[发明专利]智能车床控制方法

摘要

本发明公开了一种智能车床控制方法，其包括以下步骤：步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，以进给速度a_f的变化Δa_f作为系统调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况为输入值，采用粒子群优化算法对伺服驱动器参数进行整定，使系统运行更稳定。本发明能够实现数控驱动设备参数自整定，数控系统可及时获取工件形位误差信息，便于后续工艺参数调整。

主权项

1.一种智能车床控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，以进给速度af的变化Δaf作为系统调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况为输入值，采用粒子群优化算法对伺服驱动器参数进行整定，使系统运行更稳定；其中，伺服驱动器参数包括PID参数，PID参数通过PID控制器来整定；所述步骤一包括下列步骤：建立金属切除率公式和刀具寿命与切削要素的关系式，金属切除率公式如下式：Qz＝aeapafzn；刀具寿命与切削要素的关系式如下式：两式中，Qz表示单位时间金属切除率；T表示刀具寿命；ae表示侧吃刀量；ap表示切削深度；af表示每次进给量；z表示刀具齿数；n表示主轴转速(r/min)；d0表示刀具直径(mm)；v表示切削速度；Cv表示与切削条件有关的系数；kv表示修正系数；qv、xv、yv、uv、pv、m表示相关指数参数，xv≤yv＜1；PID控制器用于确定一组合适的参数K_p、K_i、K_d，使得指标达到最优；指标定义为如下式：所述粒子群优化算法包括以下步骤：步骤二十一：优化设计过程步骤，粒子群优化算法产生粒子群，将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、Ki、Kd，然后运行控制系统模型，经光栅尺检测，得到对应的性能指标，再传递到粒子群优化算法中，时刻修改PID参数，直到运行结束；步骤二十二：粒子群优化算法实现步骤，在粒子群优化算法的基本原理上，进一步地搜索空间中的速度和位置，根据以下两个公式确定：第一式：vt+1＝ωvt+c1r1(Pt‑xt)+c2r2(Gt‑xt)第二式：xt+1＝xt+vt+1其中：x表示粒子的位置；vx表示粒子的速度；ωx表示惯性因子；c1、c2x表示加速度常数；r1、r2x表示[0,1]区间的随机数；Ptx表示粒子迄今为止搜索到的最优位置；Gtx表示整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置；粒子群优化算法的流程如下：步骤三十一：初始化粒子群，随机产生所有粒子的速度和位置，并确定粒子的Pt和Gt；步骤三十二：对每个粒子，将其适应值与该粒子所经历过的最优位置Pt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Pt；步骤三十三：对每个粒子，将其适应值与该整个粒子群所经历过的最优位置Gt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Gt；步骤三十四：按第一式和第二式更新粒子的速度和位置；步骤三十五：如果没有满足终止条件，则返回步骤三十二；否则，退出算法，得到最优解。