CN108445835B - 一种数控机床的零件加工尺寸预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于数控加工技术领域，并公开了一种数控机床的零件加工尺寸预测方法,该预测方法包括：通过软件与数控系统通讯并采集加工运行中的机床大数据；将机床大数据与铣削加工条件这些数据划分为两部分；将第一部分数据进行图形特征拟合得出图形尺寸数据；将第二部分数据与加工后所用测量仪测量的尺寸误差进行标定并建立预测模型，结合实际将第一部分数据拟合的尺寸误差与第二部分数据建立的预测模型评测的尺寸误差分配权重进行加和，得到最终的在线尺寸误差预测模型。本发明可减少测量仪器的使用，节省人工成本和设备使用维护成本，而且能够方便快捷的在线给出每个加工零件的尺寸误差结果且达到较好的精度，提高生产效率。

Description

一种数控机床的零件加工尺寸预测方法

技术领域

本发明属于数控加工技术领域，更具体地，涉及一种数控机床的零件加工尺寸预测方法。

背景技术

在机械加工领域，尺寸检验是保证产品质量的重要环节。在生产中，检验尺寸的一般的方法是在加工一定零件件数时抽取部分零件通过量规仪器测量其尺寸，虽然测量精确度高，但检测效率低，且抽样评估整体尺寸的可信度依然存在不合理的问题。

普通的零件尺寸测量方式如公告号为206037926U的专利公开了一种新型尺寸误差检定测量台利用测量小车与工件触碰利用磁栅来测量工件尺寸，测量过程通过感应开关智能控制，有效读数时间长，但仍需要从机床取出工件移动到工作台，会引起二次误差，且装置成本高。而新型的在机检测方式的引进能实现当加工完零件直接调用刀库预置测头并依据机床或额外装置的三坐标定位测量零件尺寸，公告号为CN 206989910 U的专利公开了一种数控加工中心检测装置，其底座的侧面分别焊接有顶部安装有非接触式测量装置的第一连接架和顶部安装有定位误差测量装置的第二连接架，通过定位误差测量装置测量定位误差和补偿、利用非接触测量装置对工件尺寸进行测量，由于该方法是采用“加工后测量”策略，测量与加工不能同时进行、测量成本大，在生产企业很难普及使用。

公告号为CN103235553A综合考虑数控加工系统内各种因素对数控加工精度的影响，从已造成误差的结果出发，通过对加工误差的测量、误差分析、辨识系统阶数，采用适当的迭代学习律计算下一个工件加工前需要施加的误差补偿量，该方法没有对误差源进行检测、建模，测量过程仍然需要在外部进行，不利于测量效率的提高。

综合上述，目前，零件尺寸评测方法存在不能全面评估问题，离线测量效率不高且引起二次装夹误差问题，高精度测量设备成本过高问题，零件尺寸受加工后测量策略瓶颈问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种数控机床的零件加工尺寸预测方法,该预测方法将加工的参数和条件与加工时采集的并按指令域方式提取的过程数据结合起来预测零件的尺寸误差。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(a)加工前确定数控加工的参数和条件；

(b)加工时按时域采集机床的电控数据；

(c)通过指令域分析方法计算电控数据中的主轴负载电流的特征值，其中，所述指令域分析方法首先在数控加工程序中找出最后一次半精加工或精加工其中一关键尺寸的所在行行号，根据该行号从所述机床总数据中分离出加工关键尺寸的机床数据，然后对该机床数据进行计算得到数据特征值，该数据特征值采用均值或均方根；

(d)将加工过程中的机床总数据划分为两部分：第一部分数据为进给轴位移数据，第二部分数据为G代码任务、电控数据、加工参数和加工条件数据；

(e)将第一部分数据的进给轴位移数据按G代码任务所示的加工图形进行图形拟合，获得拟合图形，将拟合图形的尺寸与加工该尺寸的理论值进行比较，获得尺寸误差；然后将第二部分数据与加工后用测量仪测量获得的尺寸误差进行标定并建立预测模型；

(f)将通过第一部分数据获得的尺寸误差与通过第二部分数据建立的预测模型预测的尺寸误差根据测试实例分配权重进行加权，得到最终的在线尺寸预测模型。

优选地，数控加工的参数和条件包括所选刀具直径、铣削方式、切削参数如主轴转速、进给量、切宽余量、切深和/或零件加工尺寸的类别，其中，零件加工尺寸的类别是指零件的内圆和外圆的尺寸误差的变化趋势(即内圆和外圆是铣大了还是铣小了)，铣削方式为顺铣或逆铣。

