基于開放式數控系統的恒功率自適應控制研究*＊

徐 劍 葉文華 胡國志 李 尖 梁睿君

(①南京航空航天大學機電學院，江蘇 南京 210016;②江蘇省精密與微細制造技術重點實驗室，江蘇 南京 210016)

切削加工過程是一個具有高度非線性、不確定性的復雜動態過程，傳統的數控機床識別和處理切削過程不確定性情況的能力低下，通常在實際的切削過程中多采用保守的切削參數［1］，從而在一定程度上限制了切削加工效率。而伴隨我國航空、航天等行業的快速發展，智能化已成為制造業發展的必然趨勢。智能控制技術在處理復雜的動態過程方面具有明顯的優勢。將智能控制理論合理應用到數控機床的加工過程中，已成為眾多學者的研究熱點。文獻［2］以機床加工過程中的切削力為控制對象，提出了一種基于神經網絡的控制方法來實現機床高速切削的自適應控制。文獻［3］以主軸負載功率恒定為約束條件，開發了基于主軸功率信號反饋的智能控制器，用模糊智能控制方法實現進給速率的在線調整，在保護刀具的同時提高了機床的加工效率。文獻［4 -5］設計開發了能實現基于約束控制的、加工參數可在線調整的自適應開放式智能控制器來實現數控機床的智能化加工。以色列OMAT 公司研發的切削加工自適應控制系統通過實時采集機床主軸負載變化，自動調節機床進給率至最佳值，在保護刀具、主軸的安全的同時能將切削效率-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。建立的模糊控制規則表如表1 所示。模糊變量Ep的隸屬函數如圖3 所示，Cp和控制量ΔU 的隸屬度函數如圖4 所示。

表1 模糊控制規則表

將輸入變量進行模糊化處理后，根據輸入變量(模糊量)及模糊控制規則，按模糊推理合成規則計算控制量(模糊量)。最后，將得到的控制量進行非模糊化處理，采用重心法進行反模糊化，從而得到合理的倍率調整量。

2 基于840D 數控系統的技術實現

控制系統的技術實現如圖5 所示。在信息采集部分中，該系統通過數控系統的OPC 服務器來實時讀取機床主軸的功率信號，并將讀取的信號輸入到HMI(human machine interface)中。HMI 接收到的信號主要包含機床的主軸功率以及功率變化率。模糊控制在非線性、不確定性的控制系統中具有較好的控制效果。因此在控制部分的設計中，為實現加工過程中的智能控制，在HMI 下開發了相應的模糊控制器，模糊控制器可以依據讀取的主軸功率經模糊推理最終輸出一個相應的進給倍率值。在進給倍率值寫入機床的過程中，由于機床的NC 數據不能直接寫入PLC，系統以R 參數作為中間變量來實現NC 與PLC 數據交換。其具體的實現方法為:將實時采集到的進給倍率值通過系統內部的DDE(dynamic date exchang)服務器寫入到相應的R 參數里，并將該R 參數的數據轉換為PLC 內部的DB 塊。在將進給倍率值通過DDE 服務器不斷寫入R 參數的過程中，通過PLC 內部開發的相應程序即可實現進給倍率的實時寫入。其中，在PLC 的控制程序中，首先判斷是否要屏蔽來自機床控制面板的進給倍率信號，同時將R參數中的數值寫入到數控系統中，從而實現從采集主軸功率到控制機床進給速度的完整控制。

由于該自適應控制系統是嵌入到機床內部的實時控制系統，因此開發合理完善的人機交互界面具有重要意義。課題利用HMI -programming pakage 開發了配套的人機交互界面如圖6 所示。

該控制界面可在不影響機床加工的條件下隨機床數控系統一起啟動，可以由用戶來選擇自適應控制功能的開啟和停止。同時可以設定主軸功率的具體數值，用戶可以根據不同的工件及加工情況來設定主軸功率的大小。控制系統的運行流程圖如圖7 所示。

3 自適應控制切削實驗

為驗證所提出的恒功率自適應控制系統在實際切削加工過程中的控制效果，將所設計的控制系統應用于五軸聯動的龍門機床(QLM -27100)。設計了一種凹槽型工件，使其分別在機床使用自適應控制系統前后進行切削加工。其中，工件切削示意圖如圖8 所示。

由圖8 中可以看出，刀具在切削過切深為3 mm，在刀具切削凹槽的時候切深僅為1.5 mm，因此其切削量會相應減少，主軸的功率會相應減小。由于切深的變化會直接影響到主軸功率的變化，因此設計該工件可以有效驗證自適應系統的控制效果。工件外形如圖9 所示，其材料為鋁合金2A12，在切削平面上分別有深度為1.5 mm、寬度為20 mm 的兩個凹槽。

