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数控机床可视化监控过程数据压缩技术研究

发布时间:2023-04-17 19:59
  智能制造背景下,随着企业对数控机床可视化监控系统的智能化需求不断提高,海量的监控过程数据被实时采集。它们具有数据量大、数据增长快、数据价值大等特点,如何压缩并存储这些海量的数据成为企业信息化进程中一个亟待解决的难题。因此,本文对数控机床监控过程数据进行了深入的研究,在此基础上提出了监控过程数据的压缩策略,并将它们应用于数控机床可视化监控系统的开发中。本文的主要研究内容如下:(1)通过对现有压缩算法的研究,分析将它们用于数控机床监控过程数据压缩的局限性。深入研究机床监控过程数据的结构、特点及规律,针对监控过程中的开关量数据、三维轨迹数据与模拟量数据,利用数据不同的变化规律,分别提出对应的压缩策略。(2)针对机床监控的三维轨迹数据,本文提出一种基于NC程序解析的数据压缩方法。通过研究三维轨迹数据与NC代码之间的对应关系,提出了实时数据的NC代码匹配方法及异常数据的识别方法。利用实时坐标与NC代码解析的理论轨迹之间的位置误差作为压缩过程的判断依据,通过误差限的动态调节来获得更好的压缩效果。(3)针对机床监控的模拟量数据,提出一种基于相似性匹配的改进型SDT数据压缩算法。构建了监控过程模拟量数...

【文章页数】:86 页

【学位级别】:硕士

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中文摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究背景及意义
        1.2.1 课题研究背景
        1.2.2 课题研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 数控机床监控技术的研究现状
        1.3.2 工业过程数据压缩的研究现状
    1.4 研究内容及论文结构
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 论文结构
第2章 数控机床监控过程数据及其压缩策略研究
    2.1 数据压缩技术概述
        2.1.1 数据压缩分类
        2.1.2 常用过程数据压缩技术
    2.2 数控机床可视化监控过程数据研究
        2.2.1 数控机床可视化监控过程数据的结构
        2.2.2 数控机床可视化监控过程数据的特点
        2.2.3 数控机床可视化监控过程数据的变化规律
    2.3 监控过程数据压缩策略分析
        2.3.1 监控过程数据处理流程
        2.3.2 开关量数据的压缩策略
        2.3.3 三维轨迹数据的压缩策略
        2.3.4 模拟量数据的压缩策略
    2.4 本章小结
第3章 基于NC程序解析的三维轨迹数据压缩方法
    3.1 数控机床三维轨迹数据压缩流程
    3.2 三维轨迹数据的NC代码匹配方法
        3.2.1 三维轨迹数据的NC代码匹配条件
        3.2.2 NC代码匹配及异常点识别流程
    3.3 基于NC程序解析的数控机床三维轨迹数据压缩算法
        3.3.1 NBPC算法原理
        3.3.2 位置误差的计算模型
        3.3.3 误差限的动态控制模型
        3.3.4 NBPC算法步骤
        3.3.5 NBPC算法解压缩过程
    3.4 性能测试
        3.4.1 压缩性能评价指标
        3.4.2 测试数据来源
        3.4.3 测试结果
    3.5 本章小结
第4章 基于相似性匹配的监控模拟量数据压缩方法
    4.1 监控过程模拟量数据压缩流程
        4.1.1 模拟量数据的特点及分类
        4.1.2 模拟量数据压缩流程
    4.2 状态模型及其相似度量方法研究
        4.2.1 实时状态模型
        4.2.2 构建历史状态矩阵
        4.2.3 状态模型相似度量方法
    4.3 监控过程模拟量数据压缩方法
        4.3.1 改进SDT算法原理
        4.3.2 动态门限值计算模型
        4.3.3 改进SDT算法步骤
        4.3.4 改进SDT算法解压缩步骤
    4.4 性能测试
        4.4.1 压缩性能评价指标
        4.4.2 测试数据来源
        4.4.3 测试结果
    4.5 本章小结
第5章 数据压缩在机床可视化监控系统中的应用
    5.1 监控系统开发环境及体系结构
        5.1.1 系统的开发环境
        5.1.2 系统的体系结构
    5.2 数据库设计
        5.2.1 数据读写过程
        5.2.2 数据表的设计
    5.3 应用实例
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录 A攻读硕士学位期间的科研成果
附录 B
附录 C



本文编号:3792786

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