專利名稱：具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能數(shù)控方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于機(jī)電一體化的數(shù)控技術(shù)領(lǐng)域，具體地講，涉及一種基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀 態(tài)監(jiān)測(cè)與實(shí)時(shí)優(yōu)化以及模糊控制相融合的智能化數(shù)控系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
數(shù)控系統(tǒng)是數(shù)控機(jī)床的核心控制單元，對(duì)機(jī)床運(yùn)動(dòng)和加工過程實(shí)現(xiàn)全面控制。并具 有以下功能控制軸數(shù)和聯(lián)動(dòng)軸數(shù)；插補(bǔ)功能；進(jìn)給功能；主軸功能；刀具功能；刀具 補(bǔ)償；機(jī)械誤差補(bǔ)償；操作功能；程序管理功能；字符圖形顯示功能;輔助編程功能； 自動(dòng)診斷報(bào)警功能；通訊功能。對(duì)于一個(gè)數(shù)控加工程序，如果出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤，系統(tǒng)自動(dòng) 診斷報(bào)警功能會(huì)提示修改，但對(duì)于程序中加工參數(shù)的不合理選用，自動(dòng)診斷報(bào)警功能則 無能為力。因此執(zhí)行這樣一個(gè)加工參數(shù)選擇不合理的程序，其結(jié)果或者因?yàn)榧庸び昧窟x 擇保守而降低機(jī)床的加工效率；或者因?yàn)榧庸び昧窟x擇過大損壞刀具，使工件報(bào)廢甚至 損壞加工機(jī)床，造成嚴(yán)重后果。
同時(shí)隨著現(xiàn)代機(jī)械加工對(duì)復(fù)雜化、精密化、大型化以及自動(dòng)化的要求不斷提高，一 些高檔精密數(shù)控加工設(shè)備日益得到廣泛應(yīng)用。這些設(shè)備對(duì)加工質(zhì)量及效率起著關(guān)鍵乃至 核心作用，往往造價(jià)相當(dāng)昂貴；甚至某些加工出來的產(chǎn)品，由于復(fù)雜性或精密性或大型 化等特征，其單件造價(jià)或加工成本亦相當(dāng)驚人。在此情況下，加工設(shè)備損壞或產(chǎn)品報(bào)廢 甚至僅僅是加工效率的降低都可能造成巨大的損失。
傳統(tǒng)上對(duì)于加工參數(shù)的設(shè)定是依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)或是相關(guān)手冊(cè)進(jìn)行，而對(duì)于初學(xué)者或者 即使是很熟練的操作也是很難給出較好的加工參數(shù)，同時(shí)由于加工參數(shù)的設(shè)定涉及到人 的操作，就有可能會(huì)出現(xiàn)手誤等而給出錯(cuò)誤的甚至是危害機(jī)床、刀具與工件的加工參數(shù)， 而這些對(duì)于系統(tǒng)的譯碼檢錯(cuò)都是無法檢測(cè)出來的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是，克服現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種對(duì)于數(shù)控程序進(jìn)行加工參數(shù) 自優(yōu)化，并基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)進(jìn)行參數(shù)實(shí)時(shí)優(yōu)化與數(shù)控程序的二次自優(yōu)化的 三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能控制方法，實(shí)現(xiàn)以加工優(yōu)化、加工的高效率及加工安全為目 標(biāo)的智能化解決方案。為此，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案
一種具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能控制方法，在獲取機(jī)床主軸電機(jī)、刀具及加工 工件材質(zhì)信息，并優(yōu)化加工程序，獲得每段加工程序的加工切削深度量后，對(duì)其切削深 度是否在安全范圍進(jìn)行判斷，若不在就直接停止優(yōu)化處理并進(jìn)行報(bào)警，若在合理范圍內(nèi)則按照下列步驟，實(shí)現(xiàn)自優(yōu)化功能的智能控制-
(5)建立機(jī)床-刀具-工件系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，利用自適應(yīng)遺傳學(xué)算法計(jì)算出最優(yōu)加工
(6) 根據(jù)最優(yōu)加工參數(shù)，優(yōu)化并執(zhí)行加工程序；.
