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深度学习优化慢速电火花线切割机间隙控制系统
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更新于2024-07-05
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本文主要探讨了在慢速行走速度的电火花线切割机中,深度学习技术在间隙控制系统中的应用和发展。深度学习作为一种人工智能的重要分支,被引入到电火花线切割机的精密加工过程中,其目标是提升系统的区分能力及实时性能,从而提高加工精度和效率。 首先,文章回顾了电火花线切割机间隙控制技术的发展历程,分析了现有技术的优势和局限性。着重指出,随着慢速行走速度的应用,如何实现更高精度和更快反应速度的控制成为关键挑战。为了应对这一需求,研究者提出了一个针对慢速行走电火花线切割机的新型间隙控制系统的设计方案。 该控制系统由硬件和软件两大部分组成。在硬件层面,论文详细介绍了关键组件的设计,包括采样保持电路、A/D转换电路以及单片微控制器接口电路。采样保持电路负责信号的稳定传输,A/D转换器将模拟信号转换为数字信号以便于处理,而单片微控制器则集成整个控制系统的逻辑,确保系统响应快速且准确。 软件设计部分则是本文的核心内容。作者通过深度学习算法优化了间隙控制策略,可能包括神经网络模型,如深度神经网络(DNN),用于实时学习和预测机器的工作状态,以便实时调整间隙参数。此外,软件还可能包含实时监测和故障诊断功能,以确保系统在长时间运行中保持高效和稳定。 通过结合深度学习的自适应性和智能化特性,该控制系统能够更好地适应不同材料、工件形状以及加工条件的变化,从而实现更精细化的控制。这对于电火花线切割机的高精度制造尤其重要,因为它能够在保持切割质量的同时,显著提升生产效率。 这篇论文不仅探讨了深度学习在电火花线切割机间隙控制系统中的应用,还展示了如何通过硬件和软件的协同工作,利用现代AI技术来解决传统工艺中的难题,推动了该领域的技术进步。
资源详情
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电脉冲
,
显然严重影响了间隙状态检测的准确性
。
目前在放电脉冲鉴别方面己很少用
这种方法
。
其它间隙状态检测方法
上述的检测方法是目前电火花加工中常用的间隙状态检测方法
,
除此以外还有利
用参数进行间隙状态检测的方法
,
如平均放电时间
、
有效脉冲频率-脉冲利用率
、相
对放电时间
、
平均放电时间
、
放电效率
、
平均放电效率
、
放电功率
、
平均放电功率
但它们实现的基础都需对间隙电压
、
间隙电流或脉冲类别进行检测或识别
。
等,
1.3
慢走丝电火花线切割机间隙控制技术的发展趋势
正像其他工业过程一样,
要想实现其间隙状态自动控制必须建立一个数学模
以描述实际过程中各物理量之间的关系
。
由于
过程到目前尚没有一个非常
型
,
好的数学模型來描述
。
故应用一般控制技术
,
如
控制技术不易达到良好的控制效
果
。
因此
,
在这种情况下
,
现代控制屮的白适应控制首先被应用到
间隙状态控
制技术中
,
以期能对
间隙状态进行仃效的自动控制
。
世界各国专家学者在这方
面做了广泛的探索研究工作
。
前苏联的
分析了伺服参考电压与电极运动
、
放电间隙之间的关系
认为
:
在给定某一伺服参考电压山下
,
间隙电压
与山差值
△
影响电极运动
。
伺服
参考电压最优化应是跟踪
△□=()
的点
,
使电极丝运动到最佳放电间隙図
。
英国们明翰大学的
V.
克兰菲尔德理工学院
等研究人员发现
过程中火花放电有强烈的高频信号产生
。
一旦放
电不正常
,
无论射频信号的频率还是强度就会迅速
降
。
因此检测有无高频信号就可
检测放电状态是否匸常
门本东京农工大学
利用多联分枝电线在线检测
火花
放电位置
,
发现电火花放电位置分布的变化与放电状态的趋势及稳定性有很大联系
。
不均匀放电点分布是电弧表象
,
放电点逐渐地相对集中是电弧来临先兆
,
通过监控放
电位置变化即町监控火花放电状态
。
美国
大学
与我国的王蔚岷认为传统的伺服控
制系统反馈信号一间隙电压易受间隙大小及脉冲占空比影响
,
并影响伺服控制系统稳
定性
。
为此他们设计了一种新的伺服控制接口
—
—
自动增益控制
(
单元
。
该单
元根据放电状态参数值构造了一个目标函数
控制
的实现对放电状态正控制
。
他
们用模型参考自适应控制方法来控制伺服系统的增益
,
与
一起实现了对伺服系统
的控制
,
消除了脉冲占牢比对伺服系统的影响
,
并且避免电弧对工件的烧伤
。
诸如上述学者做的种种努力都是为了实现一个目标
;
在满足表面粗糙度.电极损
耗及加工稳定性要求的前提下优化蚀除速度
,
使生产率尽量提高
。
他们研制的
