CN106094722B - 智能车床控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能车床控制方法，其包括以下步骤：步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，以进给速度af的变化Δaf作为***调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况为输入值，采用粒子群优化算法对伺服驱动器参数进行整定，使***运行更稳定。本发明能够实现数控驱动设备参数自整定，数控***可及时获取工件形位误差信息，便于后续工艺参数调整。
Description
技术领域
本发明涉及一种车床控制方法，特别是涉及一种智能车床控制方法。
背景技术
数控***是数控机床的核心控制单元，对机床运动和加工过程实现全面控制。并具有以下功能：控制轴数和联动轴数；插补功能；进给功能；主轴功能；刀具功能；刀具补偿；机械误差补偿；操作功能；程序管理功能；字符图形显示功能；辅助编程功能；自动诊断报警功能；通讯功能。对于一个数控加工程序，如果出现逻辑错误，***自动诊断报警功能会提示修改，但对于程序中加工参数的不合理选用，自动诊断报警功能则无能为力。因此执行这样一个加工参数选择不合理的程序，其结果或者因为加工用量选择保守而降低机床的加工效率；或者因为加工用量选择过大损坏刀具，使工件报废甚至损坏加工机床，造成严重后果。
同时随着现代机械加工对复杂化、精密化、大型化以及自动化的要求不断提高，一些高档精密数控加工设备日益得到广泛应用。这些设备对加工质量及效率起着关键乃至核心作用，往往造价相当昂贵；甚至某些加工出来的产品，由于复杂性或精密性或大型化等特征，其单件造价或加工成本亦相当惊人。在此情况下，加工设备损坏或产品报废甚至仅仅是加工效率的降低都可能造成巨大的损失。
传统上对于加工参数的设定是依据人的经验或是相关手册进行，而对于初学者或者即使是很熟练的操作也是很难给出较好的加工参数，同时由于加工参数的设定涉及到人的操作，就有可能会出现手误等而给出错误的甚至是危害机床、刀具与工件的加工参数，而这些对于***的译码检错都是无法检测出来的。在申请号为“200810153139.4”、专利名称为“具有三级加工自优化功能的智能数控方法”的中国专利中提出了采用模糊控制的方式，由于模糊控制还是根据经验丰富的人员来建立模糊表和控制规则，还是存在许多不确定性；因此本专利提出根据加工工件加工抖动程度，采用粒子群优化算法来实时修改参数，使***更加稳定。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种智能车床控制方法，其能够实现数控驱动设备参数自整定，数控***可及时获取工件形位误差信息，便于后续工艺参数调整。
本发明提供一种智能车床控制方法，其包括以下步骤：
步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，以进给速度af的变化Δaf作为***调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；
步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况为输入值，采用粒子群优化算法对伺服驱动器参数进行整定，使***运行更稳定。
优选地，所述步骤一包括下列步骤：建立金属切除率公式和刀具寿命与切削要素的关系式，
金属切除率公式如下式：Qz＝aeapafzn；
刀具寿命与切削要素的关系式如下式：
两式中，Qz表示单位时间金属切除率；T表示刀具寿命；
ae表示侧吃刀量；ap表示切削深度；af表示每次进给量；
z表示刀具齿数；n表示主轴转速(r/min)；d0表示刀具直径(mm)；
v表示切削速度；Cv表示与切削条件有关的系数；
kv表示修正系数；qv、xv、yv、uv、pv、m表示相关指数参数，xv≤yv＜1。
优选地，所述粒子群优化算法包括以下步骤：
步骤二十一：优化设计过程步骤，粒子群优化算法产生粒子群，将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、Ki、Kd，然后运行控制***模型，经光栅尺检测，得到对应的性能指标，再传递到粒子群优化算法中，时刻修改PID参数，直到运行结束；
步骤二十二：粒子群优化算法实现步骤，在粒子群优化算法的基本原理上，进一步地搜索空间中的速度和位置，根据以下两个公式确定：
vt+1＝ωvt+c1r1(Pt-xt)+c2r2(Gt-xt)
xt+1＝xt+vt+1
其中：x表示粒子的位置；vx表示粒子的速度；ωx表示惯性因子；c1、c2x表示加速度常数；r1、r2x表示[0,1]区间的随机数；Ptx表示粒子迄今为止搜索到的最优位置；Gtx表示整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置。
优选地，所述步骤一确定神经网络。