(7) 在加工過程中，實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與供電電壓，以電流為決策量，電壓為 輔助手段，以進(jìn)給速度 的變化Afl,作為系統(tǒng)調(diào)整量，實(shí)現(xiàn)加工過程的閉環(huán)
反饋模糊控制；
(8) 當(dāng)完成需要對(duì)工件幾何信息進(jìn)行檢測(cè)的工序后，以三維測(cè)頭的觸發(fā)信號(hào)作為輸 入標(biāo)志量，在檢測(cè)到測(cè)頭輸入標(biāo)志量后，讀取當(dāng)前測(cè)量點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo)，在所有測(cè) 量點(diǎn)測(cè)量完后，進(jìn)行加工工件的誤差評(píng)定，以誤差評(píng)定數(shù)據(jù)作為后續(xù)工藝調(diào)整 的信息源基礎(chǔ)，對(duì)加工程序進(jìn)行二次自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整。
作為優(yōu)選實(shí)施方式，本發(fā)明的具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能控制方法，其中的步 驟(1)，包括下列步驟
1. 1:建立金屬切除率公式込="^ "和刀具壽命與切削要素的關(guān)系式
cv《
,兩式中，込、r、 a、 、",.、z、"、《、v分別為單位時(shí)間金屬
切除率(mm'Vmin)、刀具壽命(min)、側(cè)吃刀量(咖)、切削深度(mm)、每次進(jìn)給量 (國/g)、刀具齒數(shù)、主軸轉(zhuǎn)速(r/min)、刀具直徑(mm)以及切削速度(m/min) ; Cv
為與切削條件有關(guān)的系數(shù)；、為修正系數(shù)；&、 xv、 a、 Wv、 ；v W分別為相關(guān)指數(shù)參數(shù)，
1.2:考慮以刀具壽命為主約束的金屬切除率最大化作為優(yōu)化目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)取 /(" = min(/max-込)，其中，y^為使得,20的一個(gè)足夠大的正值，"e， 作為
確定量，v^;rflf。"/1000，目標(biāo)變量取為fl,，"； 1.3:建立包括主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削力與切削功率在內(nèi)的約束條件，分別為7^7;
<formula>formula see original document page 5</formula>1.4:根據(jù)下列公式，采用自適應(yīng)遺傳算法，優(yōu)化加工參數(shù)，終止規(guī)則為適應(yīng)度值誤差為 10—7或遺傳迭代次數(shù)為100代<formula>formula see original document page 5</formula>式中，《、Pm、 /max、 /。vg、 /、 /分別為交叉概率、變異概率、群體中最大的適應(yīng)度值、每
代群體平均適應(yīng)度值、要交叉的兩個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值、要變異的個(gè)體的適應(yīng)度值。 本發(fā)明的具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能數(shù)控方法，其中的步驟(3)按下列方式實(shí) 現(xiàn)模糊控制輸入語言變量取為電流偏差A(yù)及偏差變化率五C,，輸出語言變量為進(jìn)給速
度變化[;，令這三個(gè)語言變量的模糊集合論域量化檔數(shù)",均取相同值6，量化因子&、
^及比例因子^依控制要求變化的基本論域而定，隸屬函數(shù)為三角形函數(shù)，根據(jù)決策量
與系統(tǒng)調(diào)整量的聯(lián)系建立模糊控制規(guī)則，對(duì)于給定的模糊控制輸入語言變量論域上的模
糊集f/與五C/ ，利用推理合成規(guī)則完成對(duì)輸出語言變量論域上的模糊集合的模糊推理，
按加權(quán)平均法完成輸出模糊集合由模糊集合到普通集合的映射，得到被控加工系統(tǒng)的輸 入調(diào)節(jié)量。
.本發(fā)明首先基于數(shù)據(jù)庫的參數(shù)優(yōu)化方法與建立機(jī)床-刀具-工件系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的 方法，利用模糊控制算法將兩種優(yōu)化結(jié)果相融合，對(duì)數(shù)控加工程序進(jìn)行自優(yōu)化；而后在 程序運(yùn)行過程中，根據(jù)對(duì)機(jī)床加工狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、獲取機(jī)床實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，并以此為依據(jù) 進(jìn)行實(shí)時(shí)的自適應(yīng)加工參數(shù)調(diào)整；最后通過對(duì)機(jī)床加工件的各種型位誤差進(jìn)行評(píng)定、分 析，以此信息為基礎(chǔ)，再次對(duì)數(shù)控程序進(jìn)行反求，獲取加工誤差出現(xiàn)部分的程序代碼， 再由其進(jìn)行加工程序的自優(yōu)化處理。經(jīng)過三級(jí)的加工優(yōu)化處理后， 一方面確保了加工參 數(shù)的最優(yōu)化，另一方面通過加工過程中的實(shí)時(shí)的參數(shù)調(diào)整，使機(jī)床可以根據(jù)實(shí)際的運(yùn)行 條件進(jìn)行改變，使系統(tǒng)具有一定的自適應(yīng)性與智能性。而傳統(tǒng)的加工參數(shù)不僅僅不會(huì)進(jìn) 行自我修改的，而且是不具備自適應(yīng)的控制能力。
依據(jù)本發(fā)明的智能控制方法構(gòu)建的融合三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能數(shù)控系統(tǒng)，采用
