CN107765647A

CN107765647A - 基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法

Info

Publication number: CN107765647A
Application number: CN201710851082.4A
Authority: CN
Inventors: 李建刚; 宋恺; 李衍杰; 楼云江
Original assignee: Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology
Current assignee: Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology
Priority date: 2017-09-20
Filing date: 2017-09-20
Publication date: 2018-03-06

Abstract

本发明提供了一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，包括以下步骤：S1、机床加工；S2、多传感器采集信号；S3、特征提取，信号融合；S4、切削状态判断，从样本库导入样本，将样本与提取到的特征信号进行比较，如果正常，则进入下一步骤，如果重切削或者轻切削，则进行速度修正并进入下一步骤；S5、单次加工结束，得到规划速度；S6、重复步骤S1至S5得到最优规划速度。本发明的有益效果是：提高了加工效率和加工精度。

Description

基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法

技术领域

本发明涉及机床智能速度规划方法，尤其涉及一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法。

背景技术

随着社会对产品的效率和精度的要求不断提高，加工精度和加工效率的提高是针对数控机床的迫切需求。

由于机床自身机械特性的限制，机床的进给速度不能超过机床限制，否则会造成机床损坏。而机床的进给轴的加速度不能过大，否则会造成机床振动，导致机床不稳定，影响加工精度。为了使机床的速度曲线更加的柔和，需要对其进行速度规划。

传统速度规划是在轨迹优化的基础上，依据轨迹曲线的几何特性进行速度规划。在获得轨迹曲线上曲率局部最大值点所允许的最大速度之后，如果以低于该速度进行插补，效率低，为了提高插补点效率，需要提高插补的速度。如果速度高于最大允许速度，为了保证误差在允许范围内，需要对速度进行控制。速度控制要求插补速度在允许范围内的同时，保证机床在调试时不会发生剧烈抖动。常见的速度规划方式有T型速度规划，S型速度规划等等。这种速度规划适用于轨迹曲线曲率变化不大的情况。

当轨迹曲线上曲率变化较大时，在满足轨迹曲线上曲率局部最大值点所允许的最大速度，满足机床加工精度的情况下，机床进给速度较低，导致效率低下。为了解决这一问题，提出了自适应进给，即进给速度随轨迹曲线自适应。

自适应控制可以根据外界扰动的变化而改变切削量或者进给速度，避免不良的影响，充分的提高了机床切削性能。

大批量单一工件生产是指对同一工件进行重复的，大量的生产。在这一加工过程中，机床状态，刀具型号，产品规格，加工代码等等都是不变的。在这一背景下，传统速度规划和自适应速度规划都不适用。

综上所述，传统速度规划和自适应进给控制存在以下缺陷：

1)传统速度规划依据的仅仅只是轨迹几何特性及机床理论性能指标，没有考虑机床实际状态，如主轴刀具负荷，刀具磨损或破损，工件变形，机床振动等等。这些因素都会产生振动，影响工件加工精度，严重的会导致刀具损坏和机床的机械结构的破坏。

2)对于大批量单一工件重复加工，自适应进给控制系统数控机床每一次加工都重新使用自适应进给控制得到规划速度，缺乏学习功能，效率较低。

在加工工件时，自适应控制系统数控机床虽然可以一定程度上抵消干扰，提高机床切削性能，是工件的加工进度和加工效率在允许范围内，但所得到的规划速度并不是最优的。特别是针对单一工件大批量重复加工，加工效率和加工精度的一点点提高都会得到巨大的经济效益。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种提高了加工效率和加工精度的基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法。

