[发明专利]一种基于功率预测的数控机床进给系统调速方法在审

专利信息
申请号: 201610330056.2 申请日: 2016-05-18
公开(公告)号: CN105945311A 公开(公告)日: 2016-09-21
发明(设计)人: 谷振宇;金迪文;马铁东;白晓辉 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: B23B25/06 分类号: B23B25/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及一种基于功率预测的数控机床进给系统调速方法。在数控机床粗车过程中,通常根据最大切削深度设定最小进给速度,并以此速度为恒定进给速度进行加工,但在粗车作业较多、加工批量较大情况下,恒定速度加工造成效率低下的问题尤为突出。针对这一问题,本发明提出一种基于功率预测的数控机床进给系统调速方法,该方法包括以下步骤:步骤一:采集功率信号输入神经网络,预测下一时刻功率值;步骤二:计算预设功率和预测功率偏差率,判断是否需要进行调速;步骤三:预测背吃刀量,结合预设功率值,完成对进给系统的调速控制。该方法有效解决了不同切削工况条件下调速滞后问题,降低加工成本,大大提高了机床利用率和切削效率。
搜索关键词: 一种 基于 功率 预测 数控机床 进给 系统 调速 方法
【主权项】:
一种基于功率预测的数控机床粗车过程中进给系统调速方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:预测下一时刻功率值:分别安装电压传感器、电流传感器和功率传感器采集进给电机输入端的电压、电流和功率值。对采集到的数据分别进行滤波,对奇异值进行处理。把处理后的功率值作为输入,构建训练样本(xk,y),输入神经网络,获取的输出值y,即为k+1时刻功率的预测值。本方法采用单隐含层的三层神经网络对功率值进行预测,选取的神经网络模型为:其中vi1为第i个隐层神经元对输出的联结权值,n为某时刻所采集的数据个数,K为k+1时刻前时间序列个数,ωki为第k时刻的输入神经元对第i个隐层神经元的联结权值,xk为第k时刻的输入,θ是隐层神经元的阀值。步骤二:计算预测功率与预设功率偏差率,判断是否需要调速:通过得到预测的功率值,得到基于功率预测的数控机床粗车过程中进给系统调速方程为:<mrow><mfrac><mrow><msub><mi>P</mi><mi>exp</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>P</mi><mrow><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow></msub></mrow><msub><mi>P</mi><mi>exp</mi></msub></mfrac><mo>&le;</mo><mi>&delta;</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,Pexp为根据加工实际预设的进给电机功率期望值,δ为功率偏差率。计算预设功率与预测功率的功率偏差率,若偏差率小于设定值,则不需要调速,继续进行功率预测;若偏差率大于设定值,则需要预测被吃刀量,进而对进给速度进行调整。步骤三:预测背吃刀量值,通过预设功率值和背吃刀量实现调速:根据步骤一预测的功率值,以及系统功率方程与进给力经验计算公式,可得到电机输入功率与进给速度和背吃刀量的预测函数如式(2)所示,电机输入功率Pax与进给速度v和背吃刀量ap存在二次函数关系。Pax=Av2+Bv+Cvap+D(ap)2+Eap+H    (2)其中,A、B、C、D、E分别为二次函数的相关系数,H为常数。通过(2)式可以得到预测的背吃刀量和进给速度的二次函数关系。在保持功率不变的前提下,当工况发生变化时,背吃刀量ap会随之发生变化。调整进给速度v,可以使Pax随ap的变化而保持恒定。
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