多物理狀態(tài)分類監(jiān)測(cè)處理體系，由數(shù)控系統(tǒng)一體化完成數(shù)控加工過程中多種物理狀態(tài)信 息的快速并行監(jiān)測(cè)與自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整。其中針對(duì)工件加工幾何信息的在機(jī)質(zhì)量檢測(cè)可減 少工件裝卡次數(shù)，并實(shí)現(xiàn)數(shù)控程序的自優(yōu)化，數(shù)控系統(tǒng)可及時(shí)獲取工件形位誤差信息， 便于后續(xù)工藝參數(shù)調(diào)整，有助于降低廢品率。數(shù)控系統(tǒng)充分利用了高速發(fā)展的軟硬件技 術(shù)優(yōu)勢(shì)，可一體化實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)床的運(yùn)動(dòng)控制以及現(xiàn)場(chǎng)多物理狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與優(yōu)化，增強(qiáng)了系 統(tǒng)集成度。


圖l基于模糊邏輯的數(shù)控加工自適應(yīng)控制模型。
圖2本發(fā)明的數(shù)控程序的加工參數(shù)自優(yōu)化的處理流程圖。
圖3:基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的加工自優(yōu)化流程圖。
具體實(shí)施例方式
下面以依據(jù)本發(fā)明的智能控制方法構(gòu)建的融合三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能數(shù)控系統(tǒng) 為例，對(duì)本發(fā)明的智能控制方法做詳細(xì)描述。
本發(fā)明的數(shù)控系統(tǒng)主要分為主控模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、通訊模塊、數(shù)控程序加工參 數(shù)自優(yōu)化模塊、加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊、在機(jī)檢測(cè)模塊以及數(shù)控程序二次自優(yōu)化模塊幾 個(gè)部分。除運(yùn)動(dòng)控制模塊及采集與分析單元分別采用高速DSP為獨(dú)立核心處理器外，其 余部分與主控模塊共享高性能微處理器。各模塊間經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)部總線1鏈接，實(shí)現(xiàn)功能調(diào) 用以及數(shù)據(jù)傳輸。各模塊的協(xié)同運(yùn)行可實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)床的運(yùn)動(dòng)控制以及基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)狀 態(tài)監(jiān)測(cè)的三級(jí)加工自優(yōu)化。本發(fā)明的加工參數(shù)自優(yōu)化的處理總流程如圖2所示。
下面首先介紹一下本發(fā)明的數(shù)控系統(tǒng)的三個(gè)基本模塊主控模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、 通訊模塊。其具體組成如下
(1)主控模塊
該模塊主要是進(jìn)行系統(tǒng)整體控制和協(xié)調(diào)。包括系統(tǒng)初始化、參數(shù)管理、全局?jǐn)?shù)據(jù)管 理、總體任務(wù)協(xié)調(diào)、人機(jī)交互管理、運(yùn)動(dòng)程序檢錯(cuò)、機(jī)床調(diào)整、用戶自定義功能開發(fā)、 系統(tǒng)幫助等任務(wù)，并響應(yīng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊的故障處理措施。
該模塊包含有一個(gè)中央高性能微處理器，三個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)芯片、 一個(gè)數(shù)據(jù)管理芯片，
一個(gè)16位RISC單片機(jī)組成。并包含各種數(shù)控操作面板、液晶顯示器、手輪、報(bào)警器、
開關(guān)及相應(yīng)的接口電路，電源時(shí)鐘電路。并通過現(xiàn)場(chǎng)總線將各個(gè)芯片相連成整體。
1、 中央高性能微處理器在與之配套的嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的工作環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)主 控模塊對(duì)系統(tǒng)整體的控制和協(xié)調(diào)。并且可在由高速DSP數(shù)字信號(hào)處理芯片、可自主運(yùn)行 的ARM芯片等構(gòu)建的協(xié)處理器的配合下，完成一些計(jì)算量大和實(shí)時(shí)性高的復(fù)雜控制任務(wù)。
2、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)芯片主要是包括1、 FLASH-ROM芯片存儲(chǔ)著PLC解釋軟件、PLC應(yīng)用程 序、圖形顯示控制軟件等2、 S-RAM芯片存儲(chǔ)著系統(tǒng)參數(shù)、加工程序、用戶宏程序、PLC 參數(shù)、刀具補(bǔ)償及工件坐標(biāo)補(bǔ)償數(shù)據(jù)、螺距誤差補(bǔ)償數(shù)據(jù)，3、 D-MM芯片，作為工作存 儲(chǔ)器，在系統(tǒng)運(yùn)行中起緩存左右。
3、 數(shù)據(jù)管理芯片用于為數(shù)控系統(tǒng)中的其他芯片傳送各種數(shù)據(jù)信息，也用于接收和 存儲(chǔ)數(shù)控系統(tǒng)中的其他芯片傳來的各種數(shù)據(jù)信息，增大系統(tǒng)工作的資源共享。