间隙状态控制系统尽管自动化程度已经较高
,
然而这些控制方法基本上都是控制单一
变最
,
或是互相分离地控制几个变量
。
至于变量之间的耦合问题还未涉及到
,
如工况
不同时
,
许多参数仍需人为设定或事先设定
。
有些甚至还需操作者在加工中一面观察
加工情况一面调整参数
。
更重要的是
自适应控制不能仅仅满足于避免短路及有害
电弧产生
,
而是应如何在没有短路和电弧产生的基础上优化加工参数获得更高的工艺
指标
。
为此
,
有学者将模糊控制理论运用到电火花线切割间隙状态控制技术当中
。
模糊
控制理论把工程问题从严格的数学模型束缚中解脱出来
,
将过程作为"黑箱
”
处理
,
完全撇开对系统的内部描述
,
用隶属函数来描述定性信息
,
不建立被控对象数学模型
,
而是模拟人的思维方式
,
对象
这类内部信息了解仍不完备
、
无法建立精确数学
模型的系统
,
用语言变量來控制其所用隶属函数表达定性信息能力和简明执行方法等
优点
,
使得它获得广泛应用泗
。
但由于它用的是逻辑运算
,
信息的利用率不高
,
控制
精度低
,
在高精度场合难以胜任
,
而且也无法揭示被控制对象内在变化规律
。
因此
,
我国的学者又提出了灰色控制理论
。
基于现实系统往往既不是完全的"黑
色
”
系统
,
也不是完全
“
白色
”
系统,
而往往是只掌握部分信息的"灰色"系统
。
我
国学者邓聚龙教授提出
“
灰色控制理论
”
。
把
“
灰箱
”
扩展成
“
灰色系统*^概念
,
主
张充分利用灰色系统中的白色信号来求解控制问题用灰色参数
、
灰色方程和灰色矩阵
來描述灰色系统中白色信息行为
。
灰色系统理论在白色系统理论基础上
,
针对一类要
求较高而又难以用传统方法解决的问题而建立起来的
。
对系统模型不明确
、
行为信息
不完全
、
运行机制不清楚的系统进行控制
。
灰色控制既不象现代控制论那样需要一个
信息完全系统建立精确数学模型
,
又不象模糊控制那样完全摒弃系统内部信息
、
完全
将系统作为黑箱处理
,
没有充分利用系统白色信息
,
从而造成控制精度低的缺点
。
对
于
这样一个信息不完备
、
运行机理不明确又可得知部分白色信息的系统
,
灰色模
型刚好利用这部分白色信息
,
先建立一个初始模型并不断优化该初始模型
,
最终使该
模型逼近真实模型
。
同时该变化的模型又可与
高度随机性相适应
,
达到真正意义
8
上的
最优适应控制
。
但是这一方法目前与前面的方法相比仍然处于理论和探索阶
段
,
需要进一步的实践和研究
。
随着计算机技术的迅猛发展
,
隙状态控制技术也将进一步向前发展
,
其表
现在
:
化
,
的数控化进
步加强
,
不仅釆用模糊控制
、
灰色控制
,
而且
也将把神经网络控制运用到间隙状态控制当中
。
(
智能化
,
充分利用计算机技术和
检测技术
,
完成从放电状态检测
、
抽样统计专家系统
、
分析判断
、
改变电参数和伺
服等参数
,
使加工状态得到优化
。
间隙状态控制技术作为影响
加工的重要因素
,
尽管目前无论在理论上还是
在具体应用上深度
、
广度尚显得不够
。
但是在这一领域中
,
内容丰富
,
前途广阔
,
应
大力开展这方而的研究工作
,
并尽快地把研究成果应用到生产实际中去
。
1.4
本文研究内容及主要工作
在本设计中慢走丝电火花线切割机加工放电间隙状态的检测采用放电间隙平均
电压检测法
,
这种检测方法原理简单且工作稳定可靠
。
火花间隙电压信号经分压
、平
均
、
限幅后传递给显示驱动电路
。
显示驱动电路依®不同的加工条件和对象设计成多
个门槛电压值不同的比较器
,
门槛电压值可以通过软件设置
,
火花放电平均电压与各
个门槛
压进行比较
,
便可得知电火花加工的间隙状态
。
整个的间隙控制系统以单片
机为核心
。
它对放电状态检测电路检测到的信号进行分析根据一定的伺服进给策略向
电机驱动电路发出信号
,
控制电机做相应的进给或回退
,
维持正常的火花放电间隙
,
保证加工的正常进行
。
本文的主要研究内容和上要工作如下:
⑴介绍慢走丝电火花线切割加匸特点及其间隙控制技术的发展现状.发展趋势
,
并对
现有的间隙状态检测技术进行分析
,
总结他们的优缺点
,
提出解决方案
。
⑵设计慢走丝电火花线切割机加工电压信号采集电路
。
此电路首先采用放电间隙平均电压检测法
,
平均化间隙电压
,
使得电压信号的采
集更为方便
。
然后根据慢走丝电火花线切割机床的加工特点及性能选取恰当的采样保
持器
,
來完成对间隙电压信号的采集
。
⑶
设计电压比较电路利
转换电路
。
要分辨出机床的间隙状态
,
必须有〜个标准
,
在电压比较电路中
,
其基准电压由
9
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programyg
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