數控車床加工精度評估技術研究

倉寧寧

摘要：數控車床是信息技術與制造技術相互融合的設備，其在當前諸多生產領域都有著廣泛的使用，相比較傳統的加工設備，數控車床加工精度更理想，并且在不斷的技術改進中，實際的加工精度也在不斷提升。本文積極關注于數控車床加工精度評估的問題，對于當前數控機床加工精度評估技術進行分析。

Abstract： CNC lathe is a device that integrates information technology and manufacturing technology. It has been widely used in many production fields. Compared with traditional processing equipment， CNC lathe processing accuracy is more ideal， and in continuous technical improvement， the actual processing accuracy is also constantly improving. This paper actively focuses on the problem of CNC lathe machining accuracy evaluation， and analyzes the current CNC lathe machining accuracy evaluation technology.

關鍵詞：數控車床;加工精度;評估技術

Key words： CNC lathe;machining accuracy;evaluation technology

中圖分類號：TG659? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2018）35-0243-02

1? 數控車床加工精度評估的重要性

數控車床加工精度關乎到實際生產產品的質量和規格，尤其對于部分高精度生產任務而言，其在投入數控車床生產線之前，需要對于實際數控車床的加工精度進行檢驗和考核，如果符合實際產品生產的需求，才能夠將其融入到實際的數控車床加工中去，否則就不能將其融入其中。也就是說，數控車床加工精度的評估，是數控車床設備得以有效運用的前提和基礎。再者，對于數控車床加工精度進行評估，可以幫助使用者更全面的了解設備的參數信息，繼而更加明確的制定和執行對應的生產標準或者生產方案。最后，對于數控車床研發設計者而言，使用先進的手段去掌握數控車床加工精度，是實現設備更新設計的重要步驟。

2? 數控車床加工精度評估技術分析

數控車床加工精度的評估，其技術實現是個復雜的系統，需要多種技術相互融合，才能夠保證對于數控車床加工精度形成有效判定。詳細來講述，實際的技術主要包括如下集中：

2.1 信號采集技術

數據采集卡會發揮其效能，在關鍵部位的傳感器會將對應的信號傳送到緩存區域，接著依靠信號調理儀器進行放大和濾波操作，預處理后實際的數據會創術到工控機械中，繼而進入到實際硬盤，并且做好實際的數據處理工作。在此過程中最為重要的節點為：其一，實現數據采集軟件的編制，使用LabVIEW中圖形化語言G語言，使用圖表和連線的方式對于其流程圖進行匯編，由此完成實際數據采集的工作。其二，在信號預處理的過程中，其本質任務就是實現信號的放大操作和降噪操作。在此之后，還需要進行信號濾波處理，就是依靠特定的方法，實現信號中多余頻率分量的清除。其三，對于信號進行分析，此時需要從信號時域分析，信號頻域分析，信號小波分析，并且做好振動信號處理工作，繼而完成實際信號采集和數據處理工作。

2.2 加工精度智能評估技術

主要是以創建數控車床精度評估模型的方式，對于信號時域，頻域，三向加速度信號進行數據處理，在此基礎上可以獲取對應的特征值，對這樣的數據進行歸一化處理，并且由此形成神經網絡模型，做好實際的訓練，輸入對應的待檢測特征，就可以獲得相對精確的評估結果。下面我們來分析實際加工精度智能評估技術的應用過程。智能評估系統模型的構建，首先要明確實際的架構層次，結合實際數控車床加工精度評估需求，分別將其劃分為如下幾個層次：

信號采集層：主要依靠傳感器構建采集系統，實現信號的有效感知;

信號輸出層：主要是指將信號有效的傳輸到對應電路中去，為預處理做好準備;

信號變換層：主要是結合實際情況，對于信號形式進行轉變。因為各個傳感器輸出的電壓，電壓，電流信號都處于相對原始的狀態，為了確保數據采集工作的高效化，此時需要對于信號進行有效的處理;

信號調理層：依靠信號調理儀器對于實際噪聲信號進行處理，通過信號放大或者濾波的手段來完成;

數據采集層：主要是由數據采集卡構成，關注于信號的高速化采集;

數據存儲層：主要是將獲取到的數據進行存儲，確保后期的調用;

