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(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112987629 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 4.7 (22)申请日 2021.05.14 (71)申请人 南京恒久机器制造有限公司 地址 211100 江苏省南京市江宁区横溪街 道丹阳民营创业园 (72)发明人 邢时顺 (74)专利代理机构 南京鑫之航知识产权代理事 务所(特殊普通合伙) 32410 代理人 汪庆朋 (51)Int.Cl. G05B 19/042 (2006.01) 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 (54)发明名称 一种高速智能激光切割机远程电气数字化 控制系统及方法 (57)摘要 本发明涉及一种高速智能激光切割机远程 电气数字化控制系统及方法，系统包括通讯网 关、现场数据采集终端、现场监控终端及远程操 控服务器，通讯网关、现场数据采集终端、现场监 控终端均位于激光切割机上，现场数据采集终端 分别与现场数据采集终端各激光切割机动力驱 动机构及运动部件连接，现场数据采集终端、现 场监控终端均与通讯网关建立数据连接，其控制 方法包括设备装配，监控运行及远程控制三个步 骤。本发明可有效实现同时对多台激光切割设备 同步控制，从而提高工件后续加工及装配作业的 A 精度和效率；本发明可实现对激光切割设备运行 9 精度仿真和预判，达到提高激光切割设备加工精 2 6 7 度和运行稳定性及可靠性的目的。 8 9 2 1 1 N C CN 112987629 A 权利要求书 1/3页 1.一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，其特征在于：所述的高速智能 激光切割机远程电气数字化控制系统包括通讯网关(1)、现场数据采集终端(2)、现场监控 终端(3)及远程操控服务器(4)，其中所述通讯网关(1)、现场数据采集终端(2)、现场监控终 端(3)均位于激光切割机上，并与激光切割机主电源电路电气连接，其中所述现场监控终端 (3)与现场数据采集终端(2)和激光切割机主控电路电气连接，所述现场数据采集终端(2) 分别与现场数据采集终端(2)各激光切割机动力驱动机构及运动部件连接，所述现场数据 采集终端(2)、现场监控终端(3)均与通讯网关(1)建立数据连接，且所述通讯网关(1)通过 通讯网络与远程操控服务器(4)间建立数据连接。 2.根据权利要求1所述的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，其特征 在于：所述的远程操控服务器(4)采用基于SOA体系的主程序系统，同时设采用C/S结构和B/ S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测 系统的深度学习神经网络系统，其中所述基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系 统与BP神经网络系统并联，且基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系统的输入端 与BP神经网络系统输出端连通，输出端通过CNN卷积神经网络系统与BP神经网络系统建立 数据连接。 3.