CN116618764A - 一种镜面放电加工机的生产优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业设备生产优化技术领域，特别是一种镜面放电加工机的生产优化方法及系统，通过获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化，通过本方法能够合理规划加工参数、优化加工参数，从而确保工件在加工过程中的材料去除速率，以保证加工质量与加工精度，实现了智能调控。

Description

一种镜面放电加工机的生产优化方法及系统

技术领域

本发明涉及工业设备生产优化技术领域，特别是一种镜面放电加工机的生产优化方法及系统。

背景技术

镜面放电加工机是一种专用于加工金属材料的高精密加工设备。它利用电火花放电原理，通过在工件表面产生高频电火花放电，使工件表面的金属材料蒸发或溶解，从而实现对工件形状的精确加工，镜面放电加工机在制造业中广泛应用于模具制造、航空航天、汽车制造、精密机械等领域。它可以加工各种复杂形状和高精度的零部件，具有加工精度高、表面质量好、加工速度快等优点。

其中，材料去除速率是评价镜面放电加工机的加工质量的重要指标之一，材料去除速率是指在加工过程中在预设时间内从工件表面去除的材料的数量。若材料去除速率过大，则会导致工件尺寸超过规定要求，造成工件失去尺寸精度和几何形状控制，使得工件表面凹凸不平或过度倒角，影响工件的功能性、装配性以及外观质量；若材料去除速率过小，会导致工件表面残留未加工材料，无法达到设计要求，并且会导致表面光洁度不足，表面存在微小的波纹、划痕等缺陷，影响工件的质量和性能，造成需要额外的加工操作来达到要求的工件尺寸和形状，增加加工时间和成本。因此，如何通过合理规划加工参数、优化加工参数，从而实现所需的材料去除量并保证加工质量，并且如何根据具体情况进行调控，以确保材料去除量在可接受的范围内，这在生产加工时显得非常重要。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供了一种镜面放电加工机的生产优化方法及系统。

为达到上述目的本发明采用的技术方案为：

本方面第一方面公开了一种镜面放电加工机的生产优化方法，包括以下步骤：

获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图；

根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数；其中，预设加工参数包括在预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度；

基于所述预设加工参数控制镜面放电加工机对坯件进行加工，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率；

在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；

根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图，具体为：

获取待加工坯件的坯件图像，对所述坯件图像进行灰度化与图像增强处理，得到处理后的坯件图像，基于角点检测法对所述处理后的坯件图像进行特征提取，提取得到若干关键特征点；

选取任一关键特征点作为构建原点，基于所述构建原点建立坐标系，将所述关键特征点导入所述坐标系中；预设近邻距离，基于所述预设近邻距离获取每一关键特征点的近邻点；

将每一关键特征点与近邻点进行连接，得到若干特征点对；基于光流法获取每一特征点对的几何关系；其中，几何关系包括相对位移、角度、尺度、深度以及三角关系；

基于最小二乘法来拟合特征点对之间的几何关系，从而获得新的特征点；基于均方根误差法计算新的特征点与对应关键特征点之间的位置变化量，若位置变化量小于设定的阈值，则将该新的特征点标定为关键特征点；

将所有关键特征点汇集，得到密集特征点，获取各密集特征点的三维点云数据，对所述三维点云数据进行网格化处理，重构得到待加工坯件的坯件三维模型图。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数，具体为：

构建第一配对空间，并获取成品三维模型图的第一定位基准，以及获取坯件三维模型图的第二定位基准；

将所述成品三维模型图与坯件三维模型图导入所述第一配对空间中，并对所述第一定位基准与第二定位基准进行配准，以将所述成品三维模型图与坯件三维模型图进行对齐；

在所述第一配对空间中将成品三维模型图与坯件三维模型图相重合的模型区域剔除，保留不相重合的模型区域；处理完毕后，得到加工要素模型图；

获取镜面放电加工机的性能参数，将所述加工要素模型图与镜面放电加工机的性能参数导入粒子群算法中进行反复构造，生成镜面放电加工机的预设加工参数。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率，具体为：

通过大数据获取各预设加工环境参数组合之下的预设介电常数，构建知识图谱，并将各预设加工环境参数组合之下的预设介电常数导入所述知识图谱中；

获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，将所述实际加工环境参数导入所述知识图谱中，通过灰色关联分析法计算所述实际加工环境参数与各预设加工环境参数组合之间的相似度，得到多个相似度；

