在加工一些零件的時(shí)候都需要用到數(shù)控機(jī)床，數(shù)控機(jī)床也是制造裝備中很重要的一種設(shè)備。隨著工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，數(shù)控機(jī)床也進(jìn)行了很大的改善，本文是一篇電子技術(shù)論文發(fā)表范文，主要論述了數(shù)控機(jī)床在再制造方面的改善方式。
　　摘要：隨著制造行業(yè)對(duì)制造需求的不斷提高，對(duì)制造裝備的需求也不斷提高，因而數(shù)控機(jī)床(CNC)逐漸走上了歷史舞臺(tái)并扮演著極其重要的角色�，F(xiàn)有的數(shù)控機(jī)床雖能滿足大多數(shù)加工需求，但也存在不如人意之處，本文僅就數(shù)控機(jī)床在動(dòng)力源、“神經(jīng)系統(tǒng)”、回收上的改善方式進(jìn)行討論。

　　關(guān)鍵詞：高速/高精實(shí)現(xiàn),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),PID控制器,AHP回收評(píng)估

　　1 數(shù)控機(jī)床及其發(fā)展歷史

　　數(shù)控機(jī)床是采用數(shù)字控制技術(shù)對(duì)機(jī)床加工過程進(jìn)行自動(dòng)控制的一類機(jī)床。在1952年，美國研制出世界上第一臺(tái)數(shù)控機(jī)床后，其他工業(yè)國家相繼對(duì)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行研制。我國在1958年也研發(fā)出第一臺(tái)數(shù)控機(jī)床。從這一階段起，由于其自身在精度和可控度方面的自然優(yōu)勢(shì)，數(shù)控機(jī)床逐漸取代了傳統(tǒng)加工機(jī)床，成為制造行業(yè)的中堅(jiān)力量。

　　2 數(shù)控機(jī)床在動(dòng)力源上的改善

　　提高生產(chǎn)率最主要、最直接的方式是提高加工速度，而高速加工與高速數(shù)控機(jī)床的開發(fā)應(yīng)用緊密相關(guān)。為實(shí)現(xiàn)高速、高精加工，與之配套的功能部件如電主軸、直線電機(jī)等得到了快速發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大。高頻電主軸、直線電機(jī)、轉(zhuǎn)矩電機(jī)等越來越多地應(yīng)用在高檔數(shù)控裝備中。這些新興電機(jī)集成了機(jī)械傳動(dòng)結(jié)構(gòu)和電氣動(dòng)力源，也實(shí)現(xiàn)了高速高精化，且高度集成，使得機(jī)床體積不斷減小。

　　數(shù)控機(jī)床未來在動(dòng)力源上將有如下的幾種優(yōu)化方式：

　　(1)利用高頻電主軸。高頻電主軸直接將電動(dòng)機(jī)裝配在主軸中，不需中間傳動(dòng)環(huán)節(jié)，是高頻電動(dòng)機(jī)與主軸部件的集成，具有體積小、轉(zhuǎn)速高、可無級(jí)調(diào)速等一系列優(yōu)點(diǎn)。在多工件復(fù)合加工機(jī)床、多軸聯(lián)動(dòng)多面體加工機(jī)床、并聯(lián)機(jī)床和柔性加工單元中，電主軸更有機(jī)械主軸不可替代的優(yōu)越性。

　　目前，利用高性能電主軸替代復(fù)雜的機(jī)床傳動(dòng)箱體系統(tǒng)已經(jīng)成為主流。這樣一方面減少了復(fù)雜傳動(dòng)系統(tǒng)所致加工精度的降低，又可以盡可能縮小機(jī)床體積。

　　(2)直線電機(jī)。直線電機(jī)專為動(dòng)態(tài)性能和運(yùn)動(dòng)精度要求高的機(jī)床設(shè)計(jì)，雖然其價(jià)格高于傳統(tǒng)的伺服電機(jī)，但它大大簡(jiǎn)化了機(jī)械傳動(dòng)結(jié)構(gòu)，有效提高了機(jī)床動(dòng)態(tài)性能。直線電機(jī)驅(qū)動(dòng)的工作平臺(tái)具有高速、高加速度、高精度、行程不受限制等特點(diǎn)，因而滿足現(xiàn)代數(shù)控機(jī)床對(duì)于進(jìn)給伺服電機(jī)的要求。

