分條機刀片

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分條機刀片的技術研究

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分條機刀片的技術研究

發(fā)布日期:2020-08-07 作者:http://www.xgr493.cn/ 雷德機械 點擊:

分條機刀片管理系統應具備的性能:一是管理數量龐大的刀具,通常是數百把至幾千把刀具;二是刀具輸送自動化程度高,具有高性能、智能化的機器人作為刀具流動的傳送工具;三是自動、準確地采集刀具信息;四是借助大型數據庫實現對刀具的調度及動靜態(tài)較優(yōu)化管理;五是自動在線檢測刀具壽命及刀具磨損、破損管理,并能實現在線換刀功能。為此,以某一關鍵零部件的柔性加工系統中的刀具管理系統為例進行說明。


刀具負載自適應控制的神經網絡系統采用3層的BP結構。根據上面的分析,顯然輸入層有4個節(jié)點,輸出層有3個節(jié)點,即負載在XYZ方向的大小??紤]到本負載自適應控制系統的特性,可以認為負載是進給速度的連續(xù)函數,根據Kolmogorov定理,中間隱層的節(jié)點數應為2倍的輸入點數再加1。因此,本神經網絡結構為輸入層4個節(jié)點,中間層9個節(jié)點,輸出層3個節(jié)點。根據上面的分析,采取每個節(jié)點給定4個值,以它們的不同組合作為樣本輸入數據,這樣可得256個樣本。具體做法是:將各個輸入量在可能的變化范圍內大體分為4等份,并用實驗的方法測出在每種輸入情況下的負載值。在得到256個樣本后,采用離線進行學習,得出每個節(jié)點的權值,這樣經過學習的神經網絡就建立了相應的刀具負載模型,為刀具的在線檢測提供條件。  


刀具的切削深度和進給量,連同主軸轉速和加工材料的類型一起輸入神經網絡控制器。由神經網絡控制器進行負載計算,得出的負載輸入至檢測器。檢測器輸出的結果與輸入信號進行比較,若該負載超過刀具的疲勞條件下的裂紋擴展負載,則減小刀具的進給速度,并將進給速度的減小量反饋到CNC控制器,使CNC控制器做出相應的控制,以使得負載的大小改變到安全的水平。  

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