實驗時，刀具沿垂直凹槽的方向縱向切削，如圖8箭頭所示。切削過程中所選用的加工參數為:主軸轉速為5 000 r/min，切寬為20 mm，切深為3 mm。刀具選用平頭立銑刀，其材料為高速鋼，齒數為2 齒，直徑為20 mm。

3.1 工件的傳統切削實驗

實驗中，首先將該工件在機床未使用自適應控制系統情況下進行切削加工，進給速度為200 mm/min。如圖10 所示為實驗測得的主軸功率值。

整個切削過程的切削時間為27 s，其中機床刀具切削工件的過程中，由于進給速度始終按照200 mm/min 進行，刀具的實際切深直接影響機床主軸功率的大小。其中在切削兩個槽的過程中，主軸功率僅在500～1 000 W 左右，負載較小，在此階段的機床加工效率有可以進一步提高的空間。而在切削工件凸臺的過程中，其主軸的最大功率可達2 500 W，此時主軸承受的負載較大，對刀具及主軸的影響較大，此階段需要降低進給速度來保護機床和刀具。因此，在機床未使用自適應控制系統的情況下，機床的加工效率受到限制，同時機床在受到較大負載的切削過程中，也無法智能地降低進給速度來有效地保護機床和刀具。

3.2 工件的自適應控制切削實驗

在切削過程采用自適應控制的實驗中，首先根據刀具切削的情況，設定切削過程中主軸目標功率P 為1 200 W。即整個控制系統以主軸切削功率為1 200 W作為控制目標，來進行自適應控制切削。自適應控制過程中主軸功率及進給速度如圖11 所示。

可以看到，整個切削過程中機床的進給速度隨著主軸功率的變化而不斷進行調整，以此來保證切削過程中主軸功率的恒定。整個切削過程用時僅為18 s。其進給速度最高可達330 mm/min，有效提高了機床的加工效率，縮短了機床的加工時間。同時，機床的主軸功率相對未使用自適應控制時其浮動較小，最大負載時也僅為1 500 W，整個切削過程有效保護了機床及刀具，從而驗證了自適應控制系統具有良好的控制效果。

4 結語

本文利用開放式數控機床的開放式接口及可開發性，提出了一種基于內置傳感器和控制器的自適應控制系統。該控制系統以主軸功率為控制對象，通過模糊控制來實時改變機床的進給速度，具有以下特點:

(1)鋁合金切削實驗驗證了所提出的面向開放式數控機床的自適應控制系統具有良好的控制效果，可以在保護機床和刀具的同時有效提高機床的加工效率。

(2)所提出的自適應控制系統的開發思路可以有效節省系統的成本，有助于自適應控制系統的使用和推廣。同時，本文的研究成果對今后機床自適應控制方面的研究具有一定的參考意義。

［1］Zuperl U，Cus F，Milfelner M.Fuzzy control strategy for an adaptive force control in end-milling［J］.Journal of Materials Processing Technology，2005，164:1472 -1478.

［2］Zuperl U，Cus F，Reibenschuh M.Neural control strategy of constant cutting force system in end milling［J］.Robotics and Computer -Integrated Manufacturing，2011，27(3):485 -493.

［3］黃華，李愛平，林獻坤.基于恒功率約束的自適應加工控制系統開發［J］.同濟大學學報:自然科學版，2008，36(7):956 -961.

［4］李茂月，富宏亞，韓振宇.開放式智能控制器的設計實現［J］.計算機集成制造系統，2011，17(7):1441 -1447.

［5］李茂月，富宏亞，韓振宇，等.基于機床行為模型的恒負荷切削在線適應控制研究［J］.計算機集成制造系統，2013，19(7):1585 -1594.

［6］Oliveira JFG，Junior F F，Coelho R T，et al.Architecture for machining process and production monitoring based in open computer numerical control［J］.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers，Part B:Journal of Engineering Manufacture，2008，222 (12):1605 -1612.

［7］Jeong Y H，Cho D W.Estimating cutting force from rotating and stationary feed motor currents on a milling machine［J］.International Journal of Machine Tools and Manufacture，2002，42(14):1559 -1566.

［8］Li X，Djordjevich A，Venuvinod P K.Current-sensor-based feed cutting force intelligent estimation and tool wear condition monitoring［J］.Industrial Electronics，IEEE Transactions on，2000，47 (3):697 -702.

［9］周玉清，梅雪松，姜歌東，等.基于內置傳感器的大型數控機床狀態監測技術［J］.機械工程學報，2009，45(4):125 -130.

［10］劉紅奇，李斌，唐小琦，等.面向數控加工的嵌入式自適應控制技術［J］.華中科技大學學報:自然科學版，2009 (8):92 -95.