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龙图腾网恭喜上海巅思智能科技有限公司申请的专利一种数控3轴工艺加工过程中快速处理的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118915616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410962756.8，技术领域涉及：G05B19/4065；该发明授权一种数控3轴工艺加工过程中快速处理的方法是由恽成;李子婧设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控3轴工艺加工过程中快速处理的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数控3轴工艺加工过程中快速处理的方法，涉及数控加工技术领域，本发明针对不同的异常情况，采取对应快速处理措施，包括自动停机、发出警报，并记录当前加工位置，同时自动调整切削参数、工件夹持力和加工程序，对刀具更换、工件夹持调整和机床故障进行诊断和定位，实现对加工过程中可能出现的各种异常情况的及时响应和处理；并通过实时监测和分析，及时发现并处理加工过程中的异常情况，有效减少因异常情况导致的工件损坏、刀具磨损过快问题，提高加工质量和加工效率，实现加工参数的自动优化，提高加工效率和成品质量。

本发明授权一种数控3轴工艺加工过程中快速处理的方法在权利要求书中公布了：1.一种数控3轴工艺加工过程中快速处理的方法，其特征在于，包括：加工过程实时监测，对三轴工艺加工过程参数进行监控，包括刀具磨损情况、工件夹持力变化、刀具轨迹、加工参数、机床状态，监测的刀具磨损情况包括刀具长度、切削力参数，监测的加工参数包括加工过程中的切削力、温度、振动参数，监测的机床状态包括温度、振动、润滑油压力；加工参数调整，基于实时监测的加工过程参数，对三轴工艺加工中的刀具是否更换、工件夹持、加工程序以及基础机床状态故障进行检测预警；刀具磨损是否严重的判断方式为：对刀具长度数据进行差分运算得到刀具磨损率的变化速率，然后根据变化速率的正负判断刀具是否磨损，对实时监测的切削力数据进行频谱分析，获取切削力波动情况，包括切削力的均值、标准差和峰峰值指标，判断切削力是否处于正常范围内，然后基于刀具磨损率和切削力的监测数据，采用支持向量机SVM建立判断模型，将监测数据与切削参数调整需求进行关联，预设阈值，当前刀具磨损率和切削力超过设定阈值，则触发切削参数调整；加工参数的调整包括刀具调整、工件夹持调整、加工程序验证以及机床故障监测；刀具更换方式为，基于刀具长度、切削力参数，当监测到刀具磨损达到预设阈值时，自动发出警报，立即停机并记录当前加工位置，自动调用备用刀具进行加工，同时基于刀具磨损和切削需求判断是否需要调整切削参数，是否减少刀具受力；当需要进行调节时采用反馈控制算法，根据实时监测数据进行对应调整，刀具更换步骤包括：设刀具长度为、切削力为、表示监测时间，设定刀具磨损达到预设阈值条件为，当监测到刀具磨损达到预设阈值时，即系统自动发出警报并触发停机，同时记录当前加工位置和状态；在停机状态下，系统自动调用备用刀具进行加工，基于刀具磨损和切削需求调整切削参数方式为：根据刀具长度和切削力的实时监测数据，判断是否需要调整切削参数，如果刀具磨损严重，调整切削速度和进给速度，减少刀具受力，减少切削力；采用自适应PID控制器进行切削速度、进给速度调整，控制器根据实时监测的刀具磨损和切削力数据，实时调整切削速度和进给速度：，其中，表示调整后的切削速度、进给速度，为误差信号，、、为PID控制器的比例、积分和微分增益参数，表示对误差信号进行积分，即在从初始时间到当前时间内的累积积分值，表示对变化率进行微分，表示误差信号对时间的变化率，即误差信号的时间导数；工件夹持调整方式为，基于实时监测的工件夹持力变化，检测到异常变化后发出警报，自动停机并记录当前加工位置；重新对夹持装置进行自动校正、指示操作人员进行调整；调整后重新夹持工件并继续加工；自动校正方式基于夹持力监测采用PID控制算法进行调整，基于夹持装置结构特征，利用有限元分析法调整夹持力分布；工件夹持调整过程中，异常变化的检测方式为：基于传感器实时监测的工件夹持力记录夹持力随时间的变化，统计分析最近一段时间内的夹持力数据，计算夹持力的平均值和标准差，如果当前时刻的夹持力超出了预设范围，则判定为异常变化，其中是预设的系数；检测到异常变化后发出警报，并自动停机，停机时记录当前的加工位置；触发停机后，系统自动对夹持装置进行校正，校正过程为：利用有限元分析法模拟夹持装置的结构特征，包括夹具刚度、工件表面形状、接触面积；根据模拟结果，调整夹持装置的参数，调节夹持力的分布和稳定性；调整完成后，系统重新夹持工件恢复加工过程；调整夹持力分布方式为：使用CAD软件建立夹持装置的几何模型，并将其转换为有限元模型，定义夹持装置的几何模型为，其边界为，夹持装置的外表面为，内表面为；定义夹持装置的材料属性，包括弹性模量、泊松比，同时定义夹持装置的几何参数，包括长度、宽度、厚度；对有限元模型施加边界条件，模拟夹持装置的实际工作环境和加载条件，假设夹持装置的边界受到外部载荷的作用，定义外部载荷为，则边界条件表示为：，此处是边界上的载荷向量，是边界的法向量；定义工件加工过程中施加在夹持装置上的载荷，即切削力，假设切削力在夹持装置表面上的分布为，其中是夹持装置表面上的位置向量；建立夹持装置的有限元模型，并基于弹性力学理论建立力学方程，然后将几何模型离散化为有限元单元，并将边界条件和载荷施加到模型上；使用有限元分析软件对模型进行求解，得到夹持装置的位移场和应力场；根据应力场计算夹持装置表面上的夹持力分布：，此处表示夹持装置的外表面，是外表面的法向量，是应力张量；定义异常变化的准则，如果夹持力分布超过预设阈值，则判定为异常变化；根据模拟结果，调整夹持装置的参数，优化夹持力的分布和稳定性；加工程序验证方式为，基于实时监测的加工过程中刀具轨迹、加工参数，自动检测加工轨迹是否偏离预设路径以及加工参数是否异常；当检测到异常情况时，立即停机并记录当前加工位置，发出警报，指示操作人员调整程序；是否偏离预设路径以及加工参数是否异常判定方式为：基于机器学习算法对加工过程进行监测和分析，识别异常情况；基于监测的加工过程多维数据，包括刀具轨迹、加工参数、工件状态进行特征提取，包括时序特征、频域特征、空间特征；基于提取的特征，选用均值方差检测、孤立森林和循环神经网络构建异常检测模型，使用历史数据对选定的异常检测模型进行训练和优化；通过交叉验证确定模型参数；将训练好的模型进行异常检测和预测，根据模型输出的异常分数、概率，判断当前加工状态是否异常。

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