一种电火花微小孔加工控制方法技术

本发明专利技术一种电火花微小孔加工控制方法属于电火花加工领域，涉及基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法。该方法首先建立电火花微小孔加工的闭环控制系统，以任一分析周期内的火花／拉弧率和短路率作为电火花微小孔加工控制系统的输入变量，使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定火花／拉弧率和短路率所属的模糊集，再采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到的分析周期内的伺服进给策略作为控制系统的输出，最后利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期的电火花微小孔加工控制方法。本发明专利技术实现了电火花微小孔加工控制的高准确性，加工效率明显提高；运算量小、运算周期短，控制策略简单实用，确保了加工控制的实时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电火花加工领域，涉及基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法。
技术介绍
电火花微小孔加工过程极为复杂、影响因素众多，随机性很大，因此为保证加工精度和表面质量，消除烧伤工件的隐患，进而提高加工效率，电火花微小孔加工设备必须具备完善、精确的控制系统，以使加工尽可能处于最佳状态。 对于加工过程较为稳定的常规电火花加工，以基于放电间隙电压平均值法(平均电压法)的传统自动进给控制方法最为实用，并且该方法在实际电火花加工系统中的应用也最多、最为广泛。通过放电间隙电压的平均值，与设定的伺服参考电压进行比较，当火花放电时，伺服机构保持不动；当间隙开路时，伺服机构进行小位移进给；而当间隙短路时，伺服机构则大位移回退。显然，传统自动进给控制方法不够精确，却简单实用，只要选用合适的伺服参考电压值，就可以达到保持传统放电加工稳定、提高加工效率的目的。但是，由于实际加工中经常调整脉冲宽度和脉冲间隔等电参数，会对间隙平均电压的大小产生影响，所以必须实时调整伺服参考电压值，并且伺服参考电压值通常需要通过实际加工进行校验，每组电参数的伺服参考电压常常需要一一设置，工作量相当大，不利于加工控制的实时性。更为重要的是，在电火花微小孔加工中，由于脉宽一般很窄，电源能量十分微弱，因此间隙平均电压的幅值极低，传统自动进给控制方法的准确性及可靠度大大降低。 因此，研究适于电火花微小孔加工的控制方法，定量改变、调节伺服的进给或回退，使工具电极和加工工件之间保持最佳的放电间隙，并根据外部条件的变化，及时调整放电间隙的大小，始终保持稳定高效的加工，就凸显迫切并尤为需要。 经典控制理论和自适应控制理论都试图用精确的数学模型来描述微小孔电火花加工这一复杂的非线性系统和多因素时变系统，因而未能从根本上解决微小孔电火花加工的过程控制问题。二十世纪九十年代以来，模糊控制技术已经在电火花微小孔加工过程中得到了较为广泛的应用，并在某些加工条件下大大地提高了加工效率和降低了电极损耗。 但是，鉴于电火花微小孔加工系统的复杂非线性和多因素时变性，目前已有的传统的经典控制方法及现代控制理论都很难达到预期的控制效果。 针对传统的自动控制方法，如基于平均电压法的自动控制方法主要适用于常规电火花加工，且控制规则偏于简单化、加工经验在控制策略中融合不足以及调节量单一化等问题，本专利技术设计了电火花微小孔加工闭环控制系统和电火花微小孔加工模糊判别算法，以计算周期内的火花/拉弧率和短路率为输入、伺服进给速度为输出，研究并设计了输入变量隶属度函数和基于模糊逻辑的加工控制规则，在智能控制的基础上融合了专家经验，加工控制合理可行，实现了电火花微小孔加工控制的高准确性，加工效率明显提高。 