CN107991991A - 一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***及其工作方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***及其工作方法。本发明所述数控机床智能控制***，利用加工工艺云知识库为本地数控***提供加工工艺规划方案，能够存储并高效处理不断增加的海量的加工工艺知识，优化加工工艺规划规划方案，进而提高加工工件质量；将加工工艺规划的能力集成到数控***本身，提高了数控***的自治能力和智能性；同时机床操作者可以通过网络随时随地获取到合适的加工工艺规划方案，极大缩短了加工工艺规划的准备时间，提高了生产效率。

Description

一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***及其工 作方法
技术领域
本发明涉及一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***及其工作方法，属于智能数控***的技术领域。
背景技术
数控技术处于整个制造业技术链条的末端，直面实际的加工和生产，是制造业自动化的基础，也是先进制造技术的核心。数控***作为数控技术的核心部分，是数控机床的“大脑”，其性能的优劣决定了数控机床的档次。而今，快速变化的全球市场和定制化生产对数控***提出了智能化要求。而目前国内外的数控***普遍缺乏智能性的支持，主要问题有两个方面：(1)广泛使用的传统数控***数据接口标准ISO 6893(G&M代码)只能提供给数控***有限的信息，即各轴的运动和开关控制。在这种数据接口标准下，数控***只是数控加工指令的忠实执行者，且无法与CAD/CAM单元实现数据格式的兼容和信息集成，阻碍了数控***智能性的发展；(2)产品的加工工艺规划主要依赖于工艺设计人员的经验而非数控***本身，使非加工时间占据了产品生产周期的很大比例，降低了生产效率，也降低了产品的质量。
STEP-NC提供了一种新的数据接口规范，是产品数据交换标准(STEP)向数控加工领域的延伸，使产品从设计阶段到制造阶段的双向信息流动成为可能。STEP-NC传递给数控***的是加工任务“是什么”，而不是像ISO 6893一样告诉数控***“做什么”，数控***对加工任务有了全面的了解，为实现智能化提供了数据接口规范方面的基础。目前国内外对STEP-NC型智能控制器的研究热点主要集中于数据接口的实现方面。加工工艺规划是连接零件设计和零件制造之间的桥梁，在零件生产中发挥着重要作用。国内外对加工工艺规划智能化进行了大量研究，使用的人工智能方法主要包括基于规则的知识库***，神经网络，模糊算法，遗传算法和多智能体***以及它们之间的联合。但是加工工艺规划是一个知识密集性活动，上述加工工艺规划***无法应对不断增长的大规模的加工工艺数据，而且这些加工工艺规划***与数控***控制器分离，不能将加工工艺规划的功能集成到控制器本身，进而实现控制器真正的智能化。
近年来，云计算作为一种新兴的计算模式在存储和处理海量数据方面展现出极大的优势。目前，国内外对于云计算还没有形成统一的定义，其中比较广泛接受的是美国NIST给出的定义：云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池(如计算设施、存储设备、应用程序等)的计算模式，可以快速配置，需要少量的管理工作或者与服务供应商的互动。许多知名企业如Google,IBM,Amazon,Yahoo等相继投入大量资源对云计算进行研究。一些开源的平台也为云计算的成功实施提供了技术层面的保证。国内的一些著名学者也提出了云制造的概念，期望解决复杂的制造问题和开展大规模的协同制造，其研究主要偏重于制造资源的共享协调和管理领域。
中国专利公开号103347051A公开了一种数控机床设计资源云模式的共享与调用方法。该发明针对数控机床设计资源共享程度低、资源浪费的问题，提出一种数控机床设计资源云模式的共享与调用方法，是对机床设计资源进行云模式共享，并不从加工工艺方面实现数控机床加工效率的提高，进一步提高数控机床控制***的自治能力和智能性。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***。
本发明还提供一种上述数控机床智能控制***的工作方法。
本发明的技术方案为：
