CN104778497B - 一种加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种滚齿加工方法，其特征在于，滚齿加工过程中，按照以下步骤进行滚齿加工工艺参数的自学习优化，具体步骤为：（1）实现滚齿加工效果评价模型的构建；（2）实现滚齿工艺参数优化种群的生成；（3）实现滚齿加工工艺参数的自学习优化。本发明的优点是：在滚齿加工过程中使用改进的反向传播神经网络和差分进化算法来改进加工工艺参数，能够实现工艺参数的自学习优化，并寻求更优的工艺参数；将优化后的工艺参数存入工艺实例集中，能够为新的滚齿加工问题提供有效的数据支持。

Description

一种加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法

技术领域

本发明涉及齿轮加工技术，尤其是涉及一种滚齿加工过程中对工艺参数进行优化的加工方法。

背景技术

在实际滚齿加工中，不同批次齿轮加工中，齿轮基本参数不同，加工要求不同，必须对工艺加工参数进行调整。而在同批次齿轮加工中，齿轮基本参数相同，加工要求相同，但随着加工的进行，会出现滚刀微磨损、热变形等多种情况，也需要进行调整。目前无论是人工通过查询手册进行工艺参数决策，还是通过软件进行决策，参数多，调整麻烦，工艺人员大多进行重复工作，很少能够做到工艺参数的自学习调整，调整低效，导致滚齿加工效率低、加工成本高。且现有的工艺参数优化方法没有综合考虑加工质量，加工时间，加工成本，能源消耗，环境影响等因素。

现有对滚齿加工过程中工艺参数优化问题的处理方法主要包括：(1)神经网络与遗传算法；(2)图论与实例推理；(3)数值模拟与优化算法；(4)差异演化算法。神经网络与遗传算法结合的优化方法处理滚齿加工过程中工艺参数优化问题时，综合利用神经网络、遗传算法等多种人工智能技术，建立优化模型，通过学习修正、记忆、实时适应实际加工环境并进行工艺参数智能优化。图论与实例推理方法的基本思路是，以工艺实例为基础，将图论作为工具分析工艺实例相似特征关联，用实例推理技术进行多属性决策，得到最优工艺参数。数值模拟与优化算法的基本思路是，从实际加工出发，以加工效果为目标，建立了加工工艺参数多目标数学优化模型，最后用优化算法得到最优加工工艺参数组合。差异演化算法以加工效果为综合目标，运用差异演化算法，进行加工工艺参数的多元优化。滚齿工艺参数有其特殊性，且单一神经网络的输出经常出现不稳定的现象，即泛化能力差，不能将上述方法直接运用于滚齿加工过程中的工艺参数自学习优化中，目前在这方面的研究是欠缺的。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是，怎样提供一种能够提高加工效果的滚齿加工方法，其能够实现滚齿加工过程中加工工艺参数不断自学习优化、并将改进的反向传播神经网络和差分进化算法相结合，以达到提高加工效果的目的。

为了解决上述技术问题，本发明中采用了如下的技术方案：

一种加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法，本方法采用数控高速滚齿机实行滚齿加工，其特征在于，滚齿加工时，按照以下步骤进行滚齿加工工艺参数的自学习优化，具体步骤为：

(1)实现滚齿加工效果评价模型的构建；以加工质量，加工时间，加工成本，能源消耗，环境影响五个方面作为评价准则，具体计算项目为表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率和废液量，以此构建滚齿加工效果评价模型，并用公式：计算某代种群的滚齿加工效果综合评价值，其中M₁,M₂,M₃,M₄,M₅分别是表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数、废液量在当次加工过程中的计算值，并存储在数据库中，M₁ ^*,M₂ ^*,M₃ ^*,M₄ ^*，M₅ ^*分别是上述表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数和废液量的计算值在数据库中的最小值，这些值只有在该代种群都加工完后才能得到，Fit为当次滚齿加工效果综合评价值；

(2)实现滚齿工艺参数优化种群的生成；运用改进的反向传播神经网络算法使得决策输入变量集转化为决策输出变量集，由决策输出变量集构成滚齿工艺参数优化种群，决策输入变量包括工件模数、压力角、齿数、螺旋角、齿宽、材料、布氏硬度、精度等级、齿坯直径、滚刀头数、滚切类型和切削深度，决策输出变量包括滚刀转速、切削速度和进给量，由决策输入变量和决策输出变量组成工艺实例，将滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的工艺实例组成工艺实例集；改进的反向传播神经网络算法是增加了Delta-bar-delta学习规则和附加动量法的反向传播神经网络算法；

