[发明专利]基于开放式数控系统的凸轮轴智能磨削工艺软件数据库系统的集成应用方法

权利要求书

1.基于开放式数控系统的凸轮轴智能磨削工艺软件数据库系统的集成应用方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：进行工艺信息和工艺经验知识规范化表达，实现工艺问题定义信息模型的通用化与具体工艺实例信息的具体化的统一，建立工艺问题定义信息模型，构建工艺问题定义模块；

步骤二：基于步骤一构建的工艺问题定义模块，研究并设计工艺数据库的库结构及具体的工艺数据结构，提出不同的生产状况和条件下的工艺数据采集方案和量化方法，获取基础工艺综合数据清单，完成基础工艺综合数据收集入库，构建工艺综合数据库模块，该工艺综合数据库模块包括实例库模块和基础数据库模块；

步骤三：在步骤二构建的工艺综合数据库模块中的实例库和基础数据库的基础上，建立基于凸轮轴的专家知识库系统模型，同时建立凸轮轴相应的规则库和关联度分析模块；结合工艺综合数据库模块中的实例库和凸轮轴相应的规则库，建立整个工艺路线上的专家知识库模块，研究专家知识库模块的管理方法，解决工艺实例及知识重用问题；

步骤四：用户在步骤一构建的工艺问题定义模块上通过在相应界面输入工件原始的基本工艺要素信息或通过U盘导入问题定义文件；随后将用户输入的这些基本原始要素信息加工后规范成一个标准工艺问题定义文件，供所述工艺综合数据库模块、专家知识库模块、决策优化模块、自动编程模块和磨削应用模块调用；

步骤五：用户定义磨削加工工艺问题后，启动磨削应用模块中的磨削工艺实例优选模块，输入阈值，系统后台技术获得与当前工艺问题最为匹配的工艺实例集，最后智能判别当前工艺实例是否能够满足加工要求；

步骤六：若磨削应用模块中的磨削工艺实例优选模块无法获得操作人员满意的工艺实例集，系统自动启动磨削应用模块中的磨削工艺智能推理模块，基于规则的推理方法和遗传神经网络算法两部分，并分别针对凸轮轴数控磨削工艺方案中的不同工艺参数进行智能推理和映射；最终通过两部分磨削工艺参数的组合获得完整的工艺方案；

步骤七：用户通过系统得到较为满意的工艺方案后，在所述自动编程模块选择加工所用机床的数控系统，软件将自动读取前置文件并进行计算然后按照指定格式生成中间文件供后续步骤及数控系统调用；

步骤八：用户在磨削应用模块读取中间文件数据生成NC代码，并进行逻辑判断确定无误后通过数据接口导入数控系统中调用进行加工；

步骤九：该工艺方案加工完成后，用户按界面要求检测工件并在指定位置输入结果，启动实例评价算法进行评价打分，若满足要求，系统自动采集该实例工艺方案并将该实例回收到实例库的相应子库中；

步骤十：若用户经常在磨削应用模块中的磨削工艺实例优选模块得不到想要的实例结果，用户可对数据知识进行自动挖掘和自动更新，系统调用相应规则算法产生新的工艺实例规则和知识，过滤不满足要求的规则和知识；若仍不能满足要求可在模型库和算法库中按要求修改模型和算法完成决策优化模块的更新并在实例库中补偿相似零件的加工实例；

所述步骤一中的工艺问题定义模块的通用化与具体工艺实例信息的具体化的统一采用基于粗糙集-实例推理的混合型专家系统输出的工艺实例构成参数智能化的动态确定来实现；

其中零件信息模型包括零件的几何结构特征以及它们之间的相互关系；零件的特征分为管理特征、技术特征、精度特征、形状特征、装配特征和组合特征；

建立加工设备资源模型的思路和方法建立零件各特征之间的关系如下：

R＝{F,D,T}

其中：

F＝{F₁,F₂,...,F_n}

F_i＝{f_i1,f_i2,...f_ix}

D＝{D₁,D₂,...,D_l}

D_i＝{d_i1,d_i2,...d_iy}

T＝{T₁,T₂,...,T_m}

T_i＝{F_i,F_j,T_type,T_value}

式中：R为特征间的公差关系；F为特征的集合；D为特征间几何尺寸；T为特征间公差集合；F₁，F₂，…，F_n为特征个体实例，n表示特征实例的数量；D₁，D₂，…，D_l为每个具体尺寸，l为尺寸的数量；T₁，T₂，…，T_m为特征公差的集合，m为公差的数量；T_type，T_value分别为各个特征的公差的类型及其对应的具体公差值数据；

把所能处理的所有零件也处理成信息集合模型，那么所有零件的信息模型如式所示：

式中：Hi为零件关于热处理的有关属性信息，而M_i为零件材料参数属性信息；

对生产加工所使用的关于机床以及其配套的辅件和附件方面的资源进行信息抽象，提取能够用来描述这些资源的物理属性描述参数及其数学关系属性描述，并结合计算机信息处理技术的有关特点及要求，把这些提取的物理的和数学的属性参数描述组合成对应的信息模型；把计划处理的所有的制造资源看做一个集合，它与企业的制造资源存在一个交集；

