專利名稱：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置的制作方法
技術(shù)領域：
本實用新型涉及機械磨削加工領域，具體涉及一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置。
背景技術(shù)：
磨床是實施磨削加工的主要工具。磨削加工是借助砂輪表面的大量磨粒切削刃去除材料的一種加工方法，作為一種獲得高精度、低粗糙度加工表面以及對高硬度表面進行精加工的工藝方法，在機械加工技術(shù)領域占有十分重要的地位。磨鈍后的砂輪，將影響被磨工件的表面質(zhì)量和幾何精度，因此，必須及時對磨鈍后的砂輪進行修整和補償，才能保證零件的加工質(zhì)量。傳統(tǒng)的磨床砂輪修整，大多是通過人工檢驗零件誤差，根據(jù)經(jīng)驗判斷砂輪是否鈍化，如果鈍化則進行人工修整、人工調(diào)整參數(shù)，因而無法實現(xiàn)修整自動化。這種根據(jù)經(jīng)驗判斷砂輪是否鈍化的方法，判斷結(jié)果與工人個體有關、帶有主觀性，而且是事后(零件尺寸超差后)判斷、難以把握砂輪修整的最恰當時機。要不采用定時修整方式在砂輪鈍化前提前修整，則縮短了砂輪使用壽命；要不就是在砂輪鈍化后，造成零件尺寸超差后才修整， 則加工廢品率高。為了把握砂輪修整的時機，現(xiàn)有的砂輪磨損狀態(tài)檢測方法可以分為靜態(tài)檢測與動態(tài)檢測兩種。靜態(tài)檢測主要有滾動復印法和觸針法，這些方法的缺點是離線的、事后的檢測，因此不利于提高工作效率和保證產(chǎn)品合格率；動態(tài)檢測主要有光截法、光點自動測量法、激光功率譜法、電鏡觀察法、光反射法和聲發(fā)射監(jiān)測法等，這些方法的缺點是安裝調(diào)試困難、結(jié)構(gòu)復雜、對人員素質(zhì)要求高，因此還尚未用于生產(chǎn)加工。由于上述原因，目前磨床的砂輪修整基本沒有實現(xiàn)自動化。

實用新型內(nèi)容本實用新型所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，它能夠減少磨削加工中的人為判斷因素，從而提高磨床磨削加工過程的自動化程度，降低加工成本和廢品率。為解決上述問題，本實用新型是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，主要由修整工具、滑臺、步進電動機、絲桿和數(shù)控系統(tǒng)組成；其中修整工具位于磨床砂輪頂部上方，修整工具安裝在滑臺上，滑臺經(jīng)由絲桿與步進電動機的輸出端相連，步進電機的輸入端與數(shù)控系統(tǒng)相連；上述數(shù)控系統(tǒng)包括控制中心、砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路、磨床工作臺速度檢測電路和步進電機驅(qū)動電路；其中控制中心內(nèi)設有信號采集模塊、信號處理模塊、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的砂輪磨損狀態(tài)預測模塊和電機控制模塊；砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路和磨床工作臺速度檢測電路均連接在信號采集模塊上，信號采集模塊經(jīng)由信號處理模塊與砂輪磨損狀態(tài)預測模塊相連，砂輪磨損狀態(tài)預測模塊通過電機控制模塊連接步進電機驅(qū)動電路。[0007]上述方案中，所述砂輪電機電流檢測電路和磨床電壓檢測電路中的傳感器均為霍爾傳感器；砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路中的傳感器為圓光柵，圓光柵與磨床電機同軸連接；磨床工作臺速度檢測電路中的傳感器為光柵尺，光柵尺的運動部分和靜止部分分別固定在磨床工作臺和磨床床身上。上述方案中，所述修整工具為金剛鉆筆、金剛石筆、金剛石車刀、滾輪或星形刀片。上述方案中，所述滑臺為一維滑臺、二維滑臺或三維滑臺。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實用新型能夠在線監(jiān)測砂輪磨損狀態(tài)，實現(xiàn)砂輪自動修整，減少磨削加工中的人為判斷因素，從而提高磨削加工過程的自動化程度，裝置結(jié)構(gòu)簡單、容易實現(xiàn)。

圖1為本實用新型一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置的原理框圖；圖2為本實用新型一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整方法的流程圖；圖3為BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型圖。
具體實施方式