优选地，电控数据包括主轴负载电流、进给轴电流、进给轴跟随误差和进给轴位移数据。

优选地，所述待预测的零件的关键尺寸包括零件上平行线之间距离尺寸、零件上直径尺寸和/或半径尺寸。

优选地，得到尺寸误差预测模型的具体过程如下：

第一部分数据进行拟合的方式是将采集的指令行的实际坐标插补点按给定的图形进行拟合，得出图形的特征尺寸；

第二部分数据建立预测模型的方式是：加工前的参数和条件结合加工时采集的数控机床电控数据，按实验后用测量仪测得的尺寸误差值通过使用神经网络方法建立非线性映射；

进一步利用这两部分数据获得的多组测试数据，将这些测试数据的结果分配合理的权重进行加权，最后得到尺寸误差预测模型。

优选地，所述图形拟合包括圆拟合和直线特征拟合。

优选地，第二部分数据建立预测模型时，将所选因素与尺寸误差通过建立神经网络模型来进行预测实现。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

1)本发明可减少测量仪器的使用，节省人工成本和设备使用维护成本；

2)本发明能够方便快捷的在线给出每个加工零件的尺寸误差结果且达到较好的精度，提高生产效率；

3)本发明尺寸误差模型易集成到数控系统，方便操作者使用；

4)本发明预测尺寸误差为加工过程补偿提供了判断依据。

附图说明

图1是本发明中加工零件的尺寸评测过程的流程图；

图2是本发明中根据本发明实施例的根据采集的坐标轴插补点位置进行拟合图形并计算尺寸误差的流程图；

图3是本发明中根据第二部分数据建立.神经网络模型预测尺寸误差的结构图；

图4是本发明中机床大数据提取与指令域分析方式的图；

图5是本发明中机床大数据在按指令行显示的特征值；

图6是本发明预测过程的具体流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

图1所示为本发明优选的在数控铣床(或加工中心)加工零件的尺寸误差预测方法。本实例选取对象为宝鸡机床厂的VMC850LT加工中心，数控系统为华中数控HNC-818B。本发明实施包括以下步骤：

步骤一：图1所示，为了使尺寸误差模型更加具体和明确，需要使制造资源一定的情况下即确定的加工环境，夹具工装、机床刚度、工件材料、冷却条件、噪声环境计划保持恒定的前提下尺寸误差仍包含随机性误差和稳定性误差，将模型输出与工作任务结合起来分析。因此在此前提下，明确加工参数和条件：刀具直径、铣削方式、尺寸类别、转速、切深、进给量。

在本实例中，加工参数譬如刀具直径、转速、切深、进给量是以原值代入，而铣削方式按顺铣、逆铣分别编码为1、2，针对尺寸类别，如果是圆尺寸，则按加工外圆与内圆分别编码为1、2，如果是距离尺寸，尺寸类别编码为0。其中，尺寸类别是指零件的内圆和外圆的尺寸误差的变化趋势。

步骤二：当用户在数控机床开始加工按下循环启动时，立即开始通过采集装置采集数控系统的电控数据，该采集装置以1000HZ的采样频率采集数控系统内部电控数据，包括：加工程序当前运行行号、主轴电流、进给轴(X轴、Y轴)电流、进给轴(X轴、Y轴)跟随误差、进给轴(X轴、Y轴)实际位置。

进一步，由于尺寸误差的产生主要发生在最后一次成型加工环节(半精加工或精加工)，提取的数据为成型加工尺寸的时间段所采集的数据；

在本实例中采集的数据预处理和分析阶段采用指令域的分析方式，如图4，由于该成型加工对应G代码的某几行，结合G代码行，将采集的过程数据分成与G代码行的对应序列，这样既能保证获取加工成型尺寸期间的过程数据点在时间上对齐；

在本实例中采集的电控数据处理后的是数据在加工某尺寸的G代码行处的特征值，如图5，其中主轴电流的特征值该片段电流的平均值，进给轴电流的特征值取的是均方根值。

在本实例中采集的进给轴(X轴、Y轴)数据处理后仍是原值数据。

步骤三：判断尺寸评测模型是否标定，如果没有标定，需要将多组零件的尺寸在测量仪如三坐标测量机测量，并将实验结果输入评测装置中，则评测装置通过将步骤1和步骤2的数据作为因素，尺寸误差作为因变量进行基本训练得到尺寸评测模型；如果已经标定，则将步骤一和步骤二的数据输入到评测装置，评测装置给出尺寸误差结果。

在本实例中，尺寸误差评测模型将机床的大数据与铣削加工参数和条件这些数据划分为两部分：一部分为G代码任务和进给轴位移数据，另一部分为电流、误差数据、切削参数如进给量、主轴转速、切宽余量、切深和刀具直径数据；

在本实例中，如图3，将第一部分数据即进给轴位移数据结合G代码所示的加工几何图形进行图形特征拟合得出图形尺寸数据；

优选地，如果是图形圆，尺寸为直径或半径，假设采集的数据序列为{M_i(x_i，y_i),i＝1,2,...n}，其中n表示采集的数据点个数。则可以通过最小二乘法来代入圆模型方程x²+y²+ax+by+c＝0拟合，其中a、b、c为待定参数，将方程改写成Aα＝B。

其中

其中，α＝(A^TA)^-1A^TB；

则圆直径

尺寸误差y₁＝d₁-d

优选地，如果是距离尺寸，则以其中一条直线L₁为基准,加工L₁时采集共m个插补点的数据序列为{P_j(x_1j，y_1j)},j＝1,2,...m，拟合给定直线L₁，加工与直线L₁平行的直线L₂时，采集的s个插补点的序列{Q_k(x_2k，y_2k),k＝1,2,...s}。则设L₁：ax+by+c＝0。

