汽車自動鏜孔尺寸誤差預(yù)測補償系統(tǒng)的研究

汽車自動鏜孔尺寸誤差預(yù)測補償系統(tǒng)的研究

在線尺寸誤差補償技術(shù)在研磨加工和車輛加工中得到了廣泛應(yīng)用，但在研磨孔加工中應(yīng)用較少。在大批量生產(chǎn)的汽車特別是轎車產(chǎn)業(yè)中,鏜孔加工補償技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景。發(fā)動機(jī)汽缸體缸孔、連桿大小頭孔以及車軸的后臂軸孔、轉(zhuǎn)向節(jié)軸孔、橫梁座軸孔等的加工均需采用這種補償技術(shù)。而目前汽車生產(chǎn)廠家大都采用人工測量、手動調(diào)刀補償,因此研究和開發(fā)在線鏜孔尺寸誤差自動補償技術(shù)具有十分重要的現(xiàn)實意義。1加工誤差自動控制技術(shù)一個完善的鏜孔尺寸誤差預(yù)測補償系統(tǒng)主要由在線測量系統(tǒng)、微量補償裝置和控制系統(tǒng)組成,見圖1。其工作原理如下:自動測量裝置將采集到的被加工工件尺寸信息輸入到控制系統(tǒng),控制系統(tǒng)根據(jù)所建立的尺寸誤差預(yù)測模型對加工工件的尺寸誤差進(jìn)行自動預(yù)測,并控制帶有可自動調(diào)刀功能的補償鏜頭對刀具進(jìn)行自動調(diào)整,從而保證被加工工件尺寸的一致性及加工的效率和可靠性。1.1測量系統(tǒng)的選擇主要影響測量可靠性的因素對于孔徑的在線測量,國內(nèi)外很多公司已有許多成熟的產(chǎn)品,按原理可分為氣動和電感兩大類,其測量精度、穩(wěn)定性及自動化程度指標(biāo)等都能很好地滿足工程實際要求。在線測量儀的可靠性非常關(guān)鍵,惡劣的工況,如切屑、油污及各種機(jī)械電氣干擾等均會影響測量儀的可靠性。一個實用的在線測量系統(tǒng)應(yīng)滿足如下要求:抗干擾力強(qiáng),具有高準(zhǔn)確度和高分辨力;測量速度快,成本低,不需人工調(diào)整;對不同的測量,轉(zhuǎn)換速度快,測量范圍大;不受環(huán)境溫度影響,不受工件材料和表面特性影響;加工和測量互不干涉,并能考慮所有誤差的影響。比較電感式測量儀和氣動測量儀,就測量精度而言,前者比后者具有更高的測量精度,但后者具有更好的抗干擾能力,且是非接觸式測量,氣流能吹凈測量區(qū)的切削液和切屑,這對于在線測量而言是一個非常顯著的優(yōu)點。但氣動測量的缺點是測量間隙不能太大,否則測量準(zhǔn)確性受到影響。根據(jù)生產(chǎn)的實際情況,本系統(tǒng)采用氣動測量儀。1.2變形體的簡化結(jié)果為滿足鏜刀微量補償?shù)男阅芤?研制了一種新穎的平行四邊形彈性鏜桿,該方案原理見圖2,其中連桿和鉸鏈?zhǔn)菑椥宰冃误w的簡化結(jié)果,分別表示彈性變形體的剛性和變形部分。彈性變形體通過連桿分別與主軸和鏜桿成剛性連接,斜塊在補償電機(jī)的驅(qū)動下沿主軸軸線軸向運動,從而推動推桿帶動刀桿偏(平)移,實現(xiàn)微量進(jìn)給。當(dāng)彈性鏜桿的結(jié)構(gòu)參數(shù)滿足一定條件時,可帶動刀桿實現(xiàn)整體徑向平移,從而在一根刀桿上實現(xiàn)多把刀具等量進(jìn)給,以滿足一次加工階梯孔的需要。2bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計為有效控制加工誤差,并對加工誤差進(jìn)行在線預(yù)測和實時補償,必須對鏜孔尺寸誤差建立預(yù)測模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)任意的非線性映射,能夠并行分布處理,并且具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力,在信息工程和控制工程中得到了廣泛應(yīng)用。本文采用前饋多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))建立誤差預(yù)測模型,輸入層由過去加工的鏜孔尺寸數(shù)據(jù)組成,輸出為未來尺寸的預(yù)測值,網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出關(guān)系可表示為式中,為第q-1層中第j個神經(jīng)元到第q層中第i個神經(jīng)元的連接權(quán)系數(shù);nq為第q層中神經(jīng)元的個數(shù);為激活函數(shù)(作用函數(shù)或轉(zhuǎn)移函數(shù)),為任何連續(xù)可微函數(shù)。誤差反向傳播的基本形式為式中,η為學(xué)習(xí)速率;k為訓(xùn)練次數(shù);E為平方誤差和。前饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但存在收斂速度慢、容易陷入局部極小等缺點。因此,本系統(tǒng)采用附加動量項法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率相結(jié)合的改進(jìn)BP算法,以克服標(biāo)準(zhǔn)BP算法的缺陷。其基本形式為式中,mc為動量因子;δi為誤差信號項;pi為網(wǎng)絡(luò)正向輸出;bi為閾值;SSE為總的平方誤差和。1989年RobertHecht-Nielson證明了對于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個連續(xù)函數(shù)都可以用一個隱層的BP網(wǎng)絡(luò)來逼近,因而一個三層的BP網(wǎng)絡(luò)可以完成任意的n維到m維的映射。預(yù)測模型采用一個三層網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)形式。輸入層的節(jié)點數(shù)為5,隱含層的節(jié)點數(shù)為4,輸出層的節(jié)點數(shù)為1,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為5×4×1。隱含層激活函數(shù)和輸出層激活函數(shù)均為S型激活函數(shù)。3應(yīng)用結(jié)果3.1獲取初始連接權(quán)值由于系統(tǒng)是非線性的,網(wǎng)絡(luò)初始值的選取對于學(xué)習(xí)是否達(dá)到局部最小、是否能夠收斂及訓(xùn)練時間的長短的關(guān)系很大。一般來說,總是希望經(jīng)過初始加權(quán)后的每個神經(jīng)元的輸入值都接近于零,這樣可以保證每個神經(jīng)元的權(quán)值都能夠在它們的S型激活函數(shù)變化最大處進(jìn)行調(diào)節(jié)。所以,一般取初始連接權(quán)值為在(0,1)之間的隨機(jī)數(shù),初始閾值都取0。對于學(xué)習(xí)速率和動量因子,由于采用附加動量項和學(xué)習(xí)速率自適應(yīng)調(diào)整,分別選為0.01和0.90。由于采用S型激活函數(shù),因此需要將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化到0.1～0.9之間。在實驗的基礎(chǔ)上,測得210個數(shù)據(jù),其中130個用于訓(xùn)練,50個數(shù)據(jù)用于驗證預(yù)測模型,并對30個數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。3.2bp網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型補償加工實際工件將本系統(tǒng)用于后臂加工生產(chǎn)線后臂軸孔的加工,取得了較好的效果。加工條件:被加工孔徑Φ25mm,材料為球墨鑄鐵GSA(法國牌號,相當(dāng)于QT-400),線速度200m/min,單邊切削深度0.5mm,進(jìn)給速度0.15mm/r。表1是在不補償條件下加工60個工件的結(jié)果,表2是應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型補償控制加工60個工件的結(jié)果。對比兩組切削數(shù)據(jù)可以看出,基于人工