(3)实现滚齿加工工艺参数的自学习优化；运用步骤(2)中得到的滚齿工艺参数优化种群进行滚齿加工，种群规模为NP，按照(1)中的计算方法，计算每个工艺实例i的滚齿加工效果综合评价值，i＝1,2,…,NP，得到并更新种群全局最优工艺实例gbest，若满足滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的截止条件，则用gbest表示的工艺参数组进行后续的滚齿加工；否则依次进行如下操作：种群变异、交叉以及选择；然后循环上述步骤，直到最终满足截止条件，同批次的相同工件就以gbest表示的工艺参数组进行加工，并同时将gbest表示的工艺参数组存入工艺实例集，完成滚齿加工工艺参数的自学习优化。

作为优化，所述步骤(2)中的滚齿工艺参数优化种群生成的具体步骤包括，

Step1设定NP值，所用反向传播神经网络的结构层数为3层，分别为输入层、隐含层和输出层；输入层神经元数目N_in＝12，输出层神经元数目N_out＝3，隐含层神经元数目N_mid＝2N_out＝6；

Step2从工艺实例集中随机抽取500个实例，其中450个作为训练样本，用于神经网络的监督式学习训练，50个作为测试样本，用于测试训练样本的泛化能力，用均方误差MSE来表征神经网络的泛化能力；

Step3若MSE>0.03，则进行Step2，否则进行Step4；

Step4将新的滚齿加工问题转化为决策输入变量集X_in＝[x₁,x₂,…,x_n]，n＝12，x₁,x₂,…,x_n分别对应决策输入变量集各组成项，并进行归一化处理；

Step5将X_in放入训练成功的神经网络中运行，运行结果用反归一化处理，可得到决策输出变量集Y_out＝[y₁,y₂,y₃]，y₁,y₂,y₃分别对应决策输出变量集各组成项，利用反向传播神经网络算法每一次运行的输出结果有一定波动的特性，运行NP次，可得到由决策输出变量集组成的滚齿工艺参数优化种群。

本发明将改进的反向传播神经网络算法和差分进化算法结合运用，既能实现本次滚齿加工过程中的工艺参数优化，又能够解决新的滚齿工艺参数优化问题。本发明的滚轮加工方法，基于一种独特的滚齿加工工艺参数自学习优化而实现，该滚齿加工工艺参数自学习优化中，抓住反向传播神经网络算法的特点，生成由决策输出变量集组成的滚齿工艺参数优化种群，在滚齿加工效果评价模型的支持下，采用差分进化算法实现种群优化迭代；利用最终得到的种群全局最优工艺实例所代表的工艺参数组进行后续的滚齿加工，即可达到提高滚齿加工效果，即让滚齿加工效果综合评价值达到最优。

另外，本发明还具有以下技术效果：1、支持实例重用：滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的工艺实例会存入工艺实例集中，为神经网络的训练样本和测试样本提供支持。2、多方法结合：改进的反向传播神经网络算法克服了网络收敛速度慢、训练时间长的难点；差分进化算法具备协调搜索的能力，即利用个体局部信息和群体全局信息指导算法进一步搜索。将这两种方法有效的结合起来，既能克服两者算法的缺点，又能够解决新的滚齿工艺参数优化问题，从而解决现有的工艺参数优化方法无法在滚齿加工过程中不断优化的难题。

附图说明

图1为本发明具体实施方式中滚齿加工过程中工艺参数自学习优化步骤的示意图；

图2为本发明具体实施方式中滚齿加工效果评价模型的示意图；

图3为本发明具体实施方式中滚齿工艺参数优化种群生成过程的示意图；

图4为本发明具体实施方式中反向传播神经网络结构的示意图；

图5为本发明具体实施方式中滚齿加工工艺参数的自学习优化过程的示意图。

具体实施方式

本发明的思路是：利用改进的反向传播神经网络算法将决策输入变量集转化为决策输出变量集，并有决策输出变量集组成差分进化算法所需要的滚齿工艺参数优化种群；利用该种群进行分别加工，在滚齿加工效果评价模型的支持下，差分进化算法得以在滚齿加工过程中让工艺参数不断优化，满足截止条件后，得到种群全局最优工艺实例，即滚齿加工效果综合评价值最优的工艺实例，用其进行后续的滚齿加工并将其存入工艺实例集，当有新的滚齿加工问题时，循环上述步骤即可完成加工过程中滚齿工艺参数的自学习优化。