　　當(dāng)前主流數(shù)控機(jī)床的運(yùn)動(dòng)主要是電機(jī)帶動(dòng)滾珠絲杠副，從而將角位移轉(zhuǎn)化為直線位移，運(yùn)動(dòng)誤差是電機(jī)誤差和滾珠絲杠副制造安裝誤差的累積。但如果采用直線電機(jī)的傳動(dòng)鏈沒有誤差，所有的誤差來源于電機(jī)，這樣就更容易實(shí)現(xiàn)精確控制�；�于此，未來數(shù)控機(jī)床的工作臺(tái)將會(huì)由高性能直線電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)。

　　(3)轉(zhuǎn)矩電機(jī)。轉(zhuǎn)矩電機(jī)是一種同步電機(jī)，其轉(zhuǎn)子直接固定在所要驅(qū)動(dòng)的部件上，因而沒有機(jī)械傳動(dòng)元件，它像直線電機(jī)一樣直接驅(qū)動(dòng)裝置。轉(zhuǎn)矩電機(jī)所能達(dá)到的角加速度比傳統(tǒng)的蝸輪蝸桿傳動(dòng)所能達(dá)到的角加速度高6倍，應(yīng)用于擺動(dòng)叉形主軸頭時(shí)加速度可達(dá)到3g。由于轉(zhuǎn)矩電機(jī)可達(dá)到極高的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)負(fù)載剛性，因而能大大提高回轉(zhuǎn)軸和擺動(dòng)軸的定位和重復(fù)定位精度。

　　機(jī)床加工工件過程中，有時(shí)需要低轉(zhuǎn)速大轉(zhuǎn)矩的動(dòng)力輸出，用蝸輪蝸桿傳動(dòng)或液壓輔助回路實(shí)現(xiàn)雖然各具一定的優(yōu)點(diǎn)，但都需占用較大的體積。轉(zhuǎn)矩電機(jī)的出現(xiàn)及其性能的不斷改進(jìn)有望在未來成為解決這類問題的有效手段，在保證加工精度的基礎(chǔ)上減小機(jī)床體積。

　　3 數(shù)控機(jī)床未來的“智能神經(jīng)系統(tǒng)”

　　數(shù)控系統(tǒng)在控制性能上正向智能化發(fā)展。隨著人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的滲透和發(fā)展，數(shù)控系統(tǒng)引入了自適應(yīng)控制、模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制機(jī)理，不但具有自動(dòng)編程、前饋控制、模糊控制等功能，而且人機(jī)界面友好，并具有故障診斷專家系統(tǒng)。伺服系統(tǒng)智能化的主軸交流驅(qū)動(dòng)和智能化進(jìn)給伺服裝置，能自動(dòng)識(shí)別負(fù)載并自動(dòng)優(yōu)化調(diào)整參數(shù)。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型現(xiàn)在已經(jīng)成功地運(yùn)用于模式識(shí)別。事實(shí)上，我們工程當(dāng)中遇到的許多問題從本質(zhì)上講幾乎沒有完全的線性模型，人們根據(jù)自己經(jīng)驗(yàn)對(duì)非線性問題做出各種假設(shè)和逼近，從而使得非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題。這個(gè)過程事實(shí)上就是一種建模，模型不能完全反應(yīng)系統(tǒng)的原理。但是產(chǎn)生的誤差可以接受。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建智能系統(tǒng)其實(shí)就是在模仿這個(gè)過程，仿真一個(gè)“人腦”然后“集成”到數(shù)控機(jī)床中去。為了對(duì)這種手段的可行性進(jìn)行更加有力的論證，下面簡(jiǎn)單地用一個(gè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制環(huán)節(jié)仿真來說明問題。

