支持合弄结构的数控加工智能控制系统的关键技术研究

摘要

数控技术是先进制造技术和装备的核心技术，当今世界各国广泛采用数控技术，以提高制造水平和对动态多变市场的适应能力。但是数控系统在控制方面一直扮演的是一种顺序和逻辑执行器的功能，它缺少有效的加工过程反馈，更无法与制造系统的其他智能决策系统实现互动；在实际加工中为了避免存在不可预知的主轴电机过负荷或刀具破损，NC程序往往需要有经验的工程师事先编制，一般都采取比较保守的切削用量，这导致了较低的加工效率；合适的切削用量经过复杂计算可以得到，但得到的切削用量无法知道是否与整个制造系统目标协同。合弄控制结构是一种综合了递阶控制结构和协同控制结构形式与特点的制造系统控制结构，它汲取分布式结构的优点，是一种柔性的、开放的、具有能适应广大范围制造要求的先进控制结构，为制造系统控制结构的发展提供了新思路，正由于这种特点决定了它是制造系统控制结构发展演变的必然结果。本文应用合弄控制结构思想，研究数控加工过程智能控制的有关问题，研究成果对于提高我国的数控加工水平和加工效率具有重要作用，对于合弄控制结构在制造系统底层的具体实施具有一定理论指导意义。 本文的主要研究内容及成果可总结如下： (1)探讨合弄控制结构的原理及特点，分析合弄控制结构决策能力的基础上，提出了支持合弄控制结构的数控加工过程离线规划、在线规划和实时规划的三层规划功能的智能控制系统模型，为数控加工环节支持合弄控制结构奠定了基础。在此系统模型的基础上，研究了基于多目标决策的在线规划的决策问题，给出了加工特征关系图的数据结构表示方式，提出了一种基于遗传算法和变贪婪算法相混合的问题求解方法，研究成果为决策者在多变动态的环境下提高数控加工在线工艺规划水平提供一种新思路。 (2)分析传统专家系统在铣削加工参数智能选择应用中存在的问题，提出一种可实现铣削用量智能选择的模糊逻辑推理方法。构造了以刀具直径、加工深度和材料硬度为输入，以铣削速度和铣削进给量为输出的模糊推理模型。针对铣削进给量推理模型的输入与输出规则复杂性问题，给出了一种基于人工神经网络与k-means聚类相结合的机器学习方法，实现了推理规则知识的自动获取，通过手册数据与模型推理结果的对比实验研究，验证了提出的方法具有良好的智能推理性能，研究成果为专家系统实现铣削用量在线智能选择提供一种新方法。 (3)研究设计了实现参数优化匹配Agent需要的相关配套技术，建立了加工参数多目标优化模型，给出了应用遗传算法求解多目标优化模型的方法，并通过模型求解获取可供智能Agent学习样本集，在此基础上提出了一种应用粒子群进化算法同时优化神经网络及其结构的方法，实现了对加工参数优化匹配知识的有效获取，为参数定量匹配Agent知识库的建立奠定基础。最后给出借用Visual C++为开发工具、以 SQL Server为加工参数数据库管理系统，以 CJlibrary类库为人机交互界面的开发继承类库，开发加工参数优化匹配Agent，并给出了具体实现过程。 (4)针对数控加工过程支持Holonic控制结构的实时性要求，提出了数控加工实时规划Holon的决策模型，分析了模型中协调Agent的结构及功能原理，提出以模糊控制和专家控制混合控制方法为基础的智能递阶控制结构，为实时规划Holon决策功能的执行控制奠定基础。为了支持这种方法的有效应用，研究了以主轴功率为约束控制目标，以进给倍率开关和与机床兼容的相关控制特性为递阶控制接口，以嵌入式单片机为实现平台，开发实现实时规划Holon决策模型智能执行控制器，并给出了具体实现方法。研究成果为机床设备自律、加工过程ACC控制和制造系统优化三者之间实现协同，为传统数控加工过程存在自动化“孤岛”问题提供一种解决方案。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景与课题来源

1.2合弄控制结构及加工过程合弄的研究现状

1.2.1制造系统控制结构的演变

1.2.2合弄控制结构

1.2.3加工过程的MAS和Holon

1.3加工过程智能化技术的研究现状

1.3.1基于加工特征的智能工艺规划方法

1.3.2加工参数选择及优化方法

1.3.3加工过程的ACC技术

1.4研究内容及意义

1.4.1研究内容

1.4.2研究意义

1.5章节安排

第2章支持合弄结构的数控加工智能控制系统模型

2.1合弄控制结构的基本原理

2.1.1合弄控制结构的相关概念

2.1.2合弄控制结构的特性

2.1.3合弄控制结构的决策能力

2.2系统模型的提出及其功能分析

2.2.1现状分析与探讨

2.2.2模型提出

2.2.3模型功能分析

2.2.4协调机制分析

2.3在线规划Holon的决策问题描述

2.3.1加工特征关系的AND/OR图表示

2.3.2在线规划决策问题描述

2.4在线规划Holon的决策问题求解

2.4.1 AND/OR图的数据结构表示

2.4.2求解方法

2.4.3求解算法设计

2.5仿真研究

2.5.1决策实例

2.5.2仿真计算

2.5.3结果分析

2.6小结

第3章基于模糊逻辑的加工参数智能选择方法研究

3.1加工参数智能选择过程

3.2加工参数智能选择方法分析与探讨

3.3模糊逻辑的理论基础

3.3.1模糊逻辑理论概述

3.3.2模糊逻辑的数学理论基础

3.3.3模糊逻辑推理的系统组成

3.4切削用量的智能选择模型

3.4.1智能选择模型建立

3.4.2精确量的模糊化

3.4.3模糊规则获取方法

3.4.4推理引擎设计

3.5实例分析与讨论

3.5.1推理实例

3.5.2推理过程

3.5.3结果分析

3.5.4结论

3.6小结

第4章加工参数优化匹配Agent的研究与实现

4.1加工参数多目标优化模型

4.2优化模型求解

4.3优化匹配知识表示方法

4.3.1知识表示的方法选择

4.3.2知识表示模型

4.3.3粒子群优化算法

4.3.4知识获取的算法设计

4.4知识获取实例及分析

4.4.1算例设计

4.4.2样本生成

4.4.3学习过程

4.4.4性能分析

4.5 Agent的设计与实现

4.5.1参数数据库的设计

4.5.2 Agent协调协议设计

4.5.3 Agent软件结构设计

4.5.4开发实现

4.6小结

第5章实时规划Holon的决策模型及其控制实现

5.1实时规划Holon的决策模型

5.1.1模型的提出

5.1.2协调Agent的工作原理

5.2决策功能控制的实现方法

5.2.1智能递阶控制原理

5.2.2模糊控制器的设计

5.2.3专家控制实现设备自律

5.3执行控制器的开发实现

5.3.1控制器结构原理

5.3.2嵌入式AVR单片机的应用

5.3.3硬件平台的实现

5.3.4执行控制的程序实现

5.4实时规划的控制实验研究

5.4.1实验设置

5.4.2加工实验

5.4.3结果分析

5.5小结

第6章总结与展望

6.1全文总结

6.2进一步的研究工作

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果