參見圖1，本實用新型所設計的一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置， 主要由修整工具、滑臺、步進電動機、絲桿和數(shù)控系統(tǒng)組成。其中修整工具位于磨床砂輪頂部上方，修整工具安裝在滑臺上，滑臺經(jīng)由絲桿與步進電動機的輸出端相連，步進電機的輸入端與數(shù)控系統(tǒng)相連。上述數(shù)控系統(tǒng)包括控制中心、砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路、磨床工作臺速度檢測電路和步進電機驅(qū)動電路。其中控制中心內(nèi)設有信號采集模塊、信號處理模塊、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的砂輪磨損狀態(tài)預測模塊和電機控制模塊。砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路和磨床工作臺速度檢測電路均連接在信號采集模塊上，信號采集模塊經(jīng)由信號處理模塊與砂輪磨損狀態(tài)預測模塊相連；砂輪磨損狀態(tài)預測模塊通過電機控制模塊連接步進電機驅(qū)動電路。上述修整工具可以為金剛鉆筆、金剛石筆、金剛石車刀、滾輪或星形刀片；但在本實用新型優(yōu)選實施例中，所述修整工具為金剛鉆筆。上述滑臺可以為一維滑臺、二維或三維滑臺。一維滑臺可以帶動修整工具沿砂輪的徑向移動；二維滑臺可以帶動修整工具沿砂輪的徑向和軸向2個方向移動；三維滑臺可以帶動修整工具沿砂輪的徑向和軸向2個方向移動，還可以繞ζ軸轉(zhuǎn)動。砂輪電機電流檢測電路用于采集砂輪電機電流I。砂輪電機電壓檢測電路用于采集砂輪電機電壓U。砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路用于采集砂輪轉(zhuǎn)速η。磨床工作臺速度檢測電路用于采集待加工零件與砂輪的相對平移速度ν。上述砂輪電機電壓U、砂輪電機電流I、砂輪轉(zhuǎn)速η、待加工零件與砂輪的相對平移速度ν送入信號采集模塊中，信號采集模塊將上述各信號送入信號處理模塊處理后送至砂輪磨損狀態(tài)預測模塊，該砂輪磨損狀態(tài)檢測模塊應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡原理對砂輪磨損程度進行判斷，在砂輪需要修整時控制步進電機驅(qū)動滑臺移動，對砂輪進行修整。在本實用新型優(yōu)選實施例中，所述控制中心為可編程邏輯控制模塊(PLC)，砂輪電機電流檢測電路和磨床電壓檢測電路中的傳感器均為霍爾傳感器；砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路中的傳感器為圓光柵，圓光柵與磨床電機同軸連接；磨床工作臺速度檢測電路中的傳感器為光柵尺，光柵尺的運動部分和靜止部分分別固定在磨床工作臺和磨床床身上。上述修整裝置所采用的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整方法，如圖2所示，包括步驟如下(1)均勻磨削實驗選取一批數(shù)量足夠多、并具有相同加工工藝參數(shù)的待加工零件，在相同工況下進行磨削實驗，每磨削加工一次為一次實驗；上述相同工況就是要保證待加工零件的磨削加工實驗順序可以是任意的；各次磨削加工實驗，除了砂輪鈍化系數(shù)d不一樣外，其余因素完全一樣。(1. 1)從砂輪剛修整即砂輪的鈍化系數(shù)d = 0開始，到砂輪即將磨鈍需要修整時的鈍化系數(shù)d = 1為止，進行磨削實驗；設總共進行了 b+Ι次實驗，則對應第一次實驗的砂輪鈍化系數(shù)d = 0，第二次實驗的砂輪鈍化系數(shù)d = Ι/b，第三次實驗的砂輪鈍化系數(shù)d = 2/ b，以此類推，至最后一次即第b+Ι次的砂輪鈍化系數(shù)d = b/b = 1 ；與此同時，采集每次實驗現(xiàn)場砂輪電機電壓U、砂輪電機電流I、砂輪轉(zhuǎn)速η、待加工零件與砂輪的相對平移速度ν 數(shù)據(jù)，實驗完成后計算并保存對應每次實驗的砂輪鈍化系數(shù)d ；(1. 2)自砂輪的鈍化系數(shù)d從0到1的變化過程中，在上述(1. 1)步驟所得數(shù)據(jù)中均勻選取訓練樣本數(shù)據(jù)，每個訓練樣本記為(U” IpI^vi),對應的砂輪鈍化系數(shù)為Cli，其中i = 1、2、…、N，N為訓練樣本數(shù)；按同樣的方法在上述(1. 1)步驟所得數(shù)據(jù)中另外選取 N個驗證數(shù)據(jù)用于驗證人工神經(jīng)網(wǎng)絡的可信度；其中，訓練樣本數(shù)N為人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)個數(shù)的3 5倍。在本實施例中，取訓練樣本數(shù)為20。從上述實驗數(shù)據(jù)中，自d = 0 1變化過程中，均勻選取20個數(shù)據(jù)作為訓練樣本數(shù)據(jù)，每個訓練樣本記為恥、Iprvvi),對應的砂輪鈍化系數(shù)為c^i = 1，2，…， 20 ；按同樣方法另外選取20個數(shù)據(jù)用于驗證所構(gòu)造的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的可信度。所述砂輪電機電壓Ui和砂輪電機電流Ii均是按小波分析方法進行采集和處理后得到的電壓和電流特征值數(shù)據(jù)。(1. 3)將上述(1. 2)步驟得到的訓練樣本對記為(Xi, (Ii) (i = 1、2、…、N)，其中對應任一輸入樣本向量& = (Xli, x2i, x3i, X4i) = (Ui, Ipni, Vi),人工神經(jīng)網(wǎng)絡實際輸出為
