智能加工的自适应控制

在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业，它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术进行信息的预处理和综合，采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性，将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些残缺不全的信息。

1. 自适应控制

在数控加工的过程中，有的因素与结果是线性相关的，但还有很多因素与结果是非线性的。以往的控制主要对位置和速度以及尺寸进行控制以保证刀具与工件的相对位置，采用传统的PID控制，PID在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，工作状态不是太好。最重要的是，如果PID控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数都没用。所以，为了解决非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程的控制，智能加工应采用自适应控制，主动调整参数 (几何参数、切削参数、物理参数) 和主动调整机床、刀具、夹具，以得到最优的输出。

自适应是指系统按照环境的变化调整其自身，使得其行为在新的或者已经改变了的环境下，达到最好或者至少是容许的特性和功能，这种对环境变化具有适应能力的控制系统称为自适应控制系统。由于自适应控制的对象是那些存在不定性的系统，所以，这种控制应首先能在控制系统的运行过程中，通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐了解和掌握对象;然后根据所得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决策去更新控制器的结构、参数或控制作用。其中，神经元控制是自适应控制的一种，神经元控制器对复杂、变化的稳定受控对象能实现快速无超调的调节与跟踪，不需要积分作用消除静差，有很强的适应性和鲁棒性; 它是一个多输入单输出的非线性处理单元，如图2-9所示。

图2-9 处理单元

其中，xi、ωi(i=1，2，…，n) 分别为控制器的输入量(即不确定因素:间隙、摩擦、阻尼等) 和相应的权重; ku为比例因子; f(·) 为神经元的响应函数，通常为带有最大限幅值umax的S形激发函数。可见，自适应神经元控制显著的特点是: 不需要知道受控对象 (伺服电动机) 的结构和参数，即控制器的设计无须进行系统建模。这种单神经元结构和学习算法，具有自学习、自组织、自适应能力，适合解决非线性和时变参数控制对象的问题。

2. 神经网络

神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互联而组成的网络，或由大量像生物神经元的处理单元并联互联而成，这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题。学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行的有效自我调节。神经网络具备类似人类的学习功能。一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输入，而改变输入的唯一方法只能修改加在输入端的加权系数。神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束。常用的学习算法有: Hebb学习算法、widrow Hoff学习算法、反向传播学习算法——BP学习算法、Hopfield反馈神经网络学习算法等。

具体来说，采用的单神经元控制器原理如图2-10所示。

图2-10 单神经元控制器原理

本部分提出的学习规则采用反馈原理，同时将Hebb规则与δ规则结合起来，即学习信号取为

ri(k) =e(k)U(k)χi(k)

控制器的输出

式中，ku为神经元比例因子; f［u］为神经元激发函数; 加权系数ωi(k) 自适应神经元产生的控制信号U(k) =f［u］由三部分组成: 前馈比例控制U1(t)、反馈比例控制U2(t)、反馈微分控制U3(t)，即

U(t) =k［U1(t) +U2(t) +U3(t)］

这是一种多层次多模式的控制结构，集前馈与反馈、开环与闭环为一体，互为关联，互为补偿。前馈控制将设定信号通过控制执行元件直接作用于受控对象，不影响系统的稳定性，不会引起超调和振荡。反馈比例控制能迅速减小跟踪偏差。反馈微分控制能改善系统响应进入渐近跟踪给定信号时的动态特性，控制偏差向任何方向变化。

3. 应用举例

现在，大多数数控机床在加工过程中都维持一个固定不变的进给速率，这个进给量是由加工程序预先设定好的。为了保证生产的安全，编程人员必须按照负荷最大的工况设定这个进给速率，但实际上这种工况或许只占整个工序的5%。那么如何提高数控机床的加工效率，优化刀具进给量，同时又能自动保护机床的主轴系统和昂贵的刀具不受损坏已经成为终端用户和机床制造厂家十分关注的问题。为了解决这个问题，以色列OMAT公司将自适应控制技术应用在数控机床上，研发了成熟的产品——OMAT数控机床自适应系统，并已经在全球广泛应用。

