CN101362235A - 一种电火花微小孔加工控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种电火花微小孔加工控制方法属于电火花加工领域，涉及基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法。该方法首先建立电火花微小孔加工的闭环控制系统，以任一分析周期内的火花/拉弧率和短路率作为电火花微小孔加工控制系统的输入变量，使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定火花/拉弧率和短路率所属的模糊集，再采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到的分析周期内的伺服进给策略作为控制系统的输出，最后利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期的电火花微小孔加工控制方法。本发明实现了电火花微小孔加工控制的高准确性，加工效率明显提高；运算量小、运算周期短，控制策略简单实用，确保了加工控制的实时性。

Description

一种电火花微小孔加工控制方法

技术领域

本发明属于电火花加工领域，涉及基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法。

背景技术

电火花微小孔加工过程极为复杂、影响因素众多，随机性很大，因此为保证加工精度和表面质量，消除烧伤工件的隐患，进而提高加工效率，电火花微小孔加工设备必须具备完善、精确的控制系统，以使加工尽可能处于最佳状态。

对于加工过程较为稳定的常规电火花加工，以基于放电间隙电压平均值法(平均电压法)的传统自动进给控制方法最为实用，并且该方法在实际电火花加工系统中的应用也最多、最为广泛。通过放电间隙电压的平均值，与设定的伺服参考电压进行比较，当火花放电时，伺服机构保持不动；当间隙开路时，伺服机构进行小位移进给；而当间隙短路时，伺服机构则大位移回退。显然，传统自动进给控制方法不够精确，却简单实用，只要选用合适的伺服参考电压值，就可以达到保持传统放电加工稳定、提高加工效率的目的。但是，由于实际加工中经常调整脉冲宽度和脉冲间隔等电参数，会对间隙平均电压的大小产生影响，所以必须实时调整伺服参考电压值，并且伺服参考电压值通常需要通过实际加工进行校验，每组电参数的伺服参考电压常常需要一一设置，工作量相当大，不利于加工控制的实时性。更为重要的是，在电火花微小孔加工中，由于脉宽一般很窄，电源能量十分微弱，因此间隙平均电压的幅值极低，传统自动进给控制方法的准确性及可靠度大大降低。

因此，研究适于电火花微小孔加工的控制方法，定量改变、调节伺服的进给或回退，使工具电极和加工工件之间保持最佳的放电间隙，并根据外部条件的变化，及时调整放电间隙的大小，始终保持稳定高效的加工，就凸显迫切并尤为需要。

经典控制理论和自适应控制理论都试图用精确的数学模型来描述微小孔电火花加工这一复杂的非线性系统和多因素时变系统，因而未能从根本上解决微小孔电火花加工的过程控制问题。二十世纪九十年代以来，模糊控制技术已经在电火花微小孔加工过程中得到了较为广泛的应用，并在某些加工条件下大大地提高了加工效率和降低了电极损耗。

但是，鉴于电火花微小孔加工系统的复杂非线性和多因素时变性，目前已有的传统的经典控制方法及现代控制理论都很难达到预期的控制效果。

针对传统的自动控制方法，如基于平均电压法的自动控制方法主要适用于常规电火花加工，且控制规则偏于简单化、加工经验在控制策略中融合不足以及调节量单一化等问题，本发明设计了电火花微小孔加工闭环控制系统和电火花微小孔加工模糊判别算法，以计算周期内的火花/拉弧率和短路率为输入、伺服进给速度为输出，研究并设计了输入变量隶属度函数和基于模糊逻辑的加工控制规则，在智能控制的基础上融合了专家经验，加工控制合理可行，实现了电火花微小孔加工控制的高准确性，加工效率明显提高。

针对一些现代智能控制方法，如神经网络控制方法在加工控制中过于理论化、过于精细化，系统过于复杂、计算量庞大、运算耗时严重，导致伺服进给不能实时跟踪加工状态，以及在微细加工中容易引起电极跳动等问题，本发明基于直线电机驱动方式，提出了一种基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制方法，结合前提隶属度和适合度确定加工控制策略，既有一定的智能性，而且运算量小、运算周期短，控制策略简单实用，为加工控制实时性的实现提供了良好的前提保证。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对复杂非线性和多因素时变的电火花微小孔加工系统难以进行实时、准确、高效地加工控制的技术难题，为解决传统控制方法在加工控制中过于简单化、加工经验在控制策略中融合不足以及调节量单一化，及现代控制理论过于精细化，运算耗时严重，伺服进给不能实时跟踪加工状态等情况经常出现，导致加工过程不稳定、加工效率低等亟待解决的突出问题，提供一种电火花微小孔加工控制方法，其特征是采用基于模糊逻辑的加工控制方法，以实现对电火花微小孔加工控制的实时、精密控制，以达到保证控制系统和加工过程的稳定性和提高加工效率的目的。

