CN107703752A - 一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法 - Google Patents

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李寻
王江太
郝玉川
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

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Abstract

本发明公开一种数控机床检测方法，属于数控机床检测技术领域，主要涉及一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法；本发明为解决现有技术中检测精确度不高、对数控机床检测效果不理想的问题；本发明包括以下步骤：步骤一，建立模糊神经网络模型；步骤二，确定神经网络优化权值和输出误差指标；步骤三，对网络模型的系统滞后时间常数进行优化辨识；步骤四，使用遗传算法确立优化参数并求解。本发明通过模糊神经网络对数控机床进行检测，通过模糊控制以及遗传算法求解，实现对数控机床检测的精确控制。本发明自动化程度高，系统运行稳定性和可靠性高，控制精度高，使用寿命长，易于实现。

Description

一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法
技术领域
一种数控机床检测系统，属于数控机床检测技术领域，主要涉及一种基于模糊神经网络 的数控机床检测方法。
背景技术
随着科技的发展和社会的进步，数控机床行业得到了大力发展，对数控机床的精确检测 逐渐成为数控机床检测好坏的标志。现有技术中，对数控机床的检测为人为检测，会出现检 测精确度不高、对数控机床检测效果不理想的情况，不满足人们的日常需求。
发明内容
为了解决上述问题，本发明公开了一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，结构简 单、控制精度高、系统稳定性和可靠性高，使用寿命长。
本发明的目的是这样实现的：
一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，包括以下步骤：
步骤一，建立模糊神经网络模型：根据数控机床检测方式的实际情况，选择数控机床主 轴系统、数控机床伺服系统、数控机床电气系统和数控机床液压系统为检测对象，建立四层 模糊神经网络模型。
进一步地，步骤一所述四层模糊神经网络模型包括输入层、隶属函数层、模糊规则层和 去模糊化层。
步骤二，确定神经网络优化权值和输出误差指标：选择神经网络的初始权值以及输出误 差指标，给定不同的监督信号，反复修改神经网络的优化权值，使神经网络模型的输出接近 步骤一中四种检测对象所有的期望输出。
进一步地，在权值初始化后的调整过程中，取误差函数为：
式中，E为误差，为期望输出，yi为实际输出，r为训练集个数。
进一步地，步骤二所述优化权值取值为0-1之间。
步骤三，模型优化：对步骤二所建立的模糊神经网络模型进行优化，对网络模型的系统 滞后时间常数进行优化辨识。
进一步地，步骤三所述系统滞后时间常数的优化辨识采用PID控制方式。
进一步地，所述系统滞后时间常数优化辨识，就是选择适当的神经网络作为被辨识系统 P的模型P，P即可为线性系统也可以是非线性系统。从实质上讲，就是用神经网络来逼近 实际系统。主要过程是：当确定了网络结构后，在给定的被辨识系统输入/输出观测数据情况 下，网络通过学习不断调整权系数，使得准则函数最优而得到的网络，这个网络就是被辨识 系统的模型P。
优选地，所述系统滞后时间常数为非线性滞后系统。
步骤四，求解：将步骤三中优化后的神经网络模型使用遗传算法确立优化参数并求解。
进一步地，步骤四所述遗传算法求解过程包括以下步骤：
步骤一，初始化：以随机的方式确立数控机床四个检测对象的初始数据，并按每个个体 预先的方式进行编码；
步骤二，个体评价：根据适应度公式计算每个个体的适应度值；
进一步地，所述适应度公式为：
式中，cmax为比较大的数，也可以是f(X)的最大值。
步骤三，选择运算：根据步骤二中的适应度值选择运算功能；
步骤四，交叉变异运算：对步骤三中的个体交叉变异相互运算，产生新个体；
步骤五，运算停止判断：对运算过程进行判断。如果产生新个体满足要求，运算停止， 反之，继续运算。
本发明与现有技术相比，具有如下有益效果，本发明的结构合理，通过模糊神经网络对 数控机床进行检测，通过模糊控制以及遗传算法求解，实现对数控机床检测的精确控制。本 发明自动化程度高，系统运行稳定性和可靠性高，控制精度高，使用寿命长。
具体实施方式
下面对本发明具体实施方式作进一步详细描述。
一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，包括以下步骤：
步骤一，建立模糊神经网络模型：根据数控机床检测方式的实际情况，选择数控机床主 轴系统、数控机床伺服系统、数控机床电气系统和数控机床液压系统为检测对象，建立四层 模糊神经网络模型；
步骤二，确定神经网络优化权值和输出误差指标：选择神经网络的初始权值以及输出误 差指标，给定不同的监督信号，反复修改神经网络的优化权值，使神经网络模型的输出接近 步骤一中四种检测对象所有的期望输出；
步骤三，模型优化：对步骤二所建立的模糊神经网络模型进行优化，对网络模型的系统 滞后时间常数进行优化辨识；
步骤四，求解：将步骤三中优化后的神经网络模型使用遗传算法确立优化参数并求解。
步骤一所述四层模糊神经网络模型包括输入层、隶属函数层、模糊规则层和去模糊化层。
步骤二所述优化权值取值为0-1之间。
步骤三所述系统滞后时间常数的优化辨识采用PID控制方式。
所述系统滞后时间常数为非线性滞后系统。
步骤四所述遗传算法求解过程包括以下步骤：
步骤一，初始化：以随机的方式确立数控机床四个检测对象的初始数据，并按每个个体 预先的方式进行编码；
步骤二，个体评价：根据适应度公式计算每个个体的适应度值；
步骤三，选择运算：根据步骤二中的适应度值选择运算功能；
步骤四，交叉变异运算：对步骤三中的个体交叉变异相互运算，产生新个体；
步骤五，运算停止判断：对运算过程进行判断。如果产生新个体满足要求，运算停止， 反之，继续运算。
通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施方式和许多应用对本领 域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本发明的范围不应该参照上述描述来
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本申请的可行性实施方式的具体说明，它们 并非用以限制本申请的保护范围，凡未脱离本申请技艺精神所作的等效实施方式或变更均应 包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，建立模糊神经网络模型：根据数控机床检测方式的实际情况，选择数控机床主轴系统、数控机床伺服系统、数控机床电气系统和数控机床液压系统为检测对象，建立四层模糊神经网络模型；
步骤二，确定神经网络优化权值和输出误差指标：选择神经网络的初始权值以及输出误差指标，给定不同的监督信号，反复修改神经网络的优化权值，使神经网络模型的输出接近步骤一中四种检测对象所有的期望输出；
步骤三，模型优化：对步骤二所建立的模糊神经网络模型进行优化，对网络模型的系统滞后时间常数进行优化辨识；
步骤四，求解：将步骤三中优化后的神经网络模型使用遗传算法确立优化参数并求解。
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：步骤一所述四层模糊神经网络模型包括输入层、隶属函数层、模糊规则层和去模糊化层。
3.根据权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：步骤二所述优化权值取值为0-1之间。
4.根据权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：步骤三所述系统滞后时间常数的优化辨识采用PID控制方式。
5.根据权利要求4所述的一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：所述系统滞后时间常数为非线性滞后系统。
6.根据权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：步骤四所述遗传算法求解过程包括以下步骤：
步骤一，初始化：以随机的方式确立数控机床四个检测对象的初始数据，并按每个个体预先的方式进行编码；
步骤二，个体评价：根据适应度公式计算每个个体的适应度值；
步骤三，选择运算：根据步骤二中的适应度值选择运算功能；
步骤四，交叉变异运算：对步骤三中的个体交叉变异相互运算，产生新个体；
步骤五，运算停止判断：对运算过程进行判断。如果产生新个体满足要求，运算停止，反之，继续运算。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108637329A (zh) * 2018-04-17 2018-10-12 哈尔滨理工大学 拼接淬硬钢模具振动辅助铣削装置及模糊控制方法
CN109166022A (zh) * 2018-08-01 2019-01-08 浪潮通用软件有限公司 基于模糊神经网络和遗传算法的筛选方法
CN116048002A (zh) * 2023-04-03 2023-05-02 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 数控机床虚拟轴运动控制方法、装置、设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101870076A (zh) * 2010-07-02 2010-10-27 西南交通大学 一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法
US20130046714A1 (en) * 2011-08-16 2013-02-21 The Boeing Company Evaluating the health status of a system
CN103971162A (zh) * 2014-04-04 2014-08-06 华南理工大学 一种基于遗传算法改进bp神经网络的方法
CN105081879A (zh) * 2015-08-27 2015-11-25 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种数控机床主轴的故障诊断与预测的方法
CN106647629A (zh) * 2016-09-22 2017-05-10 华中科技大学 一种基于数控系统内部数据的断刀检测方法
CN106774157A (zh) * 2016-11-29 2017-05-31 无锡易通精密机械股份有限公司 一种具有故障诊断与预警功能的数控机床

