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數(shù)控車床加工精度評估技術(shù)研究
江蘇省吳中中等專業(yè)學(xué)校 倉寧寧 2018/12/18 14:39:53
摘要：數(shù)控車床是信息技術(shù)與制造技術(shù)相互融合的設(shè)備，其在當(dāng)前諸多生產(chǎn)領(lǐng)域都有著廣泛的使用，相比較傳統(tǒng)的加工設(shè)備，數(shù)控車床加工精度更理想，并且在不斷的技術(shù)改進(jìn)中，實(shí)際的加工精度也在不斷提升。本文積極關(guān)注于數(shù)控車床加工精度評估的問題，對于當(dāng)前數(shù)控機(jī)床加工精度評估技術(shù)進(jìn)行分析。
關(guān)鍵詞：數(shù)控車床；加工精度；評估技術(shù)
一、數(shù)控車床加工精度評估的重要性
數(shù)控車床加工精度關(guān)乎到實(shí)際生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量和規(guī)格，尤其對于部分高精度生產(chǎn)任務(wù)而言，其在投入數(shù)控車床生產(chǎn)線之前，需要對于實(shí)際數(shù)控車床的加工精度進(jìn)行檢驗(yàn)和考核，如果符合實(shí)際產(chǎn)品生產(chǎn)的需求，才能夠?qū)⑵淙谌氲綄?shí)際的數(shù)控車床加工中去，否則就不能將其融入其中。也就是說，數(shù)控車床加工精度的評估，是數(shù)控車床設(shè)備得以有效運(yùn)用的前提和基礎(chǔ)。再者，對于數(shù)控車床加工精度進(jìn)行評估，可以幫助使用者更全面的了解設(shè)備的參數(shù)信息，繼而更加明確的制定和執(zhí)行對應(yīng)的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)或者生產(chǎn)方案。最后，對于數(shù)控車床研發(fā)設(shè)計(jì)者而言，使用先進(jìn)的手段去掌握數(shù)控車床加工精度，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備更新設(shè)計(jì)的重要步驟。
二、數(shù)控車床加工精度評估技術(shù)分析
數(shù)控車床加工精度的評估，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)是個復(fù)雜的系統(tǒng)，需要多種技術(shù)相互融合，才能夠保證對于數(shù)控車床加工精度形成有效判定。詳細(xì)來講述，實(shí)際的技術(shù)主要包括如下集中：
（一）信號采集技術(shù)
數(shù)據(jù)采集卡會發(fā)揮其效能，在關(guān)鍵部位的傳感器會將對應(yīng)的信號傳送到緩存區(qū)域，接著依靠信號調(diào)理儀器進(jìn)行放大和濾波操作，預(yù)處理后實(shí)際的數(shù)據(jù)會創(chuàng)術(shù)到工控機(jī)械中，繼而進(jìn)入到實(shí)際硬盤，并且做好實(shí)際的數(shù)據(jù)處理工作。在此過程中最為重要的節(jié)點(diǎn)為：其一，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集軟件的編制，使用LabVIEW中圖形化語言G語言，使用圖表和連線的方式對于其流程圖進(jìn)行匯編，由此完成實(shí)際數(shù)據(jù)采集的工作。其二，在信號預(yù)處理的過程中，其本質(zhì)任務(wù)就是實(shí)現(xiàn)信號的放大操作和降噪操作。在此之后，還需要進(jìn)行信號濾波處理，就是依靠特定的方法，實(shí)現(xiàn)信號中多余頻率分量的清除。其三，對于信號進(jìn)行分析，此時需要從信號時域分析，信號頻域分析，信號小波分析，并且做好振動信號處理工作，繼而完成實(shí)際信號采集和數(shù)據(jù)處理工作。
（二）加工精度智能評估技術(shù)
主要是以創(chuàng)建數(shù)控車床精度評估模型的方式，對于信號時域，頻域，三向加速度信號進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在此基礎(chǔ)上可以獲取對應(yīng)的特征值，對這樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并且由此形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，做好實(shí)際的訓(xùn)練，輸入對應(yīng)的待檢測特征，就可以獲得相對精確的評估結(jié)果。下面我們來分析實(shí)際加工精度智能評估技術(shù)的應(yīng)用過程。智能評估系統(tǒng)模型的構(gòu)建，首先要明確實(shí)際的架構(gòu)層次，結(jié)合實(shí)際數(shù)控車床加工精度評估需求，分別將其劃分為如下幾個層次：
信號采集層：主要依靠傳感器構(gòu)建采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)信號的有效感知；
信號輸出層：主要是指將信號有效的傳輸?shù)綄?yīng)電路中去，為預(yù)處理做好準(zhǔn)備；
信號變換層：主要是結(jié)合實(shí)際情況，對于信號形式進(jìn)行轉(zhuǎn)變。因?yàn)楦鱾�傳感器輸出的電壓，電壓，電流信號都處于相對原始的狀態(tài)，為了確保數(shù)據(jù)采集工作的高效化，此時需要對于信號進(jìn)行有效的處理；
信號調(diào)理層：依靠信號調(diào)理儀器對于實(shí)際噪聲信號進(jìn)行處理，通過信號放大或者濾波的手段來完成；
數(shù)據(jù)采集層：主要是由數(shù)據(jù)采集卡構(gòu)成，關(guān)注于信號的高速化采集；
數(shù)據(jù)存儲層：主要是將獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，確保后期的調(diào)用；
決策層：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于提取的特征值進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上獲得決策結(jié)果。
（三）SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法技術(shù)
SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全稱為：自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)，作為全連接的神經(jīng)元陣列網(wǎng)絡(luò)，其有著自組織，自學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，處于空間的不同區(qū)域的神經(jīng)元，都可以切實(shí)的發(fā)揮其效能，各自不同的分工，在數(shù)據(jù)進(jìn)入到對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的時候，內(nèi)部的神經(jīng)元也會展現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要牽涉到如下的內(nèi)容：其一，處理單元陣列，也就是說，外界信號從處理單元進(jìn)入到對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，此時輸入信號的判別函數(shù)也就形成了；其二，比較選擇機(jī)制，理論上來講述，不同的神經(jīng)元，對應(yīng)著不同的響應(yīng)機(jī)制，由此會出現(xiàn)不同的判別函數(shù)，此時比較選擇機(jī)制，可以在所有判別函數(shù)中選取對應(yīng)的處理單元；其三，局部互聯(lián)效能，激勵比較選擇機(jī)制選擇對應(yīng)的單元和相鄰的單元，這表現(xiàn)出局部互聯(lián)的效能；其四，自適應(yīng)過程，不同的神經(jīng)元有著不同的響應(yīng)，依靠自適應(yīng)過程，可以對于處理單元中的參數(shù)進(jìn)行修正�；谏鲜龅幕A(chǔ)認(rèn)知，將SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法融入其中，可以自動找到輸入數(shù)據(jù)之間的類似度，在此基礎(chǔ)上完成實(shí)際的學(xué)習(xí)過程。其詳細(xì)步驟主要可以歸結(jié)為：
首先，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化操作。其實(shí)現(xiàn)路徑主要有如下集中：實(shí)現(xiàn)常量（未完，下一頁）
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