【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數控機床運行，具體涉及一種數控機床運行控制系統及雙工位鋸鉆一體化機床。
技術介紹
1、隨著工業生產的快速發展，氣瓶作為儲存和運輸氣體的重要容器，在諸多領域得到了廣泛應用，如能源、醫療和化工等行業。在氣瓶制造和維修過程中，端面的鋸切和端部的鉆孔是必不可少的關鍵工序。這些工序的加工質量不僅直接影響氣瓶的密封性能和使用壽命，還對后續的裝配及安全性能有重要作用。
2、傳統的氣瓶加工方法通常依賴于手工或半自動化設備進行鋸切和鉆孔操作。然而，這些方式存在加工精度不高、生產效率低、工人勞動強度大等諸多不足。此外，由于氣瓶的兩端需精確定位并固定在加工平臺上，傳統設備在加工過程中往往難以實現高效的自動化運行控制，容易導致定位誤差，進而影響氣瓶加工的一致性和穩定性。近年來，數控機床因其高精度、高效率和高度自動化的特點，在氣瓶加工領域得到了推廣應用。通過集成先進的控制系統，數控機床能夠有效協調鋸切與鉆孔工序，確保加工質量的穩定性和一致性。
3、現有技術中存在以下不足之處：
4、加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度難以保證，特別是在鋸切和鉆孔兩種工序的動態切換及復雜工件受力狀態變化下。由于氣瓶通常為圓柱形薄壁結構，在鋸切和鉆孔過程中，氣瓶端部受力不均可能導致形變，從而引發定位偏差和加工誤差。此外，現有控制系統在處理多軸聯動時缺乏智能化誤差補償算法，難以有效應對氣瓶受力動態變化及振動引起的工藝偏差，這不僅影響加工質量，還可能導致氣瓶表面損傷或安全隱患。
技術實現思路p>
1、本專利技術的目的是提供一種數控機床運行控制系統及雙工位鋸鉆一體化機床，以解決
技術介紹
中不足。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種數控機床運行控制系統，包括數據采集模塊、動態建模模塊、智能誤差補償模塊以及閉環反饋控制模塊；
3、數據采集模塊，包括力傳感器、振動傳感器、光學測量儀和數據采集主控單元，用于實時采集機床運行參數及加工狀態數據，包括多軸聯動狀態、氣瓶受力狀態、振動頻率、切削力以及氣瓶端部形變；
4、動態建模模塊，通過融合有限元分析算法和實時傳感數據構建加工過程的數字孿生模型，模擬氣瓶加工中的受力動態變化及其形變趨勢；
5、智能誤差補償模塊，對氣瓶加工中的受力動態變化及其形變趨勢進行綜合分析，確定加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度，并動態生成誤差補償指令，用于實時調整機床運行參數；
6、閉環反饋控制模塊，基于實時采集的加工狀態數據和加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度，通過模糊邏輯算法對機床的切削速度、進給深度及夾持力進行動態調整，以確保加工過程的精度。
7、優選的，智能誤差補償模塊中，對氣瓶加工中的受力動態變化情況進行分析后生成受力動態波動指數，受力動態波動指數的獲取方法為：
8、從力傳感器獲取加工過程中的受力信號f(t)構建離散時間序列f[n]，n=0,1,2,...,n-1；設定傳感器的采樣速率，采樣點數為n，即采集信號的總點數，計算受力信號的均值μ：；將信號去直流化：f′[n]=f[n]-μ；對去直流后的信號f′[n]進行快速傅里葉變換，得到頻域表示：；其中：是頻域信號在第k個頻率點的復數值，表示幅值和相位信息，n是采樣點數，決定頻率分辨率，為傅里葉變換的核函數；取頻域信號的幅值部分，得到幅值譜，表達式為：；其中：re(f[k])和im(f[k])分別為f[k]的實部和虛部，歸一化幅值譜：；式中，為歸一化后的幅值譜；根據采樣頻率和傅里葉變換的點數，計算每個頻率點k的實際頻率：；計算頻譜總能量和高頻能量，表達式為：；；其中，是設定的高頻閾值頻率，用于區分低頻和高頻成分，計算受力動態波動指數，表達式為：；ehk為受力動態波動指數。
9、優選的，智能誤差補償模塊中，對氣瓶加工中的形變趨勢進行分析后生成振動超限異常指數，振動超限異常指數的獲取方法為：
10、從振動傳感器采集振動信號x(t)，對振動信號進行小波分解，選擇小波基函數ψ(t)，采用離散小波變換將信號分解為不同尺度的細節分量和逼近分量：；每一級小波分量對應頻段范圍：；每一級分量的能量定義為分量平方值的積分：；信號的總能量為所有小波分量能量之和：；為最低頻段的逼近分量能量，根據加工振動特性和異常頻率范圍，選擇小波分量對應的異常頻段，異常頻段總能量為：；計算振動超限異常指數，定義為異常頻段能量占總能量的比值：；式中，gmh為振動超限異常指數。
11、優選的，智能誤差補償模塊中，將受力動態波動指數和振動超限異常指數轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值標簽為預測目標，以最小化對所有加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。
12、優選的，將獲取到的加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值與根據歷史數據預先設定的精度值參考閾值進行比較，若加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值大于或等于預先設定的精度值參考閾值，說明加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度高，此時不生成預警信號，無需額外調整；若加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值小于預先設定的精度值參考閾值，說明加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度低，此時生成預警信號，并動態生成誤差補償指令，用于實時調整機床運行參數。
13、優選的，閉環反饋控制模塊中，基于實時采集的加工狀態數據和加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度，通過模糊邏輯算法對機床的切削速度、進給深度及夾持力進行動態調整，以確保加工過程的精度，具體為：
14、將實時采集的加工狀態數據和加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值作為模糊邏輯的輸入項，將機床的切削速度、進給深度及夾持力作為模糊邏輯的輸出項，其中，加工狀態數據為受力值；
15、對輸入項和輸出項分別定義模糊集合；
16、根據加工經驗和系統特性設計的模糊規則，關聯輸入項與輸出項；
17、將輸入項的具體數值轉換為模糊集合中的隸屬度，使用隸屬函數定義模糊集合：；a為模糊集合的左端點，是隸屬度從0開始增大的點，b為模糊集合的中心點，是隸屬度為1的點，c為模糊集合的右端點，是隸屬度從1減少到0的點；