根据权利要求1所述的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，其特征 在于：所述的现场监控终端(3)包括承载壳(31)、绝缘托板(32)、半导体制冷机构(33)、中央 处理电路、驱动电路、稳压电源、晶振电路、数据通讯总线)、接线)为横断面呈矩形的闭合腔体结构，其外表面设至少 两条连接滑槽(34)，且所述连接滑槽(34)以承载壳(31)轴线对称分布，所述绝缘托板(32) 嵌于承载壳(31)内并与承载壳(31)同轴分布，且绝缘托板(32)将承载壳(31)从上至下分割 为操控腔(35)和散热腔(36)，所述散热腔(36)对应的承载壳(31)上设散热口(37)，所述半 导体制冷机构(33)嵌于散热口(37)内，且所述半导体制冷机构(33)的制冷端位于散热腔 (36)内并与驱动电路电气连接，所述中央处理电路、驱动电路、稳压电源、晶振电路、数据通 讯总线)上端面连接，其中所述中央处理电路分别与 驱动电路、晶振电路及数据通讯总线电气连接，所述数据通讯总线分别与驱动电路、晶振电 路、I/O通讯端口(39)、接线)电气连接，所述驱动电路分别与 稳压电源、晶振电路、数据通讯总线)、接线) 电气连接，且所述I/O通讯端口(39)、接线)均至少一个，并嵌 于承载壳(31)外表面。 4.根据权利要求3所述的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，其特征 在于：所述的中央处理电路为FPGA芯片、DSP及PIC芯片中任意一种为基础的电路系统；所述 驱动电路为MOS驱动电路系统。 5.根据权利要求1所述的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，其特征 在于：所述的现场数据采集终端(2)包括光栅编码器(21)、光栅标尺(22)、温度传感器(23)、 CCD摄像头(24)、远红外非接触测温机构(25)及主控机构(26)，其中所述光栅编码器(21)、 温度传感器(23)构成若干电机检测组，且电机检测组数量与激光切割机各驱动电机数量一 致，每个电机检测组均包括一个光栅编码器(21)和若干温度传感器(23)，且同一检测组中 的光栅编码器(21)与激光切割机驱动电机主轴连接并同轴分布，温度传感器(23)嵌于驱动 2 2 CN 112987629 A 权利要求书 2/3页 电机壳体内表面，所述光栅标尺(22)与激光切割机各伸缩臂连接，且每条激光切割机各伸 缩臂上均设至少一个光栅标尺(22)，所述CCD摄像头(24)、远红外非接触测温机构(25)均至 少一个，且一个CCD摄像头(24)和一个远红外非接触测温机构(25)构成一个作业面监控组， 所述作业面监控组至少两个，环绕激光切割机主轴均布，且其中至少一个作业面监控组通 过转台机构(27)与激光切割机切割头外侧面铰接，另至少一个作业面监控组通过转台机构 (27)与激光切割机工作台侧表面铰接，且各作业面监控组光轴与激光切割机激光光束相 交，且交点位于激光切割机工作台上端面与激光切割机激光头之间位置，所述光栅编码器 (21)、光栅标尺(22)、温度传感器(23)、CCD摄像头(24)、远红外非接触测温机构(25)均与主 控机构(26)连接，且所述主控机构(26)另与通讯网关(1)、现场监控终端(3)连接。 6.根据权利要求5所述的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，其特征 在于：所述的主控机构(26)包括承载腔(261)、基于FPGA芯片的主控电路板、多路稳压电源 电路板、数据通讯电路板及接线)为闭合腔体结构，所述基于 FPGA芯片的主控电路板、多路稳压电源电路板、数据通讯电路板均嵌于承载腔(261)内，且 基于FPGA芯片的主控电路板分别与多路稳压电源电路板、数据通讯电路板电气连接，且所 述多路稳压电源电路板、数据通讯电路板均与接线.一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统的控制方法，其特征在于，包括 如下步骤： S1，设备装配，首先在激光切割机外部设置一个远程操控服务器(4)，然后分别为每台 待监控的激光切割机上分别装配通讯网关(1)、现场数据采集终端(2)、现场监控终端(3)， 并使各激光切割机上的通讯网关(1)间通过通讯网络与远程操控服务器(4)建立数据连接， 并由远程操控服务器(4)分别为各激光切割机的通讯网关(1)分配独立的数据通讯地址，即 可完成本发明装配； S2，监控运行，完成S1步骤后，在激光切割机运行时，同步驱动现场数据采集终端(2)、 现场监控终端(3)运行，一方面通过驱动现场数据采集终端(2)对激光切割机各运动驱动电 