应用于机床的线轨冷却方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及机线轨冷却的，尤其是涉及一种应用于机床的线轨冷却方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，随着机械加工对精度和效率要求的不断提高，机床在长时间高负荷运转过程中产生的热量成为影响加工质量的重要因素。特别是机床的线轨部位，由于持续摩擦而导致温度升高，容易引起热变形，进而影响工件的加工精度。现有的机床线轨冷却技术主要采用风冷或水冷方式进行冷却，风冷方式通过气流带走热量，结构简单，但散热效率较低，尤其在空间受限或高负荷加工时难以有效降温，而水冷方式虽然冷却效果较好，但对密封性要求较高，容易因漏液引发短路等问题，增加了维护难度。

2、上述中的现有技术方案存在以下缺陷：现有的线轨冷却方法缺乏智能化的温度控制，无法根据机床实际负荷动态调节冷却需求，因此存在改善空间。

技术实现思路

1、为了提高机床线轨的冷却效率，本技术提供一种应用于机床的线轨冷却方法、装置、设备及存储介质。

2、本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种应用于机床的线轨冷却方法，所述应用于机床的线轨冷却方法包括：

4、实时获取线轨温度数据，并基于模糊逻辑控制算法对所述线轨温度数据进行分析，得到线轨温度变化趋势，根据所述线轨温度变化趋势动态调整冷却系统的温度阈值；

5、在所述线轨温度数据超过预设温度阈值的情况下，动态调节压缩机输出功率进行初步散热，并通过自适应冷媒流速控制技术优化冷却过程；

6、获取机床符合状态，在所述机床负荷状态降低至预设机床负荷和/或所述线轨温度数据降低至温度稳定值的情况下，通过预设温度预测算法分析未来冷却需求，并根据所述未来冷却需求提前进行所述压缩机输出功率的调节；

7、实时监测关键部件状态，在所述关键部件状态存在异常的情况下，触发零件状态预警信号，并根据预设紧急处理策略自动调整冷却参数；

8、记录并存储冷却系统过程中的冷却参数数据，利用云计算分析对所述冷却参数数据进行智能分析，并根据分析结果生成优化后的冷却参数设置并更新系统冷却参数库。

9、通过采用上述技术方案，通过基于模糊逻辑控制算法实时分析线轨温度数据并动态调整冷却系统的温度阈值，能够精确地识别温度变化趋势并及时响应温度波动，从而实现高效、智能的温度控制，确保机床在不同工况下都能保持在适宜的温度范围内，避免因温度波动导致的加工精度下降；通过在温度超过预设阈值时动态调节压缩机输出功率并优化冷媒流速，能够灵活调节冷却强度以应对快速升温的情况，优化冷却系统的能耗表现，从而在保证散热效果的同时减少能源浪费并延长设备的使用寿命；通过获取机床负荷状态并在负荷状态降低至预设阈值或温度趋于稳定时预测未来冷却需求，能够提前进行功率调节，防止冷却系统因需求变化产生滞后反应，从而提升冷却系统的响应速度和能耗管理的智能化水平；通过实时监测冷却系统关键部件状态并触发预警信号，在部件发生异常时自动调整冷却参数，能够确保冷却系统在突发异常时仍能稳定运行，从而有效提升系统的安全性和整体可靠性。

10、本技术在一示例中可以进一步配置为：所述基于模糊逻辑控制算法对所述线轨温度数据进行分析，得到线轨温度变化趋势，根据所述线轨温度变化趋势动态调整冷却系统的温度阈值，具体包括：

11、基于模糊逻辑控制算法，将所述线轨温度数据与历史温度数据进行关联性分析，预测所述线轨温度变化趋势，并确定对应的所述机床负荷状态；

12、在所述机床负荷状态为高负荷的情况下，增加所述温度阈值，以适应快速上升的温度需求，在所述机床负荷状态为低负荷或稳定状态的情况下，降低所述温度阈值以提前启动冷却系统。

13、通过采用上述技术方案，通过将实时线轨温度数据与历史温度数据进行关联性分析并预测温度变化趋势，能够识别出不同负荷状态下的温度需求特征，从而动态调整冷却系统的温度阈值，使冷却系统在高负荷时减少冷却频率，在低负荷或稳定状态下提前启动冷却系统，避免系统因频繁启动而增加能耗，提升冷却系统的运行稳定性，使得机床冷却系统在各种工况下均能有效运行，保障机床在长时间加工中的温度稳定性。

