外圆磨削表面粗糙度的智能控制.pdf

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1、外圆磨削表面粗糙度的智能控制木口赵霞口郭建亮z口杨勋。1．宁波职业技术学院海天学院浙江宁波3158002．宁渡工程学院机械工程学院浙江宁波3150163．上海交通大学机械与动力工程学院上海200240摘要：针对外圆磨削表面粗糙度难以控制这一工艺难题，结合自适应模糊推理系统．提出了磨削过程的智能控制在表面粗糙度预测模型基础上，以纵向进给速度为直接调整变量，以工件表面轮廓算术平均偏差为最终控制目标．通过智能化调整纵向进给速度实现对表面粗糙度的自适应模糊控制，建立了磨削加工粗糙度的模糊控制器磨削实验结果表明．实测的粗糙度以较高精度在目标值周围

2、变动．该模型能够满足对表面粗糙度控制的要求关键词：外圆磨削表面粗糙度智能控制中图分类号：TH161；TG580．63文献标识码：A文章编号：1000—4998f2014)09—0029—03为实现外圆磨削模糊控制．需实时监测磨削过程糊神经网络建立表面粗糙度的在线辨识模型。中的关键状态量．并针对工件表面粗糙度评定参数进1控制变量及隶属度函数的选择行控制。由于受加工方式和机床结构的限制．磨削加工时参与切削的有效磨粒数不确定．在线监测其表面粗自适应模糊推理系统将自适应学习与模糊控制相糙度等过程量非常困难．只有表面粗糙度模糊控制器结合，通过自适

3、应学习不断完善控制规则．实时跟踪系的隶属度函数及控制规则符合加工实际状况．才可能统结构的变化。若能获得合理的模糊控制规则，模糊控实现有效控制。为此，本文建立了自适应模糊控制模制将成为智能控制的有效手段．但对于纵向外圆磨削型．通过纵向进给速度在模糊规则下的改变．实现了对表面粗糙度这种时变、高度非线性系统，想建立合理、工件表面粗糙度值的控制全面的控制规则并不容易Nalbant等⋯根据切削过程参数及刀具材料对工由前期实验结果得出．磨削加工中的3个切削用件表面粗糙度的影响规律．建立了三层BP神经网络．量即纵向进给速度、磨削深度和工件转速，其中可

4、预测车削加工表面粗糙度林岗等采用模糊自适对工件表面粗糙度的影响最为显著，因此选取作应BP算法实现了从各影响因素到表面粗糙度的映为直接控制变量。图1为控制模型示意图。首先将模型射．然后根据给定样本对模型进行训练．用训练好的网输出的粗糙度预测值R与设定值R进行比较，若误络预测实际的表面粗糙度黄吉东等_3]将最小二乘支差大于工序要求，自适应模糊控制器将对进行调整。持向量机这～机器学习法应用于外圆纵向磨削智能系该控制器有3个输入量，分别是磨削深度(zn、工件速度统．可实时计算表面粗糙度实际值与设定值之差．引导和表面粗糙度的误差△尺，输出量则为纵

5、向进给速专家系统修正过程参数．实现对粗糙度的智能控制李度的调整量△。波等⋯采用声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作隶属度函数的确定是粗糙度模糊控制的核心．目为输入．表面粗糙度作为输出．用BP神经网络方法对前一般遵循如下原则选取隶属度函数高效深磨加工工程陶瓷Al，的工件表面粗糙度进行(1)隶属度函数应是连续函数，且除论域边界以了训练、预测和分析。王家忠等[s]研究了影响磨削表面外，都应是凸F集。为提高控制精度．对于误差较大的粗糙度的12个主要变量．并选择其中7个变量建立了模糊网络粗糙度预测模型．根据磨削条件和工件参数的变化．不断调整磨削

6、参数．将所得结果输入自适应控制器．系统即可实时调整工件转速．得到符合要求的表面粗糙度。李晓梅等[6]针对外圆纵向磨削加工．利用模浙江省教育厅科研资助项目(编号：Y201224120)宁波市自然科学基金资助项目(编号：2010A610131)收稿日期：2014年6月机械制造52卷第601期2014／9(b)％▲图2各输入量的隶属度函数d～和d⋯分别为其最大值和一ARa／，、O．4最小值0-35不难得出，∈[0，1]。O_3■O●O露O0_二O二=二O二=薹O誓OIO42●O-253控制器的建立O．23．1总体方案0．15综合考虑输入、输出

7、变量00．1以及隶属度函数形式．设计了O．05如图4所示的模糊控制器总体结构该控制器共五层．首先是(a)训练样本(b)检验样本输入层，包括粗糙度差值AR、▲图3训练样本和检验样本的具体数值磨削深度和工件速度；随论域部分应选择较平缓的函数后的三层分别为模糊化层、推理层和归一化处理层；最(2)隶属度函数的分布要满足完备性、一致性和后是控制变量输出层系统生成了18条具有以下形式交互性要求．使论域上任一元素至少对应一个模糊集的TSK型“IF-THEN”规则：合，且任一元素不能仅属于一个模糊集合。Rl：ifARisSandapisSandisST

8、hen(3)为便于控制系统判断，应尽量避免隶属度函Yl=ao+nl△尺a+a2ap+cv3(2)数之间不适当的重叠式中：ao、nI、、a3’分别为线性系数。本文选用高斯隶属度函数作为输入模糊子集的隶事实上．