构建排序表，将多个所述相似度导入所述排序表中进行大小排序，排序完毕后，提取出最大相似度，获取与最大相似度对照的预设加工环境参数组合，并根据与最大相似度对照的预设加工环境参数组合确定出镜面放电加工机在加工过程中的实时介电常数；

根据所述实时介电常数与预设加工参数计算得到坯件在预设时间内的预设材料去除速率。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率，具体为：

在第一预设加工时间节点上通过超声波探测仪对加工中的坯件进行扫描，获取坯件所反馈的声波信号；对所述声波信号进行傅里叶变换，以对声波信号进行相位提取，得到声波信号的相位信息；

对所述相位信息进行反转操作，得到反转后的相位信息；将反转后的相位信息重新发射到对应声波信号的同一位置上，将重新发射的相位信息与声波信号进行相干叠加操作，得到叠加后的声波信号；对叠加后的声波信号进行滤波、调制，再根据叠加后的声波信号重构得到在第一预设加工时间节点上坯件的第一实时工况模型图；

在第二预设加工时间节点上通过超声波探测仪对加工中的坯件进行扫描，获取坯件所反馈的声波信号，根据坯件所反馈的声波信号重构得到在第二预设加工时间节点上坯件的第二实时工况模型图；

构建第二配对空间，并获取所述第一实时工况模型图的第三定位基准，以及获取第二实时工况模型图的第四定位基准；

将所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图导入所述第二配对空间中，并对所述第三定位基准与第四定位基准进行配准，以将所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图进行对齐；

在所述第二配对空间中将第一实时工况模型图与第二实时工况模型图相重合的模型区域剔除，保留不相重合的模型区域；处理完毕后，得到材料去除量模型图；根据所述材料去除量模型图计算得到坯件在预设时间内的实际材料去除速率。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化，具体为：

将所述预设材料去除速率与实际材料去除速率进行比较，得到材料去除速率偏差；将所述材料去除速率偏差与预设偏差阈值进行比较；

若所述材料去除速率偏差不大于预设偏差阈值，则工况分析结果为正常工况，此时使得镜面放电加工机继续按照预设加工参数运行；

若所述材料去除速率偏差大于预设偏差阈值，则工况分析结果为异常工况，将第二实时工况模型图标定为异常工况模型图，基于所述异常工况模型图生成调控参数，并基于所述调控参数对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，基于所述异常工况模型图生成调控参数，并基于所述调控参数对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控，具体为：

通过大数据网络获取镜面放电加工机在发生异常工况时所对应的历史工况模型图，并获取发生异常工况时所对应的历史调控方案以及历史调控方案对应的调控成功率，将调控成功率最高的历史调控方案标定为对应历史工况模型图的预设调控方案，得到各历史工况模型图及其对应的预设调控方案；

构建数据库，将各历史工况模型图及其对应的预设调控方案导入所述数据库中，得到特性数据库；

将所述异常工况模型图导入所述特性数据库中，通过欧几里得距离算法计算所述异常工况模型图与各历史工况模型图之间的欧几里得距离值，得到多个欧几里得距离值；

在多个欧几里得距离值中提取出最小欧几里得距离值，获取与最小欧几里得距离值对应的历史工况模型图，并获取与该历史工况模型图对应的预设调控方案，将该预设调控方案标定为当前异常工况模型图的最佳调控方案；

获取所述最佳调控方案的实际加工参数，将所述实际加工参数与预设加工参数进行比较，得到加工参数差值，基于所述加工参数差值对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控。

本方面第二方面公开了一种镜面放电加工机的生产优化系统，所述生产优化系统包括存储器与处理器，所述存储器中存储有镜面放电加工机的生产优化方法程序，当镜面放电加工机的生产优化方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图；

根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数；其中，预设加工参数包括在预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度；

基于所述预设加工参数控制镜面放电加工机对坯件进行加工，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率；

在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；

根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化。

本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：通过获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化，通过本方法能够合理规划加工参数、优化加工参数，从而确保工件在加工过程中的材料去除速率，以保证加工质量与加工精度，实现了智能调控，实现了高精密加工控制，能够确保所有加工出来的成品的加工偏差保持在极小的偏差范围内，使得加工得到成品精度不受坯件原料的形状偏差与缺陷影响，降低各成品尺寸之间的离散度，提高成品批次质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1为一种镜面放电加工机的生产优化方法的第一方法流程图；

