本发明提出一种数控机床加工性能监控系统，由管理服务器通过工业以太网将多台机床上的监控装置连接起来，监控装置接收机床自身状态数据，采集主轴电机和进给电机的电流以及主轴的振动量，对采集的数据进行处理，将处理结果与机床加工性能判断基准比较，根据设定的控制策略发出控制指令对加工过程进行控制，并将所有相关信息反馈给管理服务器，管理服务器分析机床的加工性能状态和发展趋势。本发明对多台机床自身参数和现场加工状态进行监测，分析机床当前加工性能及其发展趋势，并自适应控制复杂的加工过程，有效保证了加工安全和质量。

本实用新型公开一种数控机床用防护罩，包括固定座，固定座的上端设置有横置的中空的横卷筒，横罩体的端部从横开口处伸出到横卷筒的外部；固定座的左端和右端分别设置有竖直的中空的竖卷筒，竖罩体的端部分别从竖开口处伸出到竖卷筒的外部；固定座的相对方向上设置有移动座，横罩体的端部与移动座的上端相连接；左端和右端的竖罩体的端部与移动座的左端和右端相连接，移动座的底面上设置有凹槽，凹槽套设在相匹配的固定台上；移动座的侧面上固定设置有带通孔和锁紧螺孔的移动顶块，固定台上设置有带螺纹孔的固定块，螺纹孔中设置有螺杆；其使用方便，防护效果好。

型号：VMC300-五轴 产品特点： 1、使用380伏电压，占地小，耗电少，采用透明亚克力与钣金结合，提高观摩安全性的同时又保障机器的结构稳固性全封闭。 2、采用10工位斗笠式刀库，使用0.6Mpa气压。  3、功能加大，五轴五联动，配置Xendoll 工业级数控系统，适用国际通用程序，故障自动检测报警功能、断电记忆功能。 4、主轴为高精度工业级主轴，主轴锥度为ISO20，主轴转速300-3500转/分钟。 5、主轴电机功率1.1KW，可用于铣削、钻孔、雕刻等工艺加工。 6、五轴轨道以防尘防屑伸缩护罩包覆，保护轨道及滚珠螺杆免与切削水、残料进入造成磨损。 7、五轴C3级精密双螺母滚珠丝杆,经中周波热处理及精密研磨，各轴施以预拉减少热变形，定位及重覆精度高。 8、五轴机床可以自动连续完成多个平面的多种加工工序，实现高效、高质量加工。 9、工件可以在一次装夹后自动连续完成多个平面的高速铣、镗、钻、铰、攻丝等多种加工工序，可以加工叶轮、叶片等具有复杂曲面的零件。   适合行业： 航空航天、汽车、磨具、机械制造、钢铁、兵器等。   技术参数   装夹刀具   2-13mm   工作台   450mm*160mm   X轴行程   300mm   Y轴行程   175mm   Z轴行程   270mm   A轴行程   120°   C轴行程   360°   主轴转速   300-3500转/分钟 (选配高速电主轴可达24000转/分钟)   主轴电机功率   1.1KW（选配高速电主轴可达2.2 KW）   进给控制   闭环步进电机（可选配伺服电机）   快速移动速度   5000mm/min（选配伺服电机可达10000mm/min）   自动门   前门配左右自动开合开门结构   主轴类型   ISO20   刀库工位数   10工位斗笠式刀库   自动换刀系统形式   气动换刀   五轴工作台参数   中心高：71.5㎜；工作台尺寸：φ80；   外形尺寸：325mm*120mm*148mm   使用气压   0.55-0.6Mpa   数控系统   Xendoll 工业级数控系统（可选配其他数控系统）   电子手轮   5轴三档电子手轮   T型槽：数量-宽度   3-12mm   使用电源   AC380V/50Hz   外形尺寸   1360×1200×1850   重量   630KG  