18、使用模糊規則庫，將輸入項的隸屬度映射到輸出項的模糊集合；
19、推理過程結合輸入隸屬度計算每條規則的置信度；
20、將輸出項的模糊集合通過解模糊化方法轉換為具體數值，用于動態調整機床運行參數。
21、優選的，根據推理結果動態調節切削速度，若受力值高或精度低，降低切削速度以減小切削負載和受力波動；若受力值低且精度高，提升切削速度以提高加工效率；
22、調整進給深度，在受力和振動大時，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種數控機床運行控制系統，其特征在于：包括數據采集模塊、動態建模模塊、智能誤差補償模塊以及閉環反饋控制模塊；
2.根據權利要求1所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：智能誤差補償模塊中，對氣瓶加工中的受力動態變化情況進行分析后生成受力動態波動指數，受力動態波動指數的獲取方法為：
3.根據權利要求2所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：智能誤差補償模塊中，對氣瓶加工中的形變趨勢進行分析后生成振動超限異常指數，振動超限異常指數的獲取方法為：
4.根據權利要求3所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：智能誤差補償模塊中，將受力動態波動指數和振動超限異常指數轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值標簽為預測目標，以最小化對所有加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值，其中，機器學習模型為多項式回
5.根據權利要求4所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：將獲取到的加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值與根據歷史數據預先設定的精度值參考閾值進行比較，若加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值大于或等于預先設定的精度值參考閾值，說明加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度高，此時不生成預警信號，無需額外調整；若加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值小于預先設定的精度值參考閾值，說明加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度低，此時生成預警信號，并動態生成誤差補償指令，用于實時調整機床運行參數。
6.根據權利要求1所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：閉環反饋控制模塊中，基于實時采集的加工狀態數據和加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度，通過模糊邏輯算法對機床的切削速度、進給深度及夾持力進行動態調整，以確保加工過程的精度，具體為：
7.根據權利要求6所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：
8.一種雙工位鋸鉆一體化機床，采用如權利要求1-7任一項所述的一種數控機床運行控制系統，包括機座（1）和機臺（8），其特征在于：所述機座（1）的上表面固定設置有定位架（2）和兩組支撐導軌（3），所述定位架（2）的表面設置有兩個前固定端口（201），所述支撐導軌（3）的表面滑動安裝有支座（4），所述支座（4）的表面固定安裝有后頂碗（401），所述后頂碗（401）與對應的前固定端口（201）配合對氣瓶進行加工定位；
9.根據權利要求8所述的一種雙工位鋸鉆一體化機床，其特征在于：所述機座（1）的上表面固定設置有料臺（6），所述料臺（6）的表面滑動設置有輸送板（7），所述輸送板（7）的上表面設置有不少于兩組“V”形的支撐板（701），所述支撐板（701）位于定位架（2）與后頂碗（401）之間。
10.根據權利要求9所述的一種雙工位鋸鉆一體化機床，其特征在于：所述機臺（8）的表面固定設置有下導軌（801），所述下導軌（801）的表面滑動安裝有兩組底座（802），所述鋸切模塊（9）和鉆孔模塊（10）分別滑動安裝在對應的底座（802）的上表面，且滑動方向與所述下導軌（801）垂直。
...【技術特征摘要】
1.一種數控機床運行控制系統，其特征在于：包括數據采集模塊、動態建模模塊、智能誤差補償模塊以及閉環反饋控制模塊；
2.根據權利要求1所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：智能誤差補償模塊中，對氣瓶加工中的受力動態變化情況進行分析后生成受力動態波動指數，受力動態波動指數的獲取方法為：
3.根據權利要求2所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：智能誤差補償模塊中，對氣瓶加工中的形變趨勢進行分析后生成振動超限異常指數，振動超限異常指數的獲取方法為：
4.根據權利要求3所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：智能誤差補償模塊中，將受力動態波動指數和振動超限異常指數轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值標簽為預測目標，以最小化對所有加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。
5.根據權利要求4所述的一種數控機床運行控制系統，其特征在于：將獲取到的加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值與根據歷史數據預先設定的精度值參考閾值進行比較，若加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值大于或等于預先設定的精度值參考閾值，說明加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度高，此時不生成預警信號，無需額外調整；若加工過程中多軸聯動實時協調控制的精度值小于預先設定的精度值參考閾值，說明加工過程中多軸聯動實時協調控制...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁昌成，張燕兵，劉晨，胡文民，
申請(專利權)人：浙江蘭溪市海鉅智能裝備有限公司，
類型：發明
國別省市：
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