一种数控机床的停机防抖控制方法、系统技术方案

本发明专利技术涉及机械加工控制领域，特别是一种数控机床的停机防抖控制方法及其系统。该方法包括如下步骤：S1、采集并获取用于判断机床动态稳定性的数据集；S2、采用快速搜索与密度峰值算法对上述数据集进行聚类，获得聚类中心；S3、继续采集数据，采用可拓神经网络算法对数控机床的动态稳定性状态进行判断；S4、根据上步骤动态稳定性的判断结果，确定是否需要采取制动措施；S5、持续采集数控机床主轴的运行速度；S6、确定制动策略；S7、执行步骤S6所述制动策略直至所述数控机床主轴的运动速率为0。本发明专利技术还包括实现上述方法的系统。该方法和系统使得机床能够安全、平稳、快速地停机，从而避免机床的振动和损伤。机床的振动和损伤。机床的振动和损伤。

【技术实现步骤摘要】
一种数控机床的停机防抖控制方法、系统


[0001]本专利技术涉及机械加工控制领域，特别是一种数控机床的停机防抖控制方法、系统。

技术介绍

[0002]数控机床是一种高端精密加工设备，数控机床较好地解决了复杂、精密、小批量、多品种的零件加工问题，是一种柔性的、高效能的自动化机床，代表了现代机床控制技术的发展方向，是一种典型的机电一体化产品。其中，斜床身数控机床是一种高精度、高效率的自动化机床。其配备多工位刀塔或动力刀塔，机床具有广泛的工艺性能，可加工直线圆柱、斜线圆柱、圆弧和各种螺纹、槽、蜗杆等复杂工件，具有直线插补、圆弧插补各种补偿功能，并在复杂零件的批量生产中发挥了良好的经济效果。
[0003]但是与大多数机床一样，在斜床身数控机床加工结束对机床进行停车时，机床的运动控制是一个非常重要的环节，常规的关闭伺服机构的方式虽然能够实现紧急停车，但是这可能会导致车床发生剧烈抖动，从而对机床的性能造成影响，甚至影响机床的加工精度。因此如何根据机床运行结束时的动态稳定性，采用适当的的干预措施，使得机床能够安全、平稳、快速地停机，从而避免机床的振动和损伤，是技术人员亟需解决的技术难题。但是现有技术中还没有很好的解决方案。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术中数控机床停车振动和损伤的问题，本专利技术提供的一种数控机床的停机防抖控制方法和系统，可以根据机床运行结束时的参数判定机床的动态稳定性状态，并有针对性完成停车制动，解决现有技术的问题。
[0005]本专利技术采用以下技术方案实现：
[0006]一种数控机床的停机防抖控制方法，该方法包括如下步骤:
[0007]S1、采集数控机床x轴平动的滚摆误差Δαx、颠摆误差Δβx、偏摆误差Δγx，z轴平动的滚摆误差Δαz、颠摆误差Δβz、偏摆误差Δγz；获得用于判断机床动态稳定性的数据集；
[0008]S2、采用快速搜索与密度峰值算法对上述数据集进行聚类，获得动态稳定性状态的聚类中心；
[0009]S3、继续采集实时的机床动态稳定性数据集，采用可拓神经网络算法对数控机床的动态稳定性状态进行判断；
[0010]S4、根据上步骤动态稳定性的判断结果，确定是否需要采取制动措施；其中，
[0011](1)当动态稳定性处于可接受的限度时，不采取措施进行制动，使得数控机床自然停机；
[0012](2)当动态稳定性属于不可接受的限度时，采取制动措施进行抖动干预；
[0013]S5、持续采集数控机床主轴的运行速度；
[0014]S6、预设主轴运行速度减速至0的周期数量,计算单个周期内的速度控制量，并获
取该周期内的驱动加速度Acc1和制动加速度Acc2，驱动加速度Acc1的计算方法如下：
[0015](1)当t≤F时，Acc1＝Tx(v/(T
·
F)),
[0016](2)当F＜t≤T+F时，Acc1＝V/T，
[0017](3)当t＞T+F时，Acc2＝(t-(T+F))(V/(T
·
F))；
[0018]制动加速度Acc2的计算方法如下：
[0019](1)当t≤F时，v＝V-Acc2
·
t,
[0020](2)当F＜t≤T+F时，v＝V-Acc2
·
t-Acc1
·
(t-F)，
[0021](3)当t＞T+F时，v＝V-Acc2
·
t-Acc1
·
(t-F)-Acc2
·
(t-F-T)；
[0022]其中，V为初速度，T为减速时间，F为滤波时间，t为减速时刻，v为减速后的运行速度；
[0023]S7、执行步骤S6所述制动策略直至所述数控机床主轴的运动速率为0。
[0024]进一步地，步骤S2中，聚类方法的过程如下：
[0025]数据集为数据点x
i
和数据点y
i
之间的距离表示为：
[0026]d
ij
＝dist(x
i
,x
j
)，
[0027]用下式计算数据点的局部密度：
[0028][0029]其中，函数χ(x)为：
