提出了一种通过应用制造大数据来提高数控机床组群整体性能的新思路和实现方法,分析了以机床模型为中心的误差预测问题,介绍了机床组群实时加工数据的互学习精度参数优化方法,以及大数据驱动的机床加工精度优化路径,对数控机床互学习精度优化的关键技术进行分析。

介绍了用组态王软件设计流量指示调节仪，并用PROFIBUS总线产品，智能模块来采集现场流量信号，实现对现场流量信号显示、记录，并进行自动控制。

数控机床目前急需解决效率提高和精度保证的问题,传统数控机床难以精确、全面地预测和优化各种加工工况下的误差。提出一种通过应用制造大数据来提高数控机床组群整体性能的新思路和实现方法,使机床组群能够以单台机床无法实现的速度进行学习和精度优化,研究制造过程数据的特点和表征方法。实验表明:大数据模型驱动下的机床组群互学习精度优化加工方法,加工精度和表面质量明显优于普通传统数控加工方法,实现了数控铣削的高效高质量加工。

现代机械制造中,振动测试、数据采集和数字信号处理为重要的组成部分。过去的振动测试方法十分复杂繁琐,需要大量的测试仪器,浪费不必要的资源。所以,设计一种基于LabVIEW的振动测试分析系统。该系统由硬件和软件测试两部分组成。可以对加工中的振动进行实时分析,通过实践证明其有效性和合理性。