決策層：神經網絡對于提取的特征值進行訓練和學習，在此基礎上獲得決策結果。

2.3 SOM神經網絡算法技術

SOM神經網絡全稱為：自組織特征映射網絡，作為全連接的神經元陣列網絡，其有著自組織，自學習的特點，處于空間的不同區域的神經元，都可以切實的發揮其效能，各自不同的分工，在數據進入到對應網絡的時候，內部的神經元也會展現出不同的特點。SOM神經網絡模型主要牽涉到如下的內容：其一，處理單元陣列，也就是說，外界信號從處理單元進入到對應神經網絡中，此時輸入信號的判別函數也就形成了;其二，比較選擇機制，理論上來講述，不同的神經元，對應著不同的響應機制，由此會出現不同的判別函數，此時比較選擇機制，可以在所有判別函數中選取對應的處理單元;其三，局部互聯效能，激勵比較選擇機制選擇對應的單元和相鄰的單元，這表現出局部互聯的效能;其四，自適應過程，不同的神經元有著不同的響應，依靠自適應過程，可以對于處理單元中的參數進行修正。基于上述的基礎認知，將SOM神經網絡算法融入其中，可以自動找到輸入數據之間的類似度，在此基礎上完成實際的學習過程。其詳細步驟主要可以歸結為：

首先，實現神經網絡的初始化操作。其實現路徑主要有如下幾種：實現常量初始化，其主要是把權值或者偏置初始化作為一個常數，此時可以自由設定;其高斯分布初始化，就是需要實現高斯函數的界定，賦予其均值和標準差;均勻分布的初始化，實現權值和偏置均勻化分布的初始化操作，主要是以設定最大值和最小值上下限的方式來進行。

其次，選取對應的模式，將其輸入到對應輸入層中去，進行歸一化處理，對于神經元間的權值進行處理，處理手段為歸一化處理，此時實現對應歐式距離的界定;

再者，依照實際歐式距離確定最小的距離，由此可以獲取到對應的神經元，調整權值之后，實現競爭層鄰域內神經元與輸入層神經元之間權值的界定;選擇學習模式進入到輸入層次，重復操作，實現學習率和鄰域的更新操作，當達到對應狀態，實際的神經網絡停止學習。

2.4 數據處理技術

對于數控車床加工精度進行評估的過程中，需要對于大量的參數數據進行處理，這是評估體系發揮效能的重要節點。此技術價值的發揮，集中反饋在：其一，對于原始信號進行處理，主要對于已經采集好的振動信號進行處理，采用的處理手段為放大處理或者濾波處理，在進行處理之后，再次將其融入到實際傳感器信息中去，這樣可以獲得實際的信號特征量，由此可以將其作為開展實際精度評估的重要依據。其二，實現特征的有效提取，主要是通過均方根頻率和頻率標準差的方式，對于實際采集信號的特征進行歸結，前者關注的是譜信號的頻帶變化情況;后者關注的是譜能量的分布情況。其三，焦點在于信息融合的結果，在獲取實際信號特征之后，對于傳感器的均方根差頻率，頻率標注標準差進行計算，繼而進入到相互融合的狀態。

3? 數控車床加工精度評估技術發展趨勢分析

數控車床的加工精度要求越來越高，數控車床的設計方案會朝著多元化的方向發展，此時數控車床加工精度評估技術也應該做到與時俱進，否則就難以有效的對于設備的價值進行評定。從當前數控車床加工精度評估技術發展現狀來看，其未來的發展趨勢可以歸結為如下幾個方面：其一，標準化發展，就是數控車床加工精度的評估需求不斷增加，不同行業和領域對于實際評估方式不一樣，此時就可能給予評估報告的權威性造成不良影響，由此積極開展行業探討，建立數控車床加工精度評估技術標準和規范，對于精度評估的實現路徑進行分類，并且與實際行業實現對應，這樣可以保證實際的評估工作朝著更加精準的方向發展和進步，并且很有可能由此形成國家標準，行業標準和企業標準，使得評估呈現出體系化的特點;其二，智能化發展，數控車床加工精度的評估，會依靠大量的先進感應技術，先進分析技術，先進數據處理技術，先進信息技術，由此形成完善的評估機制，保證給予實際決策者更加理想的信息支撐，這也是數控車床加工精度評估技術的重要發展趨勢。自動化生成模型，自動化完成實際的評估，甚至生產出很多自動化檢測設備，使得實際的評估可以更快更高效化的完成;其三，國際化，隨著我國制造業素質的不斷提升，數控車床的研發力度不斷堅強，數控車床的精密性會得到提升，此時在國際社會進行廣泛交流和溝通的過程中，實際數控車床加工精度的評估技術也會朝著國際化的方向發展和進步，甚至參與到實際標準體系制定中去。

4? 結束語

綜上所述，數控車床加工精度評估方案的運作，需要綜合考量實際數控車床加工精度評估需求，結合當前的技術實力，制定切實可行的評估方案，選擇有效的評估方式，才能夠確保實際評估報告的有效性。在此方面技術經驗的不斷積累，會引導著實際評估工作朝著智能化，標準化和國際化的方向發展和進步。

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