优选地，所述神经网络采用神经网络遗传算法，具体分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分；其中，BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定BP神经网络结构，进而确定遗传算法个体长度；遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应值对应个体；BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初始权值和阈值赋值，网络经训练后预测函数输出。
本发明的积极进步效果在于：本发明能够实现数控驱动设备参数自整定，数控***可及时获取工件形位误差信息，便于后续工艺参数调整。
附图说明
图1为本发明智能车床控制方法的本文粒子群优化算法的流程图。
图2为本发明智能车床控制方法的神经网络遗传算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。
本发明智能车床控制方法主要包括如下步骤：
步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，有2输入、1输出，即确定BP神经网络结构为2—5—1，以进给速度af的变化Δaf作为***调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；
步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况(即光栅尺波动情况)为输入值，采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)对伺服驱动器参数进行整定，使***运行更稳定。
所述步骤一包括下列步骤：
建立金属切除率公式和刀具寿命与切削要素的关系式，
金属切除率公式如下式(1)：
Qz＝aeapafzn......(1)
刀具寿命与切削要素的关系式如下式(2)：
两式中，Qz表示单位时间金属切除率；T表示刀具寿命；
ae表示侧吃刀量；ap表示切削深度；af表示每次进给量；
z表示刀具齿数；n表示主轴转速(r/min)；d0表示刀具直径(mm)；
v表示切削速度；Cv表示与切削条件有关的系数；
kv表示修正系数；qv、xv、yv、uv、pv、m表示相关指数参数，xv≤yv＜1。
由于机床在加工工件中，都会产生振动，不同的主轴转速、进给速度都会给加工工件造成不同程度的影响，本专利通过光栅尺波动偏差值，以粒子群优化算法来控制伺服驱动***参数，主要修改其PID参数。
PID控制器的优化问题就是确定一组合适的参数Kp、Ki、Kd，使得指标达到最优。本专利采用的指标，定义为如下式(3)：
一般选取的数控机床被控对象为五阶不稳定***。所述粒子群优化算法包括以下步骤：
步骤二十一：优化设计过程步骤，优化过程如图1所示：PSO产生粒子群，将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、Ki、Kd，然后运行控制***模型，经光栅尺可以检测，得到对应的性能指标，再传递到PSO中，时刻修改PID参数，直到运行结束。
步骤二十二：粒子群优化算法实现步骤，在粒子群优化算法的基本原理上，进一步地，搜索空间中的速度和位置，根据以下公式(4)和(5)确定：
vt+1＝ωvt+c1r1(Pt-xt)+c2r2(Gt-xt)......(4)
xt+1＝xt+vt+1......(5)
其中：x表示粒子的位置；vx表示粒子的速度；ωx表示惯性因子；c1、c2x表示加速度常数；r1、r2x表示[0,1]区间的随机数；Ptx表示粒子迄今为止搜索到的最优位置；Gtx表示整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置。
PSO的流程如下：
步骤三十一：初始化粒子群，随机产生所有粒子的速度和位置，并确定粒子的Pt和Gt；
步骤三十二：对每个粒子，将其适应值与该粒子所经历过的最优位置Pt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Pt；
步骤三十三：对每个粒子，将其适应值与该整个粒子群所经历过的最优位置Gt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Gt；
步骤三十四：按式(4)和式(5)更新粒子的速度和位置；
步骤三十五：如果没有满足终止条件(本专利设置为加工结束，电机停止运行)，则返回步骤三十二；否则，退出算法，得到最优解。
如图2所示，所述步骤一确定神经网络。神经网络采用神经网络遗传算法，具体分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测3个部分。其中，BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定BP神经网络结构，进而确定遗传算法个体长度。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应值对应个体。BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初始权值和阈值赋值，网络经训练后预测函数输出。