本发明所采用的技术方案是：一种电火花微小孔加工控制方法，其特征在于，首先建立电火花微小孔加工的闭环控制系统，然后以任一分析周期内的火花/拉弧率ζ_SA和短路率ζ_S作为电火花微小孔加工控制系统的输入变量，使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定ζ_SA和ζ_S所属的模糊集，再采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到的分析周期内的伺服进给策略作为控制系统的输出，最后利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期内的电火花微小孔加工控制策略；采用基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法的具体步骤如下：

(1)建立电火花微小孔加工的闭环控制系统

通过火花/拉弧率ζ_SA和短路率ζ_S形成表达电火花微小孔加工间隙放电状态的反馈量，经由基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工运动控制器，包括电火花微小孔加工模糊判别算法、电火花微小孔加工控制规则和加工影响因子整定三部分，输出分析周期的进给速度，由电火花微小孔加工自动进给调节轴对放电间隙进行实时调整，以间接实现最优的放电状态，建立精密、高效的电火花微小孔加工闭环控制系统；

(2)使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定ζ_SA和ζ_S所属的模糊集

将步骤(1)中的任一分析周期内的火花/拉弧率ζ_SA和短路率ζ_S作为电火花微小孔加工控制规则的两个输入变量，它们与任一分析周期内的开路率ζ_O具有恒等关系，采用公式(1)表示为：

ζ_SA+ζ_S+ζ_O＝1                    (1)

因此，由确定的ζ_SA和ζ_S即可得到确定的间隙放电状态；将ζ_SA和ζ_S分别划分为四个模糊集合：S—小，M—中，B—大，SB—超大；

对于当前分析周期内的ζ_SA和ζ_S，将其对应的隶属度取代数积运算，得到模糊推理的前提隶属度，其算法用公式(2)表示为：

${\mathrm{\μ}}_{j,k}({\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\ζ}}_S)={\mathrm{\μ}}_{A^j}\left({\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{SA}}\right)\·{\mathrm{\μ}}_{B^k}\left({\mathrm{\ζ}}_S\right)---\left(2\right)$

式中：μ_j，k(ζ_SA，ζ_S)——输入量ζ_SA和输入量ζ_S分别对应第j项模糊集和第k项模糊集时的加工控制规则的前提隶属度，j∈{S，M，B，SB}，k∈{S，M，B，SB}；

——输入量ζ_SA的第j项模糊集A^j所对应的隶属度，j∈{S，M，B，SB}；

——输入量ζ_S的第k项模糊集B^k所对应的隶属度，k∈{S，M，B，SB}；

定义适合度λ_i，采用公式(3)表示为：

${\mathrm{\λ}}_i=\max \left\{\sqrt{{\mathrm{\μ}}_{j,k}({\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\ζ}}_S)}\right\}\×100\%---\left(3\right)$

即前提隶属度μ_j，k(ζ_SA，ζ_S)的平方根最大时适合度最好，因此，可确定此时ζ_SA对应第j项模糊集和ζ_S对应第k项模糊集，就是ζ_SA和ζ_S所属的模糊集；

(3)采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到分析周期内的伺服进给策略

通过步骤(2)中确定ζ_SA和ζ_S分别属于模糊集j和k，根据电火花微小孔加工的自身特点，设计电火花微小孔加工模糊控制规则，得到分析周期内的伺服进给策略作为输出变量，用F_i表示，写成集合形式有：{F_i}，i∈{NB，NS，O，PS，PB}，即：F_i∈{F_NB，F_NS，F_O，F_PS，F_PB}，设计得到的10条模糊规则如下：

①当j＝S且k＝S时，i＝PB，F_i＝F_PB；

②当j＝S且k＝M时，i＝PS，F_i＝F_PS；

③当j＝S且k＝B时，i＝NS，F_i＝F_NS；

④当j＝S且k＝SB时，i＝NB，F_i＝F_NB；

⑤当j＝M且k＝S时，i＝O，F_i＝F_O；

⑥当j＝M且k＝M时，i＝NS，F_i＝F_NS；

⑦当j＝M且k＝B时，i＝NS，F_i＝F_NS；

⑧当j＝M且k＝SB时，i＝NB，F_i＝F_NB；

⑨当j＝B时，i＝O，F_i＝F_O；

⑩当j＝SB时，i＝NS，F_i＝F_NS；

其中：F_NB—电极轴快速回退，F_NS—电极轴慢速回退，F_O—电极轴保持不动，F_PS—电极轴慢速进给，F_PB—电极轴快速进给；

(4)利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期内的加工控制策略

对于步骤(3)中输出的分析周期内伺服进给策略F_i，根据电火花微小孔加工系统中可能存在的各项加工影响因子，将整定后的F_i记为

采用公式(4)将

定义为：

$F_i^t=K_i\·K_r\·F_S,$     i∈{NB，NS，O，PS，PB}      (4)