4、 16位RISC單片機(jī)利用FLASH-ROM芯片中存儲(chǔ)的PLC解釋程序與應(yīng)用程序，完 成機(jī)床中切削液、氣泵等的開關(guān)、各種電機(jī)的啟動(dòng)/停止的控制、限位開關(guān)的信號(hào)輸入。 并通過系統(tǒng)內(nèi)部總線與中央處理器相聯(lián)系，以及其命令執(zhí)行相應(yīng)功能。
5、 系統(tǒng)總線采用32位數(shù)據(jù)總線、24位地址總線和30根控制總線組成，主要負(fù) 責(zé)各功能芯片、接口、存儲(chǔ)芯片和中央處理器之間的連接，傳送數(shù)據(jù)，地址和控制信號(hào)。
(2)運(yùn)動(dòng)控制模塊
運(yùn)動(dòng)控制模塊以高速DSP為核心，由下載到S-RAM芯片存儲(chǔ)器中的運(yùn)動(dòng)程序及配置 參數(shù)，可獨(dú)立完成運(yùn)動(dòng)程序譯碼、刀具補(bǔ)償、螺距補(bǔ)償、插補(bǔ)、伺服控制等機(jī)床動(dòng)作相關(guān)的運(yùn)動(dòng)控制功能。由主控模塊進(jìn)行任務(wù)調(diào)配，驅(qū)動(dòng)機(jī)床執(zhí)行單元運(yùn)行，并將相關(guān)執(zhí)行 信息反饋給主控模塊。 (3)通訊模塊
通訊模塊含有RS232接口、 USB接口和以太網(wǎng)接口。用于處理數(shù)控系統(tǒng)與其他數(shù)控系 統(tǒng)、車間數(shù)控網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)Intranet以及國際互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)Internet的數(shù)據(jù)信息和 控制信息的傳輸。實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界的通訊和資源信息共享。
發(fā)明的特色主要體現(xiàn)在數(shù)控程序的加工參數(shù)自優(yōu)化體系、基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài) 監(jiān)測(cè)的加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化體系、基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的數(shù)控程序二次自優(yōu)化體 系以及融合上述體系的數(shù)控系統(tǒng)一體化機(jī)制。本發(fā)明在構(gòu)建系統(tǒng)的基本架構(gòu)與功能實(shí)現(xiàn) 的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用數(shù)控、測(cè)控以及人工智能技術(shù)，以高性能微處理器與DSP為核心， 構(gòu)建加工程序的加工參數(shù)自優(yōu)化及基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化與 加工程序的二次自優(yōu)化的三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能化數(shù)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)控加工控制、 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與優(yōu)化協(xié)調(diào)并行運(yùn)行。
(1)、數(shù)控程序的加工參數(shù)自優(yōu)化體系是這樣實(shí)現(xiàn)的
數(shù)控程序的加工參數(shù)自優(yōu)化是由數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)控程序加工參數(shù)自優(yōu)化模塊進(jìn)行處 理。該模塊含有一片F(xiàn)LASH-ROM存儲(chǔ)芯片，并與數(shù)控系統(tǒng)的主控模塊共用一個(gè)中央高速 微處理器，通過主控模塊的任務(wù)調(diào)度，進(jìn)行功能的響應(yīng)。此模塊主要是優(yōu)化算法的軟件 功能的實(shí)現(xiàn)。FLASH-ROM存儲(chǔ)芯片用于存儲(chǔ)相關(guān)優(yōu)化資料數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以及基于模型的參數(shù) 優(yōu)化算法，芯片通過系統(tǒng)內(nèi)部的總線與中央高速微處理器以及系統(tǒng)內(nèi)部其它芯片相連。 當(dāng)任務(wù)激活之后由中央高速微處理器對(duì)存儲(chǔ)芯片中的內(nèi)容進(jìn)行讀寫操作，并結(jié)合算法進(jìn) 行相關(guān)運(yùn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化功能。 在該模塊中，其工作如下
首先是對(duì)機(jī)床主軸電機(jī)、刀具及加工工件材料信息的初始化操作，可以為不同型號(hào) 的機(jī)床提供優(yōu)化的加工參數(shù)。
通過對(duì)加工程序的按照優(yōu)化策略所需格式進(jìn)行處理后，獲得每段加工程序的加工切 削深度量，并對(duì)其切削深度是否在安全范圍進(jìn)行判斷，若不在就直接停止優(yōu)化處理并進(jìn) 行報(bào)警顯示，若在合理范圍內(nèi)則以主軸電機(jī)、刀具及加工工件材質(zhì)、切削深度為參考， 在保證加工質(zhì)量于安全的前提下，以加工效率為目的，按照模塊內(nèi)部的優(yōu)化策略對(duì)于加 工參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理。
該模塊內(nèi)部采用兩種優(yōu)化方法相融合的策略 一種是基于數(shù)據(jù)庫的參數(shù)優(yōu)化選擇方 法，即根據(jù)各種刊物以及刀具生產(chǎn)商提供的資料構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，作為參數(shù)優(yōu)化的支撐；另
