专利名称：具有三级加工自优化功能的智能数控方法
技术领域：
本发明属于机电一体化的数控技术领域，具体地讲，涉及一种基于机床加工现场的状 态监测与实时优化以及模糊控制相融合的智能化数控系统。
背景技术：
数控系统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，系统自动 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， 而这些对于系统的译码检错都是无法检测出来的。
发明内容
本发明的目的是，克服现有技术的上述不足，提供一种对于数控程序进行加工参数 自优化，并基于机床加工现场的状态监测进行参数实时优化与数控程序的二次自优化的 三级加工自优化功能的智能控制方法，实现以加工优化、加工的高效率及加工安全为目 标的智能化解决方案。为此，本发明采用如下的技术方案
一种具有三级加工自优化功能的智能控制方法，在获取机床主轴电机、刀具及加工 工件材质信息，并优化加工程序，获得每段加工程序的加工切削深度量后，对其切削深 度是否在安全范围进行判断，若不在就直接停止优化处理并进行报警，若在合理范围内则按照下列步骤，实现自优化功能的智能控制-
(5)建立机床-刀具-工件系统的数学模型，利用自适应遗传学算法计算出最优加工
(6) 根据最优加工参数，优化并执行加工程序；.
(7) 在加工过程中，实时检测主电机的电流与供电电压，以电流为决策量，电压为 辅助手段，以进给速度 的变化Afl,作为系统调整量，实现加工过程的闭环
反馈模糊控制；
(8) 当完成需要对工件几何信息进行检测的工序后，以三维测头的触发信号作为输 入标志量，在检测到测头输入标志量后，读取当前测量点实际坐标，在所有测 量点测量完后，进行加工工件的误差评定，以误差评定数据作为后续工艺调整 的信息源基础，对加工程序进行二次自适应优化调整。
作为优选实施方式，本发明的具有三级加工自优化功能的智能控制方法，其中的步 骤(1)，包括下列步骤
1. 1:建立金属切除率公式込="^ "和刀具寿命与切削要素的关系式
cv《
,两式中，込、r、 a、 、",.、z、"、《、v分别为单位时间金属
切除率(mm'Vmin)、刀具寿命(min)、侧吃刀量(咖)、切削深度(mm)、每次进给量 (國/g)、刀具齿数、主轴转速(r/min)、刀具直径(mm)以及切削速度(m/min) ; Cv
为与切削条件有关的系数；、为修正系数；&、 xv、 a、 Wv、 ；v W分别为相关指数参数，
1.2:考虑以刀具寿命为主约束的金属切除率最大化作为优化目标，目标函数取 /(" = min(/max-込)，其中，y^为使得,20的一个足够大的正值，"e， 作为
确定量，v^;rflf。"/1000，目标变量取为fl,，"； 1.3:建立包括主轴转速、进给速度、切削力与切削功率在内的约束条件，分别为7^7;
<formula>formula see original document page 5</formula>1.4:根据下列公式，采用自适应遗传算法，优化加工参数，终止规则为适应度值误差为 10—7或遗传迭代次数为100代<formula>formula see original document page 5</formula>式中，《、Pm、 /max、 /。vg、 /、 /分别为交叉概率、变异概率、群体中最大的适应度值、每
代群体平均适应度值、要交叉的两个个体中较大的适应度值、要变异的个体的适应度值。 本发明的具有三级加工自优化功能的智能数控方法，其中的步骤(3)按下列方式实 现模糊控制输入语言变量取为电流偏差A及偏差变化率五C,，输出语言变量为进给速
度变化[;，令这三个语言变量的模糊集合论域量化档数",均取相同值6，量化因子&、