图2为一种镜面放电加工机的生产优化方法的第二方法流程图；

图3为一种镜面放电加工机的生产优化方法的第三方法流程图；

图4为一种镜面放电加工机的生产优化系统的系统框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

如图1所示，本方面第一方面公开了一种镜面放电加工机的生产优化方法，包括以下步骤：

S102：获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图；

S104：根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数；其中，预设加工参数包括在预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度；

S106：基于所述预设加工参数控制镜面放电加工机对坯件进行加工，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率；

S108：在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；

S110：根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化。

需要说明的是，所述工程图纸信息由设计人员设计得到，工程图纸信息中设计有成品的尺寸信息，根据该尺寸信息通过工业三维建模软件便能够构建得到产品的成品三维模型图。

其中，获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图，具体为：

获取待加工坯件的坯件图像，对所述坯件图像进行灰度化与图像增强处理，得到处理后的坯件图像，基于角点检测法对所述处理后的坯件图像进行特征提取，提取得到若干关键特征点；

选取任一关键特征点作为构建原点，基于所述构建原点建立坐标系，将所述关键特征点导入所述坐标系中；预设近邻距离，基于所述预设近邻距离获取每一关键特征点的近邻点；

将每一关键特征点与近邻点进行连接，得到若干特征点对；基于光流法获取每一特征点对的几何关系；其中，几何关系包括相对位移、角度、尺度、深度以及三角关系；

基于最小二乘法来拟合特征点对之间的几何关系，从而获得新的特征点；基于均方根误差法计算新的特征点与对应关键特征点之间的位置变化量，若位置变化量小于设定的阈值，则将该新的特征点标定为关键特征点；

将所有关键特征点汇集，得到密集特征点，获取各密集特征点的三维点云数据，对所述三维点云数据进行网格化处理，重构得到待加工坯件的坯件三维模型图。

需要说明的是，在对坯件加工前，通过加工机上的工业摄像头拍摄待加工坯件的坯件图像，然后再通过三维点云重构法根据坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图。其中，当对坯件图像进行特征提取得到若干关键特征点后，此时若直接关键特征点后重构坯件三维模型图，得到的坯件三维模型图往往会存在局部缺失和失真现象，模型精度较低，这是由于在特征提取的过程中，由于图像拍摄角度、图像冗余等现象会导致关键特征点提取不完整，提取过程中丢失。因此在以上步骤中，当得到关键特征点后，还需要对关键特征点进一步进行稠密处理，从而得到更多的关键特征点（密集特征点），然后再根据密集特征点重构得到待加工坯件的坯件三维模型图，从而获取得到更加完整、冗余度更低、精度更高的模型图，能够更加真实的还原坯件形状，以提高后续的加工参数规划精度与可靠性。

需要说明的是，光流法是一种用于计算图像序列中像素点在时间上的运动信息的计算方法，利用光流法可以估计特征点之间的几何关系，通过将当前帧与前一帧的特征点进行匹配，并计算它们之间的几何关系，从而更新特征点的位置。

其中，根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数，如图2所示，具体为：

S202：构建第一配对空间，并获取成品三维模型图的第一定位基准，以及获取坯件三维模型图的第二定位基准；

S204：将所述成品三维模型图与坯件三维模型图导入所述第一配对空间中，并对所述第一定位基准与第二定位基准进行配准，以将所述成品三维模型图与坯件三维模型图进行对齐；

S206：在所述第一配对空间中将成品三维模型图与坯件三维模型图相重合的模型区域剔除，保留不相重合的模型区域；处理完毕后，得到加工要素模型图；

S208：获取镜面放电加工机的性能参数，将所述加工要素模型图与镜面放电加工机的性能参数导入粒子群算法中进行反复构造，生成镜面放电加工机的预设加工参数。

需要说明的是，由于各个坯件的几何形状始或者缺陷程度会存在一定的差异，在加工各坯件时若始终按照同样的加工参数对各坯件进行加工，并不能够保证在预设时间内的材料去除速率始终保持在预设范围内，举例来说，若某一坯件中存在凹坑缺陷，此时若依旧按照不存在凹坑的加工参数对该存在凹坑缺陷的坯件进行加工，在对该坯件进行加工时，坯件的材料去除速率是存在偏大的可能性的。因此，为了提高坯件的加工精度以及加工质量，在对各坯件加工前，均拍摄坯件的图像，从而重构坯件三维模型图，然后再根据各坯件对应的坯件三维模型图规划出镜面放电加工机对相应坯件进行加工时的预设加工参数，从而根据坯件的几何形状始或者缺陷程度有针对性地对坯件进行加工生产，从而实现了高精密加工控制，能够确保所有加工出来的成品的加工偏差保持在极小的偏差范围内，使得加工得到成品精度不受坯件原料的形状偏差与缺陷影响，降低各成品尺寸之间的离散度，提高成品批次质量。