在本发明中，由于有2个输入参数、一个输出参数，所以设置的BP神经网络结构为2—5—1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点，共有2×5+5×1＝15个权值，5+1＝6个阈值，所以遗传算法个体编码长度为16+5＝21。
本发明为具有双环优化算法的智能控制方法：内环为***稳定性控制，根据机床在加工工件中，机床的振动程度，光栅尺返回的波动值，采用粒子群优化算法优化伺服放大器里的参数；外环为***进给补偿控制，根据光栅尺返回值及电流值，用神经网络遗传算法调整进给速度。本发明能够实现数控驱动设备参数自整定，数控***可及时获取工件形位误差信息，便于后续工艺参数调整。
以上所述的具体实施例，对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种智能车床控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，以进给速度af的变化Δaf作为***调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；
步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况为输入值，采用粒子群优化算法对伺服驱动器参数进行整定，使***运行更稳定；其中，伺服驱动器参数包括PID参数，PID参数通过PID控制器来整定；
所述步骤一包括下列步骤：建立金属切除率公式和刀具寿命与切削要素的关系式，
金属切除率公式如下式：Qz＝aeapafzn；
刀具寿命与切削要素的关系式如下式：
两式中，Qz表示单位时间金属切除率；T表示刀具寿命；
ae表示侧吃刀量；ap表示切削深度；af表示每次进给量；
z表示刀具齿数；n表示主轴转速(r/min)；d0表示刀具直径(mm)；
v表示切削速度；Cv表示与切削条件有关的系数；
kv表示修正系数；qv、xv、yv、uv、pv、m表示相关指数参数，xv≤yv＜1；
PID控制器用于确定一组合适的参数Kp、Ki、Kd，使得指标达到最优；指标定义为如下式：
所述粒子群优化算法包括以下步骤：
步骤二十一：优化设计过程步骤，粒子群优化算法产生粒子群，将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、Ki、Kd，然后运行控制***模型，经光栅尺检测，得到对应的性能指标，再传递到粒子群优化算法中，时刻修改PID参数，直到运行结束；
步骤二十二：粒子群优化算法实现步骤，在粒子群优化算法的基本原理上，进一步地搜索空间中的速度和位置，根据以下两个公式确定：
第一式：vt+1＝ωvt+c1r1(Pt-xt)+c2r2(Gt-xt)
第二式：xt+1＝xt+vt+1
其中：x表示粒子的位置；vx表示粒子的速度；ωx表示惯性因子；c1、c2x表示加速度常数；r1、r2x表示[0,1]区间的随机数；Ptx表示粒子迄今为止搜索到的最优位置；Gtx表示整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置；
粒子群优化算法的流程如下：
步骤三十一：初始化粒子群，随机产生所有粒子的速度和位置，并确定粒子的Pt和Gt；
步骤三十二：对每个粒子，将其适应值与该粒子所经历过的最优位置Pt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Pt；
步骤三十三：对每个粒子，将其适应值与该整个粒子群所经历过的最优位置Gt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Gt；
步骤三十四：按第一式和第二式更新粒子的速度和位置；
步骤三十五：如果没有满足终止条件，则返回步骤三十二；否则，退出算法，得到最优解。
2.如权利要求1所述的智能车床控制方法，其特征在于，所述步骤一确定神经网络。
3.如权利要求2所述的智能车床控制方法，其特征在于，所述神经网络采用神经网络遗传算法，具体分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分；其中，BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定BP神经网络结构，进而确定遗传算法个体长度；遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应值对应个体；BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初始权值和阈值赋值，网络经训练后预测函数输出。
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