　　3.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制環(huán)節(jié)仿真

　　BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由以Remerhalt和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因是它和我們要仿真的PID控制的控制方式比較類似，可以使得仿真工作量減少。

　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元;中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或多隱層結(jié)構(gòu);最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程，此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度或預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制過程中處于不斷地“學(xué)習(xí)”輸出狀態(tài)，輸出參數(shù)就是PID控制器的三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)：比例系數(shù)kp、積分系數(shù)ki、微分系數(shù)kd，如圖2所示。反映這個(gè)“智能”PID控制器調(diào)整過程的誤差曲線中表示的是相對(duì)誤差，單位是10-3，如圖3。 　　從上面的仿真過程可以出，并不只限于PID控制器，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可設(shè)計(jì)出各種具有智能參數(shù)選擇的數(shù)控機(jī)床控制系統(tǒng)。

　　3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工藝參數(shù)及流程設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，用以往的參數(shù)選擇來“訓(xùn)練”工藝選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)未知情況做出更理想的非線性預(yù)測(cè)，使數(shù)控機(jī)床在加工時(shí)實(shí)現(xiàn)真正的智能化。

　　現(xiàn)有的關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用方式大多把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇參數(shù)的過程看作是一種優(yōu)化算法，這樣的理解是普遍接受的。但是，依舊可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成是一個(gè)具有智能的“大腦”，它選擇參數(shù)的過程就是“思考”、“學(xué)習(xí)”的過程。然而這樣認(rèn)為可能會(huì)引起很多人的疑問――神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出都是矩陣，如何來對(duì)復(fù)雜的外界進(jìn)行認(rèn)知，學(xué)習(xí)呢?對(duì)于這個(gè)問題可以效仿早期使用單片機(jī)時(shí)的做法――引入類似譯碼器的東西，即對(duì)于外界的事物可以進(jìn)行編碼作為輸入。根據(jù)上面的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID仿真過程已經(jīng)說明引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成智能的“思考”具有很高的可操作性。同樣，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來使得數(shù)控機(jī)床自己“知道”加工所需的材料及參數(shù)也非常可行。對(duì)于材料，可以把各種鋼編號(hào)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出中某些具體的數(shù)就對(duì)應(yīng)這種編號(hào)，從而表示出機(jī)床的選擇。然后不斷完善其它的參數(shù)輸出，使整個(gè)系統(tǒng)具有一定的復(fù)雜性和可靠性，最終可以達(dá)到大量應(yīng)用的目的。

　　要完成這個(gè)目標(biāo)有一個(gè)無法回避的問題，并且是實(shí)現(xiàn)這個(gè)技術(shù)的關(guān)鍵問題：在PID仿真的過程中，理想輸出就是一個(gè)正弦波，可以用一個(gè)誤差函數(shù)精確地說明離最終目標(biāo)還差多少，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還要修正多少。但是，如果引入不表示數(shù)量只表示編號(hào)的數(shù)值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就無法確定調(diào)整量，無法精確描述反饋。顯然，實(shí)現(xiàn)這個(gè)技術(shù)目前需要解決的主要問題就是如何科學(xué)合理地刻畫這些模糊的輸出誤差，從而來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。如果這個(gè)問題得到了一般性的解決，真正的含有“大腦”的智能化數(shù)控機(jī)床也就指日可待。

　　4 數(shù)控機(jī)床回收再制造科學(xué)評(píng)估系統(tǒng)

　　制造業(yè)給人類帶來了前所未有的文明和財(cái)富的同時(shí)，也帶來了不可忽視的環(huán)境問題�，F(xiàn)在逐漸盛行的“綠色制造”將會(huì)深深地影響數(shù)控機(jī)床產(chǎn)品的生命周期。