另外需要说明的是，加工要素模型图可以理解为坯件相对于成品所需要加工切除的材料的区域部分。定位基准由设计人员提前标定得到。

需要说明的是，粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群等生物体群体的行为，通过个体之间的合作和信息共享来寻找最优解。将所述加工要素模型图与镜面放电加工机的性能参数导入粒子群算法中进行反复构造，从而生成镜面放电加工机的预设加工参数。

其中，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率，具体为：

通过大数据获取各预设加工环境参数组合之下的预设介电常数，构建知识图谱，并将各预设加工环境参数组合之下的预设介电常数导入所述知识图谱中；

获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，将所述实际加工环境参数导入所述知识图谱中，通过灰色关联分析法计算所述实际加工环境参数与各预设加工环境参数组合之间的相似度，得到多个相似度；

构建排序表，将多个所述相似度导入所述排序表中进行大小排序，排序完毕后，提取出最大相似度，获取与最大相似度对照的预设加工环境参数组合，并根据与最大相似度对照的预设加工环境参数组合确定出镜面放电加工机在加工过程中的实时介电常数；

根据所述实时介电常数与预设加工参数计算得到坯件在预设时间内的预设材料去除速率。

需要说明的是，介电常数是描述材料对电场的响应能力的常量，在镜面放电加工机的加工过程中，介电常数会影响放电加工的效果和材料的去除量。而在加工过程中环境参数会对介电常数造成影响，如放电介质、温湿度等，不同的环境参数会对电火花的形成和传播产生影响，进而影响介电常数，进而在一定程度影响材料去除量。因此，为了精准评价工件在加工过程中的材料去除速率是否异常，需要把加工时的实时环境参数也考虑在内。当获取得到镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数后，在知识图谱中将实际加工环境参数与各预设加工环境参数组合，从而得到与实际加工环境参数相似度最高的预设加工环境参数组合，如放电介质、温湿度高度相似，从而确定出镜面放电加工机在加工过程中的实时介电常数，然后再根据实时介电常数与预设加工参数，通过材料去除速率计算公式计算得到坯件在预设时间内的预设材料去除速率，计算公式如下：

其中，表示材料去除速率；/>表示放电电压；/>表示放电频率；/>表示脉冲宽度；表示实时介电常数；/>表示第一预设加工时间节点；/>表示第二预设加工时间节点；/>表示修正因子。

需要说明的是，预设材料去除速率表示的是仅考虑实际加工环境参数与预设加工参数所获取得到的坯件的理想材料去除速率。

需要说明的是，灰色关联分析法是一种用于确定多个因素之间关联程度的方法。它可以用于分析影响因素之间的拟合程度、相似性以及它们对某个目标影响的程度。灰色关联分析法基于灰色关联度的概念，灰色关联度用于描述因素之间的相似性和关联程度。该方法适用于数据样本相对较少、样本间关系复杂和无法建立准确的数学模型的问题。通过灰色关联分析法可以分析计算实际加工环境参数与各预设加工环境参数组合之间的相似程度。

其中，在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率，具体为：

在第一预设加工时间节点上通过超声波探测仪对加工中的坯件进行扫描，获取坯件所反馈的声波信号；对所述声波信号进行傅里叶变换，以对声波信号进行相位提取，得到声波信号的相位信息；

对所述相位信息进行反转操作，得到反转后的相位信息；将反转后的相位信息重新发射到对应声波信号的同一位置上，将重新发射的相位信息与声波信号进行相干叠加操作，得到叠加后的声波信号；对叠加后的声波信号进行滤波、调制，再根据叠加后的声波信号重构得到在第一预设加工时间节点上坯件的第一实时工况模型图；