一種是基于模型的參數(shù)優(yōu)化方法，即通過建立機(jī)床-刀具-工件系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，利用神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳學(xué)算法計(jì)算出最優(yōu)加工參數(shù)。然后利用模糊控制算法獲取加工參數(shù)。
本發(fā)明中采取的基于數(shù)學(xué)模型的人工智能算法
8由金屬切除率公式込=
(1)
可知，增大幾個(gè)切削要素中任何一個(gè)都可以提高生產(chǎn)率。然而切削要素的增大可能導(dǎo)致 刀具的快速磨損，以致在加工中需要頻繁換刀，既增加成本又將削弱由于提高切除率而 帶來的時(shí)間優(yōu)勢(shì)。又由刀具壽命與切削要素的關(guān)系式
(2)
上面兩式中，込、r、 & 、fl,、 z、 "、 4、 v分別為單位時(shí)間金屬切除率
(mmVmin)、刀具壽命(min)、側(cè)吃刀量(mm)、切削深度(隱)、每次進(jìn)給量(謹(jǐn)/g)、 刀具齒數(shù)、主軸轉(zhuǎn)速(r/min)、刀具直徑(mm)以及切削速度(ra/min) ; C;為與切削
條件有關(guān)的系數(shù)；、為修正系數(shù)；&、 、、 _yv、 、A,、附分別為相關(guān)指數(shù)參數(shù)，通常
可以看出，切削要素對(duì)刀具壽命的影響是不同的。就v， ",， ^三者而言，其影響程 度依次遞減。由公式
v =《w/1000
(3)
可知v與w為簡單的線性正比關(guān)系。因此，在保證切除率的前提下，還需要合理確定公式 (1)內(nèi)各切削要素，以防止刀具過快磨損。
這里我們忽略粗糙度及彈性變形因素，考慮以刀具壽命為主約束的金屬切除率最大 化作為優(yōu)化目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)取
/(x) = min(/max-ez)
(4)
其中，/_為一個(gè)足夠大的正值，使得y;^0。
A， ^因受實(shí)際加工工藝影響，因此作為確定3 約束條件如下
目標(biāo)變量取為"f， w
(5)
(6)《"w
《A
(7) (8) (9)
式(5) — (9)分別為刀具壽命、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削力與切削功率的約束條件。 在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用環(huán)境需要增加刀桿及刀片強(qiáng)度等約束。
為避免基本遺傳算法在尋優(yōu)過程中易陷入局部極小點(diǎn)及早熟缺陷，交叉及變異概率 選用自適應(yīng)算法(Adaptive GA, AGA)，分別如下所示
尸 =
0.9 —
0.3(/'-4)
/ 一 /
J max J (3 、，
0.9, /'</avg 0.009(/max-/)
0.1 —-
0.1,
f 一
J max J avg
(10)
(11)
式中，《、A、 /nax、 /。vg、 /'、 /分別為交叉概率、變異概率、群體中最大的適應(yīng)度值、每 代群體平均適應(yīng)度值、要交叉的兩個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值、要變異的個(gè)體的適應(yīng)度值。
終止規(guī)則取適應(yīng)度值誤差為10—7或遺傳迭代次數(shù)為100代。
(2)、基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化體系是這樣實(shí)現(xiàn)的
監(jiān)測(cè)狀態(tài)信息分為數(shù)控加工設(shè)備(包括數(shù)控機(jī)床及數(shù)控系統(tǒng))運(yùn)行狀態(tài)信息以及被 加工工件幾何信息兩大類。
數(shù)控加工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息由加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊進(jìn)行處理。在該模塊中，設(shè)備 運(yùn)行狀態(tài)信息由傳感器測(cè)量得到的加工設(shè)備及加工過程物理狀態(tài)變量的信號(hào)形式表現(xiàn)。
以DSP為核心配以大容量D-RAM與FLASH-ROM芯片構(gòu)建信號(hào)采集、分析及加工參數(shù)優(yōu)化 單元。D-RAM用以維持單元內(nèi)程序運(yùn)行所需內(nèi)存空間，并可作為各通道采集數(shù)據(jù)的緩存區(qū)。 FLASH-ROM芯片存儲(chǔ)可多次下載的系統(tǒng)智能策略庫。信號(hào)采集單元按需要可配置為2至 32通道，配以前端各類傳感器陣列可完成振動(dòng)、切削力、聲發(fā)射、溫度、電機(jī)電流、電 網(wǎng)電壓等加工狀態(tài)信號(hào)的連續(xù)釆集。信號(hào)分析單元通過固化有經(jīng)典信號(hào)分析手段的專用 芯片完成信號(hào)常規(guī)特征量提取。加工參數(shù)優(yōu)化單元通過FLASH-ROM所存儲(chǔ)專家知識(shí)庫與 模糊策略庫完成信號(hào)狀態(tài)識(shí)別與優(yōu)化參數(shù)計(jì)算。同時(shí)信號(hào)分析單元通過數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部總 線向主控模塊報(bào)告結(jié)果數(shù)據(jù)，包括原始采樣數(shù)據(jù)、信號(hào)特征量、信號(hào)所代表的物理量狀 態(tài)以及優(yōu)化結(jié)果。
10發(fā)明中采取的加工過程實(shí)時(shí)優(yōu)化算法
在本發(fā)明中加工現(xiàn)場(chǎng)物理狀態(tài)取為主電機(jī)的電流與供電電壓，通過電流傳感器與電 壓傳感器來獲得監(jiān)測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)。以電流作為決策量，電壓為輔助手段。并以此構(gòu)成加工 系統(tǒng)的閉環(huán)反饋控制。由于本發(fā)明中電流信號(hào)是用來代替力信號(hào)進(jìn)行分析的，在切削力 公式
尸=^", & 、.