一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***，其体系结构包括云端服务层和本地数控***层；
所述云端服务层包括基于云计算平台的加工工艺云知识库；所述加工工艺云知识库存储有加工工艺知识，并提供给本地数控***层相应的加工工艺规划方案，为本地机床控制器提供智力支持；所述加工工艺云知识库中的加工工艺知识通过与STEP-NC兼容的数据模型表述；
采用模块化设计的本地数控***层，包括信息提取与解析模块、路径生成模块、仿真模块、本地常用加工工艺存储模块、工艺评价和反馈模块以及NC Kernel模块。更多的模块可以根据实际生产需要添加到本地数控***层中；各个模块相互配合，负责与云端服务层进行信息交流并完成零件加工任务。
所述信息提取与解析模块，对加工任务描述文件和相应的加工工艺规划方案文件进行解析，提取文件信息并封装，存放在本地机床控制器的缓存区；所述文件信息包括，加工工件的几何信息、加工材料信息、加工要求信息、加工策略信息、加工功能信息和刀具信息；
所述路径生成模块根据本地机床控制器的缓存区存放的文件信息生成刀具运动轨迹，并将文件信息转化成NC Kernel模块能够直接识别的内部数据格式；
所述仿真模块根据刀具运动轨迹对加工任务进行三维仿真；
所述本地常用加工工艺存储模块存储本地常用加工任务描述文件和与本地常用加工任务描述文件对应的加工工艺规划方案文件；本地常用加工工艺存储模块有助于促进加工工艺规划方案的获取速度。
所述工艺评价和反馈模块向操作者提供工艺评价界面接口，在加工任务完成后，操作者根据加工效率、加工能耗、加工质量对加工工艺规划方案进行评价；工艺评价和反馈模块将评价结果反馈到加工工艺云知识库，用于过滤加工工艺云知识库中的低质量的加工工艺知识。
所述NC Kernel模块控制机床运动，完成加工任务。
根据本发明优选的，所述云端服务层和本地数控***层通过网络传输文件进行通信。
一种上述数控机床智能控制***的工作方法，包括以下步骤：
1)向本地机床控制器提交加工任务描述文件和加工资源描述文件；所述加工任务描述文件表述了加工工件的几何信息、加工材料信息和加工要求信息；所述加工资源描述文件表述了机床的加工参数、机床组件、加工能力和可使用的刀具；
2)如果向本地机床控制器提交的加工任务描述文件是本地常用加工任务描述文件，则直接从本地常用加工工艺存储模块获取相应的加工工艺规划方案；否则，将加工任务描述文件和加工资源描述文件提交到加工工艺云知识库；
智能控制器根据提交的加工任务描述文件的内容在本地常用加工工艺存储模块进行匹配查询，判断此加工任务是否是本地常用加工任务。所述本地常用加工任务描述文件是指本地数控***层使用频率较高的并存储在本地常用加工工艺存储模块中的加工任务描述文件；
3)加工工艺云知识库根据提交的加工任务描述文件和加工资源描述文件生成相应的加工工艺规划方案并发送回本地数控***层；
4)从本地数控***层接收到的加工工艺规划方案文件中选择一个文件，所述信息提取与解析模块对选择文件进行解析并将文件内容展示给操作者；操作者判断该方案是否满足加工工艺要求；如果该方案不满足加工工艺要求，则操作者对加工工艺规划方案进行修改或者选择其他加工工艺规划方案文件；所述信息提取与解析模块提取加工任务描述文件和满足加工工艺要求的加工工艺规划方案文件的数据信息并封装，存放在智能控制器缓存区；
5)所述路径生成模块根据智能控制器缓存区存放的文件信息生成刀具运动轨迹；并将文件信息转换成NC Kernel模块可识别的内部信息格式；
6)所述仿真模块根据刀具运动轨迹对加工任务进行三维仿真；
7)所述NC Kernel模块控制机床运动，执行加工指令，完成加工任务；
根据本发明优选的，本发明所述数控机床智能控制***的工作方法还包括对加工工艺规划方案进行评估的步骤；完成加工任务后，操作者通过所述工艺评价和反馈模块对加工工艺规划方案进行评估，并将评估结果反馈给加工工艺云知识库，评估评价高的加工工艺规划方案将在之后的工作中优先推送到本地数控***层。
本发明的有益效果为：
1、本发明所述数控机床智能控制***，利用加工工艺云知识库为本地数控***提供加工工艺规划方案，能够存储并高效处理不断增加的海量的加工工艺知识，优化加工工艺规划规划方案，进而提高加工工件质量；同时机床操作者可以通过网络随时随地获取到合适的加工工艺规划方案，极大缩短了加工工艺规划的准备时间，提高了生产效率；
2、本发明所述数控机床智能控制***，采用与STEP-NC兼容的数据模型表述加工工艺知识，使本地机床控制器对加工任务有更全面的理解，并与上层CAD/CAM单元实现双向的信息流动；
