整合，将压力、温度、流量数据与磨损颗粒和化学成分数据合并，获取润滑油关键参数数据集。

15、作为本发明的进一步方案，基于所述润滑油关键参数数据集，进行数据融合处理，执行时间序列分析，提取趋势变化和周期性波动，生成融合后的监测数据的步骤具体为，

16、s201：基于所述润滑油关键参数数据集，进行时间序列的构建，为每个参数建立独立时间序列模型，得到时间序列模型集；

17、s202：根据所述时间序列模型集，执行趋势分析，识别每个参数随时间变化的趋势，包括上升、下降或周期性波动，生成趋势分析结果；

18、s203：基于所述趋势分析结果，提取关键趋势变化和周期性波动信息，并进行信息整合，获取融合后的监测数据。

19、作为本发明的进一步方案，根据所述融合后的监测数据，进行润滑效能分析，通过机器学习算法，分析润滑油使用效率与设备性能的关联性，生成润滑效能分析结果的步骤具体为，

20、s301：基于所述融合后的监测数据，选取与设备性能相关的指标作为分析变量，包括润滑油温度、压力、流量及化学成分稳定性，得到选定分析变量集；

21、s302：基于所述选定分析变量集，通过机器学习算法，计算变量与设备运行效率之间的相关性，分析每个变量对设备性能的影响力度，生成变量影响力度分析结果；

22、所述机器学习算法，按照公式：

23、；

24、进行计算，其中，为变量综合重要性度量，为随机森林中树的总数，是在不考虑变量及其他创造性参数的情况下，第i棵树在验证集上的预测误差，表示在考虑变量、环境温度、负载功率、相对湿度、风扇速度之后，第i棵树在验证集上的预测误差；

25、s303：基于所述变量影响力度分析结果，评估润滑油使用效率与设备性能的关联性，结合所有变量的综合影响，制定提升设备性能的润滑策略，获取润滑效能分析结果。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述润滑效能分析结果，设定润滑油供给量和更换周期的调整阈值，得到润滑策略调整指令的步骤具体为，

27、s401：根据所述润滑效能分析结果，若设备运行效率低于既定阈值，评估润滑油的使用效率，生成影响因素评估结果；

28、s402：基于所述影响因素评估结果，若润滑油使用效率低下，则调整润滑油供给量和更换周期提升效率，结合当前设备负载和历史维护数据，得到润滑油调整参数；

29、s403：基于所述润滑油调整参数，设定新的润滑油供给量和更换周期的调整阈值，结合设备运行模式和环境条件对润滑需求的影响，得到润滑策略调整指令。

30、作为本发明的进一步方案，基于所述润滑策略调整指令，利用温度传感器、压力传感器和流量计监测设备制冷系统状态，获取制冷系统状态数据的步骤具体为，

31、s501：基于所述润滑策略调整指令，在设备制冷系统的关键部位配置温度传感器，实时监测和记录设备制冷系统的温度变化，得到制冷系统温度数据；

32、s502：基于所述润滑策略调整指令，在制冷系统的入口和出口处安装压力传感器和流量计，监测制冷介质的压力和流量，生成制冷系统压力与流量数据；

33、s503：将所述制冷系统温度数据和制冷系统压力与流量数据进行综合分析，参照温度、压力和流量之间的相互作用及其对制冷效率的影响，获取制冷系统状态数据。

34、作为本发明的进一步方案，基于所述制冷系统状态数据，应用主成分分析法进行制冷效率分析，分析制冷系统的运行效率与设备制冷需求的匹配度，生成制冷效率分析结果的步骤具体为，

35、s601：基于所述制冷系统状态数据，进行数据分类，收集制冷系统的温度、压力、流量关键指标数据，为每个指标建立独立数据集，得到制冷系统关键指标数据集；

36、s602：对所述制冷系统关键指标数据集进行归一化处理，保证数据在同一尺度上进行比较，生成归一化后的制冷系统数据；

37、s603：根据所述归一化后的制冷系统数据，应用主成分分析法进行分析，提取数据中的关键变量和模式，评估制冷系统的运行效率与设备制冷需求的匹配度，获取制冷效率分析结果；

38、所述主成分分析法，按照公式：

39、；

40、；

41、进行分析，提取数据中的关键变量和模式，其中，为数据矩阵，表示中的第k个观测值，包括能效比eer、环境温度t、系统工作压力p和制冷剂充填量rcharge，为参数向量的均值，为权重矩阵，为观测值的数量，即数据矩阵中行的数量，为加权协方差矩阵，为特征向量，为特征值。

42、作为本发明的进一步方案，根据所述制冷效率分析结果，结合设备当前工作状态和预测的制冷需求，进行制定制冷参数的优化调整，得到制冷参数调整策略的步骤具体为，

43、s701：基于所述制冷效率分析结果，评估当前制冷系统性能，比较实际运行效率与设备制冷需求的匹配度，揭示效率低下区域，得到效率匹配评估结果；

44、s702：根据所述效率匹配评估结果，识别需优化调整的制冷参数，包括制冷介质的流速、压力调整范围及制冷周期，匹配设备当前和预测的工作状态，生成待优化制冷参数列表；

45、s703：对所述待优化制冷参数列表中的每项参数，设定新的调整阈值，结合设备的实际运行条件和未来制冷需求，综合调整参数优化整体制冷效率，获取制冷参数调整策略。

46、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

47、本发明中，通过实时监控和数据融合处理，结合机器学习算法对多轴数控设备的润滑和制冷系统进行精细化管理，显著优化了设备维护和故障预防策略，在润滑效能和制冷效率分析上，采用的判定逻辑提升了维护策略的针对性和有效性，确保设备在最佳状态下运行，减少因维护不当引起的故障，优化生产成本和提高制造质量，通过动态调整润滑油供给量和更换周期以及制冷参数的优化调整，解决设备潜在性能下降问题。