c《f 4
中，指數(shù)參數(shù)MV遠(yuǎn)小于;v,大多數(shù)情況下其值為O，因此主軸轉(zhuǎn)速w對(duì)切削力施加的影
響遠(yuǎn)小于進(jìn)給量",，且由于轉(zhuǎn)速與具體工藝有關(guān)，故不適于作自優(yōu)化調(diào)整。同時(shí)，側(cè)吃 刀量A與切削深度^受加工工藝、刀具、加工余量等因素約束，因此這里僅以進(jìn)給速度力.
的變化A^作為系統(tǒng)調(diào)整量。
對(duì)于數(shù)控加工，由數(shù)控機(jī)床、刀具、工件構(gòu)成的被控對(duì)象難以建立其精確的數(shù)學(xué)模 型，因此采用模糊控制方案。
模糊控制模型輸入語言變量取為電流偏差A(yù)及偏差變化率五c,，輸出語言變量為進(jìn)
給速度變化t/^。令這三個(gè)語言變量的模糊集合論域量化檔數(shù) 均取相同值6。量化因子
、、、及比例因子、依控制要求變化的基本論域而定。語言變量值分別取為
(1) 對(duì)￡/:順，嫩yV5"， AW， m尸5"，尸#， W;
(2) 對(duì)五C,: A^， tW， AX Zft尸5"，尸必尸萬；
(3) 對(duì)f/。風(fēng)yw， 〃5"，巡尸5"， /￥，服
為減少計(jì)算量加快響應(yīng)速度，隸屬函數(shù)均以三角形函數(shù)表示。由此，根據(jù)決策量與 被控目標(biāo)的聯(lián)系建立56條模糊控制規(guī)則。
設(shè)x,、 x2、 r分別對(duì)應(yīng)語言變量《、ec,、[、的論域，則上述每一條模糊規(guī)則可
以表示為一個(gè)積空間(x,xX2)x:k上的一個(gè)模糊蘊(yùn)涵總'x五c/^>化，，其中
烏'、五c/、 f7;分別為x,、 i2、 r上的模糊集合，對(duì)應(yīng)于各語言變量值。本系統(tǒng)中模糊蘊(yùn)
涵采用最小值規(guī)則。由于該模糊系統(tǒng)為雙輸入單輸出系統(tǒng)，因此，每條規(guī)則又決定一個(gè) 三元關(guān)系，即由此，可得到該模糊系統(tǒng)控制規(guī)則的總模糊關(guān)系為
~ ~. 及=v化
對(duì)于給定的模糊控制系統(tǒng)輸入語言變量論域上的模糊集f/與五C/'，利用推理合成 規(guī)則可以完成對(duì)輸出語言變量論域上的模糊集合的模糊推理-
巧,《x五C/)。i
系統(tǒng)的模糊判決過程按加權(quán)平均法完成輸出模糊集合由模糊集合到普通集合的映 射，得到被控加工系統(tǒng)的輸入調(diào)節(jié)量
13
A", -
式中x,e;r， (x,)為輸出模糊集合的隸屬函數(shù)。
叮
利用上述模糊邏輯控制器建立基于主電機(jī)電流與電壓信號(hào)監(jiān)測(cè)的數(shù)控加工過程進(jìn)給
量自優(yōu)化調(diào)整控制模型如圖1所示。圖中，F(xiàn)LC為模糊控制器，CNC_Mach為被控?cái)?shù)控機(jī) 床，A"為在線監(jiān)測(cè)的電壓與標(biāo)準(zhǔn)電壓差值，/為實(shí)際電流信號(hào)，/w為給定的電流參考 值。在任一采樣時(shí)刻輸入到CNC一Mach的進(jìn)給量為
"X+A"/"/ = 0，1，2".,"
其中，《=af ，為初始給定進(jìn)給量。模糊控制器通過實(shí)時(shí)調(diào)整A^實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)給量的 自優(yōu)化調(diào)整。
(3)基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的數(shù)控程序二次自優(yōu)化體系是這樣實(shí)現(xiàn)的 被加工工件幾何信息的檢測(cè)由數(shù)控系統(tǒng)在機(jī)檢測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)。在該模塊中由一個(gè)ARM 芯片與一個(gè)D-RAM芯片、 一個(gè)S-RAM芯片構(gòu)成，并通過系統(tǒng)內(nèi)部的總線與中央高速微處 理器以及系統(tǒng)內(nèi)部其它芯片相連。通過主控模塊的任務(wù)調(diào)度以及外部激活信號(hào)的輸入進(jìn) 行功能的響應(yīng)。ARM芯片主要是對(duì)測(cè)頭發(fā)送的信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，并依據(jù)S-RAM芯片中固化的 分析算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理以及單元內(nèi)整體任務(wù)的調(diào)度。D-RAM主要存儲(chǔ)測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)以 及分析結(jié)果，并為單元內(nèi)的程序運(yùn)行提供內(nèi)存空間。
