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切削过程中的智能系统
智能系统没有一个明确的定义。许多作者用这个术语来描述一个没有看管的
加工过程,在这里当加工过程通过合适传感器的帮助监测和控制时,刀具来切削
为刀具设计主要部分的一个特殊传感器组成。更进一步,有时作者提到“智能加
工操作”,意思是指用于过程前的切削参数优化,通过自适应控制加工操作跟踪
的一个以模型为基础的切削模拟。在前面的几节中,已经介绍过了不同的传
感器解决方案和典型的测量结果,每一个传感器都是孤立的。然而,在许多研究
中,作者们已经选择了多重传感器的方式以解决监控整个切削过程所期望的任
务。仅仅提到几种可能性,力测量经常与加速度测量,或功率,或声学传播监控
结合在一起。每一个传感器的单独的任务仍旧是不变的,主要的挑战在于将不同
的传感器合并到一个系统中,以得到尽可能多的关于当前过程条件的信息。在一
个以所探测问题的情形下,实时调节过程条件为目的的基于计算机的系统中,几
个传感器信号并行的考虑可以被看作是在这种研究下的一个智能系统。促进这个
方法的其中一个最重要的特征是CNC机床的开式结构控制单元的开发。必需的
各种不同的传感器也将会有一个标准设计,以允许在机床控制中容易的和快速的
结合。由于切削过程的复杂性,人工智能技术,例如神经网络和模糊逻辑等
正在吸引更多的注意力并已经在应用中。培养这些人工智能
系统仍旧需要付出很多努力,但由于在计算机硬件和软件中快速的处理过程,对
于某些任务有希望进一步缩短时间。一个主要的问题仍然是清楚地了解和定义每
一个所选择传感器的作用和监控任务。在一个估
计钻削磨损的神经网络中,不同传感器的并行信号处理并不是必须要提高监控精
度。相反,由于用于功率、推力和力矩的传感器给出了关于钻头磨损探测这个特
殊任务的一些冗长的信息,就会发生对正确估计的误导。这个结果说明在一个用
于切削过程的智能系统被建立之前,开始就选择合适的传感器,安装位置和信号
处理方式等是十分必要的。关于这一点,前面的章节已经提供了一些有用的
信息。
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