14、本技术在一示例中可以进一步配置为：所述动态调节压缩机输出功率进行初步散热，并通过自适应冷媒流速控制技术优化冷却过程，具体包括：

15、基于所述线轨温度变化趋势判断所述线轨温度数据的上升速率，进而确定当前工况的冷却需求，并根据所述冷却需求调整所述压缩机输出功率；

16、实时监测冷媒温度和蒸发器的热量吸收速率，并基于所述自适应冷媒流速控制技术调整冷媒流速，使所述冷媒流速与所述线轨温度数据相匹配。

17、通过采用上述技术方案，通过基于温度变化趋势判断冷却需求并动态调整压缩机的输出功率，能够使冷却强度与实时需求匹配，避免压缩机因负载不均导致的能耗浪费，从而实现压缩机的功率控制优化，确保在快速升温时冷却系统能够提供足够的散热效果，在温度变化平稳时减少功耗，从而提高了冷却系统的能效，降低冷却过程中的整体能耗，并进一步延长压缩机的使用寿命。

18、本技术在一示例中可以进一步配置为：所述通过预设温度预测算法分析未来冷却需求，具体包括：

19、基于当前所述线轨温度变化趋势和所述机床负荷状态，利用所述温度预测算法评估未来的冷却需求变化，并确定未来工况的冷却需求；

20、在所述冷却需求为低需求的情况下，提前降低所述压缩机输出功率，在所述冷却需求为高需求的情况下，提前增加所述压缩机输出功率。

21、通过采用上述技术方案，通过使用温度预测算法分析当前温度变化趋势和机床负荷状态来预测未来冷却需求，能够实现对冷却需求的前瞻性控制，使冷却系统在需求较低时主动减少功率输出，在需求较高时提前增加功率输出，从而减少频繁启停带来的能源损耗，提高冷却系统的控制精度，确保在不同负荷条件下温度均衡，提升系统的稳定性和响应速度，保证冷却系统在各种运行状态下的高效、稳定表现。

22、本技术在一示例中可以进一步配置为：所述温度预测算法的构建，具体包括：

23、获取历史温度数据和对应的机床负荷状态数据以及冷却系统参数，并根据不同的温度区间对所述历史温度数据进行分类，根据分类结果生成模型训练数据集；

24、利用所述模型训练数据集对机器学习算法进行迭代训练，根据所述模型训练集中的多维数据特征的关联性分析各特征对温度变化的影响，生成所述温度预测模型。

25、通过采用上述技术方案，通过获取历史温度数据和机床负荷状态数据、冷却系统参数并分类生成训练数据集，能够使训练数据集全面覆盖不同温度区间和负荷工况，从而确保模型在各种工作状态下均能精准预测冷却需求，通过利用训练数据集对机器学习算法进行迭代训练，使模型能够识别多维数据之间的关联性，有效分析各特征对温度变化的影响，最终生成的温度预测模型能够在不同负荷和温度条件下快速适应温度变化需求，实现冷却系统的智能化前瞻控制。

26、本技术在一示例中可以进一步配置为：所述记录并存储冷却系统过程中的冷却参数数据，利用云计算分析对所述冷却参数数据进行智能分析，并根据分析结果生成优化后的冷却参数设置并更新系统冷却参数库，具体包括：

27、实时采集冷却系统运行期间的温度、压缩机功率、冷媒流速等关键参数作为所述冷却参数数据；

28、基于云计算技术分析所述冷却参数数据的运行模式和能耗变化趋势，生成冷却参数优化方案，并将所述冷却参数优化方案更新至所述冷却参数库。

29、通过采用上述技术方案，通过实时采集冷却系统的关键参数数据，包括温度、压缩机功率和冷媒流速，并将其存储上传至云计算平台，能够保证冷却系统运行数据的实时性和完整性，从而为后续的数据分析提供高质量的数据支持；通过利用云计算分析冷却参数数据的运行模式和能耗变化趋势，能够基于多维数据关系生成优化的冷却参数设置，优化冷却系统的运行状态，降低不必要的功耗，实现冷却系统的能耗自动调节和冷却效率的智能提升，并通过更新冷却参数库使系统持续学习和优化，从而保障在不同负荷条件下冷却系统的高效稳定运行。

