基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统及其方法与流程
本发明属于自动化控制领域。
背景技术：
写代码一直被认为是比较复杂的事情，自动化目前没有很好地进入到这块领域，它涉及到的逻辑处理等，是需要人为地去时刻操作。随着神经网络算法的发展和人们需求的增加，这一块的自动化成为很有必要去实现的内容。神经网络算法已经能够实现识别目标包含的形状，声音，逻辑等，然后把他们对应到代码上，这种方法来缩短写代码的过程。
目前市场上的数控车床均为人工的编写加工程序，还没有实现完全自动化的过程，也不能根据神经网络算法进行自行判断刀具加工的最佳路线。
技术实现要素：
本发明的目的是提供基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统及其方法，解决了数控车床自动生成加工代码的问题，节省了人力，提高了数控车床的加工效率。
为实现上述目的，本发明采用一下技术方案：
基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统，包括数控车床和用于计算数控车床刀具加工轨迹的神经计算服务器，神经计算服务器与数控车床连接。
基于神经网络计算技术的数控车床的控制方法，包括以下步骤：
步骤1：首先建立权利要求1所述的基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统；
步骤2：根据数控车床加工空间的大小建立加工空间三维模型，并将加工空间三维模型的三维坐标数据输入神经计算机服务器，将神经网络训练的次数预设值输入神经计算机服务器；
步骤3：神经计算机服务器根据输入的加工空间三维模型的三维坐标数据模拟出数控车床的加工空间三维模型，并确定加工空间三维模型中车床夹具的原点坐标和车床刀具的原点坐标；
步骤4：加工空间三维模型按1个单位长度划分为若干个最小方形空间，并将最小方形空间的8个顶点作为基点，并记录所有基点的基点坐标；
步骤5：建立待加工零件的零件三维模型，将零件三维模型的三维坐标数据输入神经计算机服务器，神经计算机服务器模拟出零件三维模型，并确定零件被车床夹具夹装部分的夹装原点坐标；
步骤6：神经计算机服务器自动将零件三维模型放入加工空间三维模型中，并使夹装原点与车床夹具的原点重合；
步骤7：神经计算机服务器根据零件三维模型的颜色与加工空间三维模型的差别，来判断零件三维模型在加工空间三维模型中的零件轮廓，并确定零件轮廓的三维坐标点；
步骤8：加工人员通过神经计算机服务器在零件轮廓的三维坐标点中选择一个点作为目标点，神经计算机服务器记录目标点的三维坐标；
步骤9：神经计算机服务器根据以下步骤通过神经网络计算的方法找出刀具运动到目标点的所有路径：
步骤a：神经计算机服务器加工空间三维模型中的车床刀具返回车床刀具的原点坐标；
步骤b：神经计算机服务器以车床刀具所在的点作为原顶点，找出以原顶点为顶点的8个最小方形空间作为运动空间，将运动空间中的所有基点作为轨迹基点，通过随机数生成函数从所有轨迹基点中随机选择出一个轨迹基点作为移动点；
步骤c：神经计算机服务器模拟车床刀具运动到移动点所在坐标；
步骤d：判断移动点的坐标是否是目标点的坐标：是，则执行步骤e；不，则存储移动点的坐标，并执行步骤b；
步骤e：神经计算机服务器将所有移动点的坐标汇总成刀具的移动轨迹，并将移动轨迹记录下来；
步骤f：判断是否已经完成预设的神经网络训练的次数：是，则执行步骤10；否，则执行步骤a；
步骤10：神经计算机服务器将刀具的所有移动轨迹结合在一起，根据刀具的移动轨迹找出所有不同移动轨迹之间交叉的交叉点；
步骤11：神经计算机服务器统计所有交叉点被不同移动轨迹通过的通过次数；
步骤12：神经计算机服务器根据通过次数的多少筛选出通过次数最多的交叉点作为最优交叉点；
步骤13：神经计算机服务器根据以下步骤通过神经网络计算的方法找出刀具运动到目标点的最优路径：
步骤g：神经计算机服务器加工空间三维模型中的车床刀具返回车床刀具的原点坐标；
步骤h：神经计算机服务器以车床刀具所在的点作为原顶点，找出以原顶点为顶点的8个最小方形空间作为运动空间，找出运动空间中所有的最优交叉点；
步骤i：判断运动空间是否存在最优交叉点：是，则执行步骤j；否，则执行步骤g；
步骤j：神经计算机服务器模拟车床刀具运动到最优交叉点所在坐标；
步骤k：判断最优交叉点的坐标是否是目标点的坐标：是，则执行步骤e；不，则存储最优交叉点的坐标，并执行步骤b；
步骤l：神经计算机服务器将所有最优交叉点的坐标汇总成刀具的最优移动轨迹，并将最优移动轨迹记录下来；
步骤m：判断是否已经完成预设的神经网络训练的次数：是，则执行步骤14；否，则执行步骤g；
步骤14：神经计算机服务器计算每一条最优移动轨迹的长度；
步骤15：神经计算机服务器选择出具有最短长度的最优移动轨迹作为刀具的加工轨迹；
步骤16：神经计算机服务器根据刀具的加工轨迹自动生成数控车床的加工代码；
步骤17：神经计算机服务器显示出数控车床的加工代码，加工人员确认加工代码后，神经计算机服务器将加工代码传送给数控车床自带的控制器，完成加工。
