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人工智能技術在數控系統中的應用研究

發布日期:2017-07-11 00:00 來源: 點擊:

人工智能技術在處理那些基于精確數學模型的傳統方法不能很湊效的、具有高度非線性、時變性及不確定性對象時,具有獨特的效果。回顧控制理論的發展曆程可以看出,它的發展過程反映了人類由機械化時代進入電氣化時代,並走向自動化、信息化、智能化時代。從60年代起,由于空間技術、計算機技術及人工智能技術的發展,控制界學者在研究自組織、自學習控制的基礎上,爲了提高系統的自學習能力,開始將人工智能技術與方法應用于實際控制系統:1.計算機數控技術自從由硬件數控跨越式發展到軟件數控以來,最近二十年,仍處于一個功能不斷完善的時期,雖然也有一些新穎數控技術的報道,但還沒有突破傳統的系統框架。

本文立足于上述狀況,提出將人工智能技術應用于計算機數控系統中,尋求中間的交叉點和結合的新途徑。由于數控機床是一個機、電、液、氣相結合的複雜被控對象,很難建立精確的數學模型,采用經典控制理論雖能解決一些控制問題,但在加工過程的控制和故障診斷及維修方面顯得有些困難。爲此,本文針對數控系統的某一個功能模塊,采用人工智能技術來予以實現,以達到替換或者提高系統性能的目的。

1模糊控制在數控系統中的應用模糊數學(也稱模糊集合論)是1965年由L.A.Zadeh所創。他在深入探索和研究“大系統”、“模糊性”、“計算機”和“人腦思維”之間的關系與矛盾過程中,從數學與人腦思維的分離處入手,結果發現Contor所創的集合論實質上是剔除了模糊性而抽象出來的數學概念,是把思維過程絕對化,從而達到精確和嚴格的目的。爲此,他將模糊性和數學統一起來,並且不是讓數學放棄其嚴格性去遷就模糊性,而是讓數學回過頭來吸取人腦對于模糊現象認識和推理中的優點,于是1965年在InformationandControl)〉雜志上發表了第一篇開創性經典論文“FuzzySets這時,可以使用一個二維模糊控制器來實現增益控制。其結構框圖如所示。圖中FPD的模糊查詢表可采用隸屬度函數和規則推理獲得,也可采用簡單實用的規則自調整控制策略。

位置環增益模糊控制原理框人工神經網絡在數控系統中的應用人工神經網絡(ANN)的研究由來已久,並且曾經在60年代掀起過一次研究熱潮。但在經曆了十年的低谷後,80年代開始複興,又吸引了研究人員極大的興趣。概括起來,ANN具有如下幾個顯著特點:分布式存貯信息,即使網絡的某一部分受到損壞,可依靠聯想記憶功能恢複出原來的信息。

並行方式處理信息,大大加快了運行速度。連續方式進行學習,方法簡單。

以衆多的神經元組成一個網絡,可以逼近任意非線性系統。

所以,基于ANN設計的控制系統,均具有較好的適應性、智能性和魯棒性,能夠處理高維數、非線性、強幹擾、不確定、難建模的複雜對象,具體體現在如下幾個方面:利用自適應神經元來實現數控系統位置環軟件增益的調節控制。

利用ANN來實現數控系統的故障診斷。

利用ANN來實現數控系統的插補計算。

CNC系統中插補計算是其中的核心模塊之一,它是根據被加工零件輪廓的線型、起點、終點、速度等信息,在起點與終點之間插入一些中間點的過程,也相當于“數據點的密化處理‘。而BP型人工神經網絡具有極強的複雜函數逼近能力,並且已經證明:利用一個三層BP神經網絡,只要各層節點數足夠,理論上就能逼近任意複雜程度的非線性函數。我們可以利用這個特點,構造出一個三層BP神經網絡,用來插補非圓曲線輪廓,如所示。

3專家系統在數控系統中的應用六十年代,並且獲得了極爲有價值的應用。所謂專家系統就是一個提供具有人類專門水平的求解專業範圍內重要問題的計算機程序系統。它能解決那些專門領域中的結構不明確、或者難以確定算法的知識推理問題。一般來說,一個功能比較完善的ES由七部分組成:知識庫、推理機制、問題理解、用戶接口、結論、學習機制、知識獲取,具體如所示。

但是,一般專家系統規模相對都較大,屬靜態知識處理範疇,面對實際控制系統還不能實現在線控制。

爲此,Astrom于1984年將它引入實時控制領域,並首次提出專家控制(ExpertControl)的名稱,目前發展成爲智能控制領域的一個重要分支。

計算機數控系統(機床)提出了數控機床加工中廣義工序思想和適用于數控加工切削用量優化方法。系統地建立了數控加工中主要加工方法的優化數學模型,並開發出了相應的應用軟件,通過實際驗證,經濟效益十分顯著。

通過對刀具切削實驗,建立了較爲切合實際的耐用經驗公式。(齊重數控


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