[发明专利]一种指纹防护数控机床

摘要

本发明提供了一种指纹防护数控机床，包括防护门、防护装置和数控机床故障检测装置，所述防护装置包括指纹识别器、用于锁住防护门的防护锁和用于控制防护锁开启或闭合的控制器，所述指纹识别器、数控机床故障检测器与控制器连接；所述数控机床故障检测装置用于对数控机床进行故障检测，并将故障检测结果发送至控制器；所述控制器在数控机床发生故障时或者指纹识别不正确时控制防护锁闭合，仅在指纹识别正确时控制防护锁开启。本发明能够阻止非专业数控机床人员因失误导致的程序更改或使用，避免事故的发生，并且能够在数控机床发生故障时只允许专业数控机床人员对数控机床进行操作，确保维修的及时性和安全性。

主权项

1.一种指纹防护数控机床，其特征是，包括防护门、防护装置和数控机床故障检测装置，所述防护装置包括指纹识别器、用于锁住防护门的防护锁和用于控制防护锁开启或闭合的控制器，所述指纹识别器、数控机床故障检测装置与控制器连接；所述数控机床故障检测装置用于对数控机床进行故障检测，并将故障检测结果发送至控制器；所述控制器在数控机床发生故障时或者指纹识别不正确时控制防护锁闭合，仅在指纹识别正确时控制防护锁开启；所述数控机床故障检测装置包括依次连接的历史数据采集单元、数据预处理单元、特征提取单元、实时故障诊断特征向量采集单元、故障诊断模型建立单元和故障诊断识别单元；其中，所述历史数据采集单元用于通过传感器采集数控机床在正常状态下及各种故障状态下运行时多个测点的历史振动信号数据；所述数据预处理单元用于对采集到的原始历史振动信号数据进行预处理；其中，所述特征提取单元用于从过滤后的历史振动信号数据中提取小波包奇异值特征，并将提取的小波包奇异值特征作为故障诊断特征向量样本；所述实时故障诊断特征向量采集单元用于获取数控机床的实时故障诊断特征向量；其中，所述故障诊断模型建立单元用于建立基于改进的支持向量机的故障诊断模型，并使用故障诊断特征向量样本对故障诊断模型进行训练，计算出故障诊断模型参数的最优解，得到训练完成的故障诊断模型；所述故障诊断识别单元用于将该数控机床的实时故障诊断特征向量输入到训练完成的故障诊断模型中，完成数控机床故障的诊断识别；所述特征提取单元在提取小波包奇异值特征时具体执行：(1)设数控机床处于状态W时从测点M测量到的一个时刻的历史振动信号为W_M(L)，M＝1,…,Ψ，Ψ为测点的个数，对W_M(L)进行层离散小波包分解，提取第层中的个分解系数，对所有的分解系数进行重构，以表示第层各节点的重构信号，构建特征矩阵其中的值根据历史经验和实际情况结合确定；(2)对特征矩阵T[W_M(L)]进行奇异值分解，获得该特征矩阵T[W_M(L)]的特征向量：其中F₁,F₂,…,F_v为由特征矩阵T[W_M(L)]分解的奇异值，v为由特征矩阵T[W_M(L)]分解的奇异值的个数；(3)设表示特征向量中的最大奇异值，表示特征向量中的最小奇异值，定义W_M(L)对应的故障诊断特征向量为：(4)对计算得到的故障诊断特征向量进行筛选，排除不合格的故障诊断特征向量，设排除的不合格的故障诊断特征向量的数量为Ψ′，则该数控机床处于状态W时在该固定时刻的故障诊断特征向量样本为：