3、本发明所述数控机床智能控制***，利用云知识库为数控机床控制***提供加工工艺规划方案，从加工工艺方面提高数控机床的加工效率，提高数控机床控制***的自治能力和智能性。
附图说明
图1为本发明所述基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***的结构示意图；
图2为本发明所述数控机床智能控制***的工作方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明做进一步说明，但不限于此。
实施例1
如图1所示。
一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***，其体系结构包括云端服务层和本地数控***层；
所述云端服务层包括基于云计算平台的加工工艺云知识库；所述加工工艺云知识库存储有加工工艺知识，并提供给本地数控***层相应的加工工艺规划方案，为本地机床控制器提供智力支持；所述加工工艺云知识库中的加工工艺知识通过与STEP-NC兼容的数据模型表述；
采用模块化设计的本地数控***层，包括信息提取与解析模块、路径生成模块、仿真模块、本地常用加工工艺存储模块、工艺评价和反馈模块以及NC Kernel模块。更多的模块可以根据实际生产需要添加到本地数控***层中；各个模块相互配合，负责与云端服务层进行信息交流并完成零件加工任务。
所述信息提取与解析模块，对加工任务描述文件和相应的加工工艺规划方案文件进行解析，提取文件信息并封装，存放在本地机床控制器的缓存区；所述文件信息包括，加工工件的几何信息、加工材料信息、加工要求信息、加工策略信息、加工功能信息和刀具信息；
所述路径生成模块根据本地机床控制器的缓存区存放的文件信息生成刀具运动轨迹，并将文件信息转化成NC Kernel模块能够直接识别的内部数据格式；
所述仿真模块根据刀具运动轨迹对加工任务进行三维仿真；
所述本地常用加工工艺存储模块存储本地常用加工任务描述文件和与本地常用加工任务描述文件对应的加工工艺规划方案文件；本地常用加工工艺存储模块有助于促进加工工艺规划方案的获取速度。
所述工艺评价和反馈模块向操作者提供工艺评价界面接口，在加工任务完成后，操作者根据加工效率、加工能耗、加工质量对加工工艺规划方案进行评价；工艺评价和反馈模块将评价结果反馈到加工工艺云知识库，用于过滤加工工艺云知识库中的低质量的加工工艺知识。
所述NC Kernel模块控制机床运动，完成加工任务。
所述云端服务层和本地数控***层通过网络传输文件进行通信。
实施例2
如图2所示。
一种如实施例1所述的数控机床智能控制***的工作方法，包括以下步骤：
1)向本地机床控制器提交加工任务描述文件和加工资源描述文件；所述加工任务描述文件表述了加工工件的几何信息、加工材料信息和加工要求信息；所述加工资源描述文件表述了机床的加工参数、机床组件、加工能力和可使用的刀具；
2)如果向本地机床控制器提交的加工任务描述文件是本地常用加工任务描述文件，则直接从本地常用加工工艺存储模块获取相应的加工工艺规划方案；否则，将加工任务描述文件和加工资源描述文件通过网络提交到加工工艺云知识库；
智能控制器根据提交的加工任务描述文件的内容在本地常用加工工艺存储模块进行匹配查询，判断此加工任务是否是本地常用加工任务。所述本地常用加工任务描述文件是指本地数控***层使用频率较高的并存储在本地常用加工工艺存储模块中的加工任务描述文件；
3)加工工艺云知识库根据提交的加工任务描述文件和加工资源描述文件生成相应的加工工艺规划方案并发送回本地数控***层；
4)从本地数控***层接收到的加工工艺规划方案文件中选择一个文件，所述信息提取与解析模块对选择文件进行解析并将文件内容展示给操作者；操作者判断该方案是否满足加工工艺要求；如果该方案不满足加工工艺要求，则操作者对加工工艺规划方案进行修改或者选择其他加工工艺规划方案文件；所述信息提取与解析模块提取加工任务描述文件和满足加工工艺要求的加工工艺规划方案文件的数据信息并封装，存放在智能控制器缓存区；现有技术中，操作者依据经验对加工工艺进行修改是很常见的，由于零件的复杂性，各种辅助的加工工艺规划软件都不能保证生成的加工工艺规划方案完全适用；
5)所述路径生成模块根据智能控制器缓存区存放的文件信息生成刀具运动轨迹；并将文件信息转换成NC Kernel模块可识别的内部信息格式；
