付川川

摘 要：本文以監(jiān)控系統(tǒng)的功能需求為出發(fā)點，提出基于CA的高速數(shù)控車床的動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計方案，以監(jiān)控系統(tǒng)的功能需求進行模塊劃分，針對系統(tǒng)中信號調(diào)理與識別決策兩個功能方面，設(shè)計了系統(tǒng)動態(tài)性能的預(yù)測方法。最后，利用本文所設(shè)計的高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)對數(shù)控車床的空轉(zhuǎn)及切削條件下動態(tài)性能進行性能監(jiān)測，以驗證基于CA的高速數(shù)控車床的動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計的實用性能。

關(guān)鍵詞：高速數(shù)控車床；動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)；設(shè)計；研究

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.035

0 前言

高速數(shù)控車床的動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)可以確保數(shù)控機床在加工過程中的工作質(zhì)量，人們可以通過監(jiān)測數(shù)據(jù)對加工情況進行管理和分析，并通過體系的數(shù)據(jù)對生產(chǎn)工作進行一系列的決策工作，為零部件的生產(chǎn)制造工作提供了良好的保障?；诖?，本文利用動態(tài)性能的變化規(guī)律構(gòu)建符合實際應(yīng)用的高速數(shù)控車床動態(tài)性監(jiān)控系統(tǒng)，并利用自主開發(fā)的監(jiān)控系統(tǒng)完成對CK6136S型號的高速數(shù)控車床進行動態(tài)性能測試，結(jié)合實際工況與實驗數(shù)據(jù)完成數(shù)控監(jiān)控領(lǐng)域的研發(fā)工作。

1 高速數(shù)控車床的動態(tài)性能監(jiān)測系統(tǒng)的總體設(shè)計方案

高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)作為生產(chǎn)制造過程中重要的決策手段，在檢測系統(tǒng)的設(shè)計階段中，不單要在監(jiān)測與控制的視角下對監(jiān)控對象、監(jiān)控參數(shù)和決策算法等監(jiān)控問題進行考慮，還要對監(jiān)測系統(tǒng)中多具備的多元化功能進行考慮，如監(jiān)控數(shù)據(jù)處理、提取、大數(shù)據(jù)庫等技術(shù)應(yīng)用。同時也不能夠忽視軟件與硬件方面的設(shè)計，如接口、通信以及友好型界面設(shè)計等問題。由于在設(shè)計過程中所考慮的問題過多，且并不在同一個層面上，若想將其結(jié)合在一個監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)必然會擾亂設(shè)計思路，并且也可能無法在具體應(yīng)用中得以實現(xiàn)?；谝陨纤紤]的設(shè)計因素，筆者認(rèn)為對于基于CA模型演化規(guī)律，可以滿足高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計，主要涉及三個方面：

第一，監(jiān)測位置及參數(shù)的確定。針對這個問題，主要解決方法是將高速數(shù)控車床的主軸的CA模型及其模型仿真規(guī)律應(yīng)用于監(jiān)測敏感點的確定過程當(dāng)中，并結(jié)合車床自身的加工特點，對監(jiān)測參數(shù)進行確定；

第二，特征信號的捕捉和處理。即利用硬件與軟件相結(jié)合的方式，保證收集到的監(jiān)控數(shù)據(jù)具有一定的可靠性和實時性，從而獲得監(jiān)測特征參數(shù)；

第三，監(jiān)控決策的輸出。結(jié)合此前獲取的特征信號參數(shù)以及數(shù)控機床在工況下的工藝參數(shù)，利用“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”輸出監(jiān)控結(jié)果，并與實際監(jiān)測結(jié)果進行比較，找出影響敏感點振動的主要因素，從而完成健康系統(tǒng)決策的輸出。