公式(4)中：K_i—加工参数复合调整因子，用于控制伺服进给速度及进给方向，K_i与加工电压、伺服系统性能和伺服参数有关；K_r—电极转速调整因子，由主轴转速r决定；F_S—分析周期的基准进给速度；

根据现有加工系统的实际情况，加工参数复合调整因子K_i，i∈{NB，NS，O，PS，PB}，可取如下值，K_NB＝-10、K_NS＝-2、K_O＝0、K_PS＝1、K_PB＝2；而F_S＝10nm/ms；

当r>8000转/分时，K_r＝1；

5000转/分≤r<8000转/分时，K_r＝0.8；

3000转/分≤r<5000转/分时，K_r＝0.5；

r<3000转/分时，K_r＝0.25；通过确定各影响因子的值，得出的输出变量 $F_i^t\&Element;\{{F_{\mathrm{NB}}}^t,{F_{\mathrm{NS}}}^t,{F_O}^t,{F_{\mathrm{PS}}}^t,{F_{\mathrm{PB}}}^t\},$

即为整定后的分析周期内的加工控制策略。

本发明的效果是采用电火花微小孔加工闭环控制系统和电火花微小孔加工模糊判别算法，加工控制合理可行，实现了电火花微小孔加工控制的高准确性，加工效率明显提高；本发明提出的基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则，运算量小、运算周期短，控制策略简单实用，确保了加工控制的实时性。

附图说明

图1—电火花微小孔加工的闭环控制原理图，其中，ζ_SA—火花/拉弧率，ζ_S—短路率，j—ζ_SA所属的模糊集，k—ζ_S所属的模糊集，F—分析周期内的伺服进给策略，F^t—整定后的分析周期内的加工控制策略；

图2—火花/拉弧率隶属度函数，横坐标ζ_SA为火花/拉弧率，纵坐标μ₁为火花/拉弧率的隶属度，图中：S—火花/拉弧率为小，M—火花/拉弧率为中，B—火花/拉弧率为大，SB—火花/拉弧率为超大；

图3—短路率隶属度函数，横坐标ζ_S为短路率，纵坐标μ₂为短路率的隶属度，图中S—短路率为小，M—短路率为中，B—短路率为大，SB—短路率为超大。

具体实施方式

结合附图和技术方案详细说明本发明的具体实施方式：

加工实验条件如下：电极材料为黄铜，电极直径0.1mm，工件材料为45#钢，工件厚度1mm，高、低压复合加工(高压255V、低压94V)，脉宽5μs、脉间25μs，加工电容为4700pF和2200pF两路并联，工作液为煤油，正极性加工，主轴转速r＝667转/分；对放电间隙电信号的数据采样频率为2MHz。

首先，取如上所示加工条件下任一分析周期内的ζ_SA和ζ_S作为输入量，其隶属度函数分别如图2和图3所示。假设此时分析周期内ζ_SA和ζ_S隶属度为：

${\mathrm{\&mu;}}_{A^S}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)=0.2,$ ${\mathrm{\&mu;}}_{A^M}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)=0.8,$ ${\mathrm{\&mu;}}_{R^S}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)=0.3,$ ${\mathrm{\&mu;}}_{B^M}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)=0.7;$

则前提隶属度为： ${\mathrm{\&mu;}}_{S,S}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)={\mathrm{\&mu;}}_{A^S}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{B^S}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)=0.06,$

${\mathrm{\&mu;}}_{S,M}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)={\mathrm{\&mu;}}_{A^S}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{B^M}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)=0.14,$

${\mathrm{\&mu;}}_{M,S}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)={\mathrm{\&mu;}}_{A^M}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{B^S}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)=0.24,$

${\mathrm{\&mu;}}_{M,M}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)={\mathrm{\&mu;}}_{A^M}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{B^M}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)=0.56;$

适合度为：

${\mathrm{\&lambda;}}_i=\max \{\sqrt{{\mathrm{\&mu;}}_{S,S}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)},\sqrt{{\mathrm{\&mu;}}_{S,M}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)},\sqrt{{\mathrm{\&mu;}}_{M,S}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)},\sqrt{{\mathrm{\&mu;}}_{M,M}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)}\}\&times;100\%$