在第二预设加工时间节点上通过超声波探测仪对加工中的坯件进行扫描，获取坯件所反馈的声波信号，根据坯件所反馈的声波信号重构得到在第二预设加工时间节点上坯件的第二实时工况模型图；

构建第二配对空间，并获取所述第一实时工况模型图的第三定位基准，以及获取第二实时工况模型图的第四定位基准；

将所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图导入所述第二配对空间中，并对所述第三定位基准与第四定位基准进行配准，以将所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图进行对齐；

在所述第二配对空间中将第一实时工况模型图与第二实时工况模型图相重合的模型区域剔除，保留不相重合的模型区域；处理完毕后，得到材料去除量模型图；根据所述材料去除量模型图计算得到坯件在预设时间内的实际材料去除速率。

需要说明的是，在实际加工过程中，由于控制系统控制误差、子设备老化等因素均会导致预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度等预设加工参数出现控制偏差，从而导致在实际加工坯件时坯件的实际材料去除速率过大或过小，进而导致出现加工误差，影响产品加工精度。因此在本发明中，通过在第一预设加工时间节点与第二预设加工时间节点对坯件进行超声探测，从而声学相位共轭算法根据坯件所反馈的声波信号对坯件进行模型重构，从而得到坯件的第一实时工况模型图与坯件的第二实时工况模型图；然后再根据第一实时工况模型图与第二实时工况模型图得到材料去除量模型图，再基于网格化法、投影法等方法计算出去除量模型图的模型体积，便能够计算得到在预设时间内坯件的实际材料去除速率。通过以上方法能够快速计算得到在加工过程中坯件的实际材料去除速率。

其中，根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化，如图3所示，具体为：

S302：将所述预设材料去除速率与实际材料去除速率进行比较，得到材料去除速率偏差；将所述材料去除速率偏差与预设偏差阈值进行比较；

S304：若所述材料去除速率偏差不大于预设偏差阈值，则工况分析结果为正常工况，此时使得镜面放电加工机继续按照预设加工参数运行；

S306：若所述材料去除速率偏差大于预设偏差阈值，则工况分析结果为异常工况，将第二实时工况模型图标定为异常工况模型图，基于所述异常工况模型图生成调控参数，并基于所述调控参数对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控。

需要说明的是，若所述材料去除速率偏差不大于预设偏差阈值，则说明在当前加工参数对该坯件进行加工时，坯件的材料去除速率能够保持在预设范围内，说明此时坯件加工过程中，此为正常工况，此时使得镜面放电加工机继续按照预设加工参数运行即可。若所述材料去除速率偏差大于预设偏差阈值，说明在当前加工参数对该坯件进行加工时，坯件的材料去除速率偏差过大，此为异常工况，此时需要对预设加工参数进行调控，从而确保坯件的材料去除速率恢复至预设范围内，以确保坯件加工质量与加工精度。

其中，基于所述异常工况模型图生成调控参数，并基于所述调控参数对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控，具体为：

通过大数据网络获取镜面放电加工机在发生异常工况时所对应的历史工况模型图，并获取发生异常工况时所对应的历史调控方案以及历史调控方案对应的调控成功率，将调控成功率最高的历史调控方案标定为对应历史工况模型图的预设调控方案，得到各历史工况模型图及其对应的预设调控方案；

构建数据库，将各历史工况模型图及其对应的预设调控方案导入所述数据库中，得到特性数据库；

将所述异常工况模型图导入所述特性数据库中，通过欧几里得距离算法计算所述异常工况模型图与各历史工况模型图之间的欧几里得距离值，得到多个欧几里得距离值；

在多个欧几里得距离值中提取出最小欧几里得距离值，获取与最小欧几里得距离值对应的历史工况模型图，并获取与该历史工况模型图对应的预设调控方案，将该预设调控方案标定为当前异常工况模型图的最佳调控方案；

获取所述最佳调控方案的实际加工参数，将所述实际加工参数与预设加工参数进行比较，得到加工参数差值，基于所述加工参数差值对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控。

需要说明的是，当镜面放电加工机在发生异常工况后，会将发生异常工况时所对应的历史工况模型图及其经过不同调控方案调控后的调控成功率与调控效果汇集成数据本，然后上传至共享数据库中，从而构建智能共享平台。通过本方法能够在共享数据库中筛选出各历史工况模型图及其对应的预设调控方案（调控成功率最高的历史调控方案），然后重新构建一个特性数据库，然后再根据当前坯件的异常工况模型图在特性数据库中匹配得到对应的最佳调控方案，接着再根据最佳调控方案的实际加工参数对预设加工参数进行调整，通过此方式能够将坯件的材料去除速率从新调节至预设范围内，进而确保坯件加工质量与加工精度。