针对一些现代智能控制方法，如神经网络控制方法在加工控制中过于理论化、过于精细化，系统过于复杂、计算量庞大、运算耗时严重，导致伺服进给不能实时跟踪加工状态，以及在微细加工中容易引起电极跳动等问题，本专利技术基于直线电机驱动方式，提出了一种基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制方法，结合前提隶属度和适合度确定加工控制策略，既有一定的智能性，而且运算量小、运算周期短，控制策略简单实用，为加工控制实时性的实现提供了良好的前提保证。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对复杂非线性和多因素时变的电火花微小孔加工系统难以进行实时、准确、高效地加工控制的技术难题，为解决传统控制方法在加工控制中过于简单化、加工经验在控制策略中融合不足以及调节量单一化，及现代控制理论过于精细化，运算耗时严重，伺服进给不能实时跟踪加工状态等情况经常出现，导致加工过程不稳定、加工效率低等亟待解决的突出问题，提供，其特征是采用基于模糊逻辑的加工控制方法，以实现对电火花微小孔加工控制的实时、精密控制，以达到保证控制系统和加工过程的稳定性和提高加工效率的目的。 本专利技术所采用的技术方案是，其特征在于，首先建立电火花微小孔加工的闭环控制系统，然后以任一分析周期内的火花/拉弧率ζSA和短路率ζS作为电火花微小孔加工控制系统的输入变量，使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定ζSA和ζS所属的模糊集，再采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到的分析周期内的伺服进给策略作为控制系统的输出，最后利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期内的电火花微小孔加工控制策略；采用基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法的具体步骤如下 (1)建立电火花微小孔加工的闭环控制系统 通过火花/拉弧率ζSA和短路率ζS形成表达电火花微小孔加工间隙放电状态的反馈量，经由基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工运动控制器，包括电火花微小孔加工模糊判别算法、电火花微小孔加工控制规则和加工影响因子整定三部分，输出分析周期的进给速度，由电火花微小孔加工自动进给调节轴对放电间隙进行实时调整，以间接实现最优的放电状态，建立精密、高效的电火花微小孔加工闭环控制系统； (2)使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定ζSA和ζS所属的模糊集 将步骤(1)中的任一分析周期内的火花/拉弧率ζSA和短路率ζS作为电火花微小孔加工控制规则的两个输入变量，它们与任一分析周期内的开路率ζO具有恒等关系，采用公式(1)表示为 ζSA+ζS+ζO＝1(1) 因此，由确定的ζSA和ζS即可得到确定的间隙放电状态；将ζSA和ζS分别划分为四个模糊集合S—小，M—中，B—大，SB—超大； 对于当前分析周期内的ζSA和ζS，将其对应的隶属度取代数积运算，得到模糊推理的前提隶属度，其算法用公式(2)表示为 式中μj，k(ζSA，ζS)——输入量ζSA和输入量ζS分别对应第j项模糊集和第k项模糊集时的加工控制规则的前提隶属度，j∈{S，M，B，SB}，k∈{S，M，B，SB}； ——输入量ζSA的第j项模糊集Aj所对应的隶属度，j∈{S，M，B，SB}； ——输入量ζS的第k项模糊集Bk所对应的隶属度，k∈{S，M，B，SB}； 定义适合度λi，采用公式(3)表示为 即前提隶属度μj，k(ζSA，ζS)的平方根最大时适合度最好，因此，可确定此时ζSA对应第j项模糊集和ζS对应第k项模糊集，就是ζSA和ζS所属的模糊集； (3)采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到分析周期内的伺服进给策略 