机的运行状态及控制精度进行检测、对激光切割机各伸缩驱动机构行程位移量及控制精度 进行检测、对激光切割机的各运动组件倾斜偏运动移量进行检测及对激光切割机切割作业 面激光光束状态、切割作业面温度计、切割作业面割缝进行检测，从而实现对激光切割设备 机械系统同步检测作业；另一方面由现场监控终端(3)对激光切割机运行作业时的控制程 序进行监控，并将现场监控终端(3)采集到的激光切割机各部件实际运行状态参数与激光 切割机运行作业时的控制程序参数进行比对，即可获得激光切割机实际运行与机加工工艺 设计参数间的误差，并将获得的误差及驱动现场数据采集终端(2)、现场监控终端(3)运行 时采集的数据一同发送至远程操控服务器(4)； S3，远程控制，远程操控服务器(4)在接收到S2步骤反馈的数据后，一方面根据接收的 激光切割设备运行误差对切割控制程序参数进行修正；另一方面通过BP神经网络系统，及 与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系统根据S2 步骤采集的到数据进行仿真学习，一方面对当前激光切割机存在误差进行统计，并在后续 激光切割机设备进行切割控制程序汇编时进行误差补偿；另一方面对当前激光切割机误差 变化规律进行分析汇总，获得当前激光切割机设备误差变化规律，并根据当前激光切割机 设备误差变化规律生成激光切割设备维护计划及故障预警系统。 3 3 CN 112987629 A 权利要求书 3/3页 8.根据权利要求7所述的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统的控制方 法，其特征在于：所述的S3步骤中，当远程操控服务器(4)同时对多台激光切割机远程控制 同时加工同一工件的多个零部件作业时，同时对参与机加工作业的各加工精度及误差进行 运算，根据各激光切割设备误差同步对各激光加工设备的运行精度参数进行计算修正，生 成当前加工工件的闭环参数链，并根据闭环参数链同步协调各激光切割设备加工参数及加 工精度。 4 4 CN 112987629 A 说明书 1/6页 一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统及方法 技术领域 [0001] 本发明涉及一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统及方法，属于智能 加工设备技术领域。 背景技术 [0002] 目前随着对机械切割加工作业工作效率和精度要求的不断提高，激光切割设备得 到了广泛的应用，但在实际使用中发现，当前的激光切割设备在运行时，其控制系统往往均 相互独立运行，虽然可以满足切割操控作业的需要，但一方面控制系统运行效率、和对加工 精度控制能力相对低下，且无法满足有效时间多台激光切割设备间协同运行的需要，从而 易造成同一工件的多个零部件间因切割误差不同而导致后续机加工及装配作业精度受到 影响；另一方面当前的激光切割设备控制系统在运行中，往往无法自主且高效的对激光切 割设备的运行误差及后续加工误差发展变化规律进行预判，从而导致当前的激光切割设备 运行精度及设备运行稳定性和可靠性存在较大的不足。 [0003] 因此针对这一问题，迫切需要开发一种全新的高速智能激光切割机远程电气数字 化控制系统及方法，以满足实际使用的需要。 发明内容 [0004] 为了解决现有技术上的不足，本发明提供一种高速智能激光切割机远程电气数字 化控制系统及方法，在有效提高激光切割设备控制作业效率的同时，另可实现多台激光切 割协同运行；可实现对激光切割设备运行精度仿真和预判，达到提高激光切割设备加工精 度和运行稳定性及可靠性的目的。 [0005] 一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，包括通讯网关、现场数据采 集终端、现场监控终端及远程操控服务器，其中通讯网关、现场数据采集终端、现场监控终 端均位于激光切割机上，并与激光切割机主电源电路电气连接，现场监控终端与现场数据 采集终端和激光切割机主控电路电气连接，现场数据采集终端分别与现场数据采集终端各 激光切割机动力驱动机构及运动部件连接，现场数据采集终端、现场监控终端均与通讯网 关建立数据连接，且所述通讯网关通过通讯网络与远程操控服务器间建立数据连接。 [0006] 进一步的，所述的远程操控服务器采用基于SOA体系的主程序系统，同时设采用C/ S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的 智能预测系统的深度学习神经网络系统，其中所述基于LSTM的智能预测系统的深度学习神 经网络系统与BP神经网络系统并联，且基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系统 的输入端与BP神经网络系统输出端连通，输出端通过CNN卷积神经网络系统与BP神经网络 系统建立数据连接。 [0007] 进一步的，所述的现场监控终端包括承载壳、绝缘托板、半导体制冷机构、中央处 理电路、驱动电路、稳压电源、晶振电路、数据通讯总线、I/O通讯端口、接线端子及串口通讯 端口，所述承载壳为横断面呈矩形的闭合腔体结构，其外表面设至少两条连接滑槽，且所述 5 5 CN 112987629 A 说明书 2/6页 连接滑槽以承载壳轴线对称分布，所述绝缘托板嵌于承载壳内并与承载壳同轴分布，且绝 缘托板将承载壳从上至下分割为操控腔和散热腔，所述散热腔对应的承载壳上设散热口， 所述半导体制冷机构嵌于散热口内，且所述半导体制冷机构的制冷端位于散热腔内并与驱 动电路电气连接，所述中央处理电路、驱动电路、稳压电源、晶振电路、数据通讯总线均位于 操控腔内并与绝缘托板上端面连接，其中所述中央处理电路分别与驱动电路、晶振电路及 数据通讯总线电气连接，所述数据通讯总线分别与驱动电路、晶振电路、I/O通讯端口、接线 端子及串口通讯端口电气连接，所述驱动电路分别与稳压电源、晶振电路、数据通讯总线、 I/O通讯端口、接线端子及串口通讯端口电气连接，且所述I/O通讯端口、接线端子及串口通 讯端口均至少一个，并嵌于承载壳外表面。 [0008] 进一步的，所述的中央处理电路为FPGA芯片、DSP及PIC芯片中任意一种为基础的 电路系统；所述驱动电路为MOS驱动电路系统。 [0009] 进一步的，所述的现场数据采集终端包括光栅编码器、光栅标尺、温度传感器、CCD 摄像头、远红外非接触测温机构及主控机构，其中所述光栅编码器、温度传感器构成若干电 机检测组，且电机检测组数量与激光切割机各驱动电机数量一致，每个电机检测组均包括 一个光栅编码器和若干温度传感器，且同一检测组中的光栅编码器与激光切割机驱动电机 主轴连接并同轴分布，温度传感器嵌于驱动电机壳体内表面，所述光栅标尺与激光切割机 各伸缩臂连接，且每条激光切割机各伸缩臂上均设至少一个光栅标尺，所述CCD摄像头、远 红外非接触测温机构均至少一个，且一个CCD摄像头和一个远红外非接触测温机构构成一 个作业面监控组，所述作业面监控组至少两个，环绕激光切割机主轴均布，且其中至少一个 作业面监控组通过转台机构与激光切割机切割头外侧面铰接，另至少一个作业面监控组通 过转台机构与激光切割机工作台侧表面铰接，且各作业面监控组光轴与激光切割机激光光 束相交，且交点位于激光切割机工作台上端面与激光切割机激光头之间位置，所述光栅编 码器、光栅标尺、温度传感器、CCD摄像头、远红外非接触测温机构均与主控机构连接，且所 述主控机构另与通讯网关、现场监控终端连接。 [0010] 进一步的，所述的主控机构包括承载腔、基于FPGA芯片的主控电路板、多路稳压电 源电路板、数据通讯电路板及接线端子，所述承载腔为闭合腔体结构，所述基于FPGA芯片的 主控电路板、多路稳压电源电路板、数据通讯电路板均嵌于承载腔内，且基于FPGA芯片的主 控电路板分别与多路稳压电源电路板、数据通讯电路板电气连接，且所述多路稳压电源电 路板、数据通讯电路板均与接线] 一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统的控制方法，包括如下步骤： S1，设备装配，首先在激光切割机外部设置一个远程操控服务器，然后分别为每台 待监控的激光切割机上分别装配通讯网关、现场数据采集终端、现场监控终端，并使各激光 切割机上的通讯网关间通过通讯网络与远程操控服务器建立数据连接，并由远程操控服务 