本发明所述的基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统及其方法，采用神经网络计算技术，自动计算数控车床刀具的运动轨迹，并根据刀具的运动轨迹生成加工代码，解决了数控车床自动生成加工代码的问题，节省了人力，提高了数控车床的加工效率。
附图说明
图1是本发明的工作流程图；
图2是本发明的找出刀具运动到目标点的所有路径的流程图；
图3是本发明的找出刀具运动到目标点的最优路径的流程图。
具体实施方式
实施例1：
基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统，包括数控车床和用于计算数控车床刀具加工轨迹的神经计算服务器，神经计算服务器与数控车床自带的控制器连接。
实施例2：
如图1所示的基于神经网络计算技术的数控车床的控制方法，该方法是在实施例1所述的基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统的基础上实现的，包括以下步骤：
步骤1：首先建立权利要求1所述的基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统；
步骤2：根据数控车床加工空间的大小建立加工空间三维模型，并将加工空间三维模型的三维坐标数据输入神经计算机服务器，将神经网络训练的次数预设值输入神经计算机服务器；
步骤3：神经计算机服务器根据输入的加工空间三维模型的三维坐标数据模拟出数控车床的加工空间三维模型，并确定加工空间三维模型中车床夹具的原点坐标和车床刀具的原点坐标；
步骤4：加工空间三维模型按1个单位长度划分为若干个最小方形空间，并将最小方形空间的8个顶点作为基点，并记录所有基点的基点坐标；
步骤5：建立待加工零件的零件三维模型，将零件三维模型的三维坐标数据输入神经计算机服务器，神经计算机服务器模拟出零件三维模型，并确定零件被车床夹具夹装部分的夹装原点坐标；
步骤6：神经计算机服务器自动将零件三维模型放入加工空间三维模型中，并使夹装原点与车床夹具的原点重合；
步骤7：神经计算机服务器根据零件三维模型的颜色与加工空间三维模型的差别，来判断零件三维模型在加工空间三维模型中的零件轮廓，并确定零件轮廓的三维坐标点；
步骤8：加工人员通过神经计算机服务器在零件轮廓的三维坐标点中选择一个点作为目标点，神经计算机服务器记录目标点的三维坐标；
如图2所示,步骤9：神经计算机服务器根据以下步骤通过神经网络计算的方法找出刀具运动到目标点的所有路径：
步骤a：神经计算机服务器加工空间三维模型中的车床刀具返回车床刀具的原点坐标；
步骤b：神经计算机服务器以车床刀具所在的点作为原顶点，找出以原顶点为顶点的8个最小方形空间作为运动空间，将运动空间中的所有基点作为轨迹基点，通过随机数生成函数从所有轨迹基点中随机选择出一个轨迹基点作为移动点；
步骤c：神经计算机服务器模拟车床刀具运动到移动点所在坐标；
步骤d：判断移动点的坐标是否是目标点的坐标：是，则执行步骤e；不，则存储移动点的坐标，并执行步骤b；
步骤e：神经计算机服务器将所有移动点的坐标汇总成刀具的移动轨迹，并将移动轨迹记录下来；
步骤f：判断是否已经完成预设的神经网络训练的次数：是，则执行步骤10；否，则执行步骤a；
步骤10：神经计算机服务器将刀具的所有移动轨迹结合在一起，根据刀具的移动轨迹找出所有不同移动轨迹之间交叉的交叉点；
步骤11：神经计算机服务器统计所有交叉点被不同移动轨迹通过的通过次数；
步骤12：神经计算机服务器根据通过次数的多少筛选出通过次数最多的交叉点作为最优交叉点；
如图3所示，步骤13：神经计算机服务器根据以下步骤通过神经网络计算的方法找出刀具运动到目标点的最优路径：
步骤g：神经计算机服务器加工空间三维模型中的车床刀具返回车床刀具的原点坐标；
步骤h：神经计算机服务器以车床刀具所在的点作为原顶点，找出以原顶点为顶点的8个最小方形空间作为运动空间，找出运动空间中所有的最优交叉点；
步骤i：判断运动空间是否存在最优交叉点：是，则执行步骤j；否，则执行步骤g；
步骤j：神经计算机服务器模拟车床刀具运动到最优交叉点所在坐标；
步骤k：判断最优交叉点的坐标是否是目标点的坐标：是，则执行步骤e；不，则存储最优交叉点的坐标，并执行步骤b；
步骤l：神经计算机服务器将所有最优交叉点的坐标汇总成刀具的最优移动轨迹，并将最优移动轨迹记录下来；
步骤m：判断是否已经完成预设的神经网络训练的次数：是，则执行步骤14；否，则执行步骤g；
步骤14：神经计算机服务器计算每一条最优移动轨迹的长度；
步骤15：神经计算机服务器选择出具有最短长度的最优移动轨迹作为刀具的加工轨迹；
步骤16：神经计算机服务器根据刀具的加工轨迹自动生成数控车床的加工代码；
步骤17：神经计算机服务器显示出数控车床的加工代码，加工人员确认加工代码后，神经计算机服务器将加工代码传送给数控车床自带的控制器，完成加工。
本发明所述的基于神经网络计算技术的数控车床的控制系统及其方法，采用神经网络计算技术，自动计算数控车床刀具的运动轨迹，并根据刀具的运动轨迹生成加工代码，解决了数控车床自动生成加工代码的问题，节省了人力，提高了数控车床的加工效率。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
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