CN104407568A - 一种数控加工参数实时自适应优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数控加工参数实时自适应优化方法，通过对零件数控加工的切削力进行实时在线监测，并基于切削力对切削参数进行实时优化和自适应调整的控制；其将主轴电流信号作为切削力表征信号，而且信号的采集不影响加工过程。通过实时采集的主轴电流信号计算出实时切削力，并根据切削力进行优化得到合适的切削参数，然后，通过模糊控制器对进给速率和主轴速率进行修调与控制。数控加工参数实时自适应优化方法能有效地提高零件加工质量和提高加工效率，减少刀具和机床损坏，降低生产成本。

Description

一种数控加工参数实时自适应优化方法

技术领域

本发明属于数控加工技术领域，具体地说，涉及一种数控加工参数实时自适应优化方法。

背景技术

数控加工过程自适应控制用于在保证零件加工质量的前提下使加工效率达到最高。数控加工过程是以程序编制设定的切削参数，即主轴转速和进给速度等进行自动切削。

在实际生产中，以程序编制设定的切削参数进行切削加工存在以下问题:第一，程序编制设定的切削参数一般是根据经验或试切加工选择的，但根据经验选择的切削参数通常不是优化的，并不能保证获得最优的加工质量和最高的加工效率。第二，实际的切削条件是不断变化的，切削参数应随着实际切削条件的变化而及时改变，不宜采用恒定的切削参数进行加工。第三，编程设定的切削参数可能比较保守甚至不合理，需要操作人员实时监视加工过程，并根据需要调整切削参数以保证加工过程的顺利进行，避免由于切削力过大造成刀具、工装、机床的损坏。因此，在没有有效过程监测和自适应控制的前提下，保证加工质量的优化和加工效率的提高是比较困难的。

切削加工过程控制的关键技术之一是切削力的实时监测，发明专利CN97192053.2中公开了一种刀具状态的自动监测，使用转矩监视器监测切削转矩，转矩监测器的安装使用比较复杂，信号受环境干扰严重。在切削实验研究中通常采用测力仪测量切削力。虽然测力仪测量精度高，但是由于其价格昂贵、不便于安装、不适于湿式切削的局限性，不宜在实际加工生产中应用。

对于实际的数控加工过程，目前尚缺少能够处理复杂、非线性、大时变的切削过程的鲁棒控制算法。发明专利CN101025620A中采用了分级模糊递阶控制方法，能够很好的分清主轴转速调节和进给速度调节之间的匹配关系，但是在实际加工过程中，主轴转速和进给速度之间的关系由对应加工环境的每齿吃刀量决定，同时也会受到机床性能的限制。

发明内容

为了避免现有技术存在的不足，本发明提出一种数控加工参数实时自适应优化方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种数控加工参数实时自适应优化方法，其特征在于包括以下步骤:

步骤1.确定零件材料和刀具型号,将零件材料和刀具型号、目标切削力F_d、每齿进给量f_z0输入到CNC***中，采用霍尔电流传感器测量数控机床主轴电机的三相输入电流(I_U，I_V，I_W)，同时采用测力仪测量对应的实际切削力F_C；

步骤2.对所测电流通过放大、滤波与A/D转换处理，计算等效直流电流，按照公式:

$I_{\mathrm{RMS}}=\sqrt{(I_U^2+I_V^2+I_W^2)/3};$

步骤3.建立反映I_RMS和F_C对应关系的数学模型；获取动态切削力F_C，按照公式:T_d＝K_tI_RMS＝T_f+K_fF_c

式中，T_d为主轴电机的输出扭矩，K_t为实验获得的比例系数，

T_f为主轴电机的摩擦转矩，K_f为切削力系数；

步骤4.对动态切削力F_C和目标切削力F_d进行比较，动态切削力信号F_C进入切削过程评价***，按照模糊控制规则对动态切削力F_C和目标切削力F_d进行评价；

步骤5.按照模糊逻辑算法计算优化的进给速率和主轴转速；将优化的进给速率和主轴转速值输入CNC***，对进给速率和主轴转速进行修调与控制；

步骤6.重复上述过程，直到零件加工过程结束。

有益效果

本发明提出的数控加工参数实时自适应优化方法，通过对零件数控加工的切削力进行实时在线监测，并基于切削力对切削参数进行实时优化和自适应调整的控制；其将主轴电流信号作为切削力表征信号，而且信号的采集不影响加工过程。通过实时采集的主轴电流信号计算出实时切削力，并根据切削力进行优化得到合适的切削参数，然后通过模糊控制器对进给速率和主轴速率进行修调与控制。本发明数控加工参数实时自适应优化方法,能有效地提高零件加工质量和加工效率，减少刀具和机床损坏，降低生产成本。

附图说明

下面结合附图和实施方式对本发明一种数控加工参数实时自适应优化方法作进一步详细说明。

图1为本发明监控流程示意图。

图2为本发明切削评价***示意图。

图3为本发明模糊控制规则图表。

图4为本发明模糊控制E(k′)的隶属度函数图。

图中:

