一種基于支持向量機的數(shù)控沖床的剎車曲線自學習方法
【專利摘要】一種基于支持向量機的數(shù)控沖床剎車曲線自學習方法。所述方法包括以下幾個步驟：(1)設(shè)置沖床n個不同的速度，n為自然數(shù)，且n≥20；沖床動作周期完成后剎車，等沖床完全停止后記錄每次剎車前的速度和剎車后的過沖角度，得到n組樣本點；(2)根據(jù)記錄的n組速度和過沖角度數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集，并通過支持向量回歸算法擬合剎車曲線。本發(fā)明提供一種操作方便，精度高的數(shù)控沖床剎車曲線自學習方法。
【專利說明】一種基于支持向量機的數(shù)控沖床的剎車曲線自學習方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于支持向量機的數(shù)控沖床停上死點控制的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)對產(chǎn)品的精度、效率等提出了更高的要求。沖床剎 車曲線是指沖床剎車后由于慣性而產(chǎn)生的過沖角度與剎車時轉(zhuǎn)動速度的關(guān)系，利用該曲線 可以保證沖床剎車后能夠準確停到上死點附近，提高了沖壓精度。當前使用的沖床控制系 統(tǒng)大多使用PLC作為主控制器。PLC由于計算能力有限，一般使用多段折線擬合的方式來計 算剎車曲線。然而折線并不能精細的擬合復(fù)雜曲線，因而該方法控制的精度普遍較低；更重 要的是每臺機器由于機械差異，其剎車曲線都不一樣，因而每臺機器都需要在PLC里設(shè)定 不同的折線參數(shù)，給操作人員帶來了極大的不便。另外一種做法是根據(jù)經(jīng)驗，選定一個二次 多項式，利用最小二乘法來學習并擬合剎車曲線。該方法有一定的智能性，但是運行結(jié)果表 明，剎車曲線并不能簡單的用二次多項式擬合，因而精度也不甚理想。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為了克服已有數(shù)控沖床的剎車曲線學習方法的操作復(fù)雜、精度不高的缺點，本發(fā) 明提供一種操作方便、精度較高的基于支持向量機的數(shù)控沖床的剎車曲線自學習方法。本 發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
[0004] (1)首先啟動數(shù)控沖床的電源開關(guān)，這時候數(shù)控沖床處于等待接指令的狀態(tài)；數(shù) 控沖床剎車曲線自學習的實現(xiàn)采用的硬件平臺由觸摸屏終端和以STM32F207微控制器為 核心的主控板組成，兩者之間通過串口通信交互數(shù)據(jù)；
[0005] (2)微控制器接收到指令，分析是控制沖床動作還是讓沖床進行自學習。如果發(fā)過 來的指令是控制沖床動作，則沖床不需要進行自學習，微控制器自動從存儲芯片中讀取支 持向量機回歸模型的參數(shù)，按照觸摸屏終端的指令來控制沖床運動；如果沖床需要學習曲 線，則按下觸摸屏上的學習按鈕，觸摸屏終端會通過串口發(fā)送剎車曲線學習命令給控制板， 這時候沖床處于自學習狀態(tài)中；
[0006] (3)控制器收到自學習的信息后會自動與變頻器通信，并依次設(shè)置20個不同的頻 率，對應(yīng)沖床20個不同的速度，等待運行20秒后沖床速度穩(wěn)定；
[0007] (4)在沖床往復(fù)運行20秒后接著等待沖床完整運行完5個周期后剎車，這樣使得 沖床的停止速度較為準確；
[0008] (5)在沖床剎車后，控制程序中進行2秒鐘的延時保證沖床完全停止運動，然后記 錄每次剎車時的速度和剎車后過沖的角度；
[0009] (6)判斷20組訓(xùn)練集樣本是否建立完成，如果訓(xùn)練樣本已經(jīng)建立完成，則進行后 續(xù)的模型學習；否則重復(fù)（3)、（4)和（5)步驟，直到訓(xùn)練樣本建立完成；