在機(jī)檢測(cè)模塊以外部三維測(cè)頭的觸發(fā)信號(hào)作為輸入標(biāo)志量。測(cè)頭可選用國產(chǎn)或國外 品牌紅寶石接觸式三維測(cè)頭。測(cè)頭規(guī)格、測(cè)針長度及測(cè)球直徑等參數(shù)根據(jù)機(jī)床床身及工 件尺寸選擇。數(shù)控加工過程中，當(dāng)完成某一特定工序后，開始進(jìn)入工件幾何信息檢測(cè)流 程，主要用于分析該工序結(jié)束后工件的幾何精度并為后續(xù)的加工程序的自優(yōu)化調(diào)整提供信息源。在機(jī)檢測(cè)模塊檢測(cè)到測(cè)頭輸入標(biāo)志量后，經(jīng)系統(tǒng)總線從運(yùn)動(dòng)控制模塊獲取反饋 的當(dāng)前測(cè)量點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo)。所有測(cè)量點(diǎn)測(cè)量完后測(cè)量數(shù)據(jù)將被送入誤差評(píng)定單元。所有測(cè) 量點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)以及誤差評(píng)定單元分析結(jié)果將通過數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部總線被送入數(shù)控程序二次 自優(yōu)化模塊。
在該模塊內(nèi)，通過對(duì)加工程序進(jìn)行讀取，獲取加工工件的三維立體模型，而后與測(cè) 點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維模型進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)，并利用誤差評(píng)定結(jié)果，得到實(shí)際加工效果與程序 理想成果之間的數(shù)據(jù)差異，進(jìn)而獲取誤差程序段及相關(guān)切削數(shù)據(jù)以及點(diǎn)位數(shù)據(jù)，而后以 此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)運(yùn)用專家知識(shí)庫、模塊控制等人工智能算法對(duì)加工程序進(jìn)行自動(dòng)的自適應(yīng) 優(yōu)化調(diào)整，使其符合加工質(zhì)量要求。同時(shí)所有測(cè)量點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)以及誤差評(píng)定單元分析結(jié) 果以日志形式保存在在機(jī)檢測(cè)存儲(chǔ)區(qū)，作為后續(xù)工藝調(diào)整的信息源。基于機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng) 的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的加工自優(yōu)化流程如圖3所示。
(4)融合三級(jí)加工自優(yōu)化功能的數(shù)控系統(tǒng)一體化機(jī)制是這樣實(shí)現(xiàn)的 所述的數(shù)控系統(tǒng)除完成傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)所具有的對(duì)機(jī)床的運(yùn)動(dòng)控制功能外，拓展了加 工的三級(jí)自優(yōu)化功能。數(shù)控系統(tǒng)主要分為主控模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、通訊模塊、數(shù)控程 序加工參數(shù)自優(yōu)化模塊、加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊、在機(jī)檢測(cè)模塊以及數(shù)控程序二次自優(yōu) 化模塊7大部分。主控模塊負(fù)責(zé)系統(tǒng)整體任務(wù)的管理與調(diào)配，在運(yùn)動(dòng)控制模塊、通許模 塊的支持下通過系統(tǒng)內(nèi)部總線完成系統(tǒng)的基本功能實(shí)現(xiàn)。
數(shù)控程序加工參數(shù)自優(yōu)化模塊、加工運(yùn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊、在機(jī)檢測(cè)模塊以及數(shù)控程 序二次自優(yōu)化模塊則體現(xiàn)了數(shù)控系統(tǒng)自身所具備的多種物理狀態(tài)分類監(jiān)測(cè)處理及功能自 主規(guī)劃處理的體系特征。用戶命令由主控模塊發(fā)出，除主控模塊自身可以響應(yīng)的命令外， 其余命令經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)部總線被自動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)到相應(yīng)模塊處理。各模塊的協(xié)同運(yùn)行實(shí)現(xiàn)了融合三 級(jí)加工參數(shù)自優(yōu)化功能的數(shù)控系統(tǒng)一體化機(jī)制。
權(quán)利要求