自适应控制技术应用在数控加工上，是通过检测机床主轴的负载，运用内部的专家系统对采集的主轴负载信号和相应的刀具及工件材料数据进行分析处理，实时计算出机床最佳的进给速率并应用到数控加工过程中，从而大幅度提高生产效率，并在加工过程中稳定、连续、自动地控制进给速率，同时实现动态的刀具保护功能。

在加工过程中，自适应控制系统可以依据控制对象的输入输出数据，进行学习和再学习，不断地辨识模型参数并进行修正。随着生产过程的继续，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际，最终将自身调整到一个最优的工作状态，实现加工过程的优化。

(1) 自适应控制的主要功能

①大幅提高加工效率。

OMAT自适应控制系统实时采样机床主轴负载变化，在较小载荷的情况下增大进给速率，在较大载荷的情况下减小进给速率，以达到缩短加工周期、提高加工效率的目的。

②保护刀具、机床、工件不受损坏。

传统加工刀具的断裂不可检测和控制，刀具磨损靠手动监视，效率低。在自适应控制系统的控制下，加工参数会实时自动地适应刀具负荷和切削工况。如果加工中出现突发性事件造成超载 (例如刀具或工件受到的冲击、工件毛坯的直径增加太大等)，自适应控制系统会把进给速率自动减小到内部的专家系统所允许的安全值，必要时强制机床停机。当这些突发事件过去后，系统再把进给速率增加到内部的专家系统所允许的最大值，从而有效地保护刀具，减少刀具的磨损，进而延长刀具的使用寿命。OMAT自适应控制系统具有下列保护功能: 铣刀断裂保护 (报警并停机防止工件及后续刀具损坏)、深孔钻道具断裂保护 (报警并停机)、刀具磨损监控 (数字显示磨损量)、主轴过载保护 (报警或停机)。

③实时监控、记录切削加工状况。

自适应控制系统可以对数控加工过程进行实时监控，并将所有在切削过程中的性能数据 (主轴切削负载、进给率变化、刀具磨损量、加工工件数、切削时间等) 统计起来实时生成加工情况报表，并输出图形、数据至Win-dows用户界面，形成完整的机床档案，供管理人员进行评估、分析，从而辅助生产管理。这些数据还可以存储在硬盘供以后查阅存档。

(2) 显著效果

提高加工效率等于降低制造成本。典型应用统计: 轮廓铣削省时约38%、铣槽省时约34%、3D铣面省时约37%、钻孔省时约28%。如果每台设备提高的加工效率按30% ～40%计算，那么安装3部以色列OMAT优铣控制器(优化数控铣床加工的自适应控制系统)，就相当于多出一台数控机床或加工中心。据已有的国内外使用数据，只需4～9个月即可收回用于购买OMAT产品的投资。

在生产中，自适应控制系统在加工第一件工件时就学习对刀具磨损进行监测。在随后的加工中，系统继续对刀具的状况进行监测，并按刀具的当前磨损程度占最大磨损程度的百分比来进行显示。随着刀具的磨损，自适应控制系统能够实时地根据刀具磨损量，自动计算出最佳的进给速度，刀具磨损到一定程度时提醒操作者更换刀具。这样一来数控程序员可以像在使用崭新锋利的刀具情况一样设定进给量，即自适应控制器对刀具的磨损进行补偿。

4. OMATIVEACM自适应控制系统

以色列OMATIVE公司针对常规数控机床的金属切削过程都维持一个固定不变的、由NC程序预先设定好的进给速率进行匀速加工，不能根据加工过程中出现的动态变化对进给速率进行弹性调整，导致低效率这一显著问题，把自适应控制技术应用于数控加工过程中，于1995年开发出投入实际应用的成熟产品——OMATIVEACM自适应控制系统。北京嘉源易润工程技术股份有限公司作为OMATIVE公司在中国的总代理，积极探寻客户需求，努力服务客户，期望OMATIVEACM自适应控制系统在数控加工生产中的优化功能与用户的需要契合，充分发挥提高效率、保护刀具、数控加工监控管理等作用，为用户带来实实在在的效益。其核心功能包括以下几个方面。