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)預(yù)測方法設(shè)計

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控決策方案的設(shè)計思想是：以工藝參數(shù)、振動特征量及與之對應(yīng)的動態(tài)性能參數(shù)為樣本，對“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”進行監(jiān)測訓(xùn)練，使“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”具有預(yù)測能力；然后在沒有共振效應(yīng)的前提下，對高效數(shù)控機床和“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”進行加工參數(shù)的設(shè)置，依據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)與“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”預(yù)測之間的差異性進行判斷和決策。根據(jù)相關(guān)研究表明，“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”用于預(yù)測系統(tǒng)當(dāng)中存在的誤差一般都會低于20% ，符合監(jiān)測技術(shù)的基本要求，因此其預(yù)測結(jié)果具有一定的可靠性。通過監(jiān)控系統(tǒng)實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)信息與之進行對比，可以確定高速數(shù)控車床動態(tài)性能狀態(tài)是否屬于正常的工作狀態(tài)，若不是，則立即響起警報，實現(xiàn)技術(shù)人員的對工作過程中的監(jiān)控管理工作，幫助人們完成對整個零部件生產(chǎn)再制造的決策工作。

3 基于CA模型動態(tài)性能敏感點的監(jiān)測實驗

3.1 空轉(zhuǎn)工況下的數(shù)控車床主軸系統(tǒng)敏感點振動測試實驗

經(jīng)監(jiān)測實驗的數(shù)據(jù)顯示，在空轉(zhuǎn)的情況下，當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速達(dá)700 r/min時，其質(zhì)心與旋轉(zhuǎn)中心不會發(fā)生重合，與針對于加速度的監(jiān)測信號顯示的結(jié)果非常接近，因此可以判斷在該轉(zhuǎn)速下，基于CA對監(jiān)測敏感點動態(tài)性能確定表現(xiàn)非常薄弱，在實際加工過程中需要避免在這一轉(zhuǎn)速下進行加工作業(yè)，進而提高生產(chǎn)工作的質(zhì)量和效率。

3.2 在切削工況下的數(shù)控車床主軸系統(tǒng)敏感點振動測試實驗

在實際過程中，采用CK6136S數(shù)控車床作為研究對象實施監(jiān)控，選用標(biāo)準(zhǔn)工藝規(guī)格（直徑為70mm的45#圓鋼，主偏角為75°，材料為YT15 ）的外圓刀作為加工對象。分析基于CA對動態(tài)性能薄弱點進行確定，從監(jiān)測數(shù)據(jù)可知：當(dāng)切削刀具轉(zhuǎn)速較低時，其出現(xiàn)的位移篇幅程度較大，而在空轉(zhuǎn)工況下的監(jiān)測試驗結(jié)果恰恰與之相反，隨著主軸轉(zhuǎn)速的提高而恢復(fù)成為較大的數(shù)值。這種模仿“動剛度定義”的監(jiān)測變化規(guī)律在高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)中具有一定的參考價值。

4 總結(jié)

綜上所示，本文以監(jiān)控系統(tǒng)功能需求為設(shè)計思想，對高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)進行設(shè)計，并結(jié)合CA模型與數(shù)字模型仿真的結(jié)果確定監(jiān)控對象。在監(jiān)測系統(tǒng)總體的設(shè)計過程中，針對其數(shù)據(jù)收集與分析、預(yù)測與決策兩個功能模塊又展開了細(xì)致的研究，設(shè)計了以“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為基礎(chǔ)的高速數(shù)控車床動態(tài)性能的預(yù)測方法。在利用混合編程的方式完成了整個監(jiān)控體系的軟件編譯工作。最后，以CK6136S高速數(shù)控車床為研究對象，對監(jiān)測系統(tǒng)在空轉(zhuǎn)及切削兩種工況下的加工性能展開監(jiān)測研究。研究結(jié)果表明：這種以CA為基礎(chǔ)的監(jiān)測變化規(guī)律在高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)中具有一定的參考價值，值得開發(fā)人員進行深入研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]蘭博驍.高速數(shù)控車床動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D].河北工業(yè)大學(xué)，2015.

[2]楊澤青.基于復(fù)雜系統(tǒng)理論的高速數(shù)控加工裝備動靜態(tài)特性監(jiān)控技術(shù)研究[D].河北工業(yè)大學(xué)，2010.

[3]陳英姝.高速數(shù)控車削加工復(fù)雜工況集成監(jiān)控方法及系統(tǒng)[D].河北工業(yè)大學(xué)，2014.