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人工智能技術(shù)在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

作者:天乙數(shù)控機床時間:2021-04-15875次瀏覽

信息摘要:

基金項目:??蒲谢鹳Y助項目(NO:KX990208)人工智能技術(shù)在處理那些基于精確數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)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?;仡?/p>

基金項目:??蒲谢鹳Y助項目(NO:KX990208)人工智能技術(shù)在處理那些基于精確數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)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?;仡櫩刂评碚摰陌l(fā)展歷程可以看出,它的發(fā)展過程反映了人類由機械化時代進入電氣化時代,并走向自動化、信息化、智能化時代。從60年代起,由于空間技術(shù)、計算機技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展,控制界學(xué)者在研究自組織、自學(xué)習(xí)控制的基礎(chǔ)上,為了提高系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力,開始將人工智能技術(shù)與方法應(yīng)用于實際控制系統(tǒng):1.計算機數(shù)控技術(shù)自從由硬件數(shù)控跨越式發(fā)展到軟件數(shù)控以來,*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(shù)控技術(shù)的報道,但還沒有突破傳統(tǒng)的系統(tǒng)框架。

  本文立足于上述狀況,提出將人工智能技術(shù)應(yīng)用于計算機數(shù)控系統(tǒng)中,尋求中間的交叉點和結(jié)合的新途徑。由于數(shù)控機床是一個機、電、液、氣相結(jié)合的復(fù)雜被控對象,很難建立精確的數(shù)學(xué)模型,采用經(jīng)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。為此,本文針對數(shù)控系統(tǒng)的某一個功能模塊,采用人工智能技術(shù)來予以實現(xiàn),以達到替換或者提高系統(tǒng)性能的目的。

  1模糊控制在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)(也稱模糊集合論)是1965年由L.A.Zadeh所創(chuàng)。他在深入探索和研究“大系統(tǒng)”、“模糊性”、“計算機”和“人腦思維”之間的關(guān)系與矛盾過程中,從數(shù)學(xué)與人腦思維的分離處入手,結(jié)果發(fā)現(xiàn)Contor所創(chuàng)的集合論實質(zhì)上是剔除了模糊性而抽象出來的數(shù)學(xué)概念,是把思維過程絕對化,從而達到精確和嚴格的目的。為此,他將模糊性和數(shù)學(xué)統(tǒng)一起來,并且不是讓數(shù)學(xué)放棄其嚴格性去遷就模糊性,而是讓數(shù)學(xué)回過頭來吸取人腦對于模糊現(xiàn)象認識和推理中的優(yōu)點,于是1965年在InformationandControl)〉雜志上發(fā)表了**篇開創(chuàng)性經(jīng)典論文“FuzzySets這時,可以使用一個二維模糊控制器來實現(xiàn)增益控制。其結(jié)構(gòu)框圖如所示。圖中FPD的模糊查詢表可采用隸屬度函數(shù)和規(guī)則推理獲得,也可采用簡單實用的規(guī)則自調(diào)整控制策略。

  位置環(huán)增益模糊控制原理框人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的研究由來已久,并且曾經(jīng)在60年代掀起過一次研究熱潮。但在經(jīng)歷了十年的低谷后,80年代開始復(fù)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(wǎng)絡(luò)的某一部分受到損壞,可依靠聯(lián)想記憶功能恢復(fù)出原來的信息。

  并行方式處理信息,大大加快了運行速度。

  連續(xù)方式進行學(xué)習(xí),方法簡單。

  以眾多的神經(jīng)元組成一個網(wǎng)絡(luò),可以逼近任意非線性系統(tǒng)。

  所以,基于ANN設(shè)計的控制系統(tǒng),均具有較好的適應(yīng)性、智能性和魯棒性,能夠處理高維數(shù)、非線性、強干擾、不確定、難建模的復(fù)雜對象,具體體現(xiàn)在如下幾個方面:利用自適應(yīng)神經(jīng)元來實現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)位置環(huán)軟件增益的調(diào)節(jié)控制。

  利用ANN來實現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)的故障診斷。

  利用ANN來實現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)的插補計算。

  CNC系統(tǒng)中插補計算是其中的核心模塊之一,它是根據(jù)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(dāng)于“數(shù)據(jù)點的密化處理‘。而BP型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強的復(fù)雜函數(shù)逼近能力,并且已經(jīng)證明:利用一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只要各層節(jié)點數(shù)足夠,理論上就能逼近任意復(fù)雜程度的非線性函數(shù)。我們可以利用這個特點,構(gòu)造出一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用來插補非圓曲線輪廓,如所示。

  3專家系統(tǒng)在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用六十年代,并且獲得了極為有價值的應(yīng)用。所謂專家系統(tǒng)就是一個提供具有人類專門水平的求解專業(yè)范圍內(nèi)重要問題的計算機程序系統(tǒng)。它能解決那些專門領(lǐng)域中的結(jié)構(gòu)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(jié)論、學(xué)習(xí)機制、知識獲取,具體如所示。

  但是,一般專家系統(tǒng)規(guī)模相對都較大,屬靜態(tài)知識處理范疇,面對實際控制系統(tǒng)還不能實現(xiàn)在線控制。

  為此,Astrom于1984年將它引入實時控制領(lǐng)域,并首次提出專家控制(ExpertControl)的名稱,目前發(fā)展成為智能控制領(lǐng)域的一個重要分支。

  計算機數(shù)控系統(tǒng)(機床)是一個融(下轉(zhuǎn)第40頁)3結(jié)論對數(shù)控加過程進行了深入細致地研究,提出了數(shù)控機床加工中廣義工序思想和適用于數(shù)控加工切削用量優(yōu)化方法。系統(tǒng)地建立了數(shù)控加工中主要加工方法的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,并開發(fā)出了相應(yīng)的應(yīng)用軟件,通過在四五七廠精密加工分廠實際驗證,經(jīng)濟效益十分顯著。

  通過對刀具切削實驗,建立了較為切合實際的耐用經(jīng)驗公式。

  周澤華。金屬切削原理。上海:上??萍汲霭嫔纾?984李士勇著。模糊控制。神經(jīng)控制和智能控制論。哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,1998械工業(yè)出版社,1999造技術(shù)與機床,2000(造技術(shù)與機床,2001(院講師,碩士。(編輯何鋼)

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