[发明专利]基于GWO-PID的超精密数控车床刀具视觉引导控制方法

说明书

本发明公开了一种基于GWO‑PID的超精密数控车床刀具视觉引导控制方法，包括以下步骤，第一步：安装好需要加工的工件，高倍深度相机传输刀具和工件的空间位置图片给工控机，使得高倍深度相机移动到合适的位置，直至满足测量要求；第二步：通过在工控机设计IGWO‑PID控制器，检测刀尖实时位置与其目标设定位置之间的差值，工控机发出指令让直线电机和横向导轨运动，使得差值减小；本发明使用视觉引导机床的对刀作为反馈输入，然后通过智能算法控制刀具达期望的位置进行加工，此算法以灰狼搜索算法为基础，改进其非线性调整收敛因子和位置更新方式，极大地提高了算法寻优能力，避免算法陷入局部最优。

技术领域

本发明涉及超精密机床自动化领域，具体为一种基于GWO-PID的超精密数控车床刀具视觉引导控制方法。

背景技术

机床向来被誉为“工业母机”，是制造机器的机器，其重要性毋庸置疑。机床是整个装备制造业的核心生产基础，尤其是超高精度机床、五轴高档数控机床等顶级机床，其技术水平直接反映了一个国家制造业的整体竞争力。

制造业无论哪个领域都无法脱离高精度机床，大到国防武器、航空航天、航母舰船的关键零部件，小到手表齿轮、各类精密仪器等，莫不如是。近些年来，中国智能制造崛起，航空工业、自主航母、高新产业迅猛发展，制造业的每一次飞跃，都离不开机床制造精度的提升。今天的工业生产中，柔性制造、高效、精密等新标准被不断地推向新高度，都对超高精度机床提出了更高的要求。

目前高精密机床对刀大都采用人工手动对刀，这种方式具有误差概大、不确定性强和调整时间长等缺点，造成加工精度和效率低，难以满足工件大批量生产的需求。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述至少一个技术问题而提供一种基于GWO-PID的超精密数控车床刀具视觉引导控制方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于GWO-PID的超精密数控车床刀具视觉引导控制方法，包括交流电机、基座、真空吸盘、刀具载台、直线电机、横向导轨、刀具、刀具夹具、高倍深度相机、丝杆导轨和步进电机；

所述的交流电机安装在基座上，真空吸盘安装在交流电机的轴上以固定工件；

所述的刀具载台上设有直线电机，横向导轨带动其横向进给运动，刀具由刀具夹具进行固定，直线电机带动刀具和刀具夹具运动；

所述高倍深度相机安装在丝杠导轨上，步进电机驱动丝杠导轨带动高倍深度相机作往复运动；

高倍深度相机实时监控刀具的供给量，包括以下步骤；

第一步：打开步进电机的电源和安装好需要加工的工件，高倍深度相机传输刀具和工件的空间位置图片给工控机，然后工控机计算出两者的相对位置是否满足测量要求，如果没有就发送指令打开步进电机，使得高倍深度相机移动到合适的位置，直至满足测量要求；

第二步：启动对刀程序，即刀具与工件的空间位置，通过在工控机设计IGWO-PID控制器，高倍深度相机的功能就变成控制科学中的传感器，检测刀尖实时位置与其目标设定位置之间的差值，工控机发出指令让直线电机和横向导轨运动，使得差值减小，最后打开交流电机转动，自动高效地提高加工精度。

所述的第二步中GWO-PID控制器控制方法包括以下步骤：

步骤一、初始化每个狼群的位置X、最大迭代数N_max，当前的迭代数t、收敛因子a、系数矢量A和C，并将优化参数带入适应度函数计算目标适应度；

步骤二、迭代一次，更新当前灰狼的位置X、收敛因子a、系数矢量A和C；

步骤三、计算每个种群适应度的值，更新Alpha(α)、Beta(β)、Delta(δ)三头狼的位置即最佳值，当前的迭代数t+1；