^及比例因子^依控制要求变化的基本论域而定，隶属函数为三角形函数，根据决策量
与系统调整量的联系建立模糊控制规则，对于给定的模糊控制输入语言变量论域上的模
糊集f/与五C/ ，利用推理合成规则完成对输出语言变量论域上的模糊集合的模糊推理，
按加权平均法完成输出模糊集合由模糊集合到普通集合的映射，得到被控加工系统的输 入调节量。
.本发明首先基于数据库的参数优化方法与建立机床-刀具-工件系统的数学模型的 方法，利用模糊控制算法将两种优化结果相融合，对数控加工程序进行自优化；而后在 程序运行过程中，根据对机床加工状态的监测、获取机床实时运行状态，并以此为依据 进行实时的自适应加工参数调整；最后通过对机床加工件的各种型位误差进行评定、分 析，以此信息为基础，再次对数控程序进行反求，获取加工误差出现部分的程序代码， 再由其进行加工程序的自优化处理。经过三级的加工优化处理后， 一方面确保了加工参 数的最优化，另一方面通过加工过程中的实时的参数调整，使机床可以根据实际的运行 条件进行改变，使系统具有一定的自适应性与智能性。而传统的加工参数不仅仅不会进 行自我修改的，而且是不具备自适应的控制能力。
依据本发明的智能控制方法构建的融合三级加工自优化功能的智能数控系统，采用
多物理状态分类监测处理体系，由数控系统一体化完成数控加工过程中多种物理状态信 息的快速并行监测与自适应优化调整。其中针对工件加工几何信息的在机质量检测可减 少工件装卡次数，并实现数控程序的自优化，数控系统可及时获取工件形位误差信息， 便于后续工艺参数调整，有助于降低废品率。数控系统充分利用了高速发展的软硬件技 术优势，可一体化实现对机床的运动控制以及现场多物理状态的监测与优化，增强了系 统集成度。
图l基于模糊逻辑的数控加工自适应控制模型。
图2本发明的数控程序的加工参数自优化的处理流程图。
图3:基于机床加工现场的状态监测的加工自优化流程图。
具体实施例方式
下面以依据本发明的智能控制方法构建的融合三级加工自优化功能的智能数控系统 为例，对本发明的智能控制方法做详细描述。
本发明的数控系统主要分为主控模块、运动控制模块、通讯模块、数控程序加工参 数自优化模块、加工运行实时优化模块、在机检测模块以及数控程序二次自优化模块几 个部分。除运动控制模块及采集与分析单元分别采用高速DSP为独立核心处理器外，其 余部分与主控模块共享高性能微处理器。各模块间经系统内部总线1链接，实现功能调 用以及数据传输。各模块的协同运行可实现对机床的运动控制以及基于机床加工现场状 态监测的三级加工自优化。本发明的加工参数自优化的处理总流程如图2所示。
下面首先介绍一下本发明的数控系统的三个基本模块主控模块、运动控制模块、 通讯模块。其具体组成如下
(1)主控模块
该模块主要是进行系统整体控制和协调。包括系统初始化、参数管理、全局数据管 理、总体任务协调、人机交互管理、运动程序检错、机床调整、用户自定义功能开发、 系统帮助等任务，并响应状态监测模块的故障处理措施。
该模块包含有一个中央高性能微处理器，三个数据存储芯片、 一个数据管理芯片，
一个16位RISC单片机组成。并包含各种数控操作面板、液晶显示器、手轮、报警器、
开关及相应的接口电路，电源时钟电路。并通过现场总线将各个芯片相连成整体。
1、 中央高性能微处理器在与之配套的嵌入式实时操作系统的工作环境下，实现主 控模块对系统整体的控制和协调。并且可在由高速DSP数字信号处理芯片、可自主运行 的ARM芯片等构建的协处理器的配合下，完成一些计算量大和实时性高的复杂控制任务。
2、 数据存储芯片主要是包括1、 FLASH-ROM芯片存储着PLC解释软件、PLC应用程 序、图形显示控制软件等2、 S-RAM芯片存储着系统参数、加工程序、用户宏程序、PLC 参数、刀具补偿及工件坐标补偿数据、螺距误差补偿数据，3、 D-MM芯片，作为工作存 储器，在系统运行中起缓存左右。