综上所述，通过本方法能够合理规划加工参数、优化加工参数，从而确保工件在加工过程中的材料去除速率，以保证加工质量与加工精度，实现了智能调控，实现了高精密加工控制，能够确保所有加工出来的成品的加工偏差保持在极小的偏差范围内，使得加工得到成品精度不受坯件原料的形状偏差与缺陷影响，降低各成品尺寸之间的离散度，提高成品批次质量。

此外，所述生产优化方法还包括以下步骤：

由所述第二实时工况模型图中提取出坯件的裂纹参数信息，根据所述裂纹参数信息计算得到坯件裂纹体积值；其中，裂纹参数信息包括裂纹位置、裂纹宽度、裂纹长度以及裂纹形状；

获取第二实时工况模型图的模型总体积值，根据所述坯件裂纹体积值与模型总体积值计算出坯件裂纹的相对比重值；将所述相对比重值与预设相对比重值进行比较；

若所述相对比重值不大于预设相对比重值，则说明坯件的当前强度性能合格；

若所述相对比重值大于预设相对比重值，则说明坯件的当前强度性能不合格，则获取的剩余加工要素信息，将所述剩余加工要素信息整合至所述第二实时工况模型图中，得到模拟成品模型图；

在所述模拟成品模型图中提取出成品的裂纹参数信息，根据所述裂纹参数信息计算得到成品裂纹体积值；获取所述模拟成品模型图的成品总体积值；

根据所述成品裂纹体积值与成品总体积值计算得到第二相对比重值，将所述第二相对比重值与预设相对比重值进行比较；

若所述第二相对比重值不大于预设相对比重值，则继续对该坯件进行加工生产；若所述第二相对比重值大于预设相对比重值，则生成停止加工指令，停止对该坯件进行加工，并将该坯件进行报废处理。

需要说明的是，在对坯件进行加工的过程中，由于热影响，坯件难免会产生裂纹，而当坯件的裂纹的相对比重值大于一定阈值后（可以理解为裂纹浓度过大）坯件的强度性能便不能够满足使用要求，此时坯件通常已经是废品。而在本方法中，首先，将坯件裂纹体积值与模型总体积值进行比值处理，从而计算得到坯件裂纹的相对比重值，若所述相对比重值大于预设相对比重值，则说明坯件的当前强度性能不合格，此时需要进一步判断坯件在加工完毕后是否依旧是废品，具体来说，获取的剩余加工要素信息，剩余加工要素信息即是坯件剩余的加工区域，如剩余开槽、挖孔等区域，然后通过如SolidWorks、UG等工业三维软件将所述剩余加工要素信息整合至所述第二实时工况模型图中，得到模拟成品模型图；接着根据所述成品裂纹体积值与成品总体积值计算得到第二相对比重值，若所述第二相对比重值不大于预设相对比重值，说明虽然当前坯件的当前强度性能不合格，但是在经过对坯件的剩余加工要素加工后，并且当坯件加工成成品后，坯件的裂纹浓度（相对比重值）是能够回复到正常值的，此时工件成品的强度性能是合格的，这是由于在经过剩余加工要素加工后，在剩余加工区域的裂纹会被切除，从而降低了坯件的裂纹数量，使得坯件的裂纹浓度降低，从而使得加工后的坯件强度性能回复至正常值，此时不需要将该坯件进行报废处理，继续加工即可。

反之，若所述第二相对比重值大于预设相对比重值，说明坯件即使在加工成成品后，其裂纹的相对比重值依旧过大，此时说明该坯件即使继续加工依旧是废品，此时立即将该坯件进行报废处理，以节省加工成本，避免对废品坯件继续进行加工现象。

此外，所述生产优化方法还包括以下步骤：

若所述材料去除速率偏差大于预设偏差阈值，则获取材料去除速率偏差大于预设偏差阈值的区域位置；

根据哈希算法计算材料去除速率偏差大于预设偏差阈值的区域位置与各子设备之间的哈希值；

将哈希值大于预设哈希值所对应的子设备进行标记，得到可能发生故障的子设备；

获取各可能发生故障的子设备的实时工作参数信息，并获取各可能发生故障的子设备的使用时长信息，根据所述使用时长信息确定评价指标，通过层次分析法计算所述评价指标与实时工作参数信息之间的权重值；

