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公开(公告)号:CN119806503A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202311297461.5
申请日:2023-10-09
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司
IPC: G06F8/34 , G06F8/41 , G06F8/70 , G05B19/4155
Abstract: 本发明涉及一种基于pyqt5的G代码分层解析和模型可视化系统。G代码解析,用于对Gcode代码的特性进行分析,如G0(或G00)表示数控机床中刀具XYZ轴的快速移动定位,G1(或G01)表示数控机床中刀具XYZ轴的直线插补模式等等。并根据Gcode代码中每一种类型的指令特性对G代码进行可视化展示,模拟数控机床加工后G代码所生成的产品,可以直观地观察到G代码所生成的轨迹路线。本系统主要使用点、线、面三种模式来表示G代码生成的轨迹路径,其中点云模式能够直观看到G代码轨迹的残缺处和粗糙处,为后续对G代码轨迹的优化提供着力点;线段和平面模式能够动态模拟G代码指令的执行过程,从而能够模拟对G代码在数控机床的运行过程,提高轨迹优化效率。
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公开(公告)号:CN119691493A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202311230000.6
申请日:2023-09-22
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06Q10/0639 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及热处理加工领域,具体说是基于热处理时间序列的分析实现热处理加工工艺阶段分割方法。针对热处理加工过程中的不同工艺阶段分割与检测问题提出了基于关键点的分段线性表示算法,并针对生产过程中的数据异常波动提出了基于滑动窗口的时间序列异常检测算法,实现了实时异常检测与处理,提高分割算法的稳定性与准确性。并在最后针对关键点检测可能存在遗漏的问题,提出基于分段误差的插值算法。能够检测与处理热处理生产过程中的异常数据,增强后续数据的稳定性和准确性。
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公开(公告)号:CN118314274A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202211708428.2
申请日:2022-12-29
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司
Abstract: 针对数字孪生系统中数字空间与物理空间的交互与融合问题,提出一种基于数据驱动的面向运动控制的数字孪生可视化方法。该方法采用OPC UA协议实现数据采集,通过添加断线重连机制应对突发情况;确定采集时间频率以保证孪生模型运动过程的流畅,实现实时数据持久化操作便于对历史数据的逆时分析;实现孪生模型的运动约束,添加运动限位约束和设备模型部件之间的父子层级关系,保证孪生模型符合真实物理性质,实现运动驱动,包括坐标移动、旋转、夹取等;通过添加数据平滑等功能实现逆时复现服务。在数控机床实验台和码垛机器人验证方法的可行性,为该方法提供了实践依据。
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公开(公告)号:CN119871094A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202311390287.9
申请日:2023-10-25
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开一种多特征融合的数控机床刀具磨损预测方法。首先采用第三四分位数和Hampel滤波法对原始数据进行预处理。其次针对预处理后的数据进行时域、频域、时频域等分析,提取出与刀具磨损程度相关性较好的多个变换域特征。然后针对不同特征分别选择合适的机器学习模型,采用支持向量机(SVM)处理时域特征、随机森林(Random Forest)处理频域特征、深度神经网络(DNN)处理时频域联合特征。最后采用以上三种模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等指标评估预测模型性能,验证实验方法的有效性。本发明可以及时和准确地预测和诊断刀具磨损状态,有助于实现正常生产条件下对刀具磨损状态的实时监测。
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公开(公告)号:CN119439910A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411529128.7
申请日:2024-10-30
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司
IPC: G05B19/418 , G06N3/092 , G06N3/048 , G06Q50/04 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及生产调度和资源优化领域,尤其是一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法,其特征在于,包括以下步骤:1)构建柔性车间调度环境;2)将柔性车间调度环境抽象为Disjunctive Graph;3)抽取状态特征;4)对状态特征进行编码;5)基于编码后的特征执行决策,得到调度概率分布;6)根据概率分布生成调度计划。本发明通过多层次特征提取与融合,实现对生产环境的精准感知,有效提高调度决策的准确性和鲁棒性;利用深度强化学习框架,能够自适应地学习生产环境的动态变化,不断优化调度策略,具有较强的泛化能力;通过注意力机制增强特征表示,使模型在面对大规模、复杂性高的FJSP问题时,仍能快速找到全局最优解。
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公开(公告)号:CN118536961A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202310156432.0
申请日:2023-02-23
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司 , 沈阳燃气有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及工业互联网装备管理领域,提供了一种跨平台的装备健康管理系统,包括:维修保障模块用于维修管理人员对装备巡检信息及故障信息的无纸化记录;信息管理模块用于对装备基本信息的管理操作;故障预警模块用于预测装备可能发生的异常并及时提示维护人员;状态监测模块通过传感器采集的设备数据实时监控装备的运行信息;该系统通过对历史数据进行分析预测及实时数据的监控,对装备的健康状态改变做出及时的提示,提高了远程终端装备的维护效率,可以更方便的实现系统模块的拓展,便于系统的后续的完善。
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公开(公告)号:CN117992838A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202211301837.0
申请日:2022-10-24
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司 , 中国航发哈尔滨东安发动机有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06Q50/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种用于热处理工艺加工过程温度状态识别的方法,涉及到热处理工艺加工领域,尤其涉及到热处理工艺加工过程温度状态识别的领域。本发明针对热处理工艺加工过程的温度状态变化,提出了一种基于时间序列分段线性表示的状态识别方法,该方法首先通过时序温度数据间偏离度的变化提取出温度的变化点,然后通过分段变化点对原始数据进行趋势段划分,然后使用自上而下(Top‑Down)算法得到分段的线性表示,根据分段的统计特征采用RNN特征训练分类器,最终得到热处理过程的加工状态。以某单位热处理车间的实际温度数据,通过对所提方法的实验验证了该方法的有效性。
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公开(公告)号:CN117742714A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202211109321.6
申请日:2022-09-13
Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司 , 沈阳燃气清洁能源管理有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于MQTT和S7协议的PLC批量读写传输方法,具体为:确定XML文件的结构;将参数信息写入到XML文件中;解析XML文件的数据块;获得XML文件的参数信息,将数据以字节的形式全部读取到内存中;将获得的字节序列进行反序列化获得所需要的数据;所获得的PLC数据发送到MQTT服务器相应的主题下,订阅该主题的客户端就能接收到的PLC数据。本系统采用了XML文件,松散了程序的耦合度,增加了读取PLC系统的扩展性,采用先读后解析的原则,能够用最少的读写次数完成读写工作,提高了系统的稳定性以及效率,并且利用了MQTT轻量级通信协议,可以用极少的代码和有限的带宽,为远程其他设备提供实时可靠的PLC数据传输服务。
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