[发明专利]一种基于端面磨削的磨削力自适应控制方法及系统在审
申请号: | 202111581698.7 | 申请日: | 2021-12-22 |
公开(公告)号: | CN114253219A | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 张祥雷;陈朋;陈卓杰;李偲偲;张靖 | 申请(专利权)人: | 温州大学 |
主分类号: | G05B19/408 | 分类号: | G05B19/408;B24B51/00;G06N3/08 |
代理公司: | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人: | 程嘉炜 |
地址: | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 端面 磨削 自适应 控制 方法 系统 | ||
1.一种基于端面磨削的磨削力自适应控制方法,其特征在于,通过基于端面磨削的磨削力自适应控制系统对端面数控磨床进行PID闭环控制,所述方法包括以下步骤:
所述磨削力自适应控制系统获取所述端面数控磨床上实时产生的砂轮转速、磨削深度和进给速度;
所述磨削力自适应控制系统将所获取的砂轮转速、磨削深度和进给速度,导入预先训练好的磨削力辨识模型中进行分析,得到相应的磨削力,并将所得到的磨削力导入预设的PID控制器中进行磨削力偏差值的辨识;
所述磨削力自适应控制系统将辨识值输出为所述端面数控磨床上预设进给电机的控制增量,以控制端面磨削过程中砂轮的轴向进给速度及轴向进给量。
2.如权利要求1所述的基于端面磨削的磨削力自适应控制方法,其特征在于,所述磨削力辨识模型是基于BP神经网络所构建得到的,其采用遗传算法进行优化。
3.如权利要求2所述的基于端面磨削的磨削力自适应控制方法,其特征在于,所述磨削力辨识模型所包含的输入层节点数为3,输出层节点数为1,隐含层节点数为6。
4.一种基于端面磨削的磨削力自适应控制系统,其特征在于,其对端面数控磨床进行PID闭环控制,包括磨削力测力仪、磨削力辨识设备和进给电机控制器;其中,
所述磨削力测力仪,用于获取所述端面数控磨床上实时产生的砂轮转速、磨削深度和进给速度;
所述磨削力辨识设备,用于将所获取的砂轮转速、磨削深度和进给速度,导入预先训练好的磨削力辨识模型中进行分析,得到相应的磨削力,并将所得到的磨削力导入预设的PID控制器中进行磨削力偏差值的辨识;
所述进给电机控制器,用于将辨识值输出为所述端面数控磨床上预设进给电机的控制增量,以控制端面磨削过程中砂轮的轴向进给速度及轴向进给量。
5.如权利要求4所述的基于端面磨削的磨削力自适应控制系统,其特征在于,所述磨削力测力仪包括信号采集单元、电荷放大单元和数据提取单元;其中,
所述信号采集单元,用于实时采集所述端面数控磨床上产生的砂轮转速信号、磨削深度信号和进给速度信号;
所述电荷放大单元,用于对实时采集的砂轮转速信号、磨削深度信号和进给速度信号进行放大;
所述数据提取单元,用于提取信号放大后的砂轮转速、磨削深度和进给速度。
6.如权利要求4所述的基于端面磨削的磨削力自适应控制系统,其特征在于,所述磨削力辨识设备包括磨削力辨识单元和磨削力偏差值辨识单元;其中,
所述磨削力辨识单元,用于将所获取的砂轮转速、磨削深度和进给速度,导入预先训练好的磨削力辨识模型中进行分析,得到相应的磨削力;
所述磨削力偏差值辨识单元,用于将所得到的磨削力导入预设的PID控制器中进行磨削力偏差值的辨识。
7.如权利要求4所述的基于端面磨削的磨削力自适应控制系统,其特征在于,所述磨削力辨识模型是基于BP神经网络所构建得到的,其采用遗传算法进行优化。
8.如权利要求7所述的基于端面磨削的磨削力自适应控制系统,其特征在于,所述磨削力辨识模型所包含的输入层节点数为3,输出层节点数为1,隐含层节点数为6。
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