發(fā)布時(shí)間：2020-08-17 15:26

【摘要】：外圓縱向磨削作為軸類零件的主要加工方式,在機(jī)械加工領(lǐng)域的地位舉足輕重。為了提高生產(chǎn)效率、降低使用成本,現(xiàn)代磨削技術(shù)正朝著自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)磨削加工的自動(dòng)化和智能化,如何對(duì)磨削過程的狀態(tài)量進(jìn)行預(yù)測和控制是一個(gè)重要的問題。作為一般機(jī)械加工的終極工序,磨削加工表面質(zhì)量的好壞將直接影響零件的使用性能。外圓縱向磨削加工過程復(fù)雜,工件表面粗糙度受眾多輸入因素影響,用傳統(tǒng)方法難于實(shí)現(xiàn)對(duì)表面粗糙度準(zhǔn)確預(yù)測及控制。本文選擇目前應(yīng)用最廣泛的BP網(wǎng)絡(luò)模型,利用遺傳算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷進(jìn)行了改進(jìn),并建立了基于進(jìn)化BP(GA-BP)網(wǎng)絡(luò)的外圓縱向磨削表面粗糙度預(yù)測模型。本文設(shè)計(jì)了表面粗糙度自適應(yīng)模糊控制器,并根據(jù)表面粗糙度預(yù)測結(jié)果,對(duì)加工過程表面粗糙度進(jìn)行控制。 本文根據(jù)磨削實(shí)驗(yàn)要求,對(duì)MM1320外圓磨床進(jìn)行改造。確立了外圓縱向磨削開放式控制系統(tǒng)的硬件構(gòu)成,以Visual Basic 6.0為編程語言,編寫了人機(jī)交互界面,實(shí)現(xiàn)了對(duì)橫、縱向工作臺(tái)的進(jìn)給控制和砂輪以及工件的轉(zhuǎn)速控制。 本文以開放式外圓縱向磨削實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)為平臺(tái),以工件表面粗糙度為目標(biāo),根據(jù)理論分析結(jié)果設(shè)計(jì)了包括磨削深度、工件轉(zhuǎn)速和縱向進(jìn)給速度在內(nèi)的三因素正交實(shí)驗(yàn)。通過極差及方差分析研究了各因素對(duì)表面粗糙度的影響程度。依據(jù)正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果,設(shè)計(jì)了三因素全組合試驗(yàn),為表面粗糙度預(yù)測及控制模型的建立提供訓(xùn)練和檢驗(yàn)樣本。 本文介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成及分類,重點(diǎn)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其存在的不足。為了提高傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合。利用遺傳算法的全局搜索能力對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。建立了基于GA-BP網(wǎng)絡(luò)的外圓縱向磨削表面粗糙度預(yù)測模型,并同沒有進(jìn)行優(yōu)化的傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行了對(duì)比。預(yù)測結(jié)果表明遺傳算法和BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可以提高表面粗糙度預(yù)測模型的收斂速度和預(yù)測精度,可以滿足智能磨削對(duì)表面粗糙度預(yù)測高效性、準(zhǔn)確性的需求。 本文介紹了模糊控制器的原理及組成,重點(diǎn)研究了自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。針對(duì)表面粗糙度模糊控制器存在難于確定隸屬度函數(shù)及控制規(guī)則的缺點(diǎn),建立了基于自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊控制器模型�？刂颇Ｐ鸵钥v向進(jìn)給速度作為控制變量,工件的表面粗糙度值作為控制目標(biāo)。通過表面粗糙度控制實(shí)驗(yàn),對(duì)建立的控制模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果證明了自適應(yīng)模糊控制模型的可行性。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TG580;TH161.14
【圖文】：

變 變 變 變變 變變變頻器 22222頭架電機(jī) 機(jī)圖 2.1MM1320開放式改造框圖圖2.2開放式外圓縱向磨削實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)2.2外圓縱向磨削實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)組成2.2.1系統(tǒng)硬件組成1、工業(yè)控制機(jī)工控機(jī)是實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中最重要的部分，用來實(shí)現(xiàn)指令的下達(dá)和對(duì)狀態(tài)反饋的處理以及數(shù)據(jù)的采集、處理和存儲(chǔ)。本系統(tǒng)采用IPC一610工業(yè)控制機(jī)，其基本參數(shù)為:P42.SGHz處理器，ZGDDR內(nèi)存， 16OG硬盤。2、數(shù)據(jù)采集卡實(shí)驗(yàn)過程中，數(shù)據(jù)采集卡的作用主要有2個(gè):