3、 数据管理芯片用于为数控系统中的其他芯片传送各种数据信息，也用于接收和 存储数控系统中的其他芯片传来的各种数据信息，增大系统工作的资源共享。
4、 16位RISC单片机利用FLASH-ROM芯片中存储的PLC解释程序与应用程序，完 成机床中切削液、气泵等的开关、各种电机的启动/停止的控制、限位开关的信号输入。 并通过系统内部总线与中央处理器相联系，以及其命令执行相应功能。
5、 系统总线采用32位数据总线、24位地址总线和30根控制总线组成，主要负 责各功能芯片、接口、存储芯片和中央处理器之间的连接，传送数据，地址和控制信号。
(2)运动控制模块
运动控制模块以高速DSP为核心，由下载到S-RAM芯片存储器中的运动程序及配置 参数，可独立完成运动程序译码、刀具补偿、螺距补偿、插补、伺服控制等机床动作相关的运动控制功能。由主控模块进行任务调配，驱动机床执行单元运行，并将相关执行 信息反馈给主控模块。 (3)通讯模块
通讯模块含有RS232接口、 USB接口和以太网接口。用于处理数控系统与其他数控系 统、车间数控网络、企业内部网络Intranet以及国际互联网络Internet的数据信息和 控制信息的传输。实现系统与外界的通讯和资源信息共享。
发明的特色主要体现在数控程序的加工参数自优化体系、基于机床加工现场的状态 监测的加工运行实时优化体系、基于机床加工现场的状态监测的数控程序二次自优化体 系以及融合上述体系的数控系统一体化机制。本发明在构建系统的基本架构与功能实现 的基础上，综合运用数控、测控以及人工智能技术，以高性能微处理器与DSP为核心， 构建加工程序的加工参数自优化及基于机床加工现场的状态监测的加工运行实时优化与 加工程序的二次自优化的三级加工自优化功能的智能化数控系统，实现数控加工控制、 状态监测与优化协调并行运行。
(1)、数控程序的加工参数自优化体系是这样实现的
数控程序的加工参数自优化是由数控系统的数控程序加工参数自优化模块进行处 理。该模块含有一片FLASH-ROM存储芯片，并与数控系统的主控模块共用一个中央高速 微处理器，通过主控模块的任务调度，进行功能的响应。此模块主要是优化算法的软件 功能的实现。FLASH-ROM存储芯片用于存储相关优化资料数据库数据以及基于模型的参数 优化算法，芯片通过系统内部的总线与中央高速微处理器以及系统内部其它芯片相连。 当任务激活之后由中央高速微处理器对存储芯片中的内容进行读写操作，并结合算法进 行相关运行计算，实现优化功能。 在该模块中，其工作如下
首先是对机床主轴电机、刀具及加工工件材料信息的初始化操作，可以为不同型号 的机床提供优化的加工参数。
通过对加工程序的按照优化策略所需格式进行处理后，获得每段加工程序的加工切 削深度量，并对其切削深度是否在安全范围进行判断，若不在就直接停止优化处理并进 行报警显示，若在合理范围内则以主轴电机、刀具及加工工件材质、切削深度为参考， 在保证加工质量于安全的前提下，以加工效率为目的，按照模块内部的优化策略对于加 工参数进行优化处理。
该模块内部采用两种优化方法相融合的策略 一种是基于数据库的参数优化选择方 法，即根据各种刊物以及刀具生产商提供的资料构建数据库，作为参数优化的支撑；另
一种是基于模型的参数优化方法，即通过建立机床-刀具-工件系统的数学模型，利用神 经网络、遗传学算法计算出最优加工参数。然后利用模糊控制算法获取加工参数。
本发明中采取的基于数学模型的人工智能算法
8由金属切除率公式込=
(1)
可知，增大几个切削要素中任何一个都可以提高生产率。然而切削要素的增大可能导致 刀具的快速磨损，以致在加工中需要频繁换刀，既增加成本又将削弱由于提高切除率而 带来的时间优势。又由刀具寿命与切削要素的关系式
(2)