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101870076A (zh) * 2010-07-02 2010-10-27 西南交通大学 一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法
US20130046714A1 (en) * 2011-08-16 2013-02-21 The Boeing Company Evaluating the health status of a system
CN103971162A (zh) * 2014-04-04 2014-08-06 华南理工大学 一种基于遗传算法改进bp神经网络的方法
CN105081879A (zh) * 2015-08-27 2015-11-25 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种数控机床主轴的故障诊断与预测的方法
CN106647629A (zh) * 2016-09-22 2017-05-10 华中科技大学 一种基于数控系统内部数据的断刀检测方法
CN106774157A (zh) * 2016-11-29 2017-05-31 无锡易通精密机械股份有限公司 一种具有故障诊断与预警功能的数控机床

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杜晋: "模糊神经网络在主轴伺服系统故障诊断中的应用", 《现代制造工程》 *
胡波: "基于遗传算法的模糊神经网络控制器的仿真", 《南京化工大学学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108637329A (zh) * 2018-04-17 2018-10-12 哈尔滨理工大学 拼接淬硬钢模具振动辅助铣削装置及模糊控制方法
CN109166022A (zh) * 2018-08-01 2019-01-08 浪潮通用软件有限公司 基于模糊神经网络和遗传算法的筛选方法
CN116048002A (zh) * 2023-04-03 2023-05-02 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 数控机床虚拟轴运动控制方法、装置、设备及存储介质

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