[0030][0031]ρ
i
表示S中的那些与x
i
的距离小于截断距离d
c
的点；
[0032]当x
i
的局部密度最大时，有：
[0033]θ
i
＝max
j
(d
ij
)，
[0034]其中，θ
i
表示S中的数据点与x
i
的最大距离；
[0035]否则，若x
i
的局部密度不是最大，有：
[0036][0037]其中，θ
i
表示S中的比x
i
的局部密度大的数据点与x
i
的最小距离；
[0038]将数据集中的每个点用ρ
i
和θ
i
来表示，将ρ
i
和θ
i
作为横纵坐标绘制决策图，由决策图确定稳定状态的类别中心。
[0039]进一步地，步骤S3中的动态稳定性识别方法包括如下过程：
[0040](1)读取实时采集的数据点
[0041]X
t
＝{x
t1
,x
t2
,...,x
tn
}，
[0042](2)使用公式
[0043][0044]计算采集的数据点与类别中心之间的距离；
[0045](3)若满足则数据点属于该类别；
[0046](4)依次完成采集的所有数据点的识别，当数据集中的数据点至少5个以上属于该类别时，则判断机床的动态稳定性处于可接受的限度，否则判定机床的动态稳定性处于不可接受的限度。
[0047]进一步地，步骤S6中预设的将运行速度减速至0的周期数量不小于1000，单周期时长大于0.1s。
[0048]进一步地，步骤S1中采集的各项误差是设备在完成加工过程后，数控机床各项精度指标对应的误差。
[0049]进一步地，控制过程中，数控机床主轴的运行速率分开控制。
[0050]本专利技术中还提供一种数控机床的停机防抖控制系统，该控制系统采取如前述的控制方法对数控机床的停机抖动进行控制，该系统包括：
[0051]数据采集模块，用于采集数控机床x轴平动的滚摆误差Δαx、颠摆误差Δβx、偏摆误差Δγx，y轴平动的滚摆误差Δαy、颠摆误差Δβy、偏摆误差Δγy，z轴平动的滚摆误差Δαz、颠摆误差Δβz、偏摆误差Δγz；以及数控机床的运行速度v；
[0052]处理模块，其包括第一子模块，其用于完成所述机床动态稳定性数据集的聚类过程；第二子模块，其用于完成机床动态稳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数控机床的停机防抖控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤:S1、采集数控机床x轴平动的滚摆误差Δαx、颠摆误差Δβx、偏摆误差Δγx，z轴平动的滚摆误差Δαz、颠摆误差Δβz、偏摆误差Δγz；获得用于判断机床动态稳定性的数据集；S2、采用快速搜索与密度峰值算法对上述数据集进行聚类，获得动态稳定性状态的聚类中心；S3、继续采集实时的机床动态稳定性数据集，采用可拓神经网络算法对数控机床的动态稳定性状态进行判断；S4、根据上步骤动态稳定性的判断结果，确定是否需要采取制动措施；其中，(1)当动态稳定性处于可接受的限度时，不采取措施进行制动，使得数控机床自然停机；(2)当动态稳定性属于不可接受的限度时，采取制动措施进行抖动干预；S5、持续采集数控机床主轴的运行速度；S6、预设主轴运行速度减速至0的周期数量,计算单个周期内的速度控制量，并获取该周期内的驱动加速度Acc1和制动加速度Acc2，驱动加速度Acc1的计算方法如下：(1)当t≤F时，Acc1＝Tx(v/(T
·
F)),(2)当F＜t≤T+F时，Acc1＝V/T，(3)当t＞T+F时，Acc2＝(t-(T+F))(V/(T
·
F))；制动加速度Acc2的计算方法如下：(1)当t≤F时，v＝V-Acc2
·
t,(2)当F＜t≤T+F时，v＝V-Acc2
·
t-Acc2
·
(t-F)，(3)当t＞T+F时，v＝V-Acc2
·
t-Acc1
·
(t-F)-Acc2
·
(t-F-T)；其中，V为初速度，T为减速时间，F为滤波时间，t为减速时刻，v为减速后的运行速度；S7、执行步骤S6所述制动策略直至所述数控机床主轴的运动速率为0。2.如权利要求1所述的数控机床的停机防抖控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，聚类方法的过程如下：数据集为数据点x
i
和数据点y
i
之间的距离表示为：d
ij
＝dist(x
i
,x
j
)，用下式计算数据点的局部密度：其中，函数χ(x)为：ρ
i
表示S中的那些与x
i
的距离小于截断距离d
c
的点；当x
i
的局部密度最大时，有：θ
i
＝max

【专利技术属性】
技术研发人员：司文峰，
申请(专利权)人：安徽江机重型数控机床股份有限公司，
类型：发明
国别省市：