基于加工過程特征的銑削加工智能控制知識庫研究.pdf

1、智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是面向21世紀(jì)的先進制造模式,提高底層加工設(shè)備的智能水平是智能制造系統(tǒng)的重要研究內(nèi)容之一。約束型自適應(yīng)控制(Adaptive Constraint Control,ACC)作為加工過程智能化控制一直以來都是研究中的主要方向,它通過調(diào)節(jié)某個或多個參數(shù)使某一切削參數(shù)(切削力、扭矩、功率或溫度)控制在一定約束范圍內(nèi)。但在加工過程自適應(yīng)約束控制實施過程中,圍繞自適應(yīng)約束控制目標(biāo)

2、值的確定一直都沒有很好的解決方案,常用的情況是在機床額定值約束下,考慮所選擇的刀具幾何參數(shù)、刀具材料、加工材料和進給參數(shù)等特征條件,根據(jù)經(jīng)驗確定一個約束估計值,這在很大程度上限制了機床功率的充分發(fā)揮和ACC的推廣使用。因此,有必要依據(jù)不同的加工過程條件,利用人工智能技術(shù)處理非線性問題的特點,獲取不同加工過程條件下的加工過程知識,智能化的決策出約束型自適應(yīng)控制的控制目標(biāo),最大限度的發(fā)揮機床的工作效率,提高加工機器的智能化水平。 基

3、于上述考慮,本論文從加工過程約束型自適應(yīng)控制目標(biāo)值的智能化選擇出發(fā),以數(shù)控加工過程特征描述、特征的知識獲取和推理及其在ACC控制目標(biāo)值決策中的應(yīng)用作為研究方向,建立了基于加工過程特征的銑削加工智能控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識獲取模型,該模型以加工深度、每齒進給量、工件材料硬度、刀具磨損特征、刀具齒徑比及切削液特征為輸入,切削速度和銑削功率為輸出,智能化的推理出銑削功率,為實現(xiàn)ACC控制目標(biāo)的智能決策探求了一條途徑,論文在以下幾方面展開研究：

4、 (1) 詳細闡述加工過程特征及其相關(guān)概念,描述加工過程特征的具體含義,運用面向?qū)ο蟮姆椒▽庸み^程特征進行表示,并對加工過程特征的識別方法展開討論。 (2) 利用集中參數(shù)模型詳細描述銑削過程的非線性、時變性和不確定性特點,通過分析功率約束型ACC控制目標(biāo)依據(jù)經(jīng)驗選擇的不足,在專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,構(gòu)建功率約束型ACC的數(shù)控銑削加工過程智能控制知識庫系統(tǒng)模型,分析了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)并給出了MRR(Material removal r

5、ate,MRR)優(yōu)化引擎的設(shè)計方法,設(shè)計了知識庫系統(tǒng)與分層遞階控制ACC的通訊接口。 (3) 研究建立了以加工深度、每齒進給量、工件材料硬度、刀具磨損特征、刀具齒徑比及切削液特征為輸入,切削速度和銑削功率為輸出的BP網(wǎng)絡(luò)知識獲取和表示模型。運用改進的BP算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,表現(xiàn)出較好的收斂性和較高的擬合度,能夠根據(jù)不同的加工過程特征,推理出銑削功率和切削速度。該模型的建立為加工過程特征匹配知識庫的建立奠定了基礎(chǔ)。 (4)