下面结合附图和实施案例对本发明作进一步说明，滚齿加工工艺参数优化问题描述如下：

设滚齿加工工艺参数优化问题记为：T_op＝(Q,L)，L＝(X_in,Y_out)，其中，Q＝{m₁,m₂,…,m_n},为待自学习优化描述属性的集合，n＝12；L＝{L₁,L₂,…,L_len}为反向传播神经网络所需的工艺实例集，len为工艺实例集中存储的个数，为正整数，工艺实例L_j＝{{x_j,1,x_j,2,…,x_j,n},{y_j,1,y_j,2,y_j,3}},j＝1,2,…,len，x_j,xk为第j个工艺实例工艺方案的第xk项决策输入工艺参数，xk＝1,2,…,n，y_j,yk为第j个工艺实例工艺方案的第yk项决策输出工艺参数，yk＝1,2,3。

本发明具体步骤如下，如图1所示：

(1)实现滚齿加工效果评价模型的构建；以加工质量，加工时间，加工成本，能源消耗，环境影响五个方面作为评价准则，具体计算项目为表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率和废液量，以此构建滚齿加工效果评价模型，并用公式：计算某代种群的滚齿加工效果综合评价值，其中M₁,M₂,M₃,M₄,M₅分别是表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数、废液量在当次加工过程中的计算值，并存储在数据库中，M₁ ^*,M₂ ^*,M₃ ^*,M₄ ^*，M₅ ^*分别是上述表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数和废液量的计算值在数据库中的最小值，这些值只有在该代种群都加工完后才能得到，Fit为当次滚齿加工效果综合评价值；

(2)实现滚齿工艺参数优化种群的生成；运用改进的反向传播神经网络算法使得决策输入变量集转化为决策输出变量集，由决策输出变量集构成滚齿工艺参数优化种群，决策输入变量包括工件模数、压力角、齿数、螺旋角、齿宽、材料、布氏硬度、精度等级、齿坯直径、滚刀头数、滚切类型和切削深度，决策输出变量包括滚刀转速、切削速度和进给量，由决策输入变量和决策输出变量组成工艺实例，将滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的工艺实例组成工艺实例集；

(3)实现滚齿加工工艺参数的自学习优化；运用步骤(2)中得到的滚齿工艺参数优化种群进行滚齿加工，种群规模为NP，按照(1)中的计算方法，计算每个工艺实例i的滚齿加工效果综合评价值，i＝1,2,…,NP，得到并更新种群全局最优工艺实例gbest，若满足截止条件，则用gbest表示的工艺参数组进行后续的滚齿加工；否则依次进行如下操作：种群变异、交叉以及选择；然后循环上述步骤，直到最终满足截止条件，同批次的相同工件就以gbest表示的工艺参数组进行加工，并同时将gbest表示的工艺参数组存入工艺实例集，完成滚齿加工工艺参数的自学习优化。

上述步骤1中，计算项目：表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率、废液量的具体计算方法如下：

表面粗糙度采用便携式粗糙度测量仪测量；切削时间为数控系统上显示的时间(如机床YS3118CNC5上的数控系统西门子840dsl上就有时间显示功能)；刀具费用为刀具价格除以加工件数；能耗利用率为单个工件在切削时所消耗的电量除以该工件整个加工过程所消耗的电量，整个加工过程包括工件准备、安装、切削、卸载；废液量为单个工件的切削液用量，若为干切加工，则无需统计这一项，废液量的计算值统一为1，整个滚齿加工效果的评价模型如图2所示。

上述步骤2中，滚齿工艺参数优化种群生成过程如图3所示，具体步骤包括，

Step1设定NP值，所用反向传播神经网络的结构如图4所示，层数为3层，分别为输入层、隐含层和输出层；输入层神经元数目N_in＝12，输出层神经元数目N_out＝3，隐含层神经元数目N_mid＝2N_out＝6；