器分别为各激光切割机的通讯网关分配独立的数据通讯地址，即可完成本发明装配； S2，监控运行，完成S1步骤后，在激光切割机运行时，同步驱动现场数据采集终端、 现场监控终端运行，一方面通过驱动现场数据采集终端对激光切割机各运动驱动电机的运 行状态及控制精度进行检测、对激光切割机各伸缩驱动机构行程位移量及控制精度进行检 测、对激光切割机的各运动组件倾斜偏运动移量进行检测及对激光切割机切割作业面激光 光束状态、切割作业面温度计、切割作业面割缝进行检测，从而实现对激光切割设备机械系 6 6 CN 112987629 A 说明书 3/6页 统同步检测作业；另一方面由现场监控终端对激光切割机运行作业时的控制程序进行监 控，并将现场监控终端采集到的激光切割机各部件实际运行状态参数与激光切割机运行作 业时的控制程序参数进行比对，即可获得激光切割机实际运行与机加工工艺设计参数间的 误差，并将获得的误差及驱动现场数据采集终端、现场监控终端运行时采集的数据一同发 送至远程操控服务器； S3，远程控制，远程操控服务器在接收到S2步骤反馈的数据后，一方面根据接收的 激光切割设备运行误差对切割控制程序参数进行修正；另一方面通过BP神经网络系统，及 与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系统根据S2 步骤采集的到数据进行仿真学习，一方面对当前激光切割机存在误差进行统计，并在后续 激光切割机设备进行切割控制程序汇编时进行误差补偿；另一方面对当前激光切割机误差 变化规律进行分析汇总，获得当前激光切割机设备误差变化规律，并根据当前激光切割机 设备误差变化规律生成激光切割设备维护计划及故障预警系统。 [0012] 进一步的，在S3步骤中，当远程操控服务器同时对多台激光切割机远程控制同时 加工同一工件的多个零部件作业时，同时对参与机加工作业的各加工精度及误差进行运 算，根据各激光切割设备误差同步对各激光加工设备的运行精度参数进行计算修正，生成 当前加工工件的闭环参数链，并根据闭环参数链同步协调各激光切割设备加工参数及加工 精度。 [0013] 本发明较传统的激光切割机控制系统，可有效实现同时对多台激光切割设备同步 控制，在有效提高激光切割设备控制作业效率的同时，另可实现多台激光切割协同运行，从 而满足对同一工件的多个零件同步加工时的加工精度的一致性，从而提高工件后续加工及 装配作业的精度和效率；本发明可实现对激光切割设备加工精度高效监控作业的同时，根 据接收的激光切割设备运行误差对切割控制程序参数进行修正；通过BP神经网络系统，及 与BP神经网络系统协同运行进行仿真学习，对当前激光切割机存在误差进行统计，并在后 续激光切割机设备进行切割控制程序汇编时进行误差补偿；对当前激光切割机误差变化规 律进行分析汇总，获得当前激光切割机设备误差变化规律，并根据当前激光切割机设备误 差变化规律生成激光切割设备维护计划及故障预警系统，达到提高激光切割设备加工精度 和运行稳定性及可靠性的目的。 附图说明 [0014] 下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明； 图1为本发明系统结构示意图； 图2为远程操控服务器系统示意图； 图3为现场监控终端结构示意图； 图4为现场监控终端系统示意图； 图5为现场数据采集终端结构示意图； 图6为主控机构电路原理示意图； 图7为本发明控制方法流程示意图。 [0015] 图中各标号：通讯网关1、现场数据采集终端2、现场监控终端3、远程操控服务器4、 接线、操控腔35、散热腔36、 7 7 CN 112987629 A 说明书 4/6页 散热口37、串口通讯端口38、I/O通讯端口39、光栅编码器21、光栅标尺22、温度传感器23、 CCD摄像头24、远红外非接触测温机构25、主控机构26、转台机构27、承载腔261。 具体实施方式 [0016] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于施工，下面结合具体 实施方式，进一步阐述本发明。 [0017] 参见图1，本发明的一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统，包括通讯 网关1、现场数据采集终端2、现场监控终端3及远程操控服务器4，其中通讯网关1、现场数据 采集终端2、现场监控终端3均位于激光切割机上，并与激光切割机主电源电路电气连接，现 场监控终端3与现场数据采集终端2和激光切割机主控电路电气连接，现场数据采集终端2 分别与现场数据采集终端2各激光切割机动力驱动机构及运动部件连接，现场数据采集终 端2、现场监控终端3均与通讯网关1建立数据连接，且所述通讯网关1通过通讯网络与远程 操控服务器4间建立数据连接。 [0018] 参见图2，远程操控服务器4采用基于SOA体系的主程序系统，同时设采用C/S结构 和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能 预测系统的深度学习神经网络系统，其中所述基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网 络系统与BP神经网络系统并联，且基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系统的输 入端与BP神经网络系统输出端连通，输出端通过CNN卷积神经网络系统与BP神经网络系统 建立数据连接。 [0019] 参见图3及图4，现场监控终端3包括承载壳31、绝缘托板32、半导体制冷机构33、中 央处理电路、驱动电路、稳压电源、晶振电路、数据通讯总线为横断面呈矩形的闭合腔体结构，其外表面设至少两条连 接滑槽34，且所述连接滑槽34以承载壳31轴线对称分布，所述绝缘托板32嵌于承载壳31内 并与承载壳31同轴分布，且绝缘托板32将承载壳31从上至下分割为操控腔35和散热腔36， 所述散热腔36对应的承载壳31上设散热口37，所述半导体制冷机构33嵌于散热口37内，且 所述半导体制冷机构33的制冷端位于散热腔36内并与驱动电路电气连接，所述中央处理电 路、驱动电路、稳压电源、晶振电路、数据通讯总线上端 面连接，其中所述中央处理电路分别与驱动电路、晶振电路及数据通讯总线电气连接，所述 数据通讯总线分别与驱动电路、晶振电路、I/O通讯端口39、接线 电气连接，所述驱动电路分别与稳压电源、晶振电路、数据通讯总线、接线电气连接，且所述I/O通讯端口39、接线 均至少一个，并嵌于承载壳31外表面。本实施例中，中央处理电路为FPGA芯片、DSP及PIC芯 片中任意一种为基础的电路系统；所述驱动电路为MOS驱动电路系统。 [0020] 参见图5，现场数据采集终端2包括光栅编码器21、光栅标尺22、温度传感器23、CCD 摄像头24、远红外非接触测温机构25及主控机构26，其中所述光栅编码器21、温度传感器23 构成若干电机检测组，且电机检测组数量与激光切割机各驱动电机数量一致，每个电机检 测组均包括一个光栅编码器21和若干温度传感器23，且同一检测组中的光栅编码器21与激 光切割机驱动电机主轴连接并同轴分布，温度传感器23嵌于驱动电机壳体内表面，所述光 栅标尺22与激光切割机各伸缩臂连接，且每条激光切割机各伸缩臂上均设至少一个光栅标 8 8 CN 112987629 A 说明书 5/6页 尺22，所述CCD摄像头24、远红外非接触测温机构25均至少一个，且一个CCD摄像头24和一个 远红外非接触测温机构25构成一个作业面监控组，所述作业面监控组至少两个，环绕激光 切割机主轴均布，且其中至少一个作业面监控组通过转台机构27与激光切割机切割头外侧 面铰接，另至少一个作业面监控组通过转台机构27与激光切割机工作台侧表面铰接，且各 作业面监控组光轴与激光切割机激光光束相交，且交点位于激光切割机工作台上端面与激 光切割机激光头之间位置，所述光栅编码器21、光栅标尺22、温度传感器23、CCD摄像头24、 远红外非接触测温机构25均与主控机构26连接，且所述主控机构26另与通讯网关1、现场监 控终端3连接。 [0021] 参见图6，主控机构26包括承载腔261、基于FPGA芯片的主控电路板、多路稳压电源 电路板、数据通讯电路板及接线为闭合腔体结构，所述基于FPGA芯 片的主控电路板、多路稳压电源电路板、数据通讯电路板均嵌于承载腔261内，且基于FPGA 芯片的主控电路板分别与多路稳压电源电路板、数据通讯电路板电气连接，且所述多路稳 压电源电路板、数据通讯电路板均与接线，一种高速智能激光切割机远程电气数字化控制系统的控制方法，包括如 下步骤： S1，设备装配，首先在激光切割机外部设置一个远程操控服务器4，然后分别为每 台待监控的激光切割机上分别装配通讯网关1、现场数据采集终端2、现场监控终端3，并使 各激光切割机上的通讯网关1间通过通讯网络与远程操控服务器4建立数据连接，并由远程 操控服务器4分别为各激光切割机的通讯网关1分配独立的数据通讯地址，即可完成本发明 装配； S2，监控运行，完成S1步骤后，在激光切割机运行时，同步驱动现场数据采集终端 2、现场监控终端3运行，一方面通过驱动现场数据采集终端2对激光切割机各运动驱动电机 的运行状态及控制精度进行检测、对激光切割机各伸缩驱动机构行程位移量及控制精度进 行检测、对激光切割机的各运动组件倾斜偏运动移量进行检测及对激光切割机切割作业面 激光光束状态、切割作业面温度计、切割作业面割缝进行检测，从而实现对激光切割设备机 械系统同步检测作业；另一方面由现场监控终端3对激光切割机运行作业时的控制程序进 行监控，并将现场监控终端3采集到的激光切割机各部件实际运行状态参数与激光切割机 运行作业时的控制程序参数进行比对，即可获得激光切割机实际运行与机加工工艺设计参 数间的误差，并将获得的误差及驱动现场数据采集终端2、现场监控终端3运行时采集的数 据一同发送至远程操控服务器4； S3，远程控制，远程操控服务器4在接收到S2步骤反馈的数据后，一方面根据接收 的激光切割设备运行误差对切割控制程序参数进行修正；另一方面通过BP神经网络系统， 及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统的深度学习神经网络系统根据 S2步骤采集的到数据进行仿真学习，一方面对当前激光切割机存在误差进行统计，并在后 续激光切割机设备进行切割控制程序汇编时进行误差补偿；另一方面对当前激光切割机误 差变化规律进行分析汇总，获得当前激光切割机设备误差变化规律，并根据当前激光切割 机设备误差变化规律生成激光切割设备维护计划及故障预警系统。 [0023] 进一步的，在S3步骤中，当远程操控服务器4同时对多台激光切割机远程控制同时 加工同一工件的多个零部件作业时，同时对参与机加工作业的各加工精度及误差进行运 9 9 CN 112987629 A 说明书 6/6页 算，根据各激光切割设备误差同步对各激光加工设备的运行精度参数进行计算修正，生成 当前加工工件的闭环参数链，并根据闭环参数链同步协调各激光切割设备加工参数及加工 精度。 [0024] 本发明较传统的激光切割机控制系统，一方面可有效实现同时对多台激光切割设 备同步控制，在有效提高激光切割设备控制作业效率的同时，另可实现多台激光切割设备 协同运行，从而满足对同一工件的多个零件同步加工时的加工精度的一致性，从而提高工 件后续加工及装配作业的精度和效率；另一方面可实现对激光切割设备加工精度高效监控 作业的同时，另可实现对激光切割设备运行精度仿真和预判，并根据激光切割设备运行精 度及时调整切割参数和对激光切割设备故障进行预判，达到提高激光切割设备加工精度和 运行稳定性及可靠性的目的。 [0025] 以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术 人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本 发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变 化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其 等效物界定。 10 10 CN 112987629 A 说明书附图 1/3页 图1 图2 11 11 CN 112987629 A 说明书附图 2/3页 图3 图4 12 12 CN 112987629 A 说明书附图 3/3页 图5 图6 图7 13 13