①进给速率实时优化，提高生产效率。

在OMATIVEACM自适应控制系统的监控下，进给速率将不再受均速加工的限制，可以随着实际切削条件的不同实时改变。在内置金属加工专家系统与自适应控制技术的联合作用下，对当前的主轴负载值、刀具及工件的切削参数值综合计算，将每一步走刀的进给率调节到最优化的数值，做到“该快的时候快，该慢的时候慢”，从而缩短加工周期，显著提高加工效率。

②监测刀具磨损，提高刀具利用率。

在制造业中，刀具的磨损或破坏不仅导致工件表面质量差、生产率低、生产成本高，严重时还会造成机床的功能失效及整个系统的故障。因此，在切削加工过程中对刀具磨损状态进行准确监测具有积极的现实意义。尽管刀具的正常磨损是不可避免的，但许多极限工况下的过度磨损是可以避免的。例如，在金属切削过程中，刀具进给率固定不变的情况下，由于工件材料硬度的突然增加，机床主轴负载随之增大，刀具磨损严重，致使刀具使用寿命缩短。这时，OMATIVEACM就可通过实时降低机床的进给速率来避免过度磨损，同时可对刀具的状况进行监测，并按刀具的当前磨损程度占最大磨损程度的百分比来显示刀具的磨损量。这样一来，操作者可准确地掌握刀具的磨损程度，适时更换刀具，充分发挥刀具的性能，提高刀具利用率。

③对加工过程的实时监控。

OMATIVEACM自适应控制系统始终对切削工况进行自动监控，避免加工过程中机床、刀具和工件可能出现的损坏，减少停机时间，保障设备安全运行。在加工中，当OMATIVEACM自适应控制系统检测到实际负载达到主轴所能承载的最大允许值时，系统就通过降低进给速率予以响应，或使机床停止，以防止主轴和机床损坏，同时发出警报提醒操作者。当OMATIVEACM自适应控制系统检测到刀具出现过载情况时，系统自动将进给率调整到专家系统确定的安全范围值内进行加工。如果情况恶化，系统将在必要时停止机床以防止主轴和机床损坏，避免工件被划伤，同时发出警报以提醒操作者。OMATIVEACM自适应控制系统将切削过程中的所有性能数据统计起来实时生成加工情况报表，形成完整的机床档案，供管理人员进行评估、分析，从而辅助生产管理。这些数据包括加工工件数、切削时间、主轴功率、刀具的磨损率、切削过程中测到的最小进给倍率等。

(1) 实例分析

2008年，OMATIVEACM系统中的优铣 (优化铣削加工) 控制系统参与了科工集团“提高数控加工效能关键技术研究”课题中某机械厂的一个子项目，经过对该厂立卧转换加工中心DMU125P性能的了解后，在该机床上安装了优铣控制系统，并在加工工序中做了实验，此工序共3个工步，原加工时间总数为3799s，使用优铣控制系统后加工时间为3372s，效率提高11.2%，且表面质量较好。另外，还在一件工艺试验件的加工上进行实验，实验结论如下: 就零件的切削过程来说，OMATIVEACM系统对粗加工、半精加工的优化效果明显，即加工时间缩短较为显著，对精加工的优化效果次之。OMA-TIVEACM系统是在安全的前提下尽量发挥主轴的功率，甚至有时会出于保护的功能而降低进给倍率。

(2) 结论说明

OMATIVEACM系统在工作时能根据加工状态的变化实时调整进给速度，当主轴切削功率或负载较小时，系统会自动提高速度加快切削进程，从而可以提高产品加工效率。当主轴功率或负载突然增大时，系统会迅速降低进给速度到50%水平甚至更低，从而保护刀具、主轴和工件质量。据OMATIVE ACM系统在国内外的应用情况总结，应用该系统后，轮廓铣削省时约38%，铣槽省时约34%，3D铣面省时约37%，钻孔省时约28%。如果一套该系统在加工中心上提高30%～40%的生产效率，那么使用3套OMATIVEACM系统就将多出一台加工中心设备及利用率，且可节约一台加工中心的运行经费，从而获得明显的经济效益。