期望輸出為di;(2)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，用樣本數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，得出一個反映輸入輸出關系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型；參見圖3 ；(2. 1)按以下要求構(gòu)造的一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型為三層的誤差反向傳播算法神經(jīng)網(wǎng)絡；(2. 1. 1)輸入層節(jié)點數(shù)M的選取輸入層節(jié)點數(shù)M與人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)個數(shù)相同，即M = 4 ；(2. 1. 2)隱含層節(jié)點數(shù)H的選取
權(quán)利要求1.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，其特征是主要由修整工具、滑臺、步進電動機、絲桿和數(shù)控系統(tǒng)組成；其中修整工具位于磨床砂輪頂部上方，修整工具安裝在滑臺上，滑臺經(jīng)由絲桿與步進電動機的輸出端相連，步進電機的輸入端與數(shù)控系統(tǒng)相連；上述數(shù)控系統(tǒng)包括控制中心、砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路、磨床工作臺速度檢測電路和步進電機驅(qū)動電路；其中控制中心內(nèi)設有信號采集模塊、信號處理模塊、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的砂輪磨損狀態(tài)預測模塊和電機控制模塊; 砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路和磨床工作臺速度檢測電路均連接在信號采集模塊上，信號采集模塊經(jīng)由信號處理模塊與砂輪磨損狀態(tài)預測模塊相連，砂輪磨損狀態(tài)預測模塊通過電機控制模塊連接步進電機驅(qū)動電路。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，其特征是所述砂輪電機電流檢測電路和磨床電壓檢測電路中的傳感器均為霍爾傳感器；砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路中的傳感器為圓光柵，圓光柵與磨床電機同軸連接；磨床工作臺速度檢測電路中的傳感器為光柵尺，光柵尺的運動部分和靜止部分分別固定在磨床工作臺和磨床床身上。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，其特征是所述修整工具為金剛鉆筆、金剛石筆、金剛石車刀、滾輪或星形刀片。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，其特征是所述滑臺為一維滑臺、二維滑臺或三維滑臺。
專利摘要本實用新型公開一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的磨床砂輪自動修整裝置，主要由修整工具、滑臺、步進電動機、絲桿和數(shù)控系統(tǒng)組成。其中修整工具位于磨床砂輪頂部上方，修整工具安裝在滑臺上，滑臺經(jīng)由絲桿與步進電動機的輸出端相連，步進電機的輸入端與數(shù)控系統(tǒng)相連。數(shù)控系統(tǒng)的砂輪電機電流檢測電路、砂輪電機電壓檢測電路、砂輪電機轉(zhuǎn)速檢測電路、磨床工作臺速度檢測電路均連接在信號采集模塊上，信號采集模塊經(jīng)由信號處理模塊與砂輪磨損狀態(tài)預測模塊相連，砂輪磨損狀態(tài)預測模塊通過電機控制模塊連接步進電機驅(qū)動電路。本實用新型能夠減少磨削加工中的人為判斷因素，從而提高磨床磨削加工過程的自動化程度，降低加工成本和廢品率。
文檔編號B24B53/06GK202264145SQ20112034376
公開日2012年6月6日 申請日期2011年9月14日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月14日
發(fā)明者何少佳, 李海標, 莫金海, 金典, 韋壽祺 申請人:桂林電子科技大學