现假设所能处理的所有的设备资源信息集合为S，则有：

S＝(M₁’,M₂’,...,M_n’)

式中：M_i’为某一类机床设备；

若某一类机床又有m台不同型号的机床，则机床信息又可扩充为：

M’＝(G₁,G₂,...,G_m)

从面向对象处理信息的角度来看，把机床看成一个抽象的对象，则对于所有机床都可以抽出它们共同的信息特征，而对于每一具体的机床个体，不论其类别型号，它们又都有其特有的自身个体化属性，这需要从它的各种主要属性中找到其特征信息，这主要包括机床设备的结构形状、技术性能、规格参数以及工艺能力四个方面的信息，需要对其进行详细规划并合理描述；

若机床的结构形状描述设为B，机床的规格参数描述为P，机床的技术性能参数描述为A，机床的工艺能力描述为F’，则完整的机床设备的信息化模型可由下列公式描述：

G＝{B,P,A,F’}

类似的，对于B、P、A和F’，同样存在：

B＝{B₁,B₂,...,B_x}

P＝{P₁,P₂,...,P_y}

A＝{A₁,A₂,...,A_z}

F’＝{F₁’_‘,F₂’,...,F_u’}

这里B_j是某类机床的第j个具体型号机床的结构形状描述，是对机床设备资源的几何模型及其装配关系的描述，是设备的几何仿真模型；P_j与A_j是某类机床的第j个具体型号机床的规格参数及技术性能参数描述，是机床设备资源的个性化约束模型；F_j’是某类机床中第i型号机床G_i的第j个工艺能力描述，是机床设备资源的个性化功能约束模型；

以上建立的模型就是加工工艺设备的描述信息模型表达，在进行工艺问题定义时，若确定了加工所使用的工艺设备，则该模型就由系统数据库提供的数据支撑功能自动完成上述设备的资源描述信息模型的建立，然后存储在公用共享的数据文件中以供其它功能模块调用共享；

所述工艺综合数据库模块具有符合工艺问题处理要求的库结构及具体的工艺数据结构，集合了机床库、砂轮库、磨削液库和材料库；

所述工艺综合数据库的开发与建立是：

在工艺实例库和基础数据库的基础上，建立基于凸轮轴的专家知识库系统模型，研究其库结构及数据结构，建立相应的规则库和关联度分析模型；结合实例库和规则库，建立整个工艺路线上的典型工艺专家知识库，研究专家知识库的管理技术，解决工艺实例及知识重用问题；

在工艺数据库以及模型库和算法库的基础上，利用Visual Basic开发前台操作界面，通过ODBC通信协议以及ADOC控件与后台的数据库相连，建立凸轮轴的知识库系统，主要用于凸轮轴智能磨削知识信息存储以及演示；

工艺参数优化模型库及算法库的建立

以磨削质量、磨削效率和加工成本为不同约束目标，建立凸轮轴工艺参数优化模型，针对不同优化模型，研究最合适的优化算法；结合优化模型，建立模型库；基于模型库和推理机制，结合相关算法，建立相应的算法库，并开发通讯接口实现模型库和算法库的相互调用；

用VB程序语言对基于实例与规则的混合推理机制模型、数控自动编程技术模型和工艺参数优化决策模型算法进行编制，再利用Access进行模型库和算法库的开发，并将其存储为过程输入到模型库和算法库中，

1)实例推理模型的建立：基于实例推理的方法本质是通过早前经验的重用来解决当前相似问题，即当需要解决一个新问题时，按照匹配策略在旧问题集实例库中检索与新问题相似的旧实例，将其作为最适合新问题的建议解，经过适当的调整后，确保该建议解能够与新问题吻合，获得新问题的确认解；将确认解应用于实际加工过程，由确认解与新问题一起组成新的实例，并根据评判策略来判断该条实例是否满足更新到实例库的要求；若满足，则将其加入实例库中，实现实例库规模的自动扩充与解决新问题能力的提升；

2)遗传神经网络模型的建立：当实例推理模型无法为当前新工艺问题提供较为匹配的工艺实例时，采用分层过滤机制读取实例库中与当前工艺问题较为匹配的旧实例集，训练遗传神经网络模型；将当前工艺问题导入遗传神经网络输入层，非线性映射出与之对应的部分磨削工艺参数；

3)规则推理模型的建立：采用混合推理策略设计磨削工艺规则推理模型，由于目的规则的数量远远小于非目的规则的数量，若规则库中规则较为充分，首先进行反向推理，即可推理获得大部分结果；推理成功的规则其结论加入已知事实，同时该规则被激活，下一轮推理不再参与其中；规则推理停止推理的判断依据为，若在某一轮推理循环中，没有任何规则被激活，则推理循环终止。