智能车床控制方法
【专利摘要】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作为系统调整量，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，使系统运行更稳定。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。
【专利说明】
智能车床控制方法
技术领域
[0001 ]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】
[0002] 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。
[0003] 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。
[0004] 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。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 系统更加稳定。
【发明内容】
[0005] 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。
[0006] 本发明提供一种智能车床控制方法，其包括以下步骤：
[0007] 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△ af作为系统调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；
[0008] 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，使系统运行更稳定。
[0009] 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，
[ΟΟ?Ο] 金属切除率公式如下式:Qz = aeapafzn;
[0011]刀具寿命与切削要素的关系式如下式：
[0012]两式中，QZ表示单位时间金属切除率;T表示刀具寿命；
[0013] ae表示侧吃刀量;&[)表示切削深度;af表示每次进给量；
[0014] Z表示刀具齿数;η表示主轴转速(r/min) ;d〇表示刀具直径(mm);
[0015] v表示切削速度;Cv表示与切削条件有关的系数；
[0016] kv表示修正系数;qv、xv、yv、uv、p v、m表示相关指数参数，xv<yv< 1。
[0017]优选地，所述粒子群优化算法包括以下步骤：
[0018] 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^、^、{^，然后运行控制系统模型乂圣光栅尺检测^导到对应 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；
[0019] 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：
[0020] vt+i= ω vt+ciri(Pt-xt)+C2r2(Gt-xt)
[0021] xt+i = xt+vt+i
[0022] 其中：x表示粒子的位置;vx表示粒子的速度；ωχ表示惯性因子;C1、 C2X表示加速度 常数;η、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。
[0023]优选地，所述步骤一确定神经网络。
[0024]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。
[0025] 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。
【附图说明】
[0026] 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。
[0027] 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】
[0028] 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。
[0029] 本发明智能车床控制方法主要包括如下步骤：
[0030] 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a f的变化Δ af作为系统调整量，实现 加工过程的闭环反馈学习控制；
[0031] 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，PS0)对伺服驱动器参数进行 整定，使系统运行更稳定。
[0032] 所述步骤一包括下列步骤：
[0033]建立金属切除率公式和刀具寿命与切削要素的关系式，
[0034]金属切除率公式如下式（1):
[0035] Qz = aeaPafzn......(1)
[0036] 刀具寿命与切削要素的关系式如下式(2):
[0038] 两式中，Qz表示单位时间金属切除率;T表示刀具寿命；
[0039] ae表示侧吃刀量;&[)表示切削深度;af表示每次进给量；
[0040] z表示刀具齿数;η表示主轴转速(r/min) ;d〇表示刀具直径(mm);
[0041] v表示切削速度;Cv表示与切削条件有关的系数；
[0042] kv表示修正系数;qv、xv、yv、u v、pv、m表示相关指数参数，xv<yv< 1。
[0043] 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 动系统参数，主要修改其PID参数。
[0044] PID控制器的优化问题就是确定一组合适的参数心、1(1、1((1，使得指标达到最优。本 专利采用的指标，定义为如下式(3):
[0046] -般选取的数控机床被控对象为五阶不稳定系统。所述粒子群优化算法包括以下 步骤：
[0047]步骤二十一:优化设计过程步骤，优化过程如图1所示:PS0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 jhKd，然后运行控制系统模型，经光栅尺可以 检测，得到对应的性能指标，再传递到PS0中，时刻修改PID参数，直到运行结束。
[0048]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：
[0049] vt+i= ω vt+ciri(Pt-xt)+C2r2(Gt-xt)......(4)
[0050] xt+i = xt+vt+i......(5)
[00511 其中：x表示粒子的位置;vx表示粒子的速度；ωχ表示惯性因子;C1、C2X表示加速度 常数;η、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。
[0052] PS0的流程如下：
[0053] 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;
[0054] 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;
[0055] 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G t;
[0056] 步骤三十四：按式(4)和式(5)更新粒子的速度和位置；
[0057]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。
[0058]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。
[0059]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 X 5+5 X 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。
[0060] 本发明为具有双环优化算法的智能控制方法：内环为系统稳定性控制，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;外环为系统进给补偿控制，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。
[0061] 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。
【主权项】
1. 一种智能车床控制方法，其特征在于，其包括W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，W进给速度af 的变化Δ af作为系统调整量，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，W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，使系统运行更稳定。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，也表示单位时间金属切除率;T表示刀具寿命； ae表不侧吃刀量;ap表不切削深度;af表不每次进给量； Z表示刀具齿数;η表示主轴转速(r/min) ;d〇表示刀具直径(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、y V、Uv、pv、m表示相关指数参数，y V < 1。3. 如权利要求1所述的智能车床控制方法，其特征在于，所述粒子群优化算法包括W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控制器的参数咕、1(1、枯，然后运行控制系统模型，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，进一步地捜 索空间中的速度和位置，根据W下两个公式确定： vt+i= ω ν?+α；Γ?(Ρι；-χι；)+(3?Γ2(6 广 xt) Xt+l = Xt+Vt+l 其中：X表示粒子的位置;vx表示粒子的速度；ω X表示惯性因子;Cl、C2X表示加速度常 数;r 1、nx表示[0，1 ]区间的随机数;Ptx表示粒子迄今为止捜索到的最优位置;Gtx表示整个 粒子群迄今为止捜索到的最优位置。4. 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。5. 如权利要求4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Ξ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神经网络的权值和阔值，种群中的 每个个体都包含了一个网络所有权值和阔值，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;B巧巾经网络预测用遗传算法 得到最优个体对网络初始权值和阔值赋值，网络经训练后预测函数输出。
【文档编号】G05B19/401GK106094722SQ201610567946
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年7月18日
【发明人】孙阳阳, 韩晓新, 俞烨
【申请人】江苏理工学院