30、本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

31、一种应用于机床的线轨冷却装置，所述应用于机床的线轨冷却装置包括：

32、温度监测模块，用于实时获取线轨温度数据，并基于模糊逻辑控制算法对所述线轨温度数据进行分析，得到线轨温度变化趋势，根据所述线轨温度变化趋势动态调整冷却系统的温度阈值；

33、压缩机控制模块，用于在所述线轨温度数据超过预设温度阈值的情况下，动态调节压缩机输出功率进行初步散热，并通过自适应冷媒流速控制技术优化冷却过程；

34、负荷状态分析模块，用于获取机床符合状态，在所述机床负荷状态降低至预设机床负荷和/或所述线轨温度数据降低至温度稳定值的情况下，通过预设温度预测算法分析未来冷却需求，并根据所述未来冷却需求提前进行所述压缩机输出功率的调节；

35、故障监测模块，用于实时监测关键部件状态，在所述关键部件状态存在异常的情况下，触发零件状态预警信号，并根据预设紧急处理策略自动调整冷却参数；

36、数据记录与分析模块，用于记录并存储冷却系统过程中的冷却参数数据，利用云计算分析对所述冷却参数数据进行智能分析，并根据分析结果生成优化后的冷却参数设置并更新系统冷却参数库。

37、通过采用上述技术方案，通过基于模糊逻辑控制算法实时分析线轨温度数据并动态调整冷却系统的温度阈值，能够精确地识别温度变化趋势并及时响应温度波动，从而实现高效、智能的温度控制，确保机床在不同工况下都能保持在适宜的温度范围内，避免因温度波动导致的加工精度下降；通过在温度超过预设阈值时动态调节压缩机输出功率并优化冷媒流速，能够灵活调节冷却强度以应对快速升温的情况，优化冷却系统的能耗表现，从而在保证散热效果的同时减少能源浪费并延长设备的使用寿命；通过获取机床负荷状态并在负荷状态降低至预设阈值或温度趋于稳定时预测未来冷却需求，能够提前进行功率调节，防止冷却系统因需求变化产生滞后反应，从而提升冷却系统的响应速度和能耗管理的智能化水平；通过实时监测冷却系统关键部件状态并触发预警信号，在部件发生异常时自动调整冷却参数，能够确保冷却系统在突发异常时仍能稳定运行，从而有效提升系统的安全性和整体可靠性。

38、本技术的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：

39、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述应用于机床的线轨冷却方法的步骤。

40、本技术的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：

41、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述应用于机床的线轨冷却方法的步骤。

42、综上所述，本技术包括以下有益技术效果：

43、1、通过基于模糊逻辑控制算法实时分析线轨温度数据并动态调整冷却系统的温度阈值，能够精确地识别温度变化趋势并及时响应温度波动，从而实现高效、智能的温度控制，确保机床在不同工况下都能保持在适宜的温度范围内，避免因温度波动导致的加工精度下降；通过在温度超过预设阈值时动态调节压缩机输出功率并优化冷媒流速，能够灵活调节冷却强度以应对快速升温的情况，优化冷却系统的能耗表现，从而在保证散热效果的同时减少能源浪费并延长设备的使用寿命；通过获取机床负荷状态并在负荷状态降低至预设阈值或温度趋于稳定时预测未来冷却需求，能够提前进行功率调节，防止冷却系统因需求变化产生滞后反应，从而提升冷却系统的响应速度和能耗管理的智能化水平；通过实时监测冷却系统关键部件状态并触发预警信号，在部件发生异常时自动调整冷却参数，能够确保冷却系统在突发异常时仍能稳定运行，从而有效提升系统的安全性和整体可靠性；

44、2、通过将实时线轨温度数据与历史温度数据进行关联性分析并预测温度变化趋势，能够识别出不同负荷状态下的温度需求特征，从而动态调整冷却系统的温度阈值，使冷却系统在高负荷时减少冷却频率，在低负荷或稳定状态下提前启动冷却系统，避免系统因频繁启动而增加能耗，提升冷却系统的运行稳定性，使得机床冷却系统在各种工况下均能有效运行，保障机床在长时间加工中的温度稳定性；

45、3、通过基于温度变化趋势判断冷却需求并动态调整压缩机的输出功率，能够使冷却强度与实时需求匹配，避免压缩机因负载不均导致的能耗浪费，从而实现压缩机的功率控制优化，确保在快速升温时冷却系统能够提供足够的散热效果，在温度变化平稳时减少功耗，从而提高了冷却系统的能效，降低冷却过程中的整体能耗，并进一步延长压缩机的使用寿命。