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柔性制造体系中刀具治理与在线检测技能

摘 要：柔性制造体系是在加工主动化的根本上实现物料流和信息流的主动化。在金属切削加工进程中，由于刀具的磨损和破坏未能定时发觉，将导致切削进程的停止，引起工件报废或机床破坏，乃至使整个柔性制造体系中断运行，造成很大的经济亏损，因而应在柔性制造体系中配置在线检测与监控装置。为此，叙述了柔性制造体系中的刀具治理体系性能和构成，并先容了一种利用神经网络对柔性制造体系中刀具的检测要领。 要害词：谋划机应用；柔性制造体系；表面切磋；刀具治理体系；刀具的磨损与破坏；神经网络 中图分类号：tp108 文献标识码：b 文章编号：1003─188x(2005)03─0119─02 在柔性制造体系中，被加工零件的品种较多，零件加工工艺比较纷乱，且工序高度集结，必要的刀具种类、规格、数量是许多的。随着被加工零件的变化和刀具磨损、破坏，必要定时逼迫性换刀和随机换刀。体系运行进程中，刀具频频的在各机床之间、机床与刀库之间举行互换，刀具流的运输、治理和监控是很纷乱的。因此，必要有一个进步、实用、作用美满的刀具治理体系，以实现柔性制造体系中刀具的调理、储存及信息治理等职责。 1 刀具治理体系应具备的性能 刀具治理体系应具备的性能：一是治理数量巨大的刀具，通常是数百把至几千把刀具；二是刀具运送主动化程度高，具有高性能、智能化的呆板人作为刀具活动的传送东西；三是主动、精确地收集刀具信息；四是借助大型数据库实现对刀具的调理及消息态**优化治理；五是主动在线检测刀具寿命及刀具磨损、破坏治理，并能实如今线换刀作用。为此，以某一要害零部件的柔性加工体系中的刀具治理体系为例举行阐明。 2 刀具治理体系的构成 该体系采取 vb6.0 编程体系软件作为开辟平台，由 6 个步骤块及 5 个外存文件构成。 2.1 步骤块 2.1.1 用户登录模块重要实现对体系的保卫办法，防备非法用户进进体系，确保体系数据和体系运行的安定。 2.1.2 体系运行控制模块重要实现体系的初始化，以完成对在线刀具治理种种模块的起停控制、职责列队及接口治理，确认加工中央刀库及中央刀库的信息。 2.1.3 刀具离线治理模块重要实现刀具库的治理，举行刀具需求分析，刀具装置筹划式样，刀具的刃磨和预调，刀具的编码天生、粘贴及信息输进，刀具的组件治理，天生刀具购买清单，定时向线内提供所需刀具。 2.1.4 刀具在线治理模块重要实现柔性制造体系内的刀具活动的治理，包管加工中央在精确的时间得到精确的刀具，完成对加工中央刀具的需求与提供，运用得当的战略实现刀具的刚正选择、调理以及刀具运送指令的下达和刀具剩余寿命的谋划。 2.1.5 体系信息治理模块重要完成缺刀查抄，刀具进库治理（包括新刀进库和从柔性主动线上返回的刀具进库），刀具出库治理，磨损、破坏刀具的治理以及数据库治理。 2.1.6 体系状态监控模块重要实现体系内刀具、配置障碍的监控以及为刀具治理体系及时治理提供须要的资源状态信息。这 6 个步骤块是体系的重要构成局部，它们根据肯定的逻辑次序相互调用，使体系具有美满、刚正的刀具治理作用，同时又是布局相互独立的子步骤模块，子步骤间议决数据转达而相互关联。 2.2 外数据库文件 2.2.1 刀具文件、存放全部刀具的重要参数，每 1 把刀具的参数作为 1 个记录。 2.2.2 机床文件 存放机床的重要参数，一种型号的机床参数作为 1 个记录。 2.2.3 工艺数据文件 存放种种与加工相关的工艺数据，一种加工要领的数据作为 1 个记录。 2.2.4 切削条件系数文件 存放决定切削条件的种种系数。 2.2.5 磨损、破坏刀具文件 存放磨损、破坏刀具的重要参数，每 1 把刀具的参数作为 1 个记录。 3 刀具磨损和破坏的在线检测 刀具磨损和破坏在线检测的要领许多，重要有功率检测、声放射检测、学习模式、力检测等。在此先容一种利用神经网络对柔性制造体系中的刀具的检测要领。 3.1 刀具负载模型的创建 切削加工进程中刀具所受的负载与许多因素相关，根据在线检测的要求，仅思考几个较大的影响因素，即主轴转速、进给速率、切削深度、加工质料的切削性能 4 个因素，则刀具负载的模型为 f=f(s,v,h,m) 式中： f—负载向量； h—切削深度； s—主轴转速； m—质料的切削性能； v—进给量。 很显然，上式仅能阐明负载与各个影响因素相关，可以用微分多少的数学要领或实行的要领创建相应的干系式，但应用于在线检测结果并不睬想。在此，应用神经网络技能处理该刀具的负载模型。 3.2神经网络技能 本刀具负载自合适控制的神经网络体系采取3层的bp布局。根据上面的分析，显然输进层有4个节点，输出层有3个节点，即负载在xyz方向的大小。思考到本负载自合适控制体系的特性，可以以为负载是进给速率的连续函数，根据kolmogorov定理，中央隐层的节点数应为2倍的输进点数再加1。因此，本神经网络布局为输进层4个节点，中央层9个节点，输出层3个节点。根据上面的分析，采纳每个节点给定4个值，以它们的差别组相助为样本输进数据，如许可得256个样本。具体做法是：将各个输进量在大概的变化范畴内大要分为4等份，并用实行的要领测出在每种输进环境下的负载值。在得到256个样本后，采取离线举行学习，得出每个节点的权值，如许议决学习的神经网络就创建了相应的刀具负载模型，为刀具的在线检测提供条件。 3.3刀具在线检测原理 刀具在线检测原理如下图所示。

**终测出刀具的切削深度和进给量，连同主轴转速和加工质料的类别一起输进神经网络控制器。由神经网络控制器举行负载谋划，得出的负载输进至检测器。检测器输出的结果与输进信号举行比较，若该负载超出刀具的疲倦条件下的裂纹扩展负载，则减小刀具的进给速率，并将进给速率的减小量反馈到cnc控制器，使cnc控制器做出相应的控制，以使得负载的大小变化到安定的程度。 4结论 在柔性制造体系中，一个好的刀具治理体系和在线检测技能，不但能进步加工生产率、低落劳动资本，并且对付产品优化配合、裁减障碍率都市起到非常要害的作用。

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