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数控车床加工精度评估技术研究

江苏省吴中中等专业学校 仓宁宁 2018/12/18 14:39:53

  摘要:数控车床是信息技术与制造技术相互融合的设备,其在当前诸多生产领域都有着广泛的使用,相比较传统的加工设备,数控车床加工精度更理想,并且在不断的技术改进中,实际的加工精度也在不断提升。本文积极关注于数控车床加工精度评估的问题,对于当前数控机床加工精度评估技术进行分析。
   关键词:数控车床;加工精度;评估技术
  
   一、数控车床加工精度评估的重要性
   数控车床加工精度关乎到实际生产产品的质量和规格,尤其对于部分高精度生产任务而言,其在投入数控车床生产线之前,需要对于实际数控车床的加工精度进行检验和考核,如果符合实际产品生产的需求,才能够将其融入到实际的数控车床加工中去,否则就不能将其融入其中。也就是说,数控车床加工精度的评估,是数控车床设备得以有效运用的前提和基础。再者,对于数控车床加工精度进行评估,可以帮助使用者更全面的了解设备的参数信息,继而更加明确的制定和执行对应的生产标准或者生产方案。最后,对于数控车床研发设计者而言,使用先进的手段去掌握数控车床加工精度,是实现设备更新设计的重要步骤。
   二、数控车床加工精度评估技术分析
   数控车床加工精度的评估,其技术实现是个复杂的系统,需要多种技术相互融合,才能够保证对于数控车床加工精度形成有效判定。详细来讲述,实际的技术主要包括如下集中:
   (一)信号采集技术
   数据采集卡会发挥其效能,在关键部位的传感器会将对应的信号传送到缓存区域,接着依靠信号调理仪器进行放大和滤波操作,预处理后实际的数据会创术到工控机械中,继而进入到实际硬盘,并且做好实际的数据处理工作。在此过程中最为重要的节点为:其一,实现数据采集软件的编制,使用LabVIEW中图形化语言G语言,使用图表和连线的方式对于其流程图进行汇编,由此完成实际数据采集的工作。其二,在信号预处理的过程中,其本质任务就是实现信号的放大操作和降噪操作。在此之后,还需要进行信号滤波处理,就是依靠特定的方法,实现信号中多余频率分量的清除。其三,对于信号进行分析,此时需要从信号时域分析,信号频域分析,信号小波分析,并且做好振动信号处理工作,继而完成实际信号采集和数据处理工作。
   (二)加工精度智能评估技术
   主要是以创建数控车床精度评估模型的方式,对于信号时域,频域,三向加速度信号进行数据处理,在此基础上可以获取对应的特征值,对这样的数据进行归一化处理,并且由此形成神经网络模型,做好实际的训练,输入对应的待检测特征,就可以获得相对精确的评估结果。下面我们来分析实际加工精度智能评估技术的应用过程。智能评估系统模型的构建,首先要明确实际的架构层次,结合实际数控车床加工精度评估需求,分别将其划分为如下几个层次:
   信号采集层:主要依靠传感器构建采集系统,实现信号的有效感知;
   信号输出层:主要是指将信号有效的传输到对应电路中去,为预处理做好准备;
   信号变换层:主要是结合实际情况,对于信号形式进行转变。因为各个传感器输出的电压,电压,电流信号都处于相对原始的状态,为了确保数据采集工作的高效化,此时需要对于信号进行有效的处理;
   信号调理层:依靠信号调理仪器对于实际噪声信号进行处理,通过信号放大或者滤波的手段来完成;
   数据采集层:主要是由数据采集卡构成,关注于信号的高速化采集;
   数据存储层:主要是将获取到的数据进行存储,确保后期的调用;
   决策层:神经网络对于提取的特征值进行训练和学习,在此基础上获得决策结果。
   (三)SOM神经网络算法技术
   SOM神经网络全称为:自组织特征映射网络,作为全连接的神经元阵列网络,其有着自组织,自学习的特点,处于空间的不同区域的神经元,都可以切实的发挥其效能,各自不同的分工,在数据进入到对应网络的时候,内部的神经元也会展现出不同的特点。SOM神经网络模型主要牵涉到如下的内容:其一,处理单元阵列,也就是说,外界信号从处理单元进入到对应神经网络中,此时输入信号的判别函数也就形成了;其二,比较选择机制,理论上来讲述,不同的神经元,对应着不同的响应机制,由此会出现不同的判别函数,此时比较选择机制,可以在所有判别函数中选取对应的处理单元;其三,局部互联效能,激励比较选择机制选择对应的单元和相邻的单元,这表现出局部互联的效能;其四,自适应过程,不同的神经元有着不同的响应,依靠自适应过程,可以对于处理单元中的参数进行修正。基于上述的基础认知,将SOM神经网络算法融入其中,可以自动找到输入数据之间的类似度,在此基础上完成实际的学习过程。其详细步骤主要可以归结为:
   首先,实现神经网络的初始化操作。其实现路径主要有如下集中:实现常量初(未完,下一页

  
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