$=\sqrt{{\mathrm{\&mu;}}_{M,M}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)}\&times;100\%=74.8\%;$

即前提隶属度μ_M，M(ζ_SA，ζ_S)＝0.56的适合度最好，由此可以确定此时ζ_SA对应的模糊集M和ζ_S对应的模糊集M，就是ζ_SA和ζ_S所属的模糊集；对照电火花微小孔加工模糊控制规则，即得到该分析周期所对应得到的加工控制规则为：F_NS，即电极轴慢速回退；再根据加工系统的实际情况，确定影响因子的值为：K_NS＝-2、K_r＝0.25，整定后的输出变量F_NS ^t＝2×0.25×10nm/ms＝-5nm/ms，即加工控制系统当前计算周期的控制方法为以5nm/ms的速度回退。

实施方式1   在加工条件如前所示的电火花微小孔加工系统中，开启脉冲电源的250Ω限流电阻，加工电流约为0.5A，采用基于平均电压法的传统自动进给控制方法，加工孔1、2、3的时间分别为1085s、1130s、1201s，平均用时1138s；采用本发明提出的加工控制方法，加工孔4、5、6的时间分别为1054s、996s、1020s，平均用时1023s。通过实施方式1的结果比较可见：在加工电流约为0.5A进行加工时，计算两组平均加工效率的差值与第二组平均加工效率的百分比，应用本发明提出的加工控制方法比应用基于平均电压法的传统自动进给控制方法的加工时间缩短115s，加工效率提高了11.2％。

实施方式2  开启脉冲电源的125Ω限流电阻，加工电流约为0.88A，采用基于平均电压法的传统自动进给控制方法，加工孔7、8、9的时间分别为894s、865s、907s，平均用时889s；采用本发明提出的加工控制方法，加工孔10、11、12的时间分别为689s、715s、667s，平均用时690s。通过实施方式2的结果比较可见：在加工电流约为0.88A进行加工时，计算两组平均加工效率的差值与第二组平均加工效率的百分比，应用本发明提出的加工控制方法比应用基于平均电压法的传统自动进给控制方法的加工时间缩短199s，加工效率提高了28.8％。

综合对比实施方式1和实施方式2的结果可见：本发明提出的加工控制方法比基于平均电压法的传统自动进给控制方法的加工效率明显提高；并且，对于相同的加工实验条件，当将电流参数从实施方式1的0.5A改为实施方式的0.88A之后，本发明所采用的控制方法的加工时间大幅缩短，加工效率显著提高。

本发明所提出的电火花微小孔加工控制方法有效克服了现有控制方法过于简单化、调节量单一化及运算耗时严重等缺点，保证了控制系统和加工过程的稳定性和准确性，大大提高了加工效率，确保了加工控制的实时性。

Claims (1)

1.一种电火花微小孔加工控制方法，其特征在于，首先建立电火花微小孔加工的闭环控制系统，然后以任一分析周期内的火花/拉弧率(ζ_SA)和短路率(ζ_S)作为电火花微小孔加工控制系统的输入变量，使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定(ζ_SA)和(ζ_S)所属的模糊集，再采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到的分析周期内的伺服进给策略作为控制系统的输出，最后利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期内的电火花微小孔加工控制策略；采用基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法的具体步骤如下：

(1)建立电火花微小孔加工的闭环控制系统

通过火花/拉弧率(ζ_SA)和短路率(ζ_S)形成表达电火花微小孔加工间隙放电状态的反馈量，经由基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工运动控制器，包括电火花微小孔加工模糊判别算法、电火花微小孔加工控制规则和加工影响因子整定三部分，输出分析周期的进给速度，由电火花微小孔加工自动进给调节轴对放电间隙进行实时调整，以间接实现最优的放电状态，建立精密、高效的电火花微小孔加工闭环控制系统；

(2)使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定(ζ_SA)和(ζ_S)所属的模糊集

将步骤(1)中的任一分析周期内的火花/拉弧率(ζ_SA)和短路率(ζ_S)作为电火花微小孔加工控制规则的两个输入变量，它们与任一分析周期内的开路率(ζ_O)具有恒等关系，采用公式(1)表示为：

ζ_SA+ζ_S+ζ_O＝1                       (1)

因此，由确定的(ζ_SA)和(ζ_S)即可得到确定的间隙放电状态；将(ζ_SA)和(ζ_S)分别划分为四个模糊集合：(S)—小，(M)—中，(B)—大，(SB)—超大；

