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智能制造数字化可应对哪些监控工作

随着数控机床在功能和性能上的大幅度提升,在实际加工生产中,对加工现场的数据实时采集和运行状态监测的需求非常急迫。因此,各种类型的监控技术如雨后春笋般地蓬勃发展。智能监控的研究主要集中在自适应加工过程监控、刀具磨损情况监控和机床能耗监控等方面,智能制造数字化可应对哪些监控工作?

 


1、自适应加工过程监控
由于通过自适应控制处理系统参数的优化,可以提高加工效率、刀具寿命和产品质量,因此加工过程监控系统大多被构造成自适应控制系统。自适应控制系统能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化,从而提高加工效率、刀具寿命和产品质量。这些情况不仅直接影响加工工件的表面质量和加工精度,严重时还可能致使工件报废、机床损坏。因此,刀具磨损在线智能监测技术的研究一直是大家关注的热点。


2、刀具磨损情况监控
机械加工过程中,工件的加工表面质量和尺寸精度受刀具磨损程度大小的影响很大,特别是当刀具进入剧烈磨损时,刀具的切削性能严重下降,导致切削力,切削压强以及切削温度的迅速增加。因此在金属切削加工过程中,在线检测刀具磨损状态,防止刀具过度磨损而影响到加工质量变得非常重要。在切削过程中,影响刀具磨损的因素主要有切削工艺参数(如:主轴转速,进给速度等),工件材料和刀具特性。随着加工过程的进行刀具的后刀面与工件摩擦会逐渐累积后刀面的磨损,刀具的刃口形状也会随着与工件摩擦发生随机变化,甚至发生崩刃的现象。


智能制造数字化运行时需要有大量的实时数据的传输,这其中包括车间层生产线内部各元素(如:智能机床、装卸机器人及传送机器人等)的信息沟通及状态反馈,车间层向管理层反馈各设备运行状态的监控数据及相关故障信息,管理层向车间层下达的控制信息等。这些海量动态实时数据的传输都需要有实效性,如果响应速度不够快,整条生产线就有可能出现卡滞,产品不能顺畅的生产完成,所以整个系统必须具备快速的响应速度。