急停開關(guān)輸入量可立即停止橫縱軸的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)。對(duì)于砂輪轉(zhuǎn)速，分別在變頻器和軟件中設(shè)置軟硬限。限制變頻器的最大頻率輸出，以控制砂輪最高轉(zhuǎn)速。軟件中砂輪轉(zhuǎn)速輸入過大時(shí)，系統(tǒng)報(bào)錯(cuò)。改造后的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如圖2.2所示。

第2章開放式外圓縱向磨削實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)建(l)通過D/AO輸出O一1OV模擬信號(hào)給兩個(gè)變頻器，以控制砂輪和工件轉(zhuǎn)速;(2)通過采集卡上的數(shù)字量輸出通道實(shí)現(xiàn)對(duì)變頻器、伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)器等交流負(fù)載的開關(guān)控制;本文選用ADVANTECH的PCI一1711數(shù)據(jù)采集卡，如圖2.3所示。該卡具備16通道單端A/D輸入，及16通道數(shù)字量輸入/輸出，12位A/D轉(zhuǎn)換，最高采樣頻率為IO0kHz，以及2通道D/A輸入刀輸出，可以滿足系統(tǒng)需求。數(shù)據(jù)采集卡的數(shù)字量輸出通道輸出為。一svTTL電平[4‘]，無法直接驅(qū)動(dòng)24v開關(guān)電源，因此系統(tǒng)選用固態(tài)繼電器控制交流負(fù)載開關(guān)。

【參考文獻(xiàn)】

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1 徐林;韓進(jìn)宏;;基于光纖傳感技術(shù)測量表面粗糙度[J];傳感器世界;2010年02期

2 劉超;艾興;劉戰(zhàn)強(qiáng);萬熠;;車削高溫合金GH2132時(shí)切削力和表面粗糙度的建模與試驗(yàn)分析[J];工具技術(shù);2009年10期

3 黃吉東;王龍山;李國發(fā);張秀芝;王家忠;;基于最小二乘支持向量機(jī)的外圓磨削表面粗糙度預(yù)測系統(tǒng)[J];光學(xué)精密工程;2010年11期

4 張建勛;楊海兵;梁振新;肖克民;;數(shù)據(jù)采集與變頻調(diào)速在插銷裂紋試驗(yàn)機(jī)上的應(yīng)用[J];焊接技術(shù);2005年06期

5 王家忠;周桂紅;王龍山;劉江濤;;外圓縱向磨削自適應(yīng)控制器[J];機(jī)床與液壓;2008年04期

6 陳向偉;張志魁;劉兆會(huì);;基于計(jì)算機(jī)視覺表面粗糙度的自動(dòng)測量方法[J];機(jī)床與液壓;2010年10期

7 王家忠,王龍山,李國發(fā),丁寧;外圓縱向磨削表面粗糙度的模糊預(yù)測與控制[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2005年04期

8 王真;郭天太;周義Pr;鄭婧;陳欣;吳靜天;;表面粗糙度的高精度非接觸式測量[J];機(jī)械工程師;2009年04期

9 李登萬;陳洪濤;許明恒;韓俊峰;鐘成明;;鈦合金車削加工表面粗糙度試驗(yàn)研究[J];制造業(yè)自動(dòng)化;2010年05期

10 李曉梅;丁寧;朱喜林;;表面粗糙度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)模型[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2007年03期

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1 孟繁禹;外圓縱向磨削表面粗糙度的在線測量研究[D];吉林大學(xué);2004年

2 程文濤;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成形磨削表面粗糙度研究[D];湖南大學(xué);2006年

3 張斌;數(shù)控加工表面粗糙度的預(yù)測[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

4 雷松林;基于BP網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的巖爆預(yù)測研究[D];同濟(jì)大學(xué);2008年

5 王宇浩;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車故障診斷研究[D];中南大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2795499