Step2从工艺实例集中随机抽取500个实例，其中450个作为训练样本，用于神经网络的监督式学习训练，50个作为测试样本，用于测试训练样本的泛化能力，在MATLAB中运行该神经网络，用均方误差MSE来表征神经网络的泛化能力；

Step3若MSE>0.03，则进行Step2，否则进行Step4；

Step4将新的滚齿加工问题转化为决策输入变量集X_in＝[x₁,x₂,…,x_n]，n＝12，x₁,x₂,…,x_n分别对应决策输入变量集各组成项，并进行归一化处理；

Step5将X_in放入训练成功的神经网络中运行，运行结果用反归一化处理，可得到决策输出变量集Y_out＝[y₁,y₂,y₃]，y₁,y₂,y₃分别对应决策输出变量集各组成项，利用反向传播神经网络算法每一次运行的输出结果有一定波动的特性，运行NP次，可得到由决策输出变量集组成的滚齿工艺参数优化种群。

上述步骤3中，滚齿加工工艺参数的自学习优化过程如图5所示，具体步骤包括，

Step1设定截止条件：滚齿加工效果的综合评价值E_op＝5.1(综合评价值都大于5，且越小表示滚齿加工效果越优)，缩放因子F＝0.5，交叉率CR＝0.03；

Step2运用步骤(2)中得到的滚齿工艺参数优化种群所表示的工艺参数组进行滚齿加工，先从Y_outi ^g开始，i＝1，g＝1；

Step3用Y_outi ^g所代表的工艺参数加工的工件在整个加工过程中，按照步骤(1)中的计算方法，计算每个工艺实例i的滚齿加工效果综合评价值Fit(Y_outi ^g)；

Step4i＝i+1，若i＞NP，则进行Step5，否则进行Step2；

Step5获取综合评价值最小的工艺实例，赋值给种群全局最优工艺实例gbest；

Step6若E_gbest≤E_op，则进行Step13，否则进行Step7；

Step7在种群中随机选择3个不相同的个体r1,r2,r3，进行变异操作:变异向量V_vi ^g＝[v₁ ^g,v₂ ^g,v₃ ^g]，通过V_vi ^g＝Y_outr1 ^g+F(Y_outr2 ^g－Y_outr3 ^g)计算得到，r1≠r2≠r3≠vi，皆为正整数；

Step8进行交叉操作：交叉向量U_ui ^g＝[u₁ ^g,u₂ ^g,u₃ ^g]，由Y_outi和V_vi联合得到，公式为：

其中j＝1,2,3，r_j∈[0,1]，为随机值，rn(i)∈[1,2,3]，为随机值；

Step9用交叉向量U所表示的工艺参数组进行滚齿加工，先从U_ui开始，ui＝1；

Step10用U_ui所代表的工艺参数加工的工件在整个加工过程中，按照步骤(1)中的计算方法，计算每个交叉向量U的滚齿加工效果综合评价值Fit(U_ui ^g)；

Step11ui＝ui+1，若ui＞NP，则进行Step11，否则进行Step9；

Step12进行选择操作：产生子代向量Y_outi ^g+1，由父代向量Y_outi ^g和交叉向量U_ui ^g联合得到，公式为：g＝g+1，进行Step5；

Step13用gbest表示的工艺参数组进行后续的滚齿加工，并将gbest存入工艺实例集。

以重庆某制齿企业的某次滚齿加工为例，采用的机床为五轴四联动数控高速滚齿机YS3118CNC5，使用的软件为MATLAB。采用该齿轮公司下属齿轮制造车间的数控滚齿工艺实例样本，齿轮类别为圆柱斜齿轮，历史工艺实例的规模为500，部分实例如表1所示。

表1滚齿工艺实例集

其中：各变量的单位分别为，工件模数：mm，工件压力角：度，工件螺旋角：度，工件齿宽：mm，布氏硬度：HBW，齿坯直径：mm，切削深度：mm，滚刀转速：r/min，切削速度：m/min，进给量：mm/r。

该批工件的滚齿加工问题描述属性集Q＝[2.5mm,20°,33,36°,16mm,40C_r,210,7,88mm,1,逆滚,5.62mm]，加工件数为40件。按照本发明的具体步骤在滚齿加工过程中进行滚齿工艺参数自学习优化，并与普通的工艺参数优化方法：贝叶斯正则化的反向传播神经网络算法作比较。对比数据如表2所示。