将权重值大于预设权重值的可能发生故障的子设备进行标记，得到筛选后的可能发生故障的子设备；

将所述筛选后的可能发生故障的子设备导入马尔科夫模型中进行故障推演，确定出最终故障的子设备。

需要说明的是，当出现材料去除速率偏差大于预设偏差阈值的异常工况后，通过本方法能够追溯出相关的子设备是否发生了故障，从而实现故障溯源的功能。

如图4所示，本方面第二方面公开了一种镜面放电加工机的生产优化系统，所述生产优化系统包括存储器41与处理器49，所述存储器41中存储有镜面放电加工机的生产优化方法程序，当镜面放电加工机的生产优化方法程序被所述处理器49执行时，实现如下步骤：

获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图；

根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数；其中，预设加工参数包括在预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度；

基于所述预设加工参数控制镜面放电加工机对坯件进行加工，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率；

在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；

根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图；

根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数；其中，预设加工参数包括在预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度；

基于所述预设加工参数控制镜面放电加工机对坯件进行加工，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率；

在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；

根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图，具体为：

获取待加工坯件的坯件图像，对所述坯件图像进行灰度化与图像增强处理，得到处理后的坯件图像，基于角点检测法对所述处理后的坯件图像进行特征提取，提取得到若干关键特征点；

选取任一关键特征点作为构建原点，基于所述构建原点建立坐标系，将所述关键特征点导入所述坐标系中；预设近邻距离，基于所述预设近邻距离获取每一关键特征点的近邻点；

将每一关键特征点与近邻点进行连接，得到若干特征点对；基于光流法获取每一特征点对的几何关系；其中，几何关系包括相对位移、角度、尺度、深度以及三角关系；

基于最小二乘法来拟合特征点对之间的几何关系，从而获得新的特征点；基于均方根误差法计算新的特征点与对应关键特征点之间的位置变化量，若位置变化量小于设定的阈值，则将该新的特征点标定为关键特征点；

将所有关键特征点汇集，得到密集特征点，获取各密集特征点的三维点云数据，对所述三维点云数据进行网格化处理，重构得到待加工坯件的坯件三维模型图。

3.根据权利要求1所述的一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数，具体为：

构建第一配对空间，并获取成品三维模型图的第一定位基准，以及获取坯件三维模型图的第二定位基准；

将所述成品三维模型图与坯件三维模型图导入所述第一配对空间中，并对所述第一定位基准与第二定位基准进行配准，以将所述成品三维模型图与坯件三维模型图进行对齐；

在所述第一配对空间中将成品三维模型图与坯件三维模型图相重合的模型区域剔除，保留不相重合的模型区域；处理完毕后，得到加工要素模型图；

获取镜面放电加工机的性能参数，将所述加工要素模型图与镜面放电加工机的性能参数导入粒子群算法中进行反复构造，生成镜面放电加工机的预设加工参数。

4.根据权利要求1所述的一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率，具体为：

通过大数据获取各预设加工环境参数组合之下的预设介电常数，构建知识图谱，并将各预设加工环境参数组合之下的预设介电常数导入所述知识图谱中；

获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，将所述实际加工环境参数导入所述知识图谱中，通过灰色关联分析法计算所述实际加工环境参数与各预设加工环境参数组合之间的相似度，得到多个相似度；

构建排序表，将多个所述相似度导入所述排序表中进行大小排序，排序完毕后，提取出最大相似度，获取与最大相似度对照的预设加工环境参数组合，并根据与最大相似度对照的预设加工环境参数组合确定出镜面放电加工机在加工过程中的实时介电常数；

根据所述实时介电常数与预设加工参数计算得到坯件在预设时间内的预设材料去除速率。

5.根据权利要求1所述的一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率，具体为：

在第一预设加工时间节点上通过超声波探测仪对加工中的坯件进行扫描，获取坯件所反馈的声波信号；对所述声波信号进行傅里叶变换，以对声波信号进行相位提取，得到声波信号的相位信息；