通过步骤(2)中确定ζSA和ζS分别属于模糊集j和k，根据电火花微小孔加工的自身特点，设计电火花微小孔加工模糊控制规则，得到分析周期内的伺服进给策略作为输出变量，用Fi表示，写成集合形式有{Fi}，i∈{NB，NS，O，PS，PB}，即Fi∈{FNB，FNS，FO，FPS，FPB}，设计得到的10条模糊规则如下 ①当j＝S且k＝S时，i＝PB，Fi＝FPB； ②当j＝S且k＝M时，i＝PS，Fi＝FPS； ③当j＝S且k＝B时，i＝NS，Fi＝FNS； ④当j＝S且k＝SB时，i＝NB，Fi＝FNB； ⑤当j＝M且k＝S时，i＝O，Fi＝FO； ⑥当j＝M且k＝M时，i＝NS，Fi＝FNS； ⑦当j＝M且k＝B时，i＝NS，Fi＝FNS； ⑧当j＝M且k＝SB时，i＝NB，Fi＝FNB； 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电火花微小孔加工控制方法，其特征在于，首先建立电火花微小孔加工的闭环控制系统，然后以任一分析周期内的火花／拉弧率（ζ↓［ＳＡ］）和短路率（ζ↓［Ｓ］）作为电火花微小孔加工控制系统的输入变量，使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定（ζ↓［ＳＡ］）和（ζ↓［Ｓ］）所属的模糊集，再采用基于模糊逻辑的电火花微小孔加工控制规则得到的分析周期内的伺服进给策略作为控制系统的输出，最后利用加工影响因子整定输出变量，确定当前分析周期内的电火花微小孔加工控制策略；采用基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工控制方法的具体步骤如下：　（１）建立电火花微小孔加工的闭环控制系统　通过火花／拉弧率（ζ↓［ＳＡ］）和短路率（ζ↓［Ｓ］）形成表达电火花微小孔加工间隙放电状态的反馈量，经由基于模糊逻辑算法的电火花微小孔加工运动控制器，包括电火花微小孔加工模糊判别算法、电火花微小孔加工控制规则和加工影响因子整定三部分，输出分析周期的进给速度，由电火花微小孔加工自动进给调节轴对放电间隙进行实时调整，以间接实现最优的放电状态，建立精密、高效的电火花微小孔加工闭环控制系统；　（２）使用电火花微小孔加工模糊判别算法确定（ζ↓［ＳＡ］）和（ζ↓［Ｓ］）所属的模糊集　将步骤（１）中的任一分析周期内的火花／拉弧率（ζ↓［ＳＡ］）和短路率（ζ↓［Ｓ］）作为电火花微小孔加工控制规则的两个输入变量，它们与任一分析周期内的开路率（ζ↓［Ｏ］）具有恒等关系，采用公式（１）表示为：　ζ↓［ＳＡ］＋ζ↓［Ｓ］＋ζ↓［Ｏ］＝１　（１）　因此，由确定的（ζ↓［ＳＡ］）和（ζ↓［Ｓ］）即可得到确定的间隙放电状态；将（ζ↓［ＳＡ］）和（ζ↓［Ｓ］）分别划分为四个模糊集合：（Ｓ）－小，（Ｍ）－中，（Ｂ）－大，（ＳＢ）－超大；　对于当前分析周期内的（ζ↓［ＳＡ］）和（ζ↓［Ｓ］），将其对应的隶属度取代数积运算，得到模糊推理的前提隶属度，其算法用公式（２）表示为：　μ↓［ｊ，ｋ］（ζ↓［ＳＡ］，ζ↓［Ｓ］）＝μ↓［Ａ↑［ｊ］］（ζ↓［ＳＡ］）.μ↓［Ｂ↑［ｋ］］（ζ↓［Ｓ］）　（２）　式中：μ↓［ｊ，ｋ］（ζ↓［ＳＡ］，ζ↓［Ｓ］）－输入量ζ↓［ＳＡ］和输入量ζ↓［Ｓ］分别对应第（ｊ）项模糊集和第（ｋ）项模糊集时的加工控制规则的前提隶属度，ｊ∈｛Ｓ，Ｍ，Ｂ，ＳＢ｝，ｋ∈｛Ｓ，Ｍ，Ｂ，ＳＢ｝；μ↓［Ａ↑［ｊ］］（ζ↓［ＳＡ］）－输入量ζ↓［ＳＡ］的第（ｊ）项模糊集Ａ↑［ｊ］所对应的隶属度，ｊ∈｛...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：贾振元，郑新毅，王福吉，井水淼，高升晖，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：91[中国|大连]