上面两式中，込、r、 & 、fl,、 z、 "、 4、 v分别为单位时间金属切除率
(mmVmin)、刀具寿命(min)、侧吃刀量(mm)、切削深度(隱)、每次进给量(謹/g)、 刀具齿数、主轴转速(r/min)、刀具直径(mm)以及切削速度(ra/min) ; C;为与切削
条件有关的系数；、为修正系数；&、 、、 _yv、 、A,、附分别为相关指数参数，通常
可以看出，切削要素对刀具寿命的影响是不同的。就v， ",， ^三者而言，其影响程 度依次递减。由公式
v =《w/1000
(3)
可知v与w为简单的线性正比关系。因此，在保证切除率的前提下，还需要合理确定公式 (1)内各切削要素，以防止刀具过快磨损。
这里我们忽略粗糙度及弹性变形因素，考虑以刀具寿命为主约束的金属切除率最大 化作为优化目标，目标函数取
/(x) = min(/max-ez)
(4)
其中，/_为一个足够大的正值，使得y;^0。
A， ^因受实际加工工艺影响，因此作为确定3 约束条件如下
目标变量取为"f， w
(5)
(6)《"w
《A
(7) (8) (9)
式(5) — (9)分别为刀具寿命、主轴转速、进给速度、切削力与切削功率的约束条件。 在实际应用时，可根据现场应用环境需要增加刀杆及刀片强度等约束。
为避免基本遗传算法在寻优过程中易陷入局部极小点及早熟缺陷，交叉及变异概率 选用自适应算法(Adaptive GA, AGA)，分别如下所示
尸 =
0.9 —
0.3(/'-4)
/ 一 /
J max J (3 、，
0.9, /'</avg 0.009(/max-/)
0.1 —-
0.1,
f 一
J max J avg
(10)
(11)
式中，《、A、 /nax、 /。vg、 /'、 /分别为交叉概率、变异概率、群体中最大的适应度值、每 代群体平均适应度值、要交叉的两个个体中较大的适应度值、要变异的个体的适应度值。
终止规则取适应度值误差为10—7或遗传迭代次数为100代。
(2)、基于机床加工现场的状态监测的加工运行实时优化体系是这样实现的
监测状态信息分为数控加工设备(包括数控机床及数控系统)运行状态信息以及被 加工工件几何信息两大类。
数控加工设备运行状态信息由加工运行实时优化模块进行处理。在该模块中，设备 运行状态信息由传感器测量得到的加工设备及加工过程物理状态变量的信号形式表现。
以DSP为核心配以大容量D-RAM与FLASH-ROM芯片构建信号采集、分析及加工参数优化 单元。D-RAM用以维持单元内程序运行所需内存空间，并可作为各通道采集数据的缓存区。 FLASH-ROM芯片存储可多次下载的系统智能策略库。信号采集单元按需要可配置为2至 32通道，配以前端各类传感器阵列可完成振动、切削力、声发射、温度、电机电流、电 网电压等加工状态信号的连续釆集。信号分析单元通过固化有经典信号分析手段的专用 芯片完成信号常规特征量提取。加工参数优化单元通过FLASH-ROM所存储专家知识库与 模糊策略库完成信号状态识别与优化参数计算。同时信号分析单元通过数控系统内部总 线向主控模块报告结果数据，包括原始采样数据、信号特征量、信号所代表的物理量状 态以及优化结果。
10发明中采取的加工过程实时优化算法
在本发明中加工现场物理状态取为主电机的电流与供电电压，通过电流传感器与电 压传感器来获得监测信号数据。以电流作为决策量，电压为辅助手段。并以此构成加工 系统的闭环反馈控制。由于本发明中电流信号是用来代替力信号进行分析的，在切削力 公式
尸=^", & 、.
c《f 4
中，指数参数MV远小于;v,大多数情况下其值为O，因此主轴转速w对切削力施加的影
响远小于进给量",，且由于转速与具体工艺有关，故不适于作自优化调整。同时，侧吃 刀量A与切削深度^受加工工艺、刀具、加工余量等因素约束，因此这里仅以进给速度力.