本发明提供了一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，包括以下步骤：

S1、机床加工；

S2、多传感器采集信号；

S3、特征提取，信号融合；

S4、切削状态判断，从样本库导入样本，将样本与提取到的特征进行比较，如果正常，则进入下一步骤，如果重切削或者轻切削，则进行速度修正并进入下一步骤；

S5、单次加工结束，得到规划速度；

S6、重复步骤S1至S5得到最优规划速度。

作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，分别通过传感器进行振动信号和主轴电流信号的采集。

作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，通过力矩传感器进行切削力矩的采集。

作为本发明的进一步改进，在步骤S4中，如果重切削则降低进给速度，如果轻切削则提高进给速。

本发明的有益效果是：具有学习功能，更加适用于大批量单一工件重复加工，提高了加工效率和加工精度。

附图说明

图1是本发明一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图说明及具体实施方式对本发明作进一步说明。

针对已有速度规划技术存在的问题和大批量单一工件加工的背景，为了提高数控机床加工精度和加工效率，引入学习功能，实现智能速度规划，提供了一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法,具体设计如下：

1、基于切削量的智能速度规划是在传统速度规划的基础上进行智能速度规划。在刀具切削过程中，单位时间内的切削量是不定的，重切削时机床切削状态较差，轻切削时机床效率较低。理想状态下是根据切削量调节进给速度，重切削时降低进给速度。实上，无法提前知道切削量，因此，本发明是先用仅依据几何特性的速度规划来得到振动信号、声音信号和主轴电流信号等间接信号，根据信号中的信息来判断机床切削状态，最后根据机床切削状态来调节进给速度。

2、在判断机床的切削状态时，切削力可以反映数控机床切削状态，理想情况是由力矩传感器直接获得得机床工作时的切削力。然而在实际过程中，机床工作时切削力变化比较快，而且传感器安装困难，这导致切削力的测量十分困难。所以采用测量间接信号，如主轴电流信号，振动信号等等。对不同传感器得到不同的信息进行优势互补，充分发挥不同传感器的优势，弥补各自信号的局限性，使得到的融合信号信息更加准确。在得到多个间接信号后，将得到的间接信号特征提取，基于多源信息融合原理，将多种特征信号进行融合，得到融合信号。

3、分析融合信号，判断机床运行时的切削状态，并将数控机床的切削状态反馈给机床。如果特征信号波动过大，峰值较高，则切削量过大，影响工件加工的切削精度，需要降低机床进给速度；如果特征信号波动较小，峰值较低，且机床进给速度低，虽然满足工件加工的切削精度要求，但加工效率低，可以适当的提高机床进给速度。

4、基于大批量单一工件的重复加工的背景，每一次加工都会对上一次加工过程中得到的规划速度进行一次优化，在保证加工精度的基础上，同时要求加工效率在允许范围内，最终得到最优速度，完成速度规划。综上，其整体流程如下：

S1、机床加工；

S2、多传感器采集信号；

S3、信号融合，特征提取；

S5、单次加工结束，得到规划速度；

S6、重复步骤S1至S5得到最优规划速度。

本发明提供的一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，具有以下优点：

1)提高了加工精度。

相比之前的传统速度规划，智能速度规划考虑到机床切削状态，使数控机床的加工精度有很大的提高。与自适应进给控制相比，智能速度规划具有学习功能，更加适用于大批量单一工件重复加工这一背景，而且最后得到的最优规划速度与自适应进给控制得到的规划速度相比，更加柔和。

2)提高了加工效率。

传统速度规划适用于进给速度变化不大的情况，虽然这种速度满足了轨迹曲线上敏感点的加工精度，但影响了轨迹其他地方加工效率。

本发明提供的一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法适用于工业数控机床。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、机床加工；

S2、多传感器采集信号；

S3、信号融合，特征提取；

S5、单次加工结束，得到规划速度；

S6、重复步骤S1至S5得到最优规划速度。

2.根据权利要求1所述的基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，其特征在于：在步骤S2中，分别通过传感器进行振动信号和主轴电流信号的采集。

3.根据权利要求1所述的基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，其特征在于：在步骤S2中，通过力矩传感器进行切削力矩的采集。

4.根据权利要求1所述的基于大批量单件重复加工的智能速度规划方法，其特征在于：在步骤S4中，如果机床在重切削状况下，则根据样本库降低进给速度，如果机床在轻切削状况下，则根据样本库提高相应的进给速度。