表2滚齿工艺实例集

从表2的数据对比可知，相比于普通的工艺参数优化方法，本发明所提方法的滚齿加工效果综合评价值更优，即是在加工质量，加工时间，加工成本，能源消耗，环境影响方面表现地更好，这是因为普通方法的工艺解决方案(滚刀转速、切削速度、进给量)都很“保守”，且同一批具有相同工艺输入参数的工件只优化一次，在这一批的工件加工过程中，并不能实现持续优化，且滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的工艺实例没有保存，对后续的工艺参数优化是不利的。可见，本发明所提方法在处理滚齿加工工艺参数优化问题时可以获得更优的工艺解决方案。

Claims (2)

1.一种加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法，本方法采用数控高速滚齿机实行滚齿加工，其特征在于，滚齿加工过程中，按照以下步骤进行滚齿加工工艺参数的自学习优化，具体步骤为：

(1)实现滚齿加工效果评价模型的构建；以加工质量，加工时间，加工成本，能源消耗，环境影响五个方面作为评价准则，具体计算项目为表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率和废液量，以此构建滚齿加工效果评价模型，并用公式：计算某代种群的滚齿加工效果综合评价值，其中M₁,M₂,M₃,M₄,M₅分别是表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数、废液量在当次加工过程中的计算值，并存储在数据库中，M₁ ^*,M₂ ^*,M₃ ^*,M₄ ^*，M₅ ^*分别是上述表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数和废液量的计算值在数据库中的最小值，这些值只有在该代种群都加工完后才能得到，Fit为当次滚齿加工效果综合评价值；

(2)实现滚齿工艺参数优化种群的生成；运用改进的反向传播神经网络算法使得决策输入变量集转化为决策输出变量集，由决策输出变量集构成滚齿工艺参数优化种群，决策输入变量包括工件模数、压力角、齿数、螺旋角、齿宽、材料、布氏硬度、精度等级、齿坯直径、滚刀头数、滚切类型和切削深度，决策输出变量包括滚刀转速、切削速度和进给量，由决策输入变量和决策输出变量组成工艺实例，将滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的工艺实例组成工艺实例集；改进的反向传播神经网络算法是增加了Delta-bar-delta学习规则和附加动量法的反向传播神经网络算法；

(3)实现滚齿加工工艺参数的自学习优化；运用步骤(2)中得到的滚齿工艺参数优化种群进行滚齿加工，种群规模为NP，按照(1)中的计算方法，计算每个工艺实例i的滚齿加工效果综合评价值，i＝1,2,…,NP，得到并更新种群全局最优工艺实例gbest，若满足滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的截止条件，则用gbest表示的工艺参数组进行后续的滚齿加工；否则依次进行如下操作：种群变异、交叉以及选择；然后循环上述步骤，直到最终满足截止条件，同批次的相同工件就以gbest表示的工艺参数组进行加工，并同时将gbest表示的工艺参数组存入工艺实例集，完成滚齿加工工艺参数的自学习优化。

2.如权利要求1所述的加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法，其特征在于，

所述步骤(2)中的决策输出变量集生成的具体步骤包括，

Step1设定NP值，所用反向传播神经网络的结构层数为3层，分别为输入层、隐含层和输出层；输入层神经元数目N_in＝12，输出层神经元数目N_out＝3，隐含层神经元数目N_mid＝2N_out＝6；

Step2从工艺实例集中随机抽取500个实例，其中450个作为训练样本，用于神经网络的监督式学习训练，50个作为测试样本，用于测试训练样本的泛化能力，用均方误差MSE来表征神经网络的泛化能力；

Step3若MSE>0.03，则进行Step2，否则进行Step4；

Step4将新的滚齿加工问题转化为决策输入变量集X_in＝[x₁,x₂,…,x_n]，n＝12，x₁,x₂,…,x_n分别对应决策输入变量集各组成项，并进行归一化处理；

Step5将X_in放入训练成功的神经网络中运行，运行结果用反归一化处理，可得到决策输出变量集Y_out＝[y₁,y₂,y₃]，y₁,y₂,y₃分别对应决策输出变量集各组成项，利用反向传播神经网络算法每一次运行的输出结果有一定波动的特性，运行NP次，可得到由决策输出变量集组成的滚齿工艺参数优化种群。