【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导轨辊式矫直机控制领域，具体为一种基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统及其方法。
技术介绍
1、矫直工艺与数控矫直技术在工业领域中具有十分广泛的应用，电机轴、齿轮轴、导轨、石油钻杆等轴类零件以及板材大都需要在精加工之间进行矫直这一工艺过程。目前的矫直方式主要包括辊式矫直、压力矫直、拉伸矫直和热处理矫直等，其中，辊式矫直在金属板材加工领域得到广泛应用，并在提高产品质量、降低生产成本、节约资源等方面发挥着重要作用。
2、传统的辊式矫直控制系统存在一些问题。传统的辊式矫直控制系统精度较低，无法对板材的细微变形进行精确矫正，一些辊式矫直设备还需要手动调整辊轴的位置和压力，操作繁琐且误差性较大，增加了操作难度和人为误差的可能性，传统的控制系统对不同材料和不同板材厚度的适应性较差，需要频繁调整参数，并且缺乏智能化和自动化的功能，不能根据实时数据自动调整矫直参数，导致生产过程中的效率和稳定性收到一定的影响。由于传统控制系统的结构相对简单，设备维护和故障排除可能相对复杂和昂贵。为了克服这些缺点，设计一种能够实时监测和调整矫直过程，提高设备的性能和效率，满足不同生产需求的控制系统及方法是十分必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统及其方法，本专利技术高精度、适应性强、智能化程度高以及成本低，解决现有导轨辊式矫直精度低、适应性差、智能化功能少以及维护成本高的问题。
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用了
3、一种基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，包括以下步骤：
4、(1)上位机通过人机交互界面设置各种导轨型号和矫直参数；
5、(2)在线激光传感器采集导轨的轮廓数据，并通过卡尔曼滤波对数据进行处理，得到导轨的直线度信息；
6、(3)导轨的直线度信息输入到上位机，上位机通过lstn神经网络算法计算得到最佳的矫直参数；
7、(4)以太网将计算得到的矫直参数发送至plc控制器；
8、(5)plc控制器根据输入的矫直参数，通过pid算法控制驱动模块和执行模块的动作进行矫直。
9、进一步地，在线激光传感器在采集导轨轮廓数据时，进行多次采样。
10、进一步地，在线激光传感器在轮廓数据采集后，对采集数据进行预处理。
11、进一步地，lstn神经网络算法在实际矫直过程中调整和优化矫直参数。
12、进一步地，plc控制器接收上位机发送的矫直参数，实时控制驱动模块和执行模块。
13、进一步地，plc控制器在控制矫直动作时，驱动模块和执行模块实时监测矫直状态并反馈给plc控制器，plc控制器根据矫直状态实时调整驱动模块和执行模块的矫直动作。
14、一种基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统，包括
15、上位机，用于人机交互以及数据采集处理；
16、plc控制器，根据所述上位机发送的动作指令操控执行模块和驱动模块；
17、在线激光传感器，用于检测获取导轨的轮廓数据并处理，得到导轨的直线度信息，导轨的直线度信息传输给上位机；
18、驱动模块，用于控制导轨辊式矫直机的驱动；
19、执行模块，用于执行矫直动作并监控导轨的矫直状态，执行模块将导轨的矫直状态信息反馈给plc控制器。
20、进一步地，上位机包括pc控制系统和人机交互界面，通过人机交互界面将各种导轨型号和矫直参数输入pc控制系统内。
21、进一步地，人机交互界面用于用户查看历史数据和和矫直参数，进行数据分析以及调整矫直参数。
22、进一步地，上位机还包括远程操作模块，远程操作模块提供远程操作功能。
23、与现有技术相比，采用了上述技术方案的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统及其方法，具有如下有益效果：
24、一、采用本专利技术的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统及其方法，通过lstn神经网络算法和pid控制，能够实现直线导轨的精准矫直，提高了矫直效率和准确性，同时具备智能化、自适应性和远程控制等优点，对直线导轨的制造和维护具有重要的应用价值。
25、二、该控制系统应用于工业生产中，有效提高生产效率和产品质量，降低人工干预带来的误差，促进了直线导轨产业的发展。
26、三、本专利技术引入了在线激光传感器来采集直线导轨的轮廓信息，并使用卡尔曼滤波对采集到的数据进行处理，得到直线导轨的直线度信息。这种处理方式有效地消除数据噪声，提高了数据的准确性，从而保证了更精确的矫直结果。
27、四、本专利技术的控制系统包括了自动化控制模式和数据储存模块。在自动模式下，系统能够直接调用预存的参数，实现自动化生产，节约人力和提高生产效率。同时，数据储存模块能够永久保存产品型号的参数，进一步提高了生产效率和方便操作。
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1.一种基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(2)所述的在线激光传感器在采集导轨轮廓数据时，进行多次采样。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(2)所述的在线激光传感器在轮廓数据采集后，对采集数据进行预处理。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(3)所述的LSTN神经网络算法在实际矫直过程中调整和优化矫直参数。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(5)所述的PLC控制器接收上位机发送的矫直参数，实时控制驱动模块和执行模块。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(5)所述的PLC控制器在控制矫直动作时，驱动模块和执行模块实时监测矫直状态并反馈给PLC控制器，PLC控制器根据矫直状态实时调整驱动模块和执行模块的矫直动作。
7.一种基于神
8.根据权利要求7所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统，其特征在于，上位机包括PC控制系统和人机交互界面，通过人机交互界面将各种导轨型号和矫直参数输入PC控制系统内。
9.根据权利要求7所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统，其特征在于，人机交互界面用于用户查看历史数据和和矫直参数，进行数据分析以及调整矫直参数。
10.根据权利要求7所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制系统，其特征在于，上位机还包括远程操作模块，远程操作模块提供远程操作功能。
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(2)所述的在线激光传感器在采集导轨轮廓数据时，进行多次采样。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(2)所述的在线激光传感器在轮廓数据采集后，对采集数据进行预处理。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(3)所述的lstn神经网络算法在实际矫直过程中调整和优化矫直参数。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊式矫直机的控制方法，其特征在于，步骤(5)所述的plc控制器接收上位机发送的矫直参数，实时控制驱动模块和执行模块。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络导轨辊...
【专利技术属性】
技术研发人员：张蕊华，陈琼丰，林伟伟，
申请(专利权)人：浙江稳越智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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