NVB为负极大 NB为负大 NM为负中 NS为负小 ZO为零

PS为正小 PM为正中 PB为正大 PVB为正极大

具体实施方式

本实施例是一种数控加工参数实时自适应优化方法。

参阅图1～图4，应用数控加工参数实时自适应优化方法对某种材料和刀具进行切削加工实验，具体步骤为:

1.确定零件材料和刀具型号,将零件材料和刀具型号、目标切削力F_d、每齿进给量f_z0输入到CNC***中，将霍尔传感器安装在主轴电机输入电流电缆上,分别测量数控机床主轴电机的三相输入电流(I_U，I_V，I_W),同时采用测力仪测量对应的实际切削力F_C；信号运算处理模块按照公式:将交流电流(I_U，I_V，I_W)转换为等效直流电流I_RMS。

2.建立反映I_RMS和F_C对应关系的数学模型；获取动态切削力F_c，按照公式:

T_d＝K_tI_RMS＝T_f+K_fF_c

式中,T_d为主轴电机的输出扭矩，K_t为由实验获得的比例系数，T_f为主轴电机的摩擦转矩，K_f为切削力系数；动态切削力信号F_c进入切削过程评价***，按照模糊控制规则对动态切削力F_c和目标切削力F_d进行评价。

3.根据上述步骤过程如下:

(1)模糊逻辑控制器FLC调节伺服驱动电机的输入达到期望的目标进给率f_d；FLC将获得动态切削力F_c与目标切削力F_d比较，确定参考进给率f_ref的增加或减少量以符合目标进给率f_d，然后,FLC将目标进给率f_d传递到进给速度控制器。

(2)k′是FLC的采样数，测量切削力F_max(k′)和目标切削力F_d的差值为E(k′)；E(k′)和它本身的误差CE(k′)的值输入模糊逻辑控制器计算；FLC使用三角形隶属度函数将E(k′)和CE(k′)译成语言变量；输入变量标准化为:

$\stackrel{\‾}{E}\left(k^{\′}\right)=\frac{E\left(k^{\′}\right)}{F_d}$ 和 $\stackrel{\‾}{\mathrm{CE}}\left(k^{\′}\right)=\frac{\mathrm{CE}\left(k^{\′}\right)}{F_d}.$

(3)FLC的语言变量输出值参考和的规则；

使用隶属度函数转换成实际值作为控制器输出式中，是标准化的输出变量，因此应该乘以比例系数K_v实现实际的进给率控制命令隶属度函数由经验获得，E(k′)的隶属度函数设有死区，即图中NM的右侧与X轴交点为-0.5,PM的左侧与X轴交点为0.5，在-0.5到0.5之间为死区,用于限制切削力到达目标切削力F_d后继续震荡。

(4)计算出一个对应进给速率f；对应于每齿进给量f_z0找出对应的进给速率f和主轴转速S组合，因为对于不同的机床，进给速率调节增量和主轴速度的调节增量不同；设定最大进给速率f_max，主轴最大转速S_max；那么对于刀齿数Z的铣刀，每个选定的f_z0Z＝f/S，对应每齿进给量f_z0会有多对进给速率f和主轴转速S的组合((f₁,S₁)(f₂,S₂)...(f_i,S_i))。在实际加工过程中，***会自动选择最合适的组合。例如,进给速率f增量是1％，主轴转速S增量是10％，此时需要对组合进行取整修正，原则上f向左取整，S向右取整；得到进给速率修调值和主轴转速修调值，经过修调模块将修调信号输入到机床数控***中进行控制。

Claims (1)

1.一种数控加工参数实时自适应优化方法，其特征在于包括以下步骤:

步骤1..确定零件材料和刀具型号,将零件材料和刀具型号、目标切削力F_d、每齿进给量f_z0输入到CNC***中，采用霍尔电流传感器测量数控机床主轴电机的三相输入电流(I_U，I_V，I_W)，同时采用测力仪测量对应的实际切削力F_C；

步骤2..对所测电流通过放大、滤波与A/D转换处理，计算等效直流电流，按照公式:

$I_{\mathrm{RMS}}=\sqrt{(I_U^2+I_V^2+I_W^2)/3};$

步骤3..建立反映I_RMS和F_C对应关系的数学模型；获取动态切削力F_C，按照公式:T_d＝K_tI_RMS＝T_f+K_fF_c

式中，T_d为主轴电机的输出扭矩，K_t为实验获得的比例系数，

T_f为主轴电机的摩擦转矩，K_f为切削力系数；

步骤4.对动态切削力F_C和目标切削力F_d进行比较，动态切削力信号F_C进入切削过程评价***，按照模糊控制规则对动态切削力F_C和目标切削力F_d进行评价；

步骤5..按照模糊逻辑算法计算优化的进给速率和主轴转速；将优化的进给速率和主轴转速值输入CNC***，对进给速率和主轴转速进行修调与控制；

步骤6..重复上述过程，直到零件加工过程结束。