本发明公开了一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方 法，其包括以下步骤:建立数控机床的系统动力学模型，计算差分方 程;生成伪随机序列;通过 NC 编程将伪随机序列转变成数控机床的 速度激励信号;根据速度激励信号，通过同步动作在数控系统的每个插补周期内给定速度激励信号，实现自激励;通过同步动作在数控系 统的每个插补周期内采集数控机床结构参数辨识信号数据;选定辨识 参考模型，利用 MATLAB 系统辨识工具箱和采集的数据，对数控机床 的系统动力学模型进行辨识，

本发明公开了一种基于区间的数控机床加工性能预测方法，包括：(1)获取每类测量数据的多个测量值；(2)将每类测量数据中的每个测量值转换成区间形式；(3)提取时域或时频域特征；(4)把提取的时域或时频域特征作为观测，获得优化的广义隐马尔可夫模型；(5)从优化的广义隐马尔可夫模型中，找出状态转移概率矩阵，作为马尔可夫链转移矩阵；(6)选择区间化的初始状态概率向量，并与该马尔可夫链转移矩阵，形成性能预测模型 A⁽ⁿ⁾；(7)求该模型中的最大值，即为数控机床加工性

本发明公开了一种数控机床铣削加工刀具破损监测方法，该方 法通过获取机床主轴电机电流信号，预处理后经过奇异谱分析与特征 值提取过程，建立刀具破损监测模型，实现对刀具破损状态的监测， 达到通过电流信号预测刀具破损的目的。本发明采用电流信号作为监 测信号，具有信号获取容易，传感器成本低，安装方便等特点，奇异 谱分解可以有效提取信号中与刀具状态相关的成分，并且奇异谱是基 于信号内部结构的分解方法，计算速度快，节省时间；特征值是基于 统计方法方差进行提取，可以有效反应刀具破损状态，并且也具有计 算速度快的特点；支持向量机在小样本、非线性模式识别中表现出许 多特有的优势，识别准备率较高。 

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随着我国经济的飞速发展，对精密数控机床的需求量越来越大，尤其对特种加工数控机床的需求越来越强烈，因此在国家十一五规划中已将特种加工数控机床列入高档精密数控机床的重大专项。 特种加工数控机床包括：数控电火花线切割加工机床、数控电火花成形加工机床、电化学加工机床、激光加工机床、电子束加工机床以及离子束加工机床等。在航空、航天、船舶、汽车和家电等领域，这些特种加工数控机床是加工精密复杂形状零件和摸具不可缺少的装备。 哈工大特种加工及机电控制研究所经过多年的努力，已研制成功慢速

本发明公开了一种数控机床铣削加工刀具破损监测方法，该方法通过获取机床主轴电机电流信号，预处理后经过奇异谱分析与特征值提取过程，建立刀具破损监测模型，实现对刀具破损状态的监测，达到通过电流信号预测刀具破损的目的。本发明采用电流信号作为监测信号，具有信号获取容易，传感器成本低，安装方便等特点，奇异谱分解可以有效提取信号中与刀具状态相关的成分，并且奇异谱是基于信号内部结构的分解方法，计算速度快，节省时间；特征值是基于统计方法方差进行提取，可以有效反应刀具破损状态，并且也具有计算速度快的特点；支持向量机在小

本发明公开了一种基于空运行激励的数控机床模态比例因子获取方法，包括以下步骤：生成机床加速度的二值随机序列，并根据二值随机序列生成机床的空运行数控代码，计算二值随机惯性激励力序列的自功率谱 GXX(jω)，执行空运行数控代码，以测量机床的响应信号并计算响应信号的互功率谱矩阵，根据响应信号的互功率谱矩阵利用最小二乘复频域法计算系统极点λ1...N和以及模态 振 型 向 量 ψ 1...N 和 根据自功率谱 [GXX(j ω )] 、 系 统 极 点 λ 1...N 和 以及模态振型 向 量 ψ 1...N和 计算机床结构的模态比例因子。本发明能够估计激励序列的能量大小，继而从机床测点间的互功率谱矩阵中获取模态比例因子。