对所述相位信息进行反转操作，得到反转后的相位信息；将反转后的相位信息重新发射到对应声波信号的同一位置上，将重新发射的相位信息与声波信号进行相干叠加操作，得到叠加后的声波信号；对叠加后的声波信号进行滤波、调制，再根据叠加后的声波信号重构得到在第一预设加工时间节点上坯件的第一实时工况模型图；

在第二预设加工时间节点上通过超声波探测仪对加工中的坯件进行扫描，获取坯件所反馈的声波信号，根据坯件所反馈的声波信号重构得到在第二预设加工时间节点上坯件的第二实时工况模型图；

构建第二配对空间，并获取所述第一实时工况模型图的第三定位基准，以及获取第二实时工况模型图的第四定位基准；

将所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图导入所述第二配对空间中，并对所述第三定位基准与第四定位基准进行配准，以将所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图进行对齐；

在所述第二配对空间中将第一实时工况模型图与第二实时工况模型图相重合的模型区域剔除，保留不相重合的模型区域；处理完毕后，得到材料去除量模型图；根据所述材料去除量模型图计算得到坯件在预设时间内的实际材料去除速率。

6.根据权利要求1所述的一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化，具体为：

将所述预设材料去除速率与实际材料去除速率进行比较，得到材料去除速率偏差；将所述材料去除速率偏差与预设偏差阈值进行比较；

若所述材料去除速率偏差不大于预设偏差阈值，则工况分析结果为正常工况，此时使得镜面放电加工机继续按照预设加工参数运行；

若所述材料去除速率偏差大于预设偏差阈值，则工况分析结果为异常工况，将第二实时工况模型图标定为异常工况模型图，基于所述异常工况模型图生成调控参数，并基于所述调控参数对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控。

7.根据权利要求6所述的一种镜面放电加工机的生产优化方法，其特征在于，基于所述异常工况模型图生成调控参数，并基于所述调控参数对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控，具体为：

通过大数据网络获取镜面放电加工机在发生异常工况时所对应的历史工况模型图，并获取发生异常工况时所对应的历史调控方案以及历史调控方案对应的调控成功率，将调控成功率最高的历史调控方案标定为对应历史工况模型图的预设调控方案，得到各历史工况模型图及其对应的预设调控方案；

构建数据库，将各历史工况模型图及其对应的预设调控方案导入所述数据库中，得到特性数据库；

将所述异常工况模型图导入所述特性数据库中，通过欧几里得距离算法计算所述异常工况模型图与各历史工况模型图之间的欧几里得距离值，得到多个欧几里得距离值；

在多个欧几里得距离值中提取出最小欧几里得距离值，获取与最小欧几里得距离值对应的历史工况模型图，并获取与该历史工况模型图对应的预设调控方案，将该预设调控方案标定为当前异常工况模型图的最佳调控方案；

获取所述最佳调控方案的实际加工参数，将所述实际加工参数与预设加工参数进行比较，得到加工参数差值，基于所述加工参数差值对镜面放电加工机的预设加工参数进行调控。

8.一种镜面放电加工机的生产优化系统，其特征在于，所述生产优化系统包括存储器与处理器，所述存储器中存储有镜面放电加工机的生产优化方法程序，当镜面放电加工机的生产优化方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取产品的工程图纸信息，根据所述工程图纸信息构建得到产品的成品三维模型图；获取待加工坯件的坯件图像，根据所述坯件图像重构得到待加工坯件的坯件三维模型图；

根据所述成品三维模型图与坯件三维模型图得到加工要素模型图，获取镜面放电加工机的性能参数，根据所述加工要素模型图与性能参数生成镜面放电加工机的预设加工参数；其中，预设加工参数包括在预设加工路径、预设放电电压、预设放电频率、预设脉冲宽度以及预设移动速度；

基于所述预设加工参数控制镜面放电加工机对坯件进行加工，获取镜面放电加工机在加工过程中的实际加工环境参数，根据所述实际加工环境参数与预设加工参数确定出坯件在预设时间内的预设材料去除速率；

在第一预设加工时间节点上获取坯件的第一实时工况模型图，以及在第二预设加工时间节点上获取坯件的第二实时工况模型图，根据所述第一实时工况模型图与第二实时工况模型图确定出坯件在预设时间内的实际材料去除速率；

根据所述预设材料去除速率与实际材料去除速率对镜面放电加工机的加工工况进行分析，得到工况分析结果，基于所述工况分析结果对镜面放电加工机的预设加工参数进行优化。