的变化A^作为系统调整量。
对于数控加工，由数控机床、刀具、工件构成的被控对象难以建立其精确的数学模 型，因此采用模糊控制方案。
模糊控制模型输入语言变量取为电流偏差A及偏差变化率五c,，输出语言变量为进
给速度变化t/^。令这三个语言变量的模糊集合论域量化档数 均取相同值6。量化因子
、、、及比例因子、依控制要求变化的基本论域而定。语言变量值分别取为
(1) 对￡/:顺，嫩yV5"， AW， m尸5"，尸#， W;
(2) 对五C,: A^， tW， AX Zft尸5"，尸必尸万；
(3) 对f/。風yw， 〃5"，巡尸5"， /￥，服
为减少计算量加快响应速度，隶属函数均以三角形函数表示。由此，根据决策量与 被控目标的联系建立56条模糊控制规则。
设x,、 x2、 r分别对应语言变量《、ec,、[、的论域，则上述每一条模糊规则可
以表示为一个积空间(x,xX2)x:k上的一个模糊蕴涵总'x五c/^>化，，其中
乌'、五c/、 f7;分别为x,、 i2、 r上的模糊集合，对应于各语言变量值。本系统中模糊蕴
涵采用最小值规则。由于该模糊系统为双输入单输出系统，因此，每条规则又决定一个 三元关系，即由此，可得到该模糊系统控制规则的总模糊关系为
~ ~. 及=v化
对于给定的模糊控制系统输入语言变量论域上的模糊集f/与五C/'，利用推理合成 规则可以完成对输出语言变量论域上的模糊集合的模糊推理-
巧,《x五C/)。i
系统的模糊判决过程按加权平均法完成输出模糊集合由模糊集合到普通集合的映 射，得到被控加工系统的输入调节量
13
A", -
式中x,e;r， (x,)为输出模糊集合的隶属函数。
叮
利用上述模糊逻辑控制器建立基于主电机电流与电压信号监测的数控加工过程进给
量自优化调整控制模型如图1所示。图中，FLC为模糊控制器，CNC_Mach为被控数控机 床，A"为在线监测的电压与标准电压差值，/为实际电流信号，/w为给定的电流参考 值。在任一采样时刻输入到CNC一Mach的进给量为
"X+A"/"/ = 0，1，2".,"
其中，《=af ，为初始给定进给量。模糊控制器通过实时调整A^实现对进给量的 自优化调整。
(3)基于机床加工现场的状态监测的数控程序二次自优化体系是这样实现的 被加工工件几何信息的检测由数控系统在机检测模块实现。在该模块中由一个ARM 芯片与一个D-RAM芯片、 一个S-RAM芯片构成，并通过系统内部的总线与中央高速微处 理器以及系统内部其它芯片相连。通过主控模块的任务调度以及外部激活信号的输入进 行功能的响应。ARM芯片主要是对测头发送的信号进行识别，并依据S-RAM芯片中固化的 分析算法，进行数据的处理以及单元内整体任务的调度。D-RAM主要存储测点坐标数据以 及分析结果，并为单元内的程序运行提供内存空间。
在机检测模块以外部三维测头的触发信号作为输入标志量。测头可选用国产或国外 品牌红宝石接触式三维测头。测头规格、测针长度及测球直径等参数根据机床床身及工 件尺寸选择。数控加工过程中，当完成某一特定工序后，开始进入工件几何信息检测流 程，主要用于分析该工序结束后工件的几何精度并为后续的加工程序的自优化调整提供信息源。在机检测模块检测到测头输入标志量后，经系统总线从运动控制模块获取反馈 的当前测量点实际坐标。所有测量点测量完后测量数据将被送入误差评定单元。所有测 量点测量数据以及误差评定单元分析结果将通过数控系统内部总线被送入数控程序二次 自优化模块。
在该模块内，通过对加工程序进行读取，获取加工工件的三维立体模型，而后与测 点数据构建的三维模型进行数据比对，并利用误差评定结果，得到实际加工效果与程序 理想成果之间的数据差异，进而获取误差程序段及相关切削数据以及点位数据，而后以 此数据为基础运用专家知识库、模块控制等人工智能算法对加工程序进行自动的自适应 优化调整，使其符合加工质量要求。同时所有测量点测量数据以及误差评定单元分析结 果以日志形式保存在在机检测存储区，作为后续工艺调整的信息源。基于机床加工现场 的状态监测的加工自优化流程如图3所示。