1. 一種具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能控制方法，在獲取機(jī)床主軸電機(jī)、刀具及加工工件材質(zhì)信息，并優(yōu)化加工程序，獲得每段加工程序的加工切削深度量后，對(duì)其切削深度是否在安全范圍進(jìn)行判斷，若不在就直接停止優(yōu)化處理并進(jìn)行報(bào)警，若在合理范圍內(nèi)則按照下列步驟，實(shí)現(xiàn)自優(yōu)化功能的智能控制(1)建立機(jī)床-刀具-工件系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，利用自適應(yīng)遺傳學(xué)算法計(jì)算出最優(yōu)加工參數(shù)；(2)根據(jù)最優(yōu)加工參數(shù)，優(yōu)化并執(zhí)行加工程序；(3)在加工過程中，實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與供電電壓，以電流為決策量，電壓為輔助手段，以進(jìn)給速度af的變化Δaf作為系統(tǒng)調(diào)整量，實(shí)現(xiàn)加工過程的閉環(huán)反饋模糊控制；(4)當(dāng)完成需要對(duì)工件幾何信息進(jìn)行檢測(cè)的工序后，以三維測(cè)頭的觸發(fā)信號(hào)作為輸入標(biāo)志量，在檢測(cè)到測(cè)頭輸入標(biāo)志量后，讀取當(dāng)前測(cè)量點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo)，在所有測(cè)量點(diǎn)測(cè)量完后，進(jìn)行加工工件的誤差評(píng)定，以誤差評(píng)定數(shù)據(jù)作為后續(xù)工藝調(diào)整的信息源基礎(chǔ)，對(duì)加工程序進(jìn)行二次自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整。
2.:根據(jù)下列公式，采用自適應(yīng)遺傳算法，優(yōu)化加工參數(shù)，終止規(guī)則為適應(yīng)度值誤差為 l(T或遺傳迭代次數(shù)為100代<formula>formula see original document page 3</formula>式中，《、^、 /_、 /，、 /'、 /分別為交叉概率、變異概率、群體中最大的適應(yīng)度值、每代群體平均適應(yīng)度值、要交叉的兩個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值、要變異的個(gè)體的適應(yīng)度值。
3.根據(jù)權(quán)利要求l所述的具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能數(shù)控方法，其特征在于，其中的步驟(3)按下列方式實(shí)現(xiàn)模糊控制輸入語言變量取為電流偏差A(yù)及偏差變化率五C,，輸出語言變量為進(jìn)給速度變化f^，令這三個(gè)語言變量的模糊集合論域量化檔 數(shù) 均取相同值6，量化因子&、、.及比例因子&依控制要求變化的基本論域而定， 隸屬函數(shù)為三角形函數(shù)，根據(jù)決策量與系統(tǒng)調(diào)整量的聯(lián)系建立模糊控制規(guī)則，對(duì)于給定的模糊控制輸入語言變量論域上的模糊集f/與五C/ ，利用推理合成規(guī)則完成對(duì)輸出語言變量論域上的模糊集合的模糊推理，按加權(quán)平均法完成輸出模糊集合由模糊集 合到普通集合的映射，得到被控加工系統(tǒng)的輸入調(diào)節(jié)量。
全文摘要
本發(fā)明屬于機(jī)電一體化的數(shù)控技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能控制方法(1)根據(jù)最優(yōu)加工參數(shù)，優(yōu)化并執(zhí)行加工程序；(2)在加工過程中，實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與供電電壓，以電流為決策量，電壓為輔助手段，以進(jìn)給速度a_f的變化Δa_f作為系統(tǒng)調(diào)整量，實(shí)現(xiàn)加工過程的閉環(huán)反饋模糊控制；(3)當(dāng)完成需要對(duì)工件幾何信息進(jìn)行檢測(cè)的工序后，以三維測(cè)頭的觸發(fā)信號(hào)作為輸入標(biāo)志量，在檢測(cè)到測(cè)頭輸入標(biāo)志量后，讀取當(dāng)前測(cè)量點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo)，在所有測(cè)量點(diǎn)測(cè)量完后，進(jìn)行加工工件的誤差評(píng)定，并對(duì)加工程序進(jìn)行二次自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)控程序的自優(yōu)化，數(shù)控系統(tǒng)可及時(shí)獲取工件形位誤差信息，便于后續(xù)工藝參數(shù)調(diào)整。
文檔編號(hào)G05B19/18GK101477351SQ200810153139
公開日2009年7月8日 申請(qǐng)日期2008年11月18日 優(yōu)先權(quán)日2008年11月18日
發(fā)明者喬志峰, 劉清建, 支勁章, 王太勇, 胡世廣, 陳土軍 申請(qǐng)人:天津大學(xué)