　　用綠色制造的觀點(diǎn)來看待廢舊的數(shù)控機(jī)床，可以發(fā)現(xiàn)，廢舊數(shù)控機(jī)床是一種具有很高的回收再利用價(jià)值的機(jī)電產(chǎn)品。它具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，數(shù)控機(jī)床制造需要消耗大量普通鋼鐵材料及部分高檔鋼材，數(shù)控機(jī)床的回收再利用可以二次使用鋼鐵資源，從而大大避免資源浪費(fèi);其次回收數(shù)控機(jī)床具有很好的環(huán)境價(jià)值，數(shù)控機(jī)床中的電子元件的處理可以避免破壞生態(tài)環(huán)境;此外，數(shù)控機(jī)床機(jī)械部分具有耐久性，性能穩(wěn)定的特點(diǎn)，適合于循環(huán)回收再利用;同時(shí)，數(shù)控機(jī)床屬于標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，功能部件互換性好，這大大簡(jiǎn)化了回收再利用工藝。近年來先進(jìn)的機(jī)床機(jī)械功能部件、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的發(fā)展為數(shù)控機(jī)床的回收再利用提供了良好的技術(shù)支撐，使得其具備一定可行性。基于以上分析，數(shù)控機(jī)床未來再制造產(chǎn)業(yè)將會(huì)成為數(shù)控機(jī)床產(chǎn)品不可或缺的來源。

　　考慮到未來的設(shè)計(jì)理論應(yīng)該更為完善，這里假設(shè)數(shù)控機(jī)床的設(shè)計(jì)者普遍不考慮如何設(shè)計(jì)機(jī)床機(jī)構(gòu)來提升其可回收性。那么，在未來一個(gè)自然而然的需求就是，數(shù)控機(jī)床的再制造需要一種普適性的理論來提高效率。目前國內(nèi)外使用的評(píng)價(jià)方法有：模糊層次評(píng)價(jià)法、加權(quán)評(píng)分法、層次分析法等。

　　相對(duì)來說比較成熟的評(píng)價(jià)決策方法是模糊層次評(píng)價(jià)法，其具體步驟如下：

　　(1)對(duì)構(gòu)成評(píng)價(jià)系統(tǒng)的目的、評(píng)價(jià)指標(biāo)建立多級(jí)遞階的結(jié)構(gòu)模型;

　　(2)對(duì)同屬一級(jí)的要素以上一級(jí)的要素為準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較，根據(jù)評(píng)價(jià)尺度確定其相對(duì)重要度，建立判斷矩陣;

　　(3)解權(quán)重判斷矩陣，并檢驗(yàn)每個(gè)矩陣的一致性，計(jì)算出最底層指標(biāo)的組合權(quán)重;

　　(4)建立最底層評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬函數(shù)，求出隸屬度;

　　(5)對(duì)待評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行綜合得分分析。

　　為使判斷定量化，一般都引用1～9的比例標(biāo)度法。之后再寫出一致化矩陣，計(jì)算一致性比例，從而可用反向斷定一開始決策時(shí)對(duì)各個(gè)指標(biāo)的偏重是否存在不一致性。反復(fù)迭代修改最終可以評(píng)價(jià)出廢舊數(shù)控機(jī)床的合理回收工藝方案。

　　這樣的方法使決策者可利用數(shù)學(xué)方法來避免思維的不一致性，并且方法本身和機(jī)床的具體結(jié)構(gòu)沒有任何關(guān)系，所以又符合之前提出的普遍適應(yīng)的需求。

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　　電子技術(shù)論文發(fā)表期刊推薦《電子科技》創(chuàng)刊于1987年，月刊，每月15日出版。主要刊登高等院校、科研院所、電子行業(yè)企事業(yè)單位等科研機(jī)構(gòu)在電子技術(shù)應(yīng)用、通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全及信息、光電子材料等領(lǐng)域最新的學(xué)術(shù)、技術(shù)論文、工程技術(shù)應(yīng)用研究、教學(xué)實(shí)踐總結(jié)、行業(yè)綜述等稿件。該刊秉承嚴(yán)謹(jǐn)辦刊的態(tài)度以保證期刊的嚴(yán)肅性、學(xué)術(shù)性。

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