[0010] ⑵設(shè)置支持向量機的核函數(shù)及相關(guān)參數(shù)。本實施案例中支持向量機選擇nu-SVR 模型，徑向基函數(shù)作為SVR模型的核函數(shù)，模型參數(shù)C = 80000、η = 0. 5、g = 0. 0008。

【權(quán)利要求】
1. 一種基于支持向量機的數(shù)控沖床的剎車曲線自學習方法，其特征是通過設(shè)置沖床η 個不同的速度，η為自然數(shù)，且η > 20 ;沖床動作周期完成后剎車，等沖床完全停止后記錄 每次剎車前的速度和剎車后的過沖角度，得到η組樣本點；根據(jù)記錄的η組速度和過沖角數(shù) 據(jù)，構(gòu)建樣本集并通過基于支持向量回歸算法（SVR)預(yù)測剎車曲線，存儲該預(yù)測模型參數(shù)， 用于計算上死點停車剎車位置，該方法包括以下步驟： (1) 首先啟動數(shù)控沖床的電源開關(guān)，這時候數(shù)控沖床處于等待接指令的狀態(tài)；數(shù)控沖 床剎車曲線自學習的實現(xiàn)采用的硬件平臺由觸摸屏終端和以STM32F207微控制器為核心 的主控板組成，兩者之間通過串口通信交互數(shù)據(jù)； (2) 微控制器接收到指令，分析是控制沖床動作還是讓沖床進行自學習；如果發(fā)過來 的指令是控制沖床動作，則沖床不需要進行自學習，微控制器自動從存儲芯片中讀取支持 向量機回歸模型的參數(shù)，按照觸摸屏終端的指令來控制沖床運動；如果沖床需要學習曲線， 則按下觸摸屏上的學習按鈕，觸摸屏終端會通過串口發(fā)送剎車曲線學習命令給控制板，這 時候沖床處于自學習狀態(tài)中； (3) 控制板收到自學習的信息后自動與變頻器通信，并依次設(shè)置20個不同的頻率，對 應(yīng)沖床20個不同的速度，等待運行20秒后沖床速度穩(wěn)定； (4) 在沖床往復(fù)運行20秒后接著等待沖床完整運行完5個周期后剎車，這樣使得沖床 的停止速度較為準確； (5) 在沖床剎車后，控制程序中進行2秒鐘的延時保證沖床完全停止運動，然后記錄每 次剎車時的速度和剎車后過沖的角度； (6) 判斷20組訓(xùn)練集樣本是否建立完成，如果訓(xùn)練樣本已經(jīng)建立完成，則進行后續(xù)的 模型學習；否則重復(fù)（3) (4) (5)步驟，直到訓(xùn)練樣本建立完成； (7) 設(shè)置支持向量機的核函數(shù)及相關(guān)參數(shù)；本實施案例中支持向量機選擇nu-SVR模 型，徑向基函數(shù)作為SVR模型的核函數(shù)，模型參數(shù)C = 80000、η = 0. 5、g = 0. 0008 ;

(9)保存此次進行自學習的回歸參數(shù)，用于計算上死點停車剎車位置；微控制器自動 存儲支持向量機回歸模型的各個參數(shù)，供沖床停車時候通過支持向量回歸算法擬合剎車曲 線。
2. 如權(quán)利要求1所敘述的一種基于支持向量機的數(shù)控沖床的剎車曲線自學習方法，其 特征在于：η組樣本點為沖床轉(zhuǎn)速和過沖角度組成的訓(xùn)練樣本。
3. 如權(quán)利要求1所敘述的一種基于支持向量機的數(shù)控沖床的剎車曲線自學習方法，其 特征在于步驟（8)中，通過以下公式，使用訓(xùn)練樣本集對SVR模型進行性能評價：
【文檔編號】B30B15/26GK104057637SQ201410193376
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年5月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月8日
【發(fā)明者】陳德富, 何通能, 李華楠, 秦文強 申請人:浙江工業(yè)大學