对于当前分析周期内的(ζ_SA)和(ζ_S)，将其对应的隶属度取代数积运算，得到模糊推理的前提隶属度，其算法用公式(2)表示为：

${\mathrm{\&mu;}}_{j,k}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)={\mathrm{\&mu;}}_{A^j}\left({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&mu;}}_{B^k}\left({\mathrm{\&zeta;}}_S\right)---\left(2\right)$

式中：μ_j，k(ζ_SA，ζ_S)——输入量ζ_SA和输入量ζ_S分别对应第(j)项模糊集和第(k)项模糊集时的加工控制规则的前提隶属度，j∈{S，M，B，SB}，k∈{S，M，B，SB}；

(ζ_SA)——输入量ζ_SA的第(j)项模糊集A^j所对应的隶属度，j∈{S，M，B，SB}；

(ζ_S)——输入量ζ_S的第(k)项模糊集B^k所对应的隶属度，k∈{S，M，B，SB}；

定义适合度λ_i，采用公式(3)表示为：

${\mathrm{\&lambda;}}_i=\max \left\{\sqrt{{\mathrm{\&mu;}}_{j,k}({\mathrm{\&zeta;}}_{\mathrm{SA}},{\mathrm{\&zeta;}}_S)}\right\}\&times;100\%---\left(3\right)$

即前提隶属度μ_j，k(ζ_SA，ζ_S)的平方根最大时适合度最好，因此，可确定此时(ζ_SA)对应第(j)项模糊集和(ζ_S)对应第(k)项模糊集，就是(ζ_SA)和(ζ_S)所属的模糊集；

(3)采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到分析周期内的伺服进给策略

通过步骤(2)中确定(ζ_SA)和(ζ_S)分别属于模糊集(j)和(k)，根据电火花微小孔加工的自身特点，设计电火花微小孔加工模糊控制规则，得到分析周期内的伺服进给策略作为输出变量，用F_i表示，写成集合形式有：{F_i}，i∈{NB，NS，O，PS，PB}，即：F_i∈{F_NB，F_NS，F_O，F_PS，F_PB}，设计得到的10条模糊规则如下：

①当j＝S且k＝S时，i＝PB，F_i＝F_PB；

②当j＝S且k＝M时，i＝PS，F_i＝F_PS；

③当j＝S且k＝B时，i＝NS，F_i＝F_NS；

④当j＝S且k＝SB时，i＝NB，F_i＝F_NB；

⑤当j＝M且k＝S时，i＝O，F_i＝F_O；

⑥当j＝M且k＝M时，i＝NS，F_i＝F_NS；

⑦当j＝M且k＝B时，i＝NS，F_i＝F_NS；

⑧当j＝M且k＝SB时，i＝NB，F_i＝F_NB；

⑨当j＝B时，i＝O，F_i＝F_O；

⑩当j＝SB时，i＝NS，F_i＝F_NS；

其中：F_NB—电极轴快速回退，F_NS—电极轴慢速回退，F_O—电极轴保持不动，F_PS—电极轴慢速进给，F_PB—电极轴快速进给；

(4)利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期内的加工控制策略

对于步骤(3)中输出的分析周期内伺服进给策略F_i，根据电火花微小孔加工系统中可能存在的各项加工影响因子，将整定后的F_i记为

，采用公式(4)将定义为：

$\begin{array}{cc}{F}_i^t=K_i\&CenterDot;K_r\&CenterDot;F_S,& i\&Element;\{\mathrm{NB},\mathrm{NS},O,\mathrm{PS},\mathrm{PB}\}\end{array}---\left(4\right)$

公式(4)中：K_i—加工参数复合调整因子，用于控制伺服进给速度及进给方向，K_i与加工电压、伺服系统性能和伺服参数有关；K_r—电极转速调整因子，由主轴转速r决定；F_S—分析周期内的基准进给速度；

根据现有加工系统的实际情况，加工参数复合调整因子K_i，i∈{NB，NS，O，PS，PB}，可取如下值，K_NB＝-10、K_NS＝-2、K_O＝0、K_PS＝1、K_PB＝2；而F_S＝10nm/ms；

当r>8000转/分时，K_r＝1；

5000转/分≤r<8000转/分时，K_r＝0.8；

3000转/分≤r<5000转/分时，K_r＝0.5；

r<3000转/分时，K_r＝0.25；通过确定各影响因子的值，得出的输出变量 $F_i^t\&Element;\{{F_{\mathrm{NB}}}^t,{F_{\mathrm{NS}}}^t,{F_O}^t,{F_{\mathrm{PS}}}^t,{F_{\mathrm{PB}}}^t\},$

即为整定后的分析周期内的加工控制策略。

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