采集加工轮廓直线L₂上所有点Q₁，Q₂,Q₃,...Q_s，对基准直线L₁的距离分别为d₁,d₂,d₃,...d_s，且平均距离d_mean＝mean{d₁,d₂,...d_s}，则尺寸误差y₁＝d_mean-d。

在本实例中，如图3，将第二部分数据即加工时采集的机床数据如跟随误差、主轴电流等和加工条件如刀具直径、铣削方式(顺铣、逆铣)与加工后所用高精度测量仪测量的尺寸误差进行标定并建立神经网络预测模型。

假如实验选的影响因素为刀具直径、加工方式、切削速度、切削深度、切宽余量、进给量、跟随误差、尺寸类别等，输出为尺寸误差，则建立模型为：

y₂＝f(d，c，n，ap，aw，f，sc,xc,yc,k，……)

y₂——用第二部分数据预测的尺寸误差(μm)

d——为刀具直径(mm)

c——为加工方式，顺铣，逆铣，取值分别为1,2

n——为主轴转速(r/min)

ap——为切削深度(mm)

aw——为切宽余量(mm)

f——为进给量(mm/min)

sc—主轴电流均值(mA)

xc,yc—进给轴(X轴，Y轴)电流均方根(mA)

k——尺寸类别，加工内圆与加工外圆分别取1，2，距离尺寸取为0

在本实例中，考虑实际刀具磨损、切削条件的变化，结合实际将第一部分数据拟合的尺寸误差与第二部分数据建立的预测模型评测的尺寸误差通过额外的测试实例，多个测试实例用三坐标测量的真实结果序列{y_0r，r＝1，2，…p}，其中p表示共p个测试实例，将两部分预测结果序列第一部分数据预测的尺寸误差(y₁₁,y₁₂,y₁₃,...y_1p)，第二部分数据预测尺寸误差(y₂₁，y₂₂，y₂₃,...y_2p)，按实际测量值计算权重进行加和，得到最终的在线尺寸预测模型：其中，测试实例是指测试实例是指通过是指通过加工实验完成两种预测方式标定建模后进行再加工实验，实验包括确定加工的参数和条件、采集加工过程电控数据、测量仪测量尺寸。

y＝w₁·y₁+w₂·y₂

w₁，w₂为待求变量，令则

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(a)加工前确定数控加工的参数和条件；

(b)加工时按时域采集机床的电控数据；

(c)通过指令域分析方法计算电控数据中的主轴负载电流的特征值，其中，所述指令域分析方法首先在数控加工程序中找出最后一次半精加工或精加工其中一关键尺寸的所在行行号，根据该行号从机床总数据中分离出加工关键尺寸的机床数据，然后对该机床数据进行计算得到数据特征值，该数据特征值采用均值或均方根；

(d)将加工过程中的机床总数据划分为两部分：第一部分数据为进给轴位移数据，第二部分数据为G代码任务、电控数据、加工参数和加工条件数据；

(e)将第一部分数据的进给轴位移数据按G代码任务所示的加工图形进行图形拟合，获得拟合图形，将拟合图形的尺寸与加工尺寸的理论值进行比较，获得尺寸误差；然后将第二部分数据与加工后用测量仪测量获得的尺寸误差进行标定并建立预测模型；

(f)将通过第一部分数据获得的尺寸误差与通过第二部分数据建立的预测模型预测的尺寸误差根据测试实例分配权重进行加权，得到最终的在线尺寸预测模型。

2.根据权利要求1所述的一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，数控加工的参数和条件包括所选刀具直径、铣削方式、主轴转速、进给量、切宽余量、切深和/或零件加工尺寸的类别，其中，零件加工尺寸的类别是指零件的内圆和外圆的尺寸误差的变化趋势，铣削方式为顺铣或逆铣。

3.根据权利要求1所述的一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，电控数据包括主轴负载电流、进给轴电流、进给轴跟随误差和进给轴位移数据。

4.根据权利要求1所述的一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，所述待预测的零件的关键尺寸包括零件上平行线之间距离尺寸、零件上直径尺寸和/或半径尺寸。

5.根据权利要求1所述的一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，得到尺寸误差预测模型的具体过程如下：

第一部分数据进行拟合的方式是将采集的指令行的实际坐标插补点按给定的图形进行拟合，得出图形的特征尺寸；

第二部分数据建立预测模型的方式是：加工前的参数和条件结合加工时采集的数控机床电控数据，按实验后用测量仪测得的尺寸误差值通过使用神经网络方法建立非线性映射；

进一步利用这两部分数据获得的多组测试数据，将这些测试数据的结果分配合理的权重进行加权，最后得到尺寸误差预测模型。

6.根据权利要求1所述的一种数控机床的零件加工尺寸预测方法，其特征在于，所述图形拟合包括圆拟合和直线特征拟合。