CN104933260B - 一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，包括如下步骤：①获得需要值；②读取历史值；③计算差值；④线性回归；⑤误差判断；⑥非线性回归；⑦差值预判；⑧输出实际值。本发明通过回归分析预判差值调整控制指令的方式，针对刀具在相同工作条件下的磨损情况有很好的调整作用，因此可极大的延长刀具更换周期，从而降低企业成本，而且还能保证较高的精度要求，同时运行速度快，可很好的满足铣加工过程中高速调整的需求。

Description

一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法
技术领域
本发明涉及一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，属于数控铣床控制技术领域。
背景技术
数控铣床在运行过程中，刀具会有磨损，而不同的加工，刀具的模型情况也会有不同，现有技术中对数控铣床的操作过程并未考虑到这一点，因此并未对刀具磨损的情况作出针对性的调整，以至于只能用缩短刀具更换周期来保证铣加工精度和准确度，但是一些对于精确度要求较高的情况下，为了保证精确度的要求，则刀具更换非常频繁，由此企业成本很高。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，该基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法通过回归分析预判差值调整控制指令的方式，针对刀具在相同工作条件下的磨损情况有很好的调整作用，由此可在很大程度上避免频繁更换刀具，同时还能保证较高的精度要求。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，包括如下步骤：
①获得需要值：接收数控铣床控制系统将要作出的控制指令数值；
②读取历史值：根据接收到的控制指令数值，从历史数据库中读取历史中相同操作下的控制指令数值、实际操作运行值和运行时间；
③计算差值：计算读取到的历史数据中控制指令数值和实际操作运行值的差值；
④线性回归：以运行时间为自变量、差值为因变量，建立一元线性回归模型，得到差值的线性回归曲线函数；
⑤误差判断：对得到的回归曲线误差进行判断，取误差最小的一条曲线，对该曲线进行可信度检验，大于设定值则进行步骤⑦，小于设定值则进行步骤⑥；
⑥非线性回归：以运行时间为自变量、差值为因变量，建立一元非线性回归模型；
⑦差值预判：通过建立的模型，将当前控制指令的时间对应的运行时间代入到回归模型中，得到对应的预判差值；
⑧输出实际值：将预判差值和控制指令数值结合形成实际控制指令数值，并输出执行。
所述步骤⑤中设定值为0.9。
所述④中建立一元线性回归模型，通过最小二乘法进行。
本发明的有益效果在于：通过回归分析预判差值调整控制指令的方式，针对刀具在相同工作条件下的磨损情况有很好的调整作用，因此可极大的延长刀具更换周期，从而降低企业成本，而且还能保证较高的精度要求，同时运行速度快，可很好的满足铣加工过程中高速调整的需求。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示的一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，包括如下步骤：
①获得需要值：接收数控铣床控制系统将要作出的控制指令数值；
②读取历史值：根据接收到的控制指令数值，从历史数据库中读取历史中相同操作下的控制指令数值、实际操作运行值和运行时间；
③计算差值：计算读取到的历史数据中控制指令数值和实际操作运行值的差值；
④线性回归：以运行时间为自变量、差值为因变量，建立一元线性回归模型，得到差值的线性回归曲线函数；
⑤误差判断：对得到的回归曲线误差进行判断，取误差最小的一条曲线，对该曲线进行可信度检验，大于设定值则进行步骤⑦，小于设定值则进行步骤⑥；
⑥非线性回归：以运行时间为自变量、差值为因变量，建立一元非线性回归模型；
⑦差值预判：通过建立的模型，将当前控制指令的时间对应的运行时间代入到回归模型中，得到对应的预判差值；
⑧输出实际值：将预判差值和控制指令数值结合形成实际控制指令数值，并输出执行。
由此，系统计算量较小，无需担心如神经网络等算法带来的效率问题，而准确度也极有保障。
一般而言，基于统计原理，可信度取0.95较为合理，但经测试，0.95的可信度过高，极容易出现线性回归模型无法拟合，而非线性回归模型过拟合的情况，因此在经过大量测试后，最终确定最优选方案为，所述步骤⑤中设定值为0.9。
为保证过程的高效，所述④中建立一元线性回归模型，通过最小二乘法进行。

Claims (3)

1.一种基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，其特征在于：包括如下步骤：
①获得需要值：接收数控铣床控制系统将要作出的控制指令数值；
②读取历史值：根据接收到的控制指令数值，从历史数据库中读取历史中相同操作下的控制指令数值、实际操作运行值和运行时间；
③计算差值：计算读取到的历史数据中控制指令数值和实际操作运行值的差值；
④线性回归：以运行时间为自变量、差值为因变量，建立一元线性回归模型，得到差值的线性回归曲线函数；
⑤误差判断：对得到的回归曲线误差进行判断，取误差最小的一条曲线，对该曲线进行可信度检验，大于设定值则进行步骤⑦，小于设定值则进行步骤⑥；
⑥非线性回归：以运行时间为自变量、差值为因变量，建立一元非线性回归模型；
⑦差值预判：通过建立的模型，将当前控制指令的时间对应的运行时间代入到回归模型中，得到对应的预判差值；
⑧输出实际值：将预判差值和数控铣床控制系统将要作出的控制指令数值结合形成实际控制指令数值，并输出执行。
2.如权利要求1所述的基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，其特征在于：所述步骤⑤中设定值为0.9。
3.如权利要求1所述的基于指令过滤的数控铣床控制纠正方法，其特征在于：所述④中建立一元线性回归模型，通过最小二乘法进行。
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