[发明专利]一种虑及颤振抑制的机床自适应控制方法

说明书

本发明公开了一种虑及颤振抑制的机床自适应控制方法，通过对数控加工过程中主轴电机功率信号以及主轴振动信号的实时监测，并基于主轴功率信号和振动信号对进给速度和主轴转速进行实时自适应调控，整个信号采集过程不影响正常的加工进行。虑及颤振抑制的机床自适应控制方法能有效地提高加工效率，并能对加工过程产生的颤振进行监测和抑制，在提升加工效率的基础上最大限度地提升加工质量，且能延长刀具和机床的使用寿命，降低生产成本。

技术领域

本发明属于智能制造技术领域，具体地说，涉及一种虑及颤振抑制的机床自适应控制方法。

背景技术

在传统数控加工过程中，主轴转速、进给速度、切削深度等切削参数在加工前的编程阶段就已确定，而这些切削参数往往由操作人员的经验或者加工工艺手册所保守得设定，并不是最优的切削参数。在实际加工过程中，尤其是毛坯件粗加工过程中，由于切削参数、加工余量不均匀、工件材料、切削液质量、刀具磨损等因素，切削条件是不断变化的，而编程设定的切削参数无法适应加工过程中的这些变化，需要操作人员手动调整，造成加工效率低、刀具磨损和机床损坏等后果。因此，在没有有效的过程监测和自适应控制的情况下，要想实现加工质量的优化和加工效率的提高是比较困难的。

在以往的自适应控制方法中，主要运用的是模糊数学和模糊理论。2014年，田锡天等在专利“一种数控加工参数实时自适应优化方法”(申请号：201410719430.9)中公开了一种数控加工参数实时自适应优化方法，建立了主轴电机电流与实际切削力对应模型，并用模糊算法优化主轴转速和进给速度，有效提高了加工质量和加工效率，减少刀具和机床损坏，降低生产成本。2019年，吴宝海等在专利“基于模糊控制的进给速度在线优化方法”(申请号：CN201910954545.9)中通过制作恒功率模糊控制器，应用模糊控制算法，对复杂多变、难以用精确数学模型表达的控制体系实现切削过程的恒功率控制，解决了复杂曲面多轴数控铣削过程中的工艺参数在线优化问题，实现了恒功率自适应在线调控。2019年，李烨在专利“一种数控机械加工工艺参数自适应控制方法”(申请号：CN201911255412.9)中基于机械加工工艺自适应参数数据库，建立了数控机床三维简化模型，采用多种模式转换控制，在PID模糊控制器控制基础上与手动控制相结合的方式，实现了对机械加工工艺参数的自适应控制。

通过对机床自适应控制技术的分析发现：(1)目前主要运用模糊数学和模糊理论开展研究。模糊控制规则表是根据专家经验确定的，当控制对象很复杂时，模糊规则难以建立，另外，其量化因子K_r、K_er、比例因子K_u对控制性能影响很大，且尚无通用的确定方法。(2)自适应加工过程中没有考虑对于切削颤振的抑制。切削参数选用不合理时，容易造成加工状态不稳定，出现颤振现象，切削颤振会导致切削力和加工振动增大，从而增大机床主轴功率，降低了加工效率。

发明内容

为了克服模糊控制的设计缺乏系统性、常见自适应控制方法缺少颤振抑制等一系列问题，本发明提出一种虑及颤振抑制的机床自适应控制方法。

本发明的技术方案：

一种虑及颤振抑制的机床自适应控制方法，首先，在机床上通过变切削参数进行正交试验铣削加工，获取在不同切削参数加工下主轴功率信号，并对主轴功率信号进行缺失值补偿和特征值提取，利用切削参数、功率特征值对深度学习网络进行训练，得到进给速度自适应调控模型，通过深度学习网络对进给速度进行调整；接着，利用基于加权小波包熵的方法判断加工过程中是否产生颤振，建立主轴转速自适应调控模型，通过调整主轴转速的方法来实现对颤振的抑制；然后，设计进给速度和主轴转速的调整原则；最后，在实际加工过程中，对机床主轴功率信号和振动信号进行实时监测，基于设计的进给速度和主轴转速的调整原则对进给速度和主轴转速进行调整和控制，实现自适应加工；具体步骤如下：

第一步，建立进给速度自适应调控模型

(1)变切削参数主轴功率数据采集处理与特征提取