復雜型面數(shù)控加工的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.pdf

1、數(shù)控加工技術(shù)是近代發(fā)展起來的一種自動控制技術(shù)，是用數(shù)字化的信息驅(qū)動機床運動從而加工出復雜型面零件輪廓形狀的一種方法，是先進制造技術(shù)的重要組成部分。數(shù)控加工的目的是要提高產(chǎn)品加工的精度和加工效率，因此必須對加工過程進行一定的控制以滿足生產(chǎn)的需要。但由于復雜型面零件的數(shù)控加工過程具有復雜的、非線性、不確定性等特點，用傳統(tǒng)的基于被控對象精確數(shù)學模型的方法已經(jīng)難以獲得良好的控制效果。 為了解決這一問題，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在復雜型面數(shù)

2、控加工的控制中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有優(yōu)秀的逼近能力、泛化能力和自學習能力的特點，以實現(xiàn)提高加工精度和加工效率的目的。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用在數(shù)控加工過程的插補控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行性能和可以模擬任意非線性函數(shù)的特性，使得插補運算的時間大幅度縮短，提高插補計算的速度，實現(xiàn)對空間任意曲線或空間離散點的直接插補。利用其具有良好的非線性逼近能力及隱式函數(shù)的構(gòu)造能力，通過對數(shù)控系統(tǒng)進行網(wǎng)絡(luò)辨識，并對誤差補償技術(shù)和誤差控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法進行分析，建立

3、誤差補償控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)較為精確的加工誤差補償技術(shù)，提高了工件的加工精度。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的自學習能力和泛化能力，將其應(yīng)用在復雜型面零件的模型建立上，這種方式不需要工程技術(shù)人員掌握相關(guān)的知識和進行大量的、復雜的數(shù)學計算，大大降低了零件模型建立的難度、減少了建模時間。 通過仿真試驗分析可以看出，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在復雜型面零件的數(shù)控加工控制中是可行的，與傳統(tǒng)的控制方法相比較，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控加工控制技術(shù)的控制方案效果較