[发明专利]一种智能模具制造的数控加工方法及控制系统

摘要

本发明属于模具制造领域，公开了一种智能模具制造的数控加工方法及控制系统，由7个模块组成，各模块关联情况为：过程监控模块、设定参数输入模块分别通过电路线连接主控模块；主控模块通过电路线分别连接计算模块、检查模块、修正模块、自主导航运料模块。各模块具有如下功能：对数据信息进行存储与处理分析，并根据设定参数制作模具；对模具加工工艺过程进行计算数控数据；检查模具型面中是否有工艺修正和补充部分；对模具型面变化的特征对数控数据进行修正；对原材料和成品工件进行自主搬运作业控制。本发明提高了模具的型面精度和最终冲压件的尺寸精度和稳定性；可以实现无差错、高效、智能化编程，从而提高工作效率，降低加工成本。

主权项

1.一种智能模具制造的数控加工控制系统，其特征在于，所述智能模具制造的数控加工控制系统包括：过程监控模块，与主控模块连接，用于通过固连在制作设备上的传感器，实时监控作业过程，记录相关统计数据，并进行质量监控；设定参数输入模块，与主控模块连接，用于对模具设计制作的参数进行输入操作；主控模块，与过程监控模块、设定参数输入模块、计算模块、检查模块、修正模块、自主导航运料模块连接，用于将过程监控模块、设定参数输入模块传递而来的数据信息进行存储与处理分析，并根据设定参数制作模具；所述主控模块识别方法包括：步骤一，对接收信号s(t)进行非线性变换，并按如下公式进行： f [ s ( t ) ] = s ( t ) * l n | s ( t ) | | s ( t ) | = s ( t ) c ( t ) ]]>其中A表示信号的幅度，a(m)表示信号的码元符号，p(t)表示成形函数，fc表示信号的载波频率，表示信号的相位，通过该非线性变换后可得到： f [ s ( t ) ] = s ( t ) l n | A a ( m ) | | A a ( m ) | ; ]]>步骤二，计算接收信号s(t)的广义一阶循环累积量和广义二阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器，识别出2FSK信号；计算接受信号的广义循环累积量按如下公式进行： GC s , 10 β = GM s , 10 β ; ]]> GC s , 21 β = GM s , 21 β ; ]]>与均为广义循环矩，定义为：其中s(t)为信号，n为广义循环矩的阶数，共轭项为m项；接收信号s(t)的特征参数M1的理论值具体计算过程如下进行： GC s , 10 β = 1 N Σ k = 1 N a ( k ) | l n | a ( k ) | | ]]> GC s , 21 β = 1 N Σ k = 1 N a ( k ) a * ( k ) | l n | a ( k ) | | 2 ]]>经计算可知，对于2FSK信号，该信号的为1，而对于MSK、BPSK，QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信号的均为0，由此可以通过最小均方误差分类器将2FSK信号识别出来，该分类器的表达形式为： E 1 = m i n ( M t h e o r y 1 - M a c t u a l 1 ) 2 ; ]]>式中为特征参数M1的实际值；步骤三，计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器，并通过检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数识别出BPSK信号和MSK信号；计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量按如下公式进行： GC s , 20 β = GM s , 20 β ; ]]>接收信号s(t)的特征参数M2的理论值具体计算公式为： GC s , 20 β = 1 N Σ k = 1 N a ( k ) a ( k ) | l n | a ( k ) | | 2 ]]>经过计算可知，BPSK信号和MSK信号的均为1，QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信号的均为0，由此可以用最小均方误差分类器将BPSK、MSK信号与QPSK、8PSK、16QAM、64QAM信号分开；对于BPSK信号而言，在广义循环累积量幅度谱上仅在载频位置存在一个明显谱峰，而MSK信号在两个频率处各有一个明显谱峰，由此可通过特征参数M2和检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数将BPSK信号与MSK信号识别出来；检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数的具体方法如下：首先搜索广义循环累积量幅度谱的最大值Max及其位置对应的循环频率α0，将其小邻域[α0-δ0,α0+δ0]内置零，其中δ0为一个正数，若|α0-fc|/fc＜σ0，其中δ0为一个接近0的正数，fc为信号的载波频率，则判断此信号类型为BPSK信号，否则继续搜索次大值Max1及其位置对应的循环频率α1；若|Max-Max1|/Max＜σ0，并且|(α0+α1)/2-fc|/fc＜σ0，则判断此信号类型为MSK信号；步骤四，计算接收信号s(t)的广义四阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器，识别出QPSK信号、8PSK信号、16QAM信号和64QAM信号；计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量按如下公式进行： GC s , 40 β = GM s , 40 β - 3 ( GM s , 20 β / 2 ) 2 ; ]]>接收信号s(t)的特征参数M3的理论值具体计算过程如下： GC s , 40 β = 1 N Σ k = 1 N [ a ( k ) ] 4 | l n | a ( k ) | | 4 - 3 [ 1 N Σ k = 1 N [ a ( k ) ] 2 | l n | a ( k ) | | 2 ] 2 ]]>经过计算可知，QPSK信号的为1，8PSK信号的为0，16QAM信号的为0.5747，64QAM信号的为0.3580，由此通过最小均方误差分类器将QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信号识别出来；计算模块，与主控模块连接，用于根据模具加工工艺过程计算数控数据；检查模块，与主控模块连接，用于检查所述模具型面中是否有工艺修正和补充部分；修正模块，与主控模块连接，用于根据模具型面变化的特征对数控数据进行修正；自主导航运料模块，与主控模块连接，用于控制原材料和成品工件的搬运作业；所述自主导航运料模块的传感器节点能耗分为发射数据能耗、接收数据能耗和聚合数据能耗，节点到接收点的距离小于阈值d0，则采用自由空间模型，否则，采用多路径衰减模型，发射比特数据到距离为接收点的能量消耗如下： E T X ( l , d ) = l × E e l e c + l × ϵ f s × d 2 d < d 0 l × E e l e c + l × ϵ m p × d 4 d ≥ d 0 ; ]]>其中Eelec为发射电路能量消耗，εfs为自由空间模型下功率放大电路所需能量，εmp为多路径衰减模型下功率放大电路所需能量，接收比特数据能耗：ERx(l)＝l×Eelec；聚合比特数据的能量消耗：EA＝l×EDA；其中EDA表示聚合1比特数据的能量消耗。