(4)融合三级加工自优化功能的数控系统一体化机制是这样实现的 所述的数控系统除完成传统数控系统所具有的对机床的运动控制功能外，拓展了加 工的三级自优化功能。数控系统主要分为主控模块、运动控制模块、通讯模块、数控程 序加工参数自优化模块、加工运行实时优化模块、在机检测模块以及数控程序二次自优 化模块7大部分。主控模块负责系统整体任务的管理与调配，在运动控制模块、通许模 块的支持下通过系统内部总线完成系统的基本功能实现。
数控程序加工参数自优化模块、加工运行实时优化模块、在机检测模块以及数控程 序二次自优化模块则体现了数控系统自身所具备的多种物理状态分类监测处理及功能自 主规划处理的体系特征。用户命令由主控模块发出，除主控模块自身可以响应的命令外， 其余命令经系统内部总线被自动转发到相应模块处理。各模块的协同运行实现了融合三 级加工参数自优化功能的数控系统一体化机制。
权利要求
1. 一种具有三级加工自优化功能的智能控制方法，在获取机床主轴电机、刀具及加工工件材质信息，并优化加工程序，获得每段加工程序的加工切削深度量后，对其切削深度是否在安全范围进行判断，若不在就直接停止优化处理并进行报警，若在合理范围内则按照下列步骤，实现自优化功能的智能控制(1)建立机床-刀具-工件系统的数学模型，利用自适应遗传学算法计算出最优加工参数；(2)根据最优加工参数，优化并执行加工程序；(3)在加工过程中，实时检测主电机的电流与供电电压，以电流为决策量，电压为辅助手段，以进给速度af的变化Δaf作为系统调整量，实现加工过程的闭环反馈模糊控制；(4)当完成需要对工件几何信息进行检测的工序后，以三维测头的触发信号作为输入标志量，在检测到测头输入标志量后，读取当前测量点实际坐标，在所有测量点测量完后，进行加工工件的误差评定，以误差评定数据作为后续工艺调整的信息源基础，对加工程序进行二次自适应优化调整。
2.:根据下列公式，采用自适应遗传算法，优化加工参数，终止规则为适应度值误差为 l(T或遗传迭代次数为100代<formula>formula see original document page 3</formula>式中，《、^、 /_、 /，、 /'、 /分别为交叉概率、变异概率、群体中最大的适应度值、每代群体平均适应度值、要交叉的两个个体中较大的适应度值、要变异的个体的适应度值。
3.根据权利要求l所述的具有三级加工自优化功能的智能数控方法，其特征在于，其中的步骤(3)按下列方式实现模糊控制输入语言变量取为电流偏差A及偏差变化率五C,，输出语言变量为进给速度变化f^，令这三个语言变量的模糊集合论域量化档 数 均取相同值6，量化因子&、、.及比例因子&依控制要求变化的基本论域而定， 隶属函数为三角形函数，根据决策量与系统调整量的联系建立模糊控制规则，对于给定的模糊控制输入语言变量论域上的模糊集f/与五C/ ，利用推理合成规则完成对输出语言变量论域上的模糊集合的模糊推理，按加权平均法完成输出模糊集合由模糊集 合到普通集合的映射，得到被控加工系统的输入调节量。
全文摘要
本发明属于机电一体化的数控技术领域，涉及一种具有三级加工自优化功能的智能控制方法(1)根据最优加工参数，优化并执行加工程序；(2)在加工过程中，实时检测主电机的电流与供电电压，以电流为决策量，电压为辅助手段，以进给速度a<sub>f</sub>的变化Δa<sub>f</sub>作为系统调整量，实现加工过程的闭环反馈模糊控制；(3)当完成需要对工件几何信息进行检测的工序后，以三维测头的触发信号作为输入标志量，在检测到测头输入标志量后，读取当前测量点实际坐标，在所有测量点测量完后，进行加工工件的误差评定，并对加工程序进行二次自适应优化调整。本发明能够实现数控程序的自优化，数控系统可及时获取工件形位误差信息，便于后续工艺参数调整。
文档编号G05B19/18GK101477351SQ200810153139
公开日2009年7月8日 申请日期2008年11月18日 优先权日2008年11月18日
发明者乔志峰, 刘清建, 支劲章, 王太勇, 胡世广, 陈土军 申请人:天津大学