6)所述仿真模块根据刀具运动轨迹对加工任务进行三维仿真；
7)所述NC Kernel模块控制机床运动，执行加工指令，完成加工任务；
实施例3
如实施例2所述的数控机床智能控制***的工作方法，进一步的，完成加工任务后，操作者通过所述工艺评价和反馈模块对加工工艺规划方案进行评估，并将评估结果反馈给加工工艺云知识库，评估评价高的加工工艺规划方案将在之后的工作中优先推送到本地数控***层。

Claims (5)

1.一种基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***，其特征在于，其体系结构包括云端服务层和本地数控***层；
所述云端服务层包括基于云计算平台的加工工艺云知识库；所述加工工艺云知识库存储有加工工艺知识，并提供给本地数控***层相应的加工工艺规划方案，为本地机床控制器提供智力支持；所述加工工艺云知识库中的加工工艺知识通过与STEP-NC兼容的数据模型表述；
采用模块化设计的本地数控***层，包括信息提取与解析模块、路径生成模块、仿真模块、本地常用加工工艺存储模块、工艺评价和反馈模块以及NC Kernel模块。
2.根据权利要求1所述的基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***，其特征在于，所述信息提取与解析模块，对加工任务描述文件和相应的加工工艺规划方案文件进行解析，提取文件信息并封装，存放在本地机床控制器的缓存区；所述文件信息包括，加工工件的几何信息、加工材料信息、加工要求信息、加工策略信息、加工功能信息和刀具信息；
所述路径生成模块根据本地机床控制器的缓存区存放的文件信息生成刀具运动轨迹，并将文件信息转化成NC Kernel模块能够直接识别的内部数据格式；
所述仿真模块根据刀具运动轨迹对加工任务进行三维仿真；
所述本地常用加工工艺存储模块存储本地常用加工任务描述文件和与本地常用加工任务描述文件对应的加工工艺规划方案文件；
所述工艺评价和反馈模块向操作者提供工艺评价界面接口，在加工任务完成后，操作者根据加工效率、加工能耗、加工质量对加工工艺规划方案进行评价；工艺评价和反馈模块将评价结果反馈到加工工艺云知识库，用于过滤加工工艺云知识库中的低质量的加工工艺知识；
所述NC Kernel模块控制机床运动，完成加工任务。
3.根据权利要求1所述的基于加工工艺云知识库的数控机床智能控制***，其特征在于，所述云端服务层和本地数控***层通过网络传输文件进行通信。
4.一种如权利要求1-3任意一项所述的数控机床智能控制***的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)向本地机床控制器提交加工任务描述文件和加工资源描述文件；所述加工任务描述文件表述了加工工件的几何信息、加工材料信息和加工要求信息；所述加工资源描述文件表述了机床的加工参数、机床组件、加工能力和可使用的刀具；
2)如果向本地机床控制器提交的加工任务描述文件是本地常用加工任务描述文件，则直接从本地常用加工工艺存储模块获取相应的加工工艺规划方案；否则，将加工任务描述文件和加工资源描述文件提交到加工工艺云知识库；
3)加工工艺云知识库根据提交的加工任务描述文件和加工资源描述文件生成相应的加工工艺规划方案并发送回本地数控***层；
4)从本地数控***层接收到的加工工艺规划方案文件中选择一个文件，所述信息提取与解析模块对选择文件进行解析并将文件内容展示给操作者；操作者判断该方案是否满足加工工艺要求；如果该方案不满足加工工艺要求，则操作者对加工工艺规划方案进行修改或者选择其他加工工艺规划方案文件；所述信息提取与解析模块提取加工任务描述文件和满足加工工艺要求的加工工艺规划方案文件的数据信息并封装，存放在智能控制器缓存区；
5)所述路径生成模块根据智能控制器缓存区存放的文件信息生成刀具运动轨迹；并将文件信息转换成NC Kernel模块可识别的内部信息格式；
6)所述仿真模块根据刀具运动轨迹对加工任务进行三维仿真；
7)所述NC Kernel模块控制机床运动，执行加工指令，完成加工任务。
5.根据权利要求4所述的数控机床智能控制***的工作方法，其特征在于，完成加工任务后，操作者通过所述工艺评价和反馈模块对加工工艺规划方案进行评估，并将评估结果反馈给加工工艺云知识库，评估评价高的加工工艺规划方案将在之后的工作中优先推送到本地数控***层。
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