柔性制造系統中刀具管理與在線檢測技術研究

    在柔性制造系統中，被加工零件的品種較多，零件加工工藝比較復雜，且工序高度集中，需要的刀具種類、規格、數量是很多的。隨著被加工零件的變化和刀具磨損、破損，需要定時強制性換刀和隨機換刀。系統運行過程中，刀具頻繁的在各機床之間、機床與刀庫之間進行交換，刀具流的運輸、管理和監控是很復雜的。因此，需要有一個先進、實用、功能完善的刀具管理系統，以實現柔性制造系統中刀具的調度、儲存及信息管理等任務。

1 刀具管理系統應具備的性能

    刀具管理系統應具備的性能：一是管理數量龐大的刀具，通常是數百把至幾千把刀具；二是刀具輸送自動化程度高，具有高性能、智能化的機器人作為刀具流動的傳送工具；三是自動、準確地采集刀具信息；四是借助大型數據庫實現對刀具的調度及動靜態最優化管理；五是自動在線檢測刀具壽命及刀具磨損、破損管理，并能實現在線換刀功能。為此，以某一關鍵零部件的柔性加工系統中的刀具管理系統為例進行說明。

2 刀具管理系統的組成

    該系統采用 VB6.0 編程系統軟件作為開發平臺，由 6 個程序塊及 5 個外存文件組成。

2.1 程序塊

2.1.1 用戶登錄模塊主要實現對系統的保護措施，防止非法用戶進入系統，確保系統數據和系統運行的安全。

2.1.2 系統運行控制模塊主要實現系統的初始化，以完成對在線刀具管理各種模塊的起�？刂�、任務排隊及接口管理，確認加工中心刀庫及中央刀庫的信息。

2.1.3 刀具離線管理模塊主要實現刀具庫的管理，進行刀具需求分析，刀具裝配計劃編制，刀具的刃磨和預調，刀具的編碼生成、粘貼及信息輸入，刀具的組件管理，生成刀具購買清單，及時向線內提供所需刀具。

2.1.4 刀具在線管理模塊主要實現柔性制造系統內的刀具活動的管理，保證加工中心在正確的時間得到正確的刀具，完成對加工中心刀具的需求與供給，運用適當的策略實現刀具的合理選擇、調度以及刀具運送指令的下達和刀具剩余壽命的計算。

2.1.5 系統信息管理模塊主要完成缺刀檢查，刀具入庫管理（包括新刀入庫和從柔性自動線上返回的刀具入庫），刀具出庫管理，磨損、破損刀具的管理以及數據庫管理。

2.1.6 系統狀態監控模塊主要實現系統內刀具、設備故障的監控以及為刀具管理系統實時管理提供必要的資源狀況信息。這 6 個程序塊是系統的主要組成部分，它們按照一定的邏輯順序相互調用，使系統具有完善、合理的刀具管理功能，同時又是結構相互獨立的子程序模塊，子程序間通過數據傳遞而相互聯系。

2.2 外數據庫文件

2.2.1 刀具文件、存放所有刀具的主要參數，每 1 把刀具的參數作為 1 個記錄。

2.2.2 機床文件

存放機床的主要參數，一種型號的機床參數作為 1 個記錄。

2.2.3 工藝數據文件

存放各種與加工有關的工藝數據，一種加工方法的數據作為 1 個記錄。

2.2.4 切削條件系數文件

存放決定切削條件的各種系數。

2.2.5 磨損、破損刀具文件

存放磨損、破損刀具的主要參數，每 1 把刀具的參數作為 1 個記錄。

3 刀具磨損和破損的在線檢測

    刀具磨損和破損在線檢測的方法很多，主要有功率檢測、聲發射檢測、學習模式、力檢測等。在此介紹一種利用神經網絡對柔性制造系統中的刀具的檢測方法。

3.1 刀具負載模型的建立

    切削加工過程中刀具所受的負載與很多因素有關，根據在線檢測的要求，僅考慮幾個較大的影響因素，即主軸轉速、進給速度、切削深度、加工材料的切削性能 4 個因素，則刀具負載的模型為

F = f (s, v, h,m)

式中：

F —負載向量；

h —切削深度；

s —主軸轉速；

m —材料的切削性能；

v —進給量。

    很明顯，上式僅能說明負載與各個影響因素有關，可以用微分幾何的數學方法或實驗的方法建立相應的關系式，但應用于在線檢測效果并不理想。在此，應用神經網絡技術處理該刀具的負載模型。

3.2 神經網絡技術

    本刀具負載自適應控制的神經網絡系統采用3層的BP 結構。根據上面的分析，顯然輸入層有4個節點，輸出層有3 個節點，即負載在XYZ 方向的大小�？紤]到本負載自適應控制系統的特性，可以認為負載是進給速度的連續函數，根據Kolmogorov定理，中間隱層的節點數應為2 倍的輸入點數再加1。因此，本神經網絡結構為輸入層4 個節點，中間層9 個節點，輸出層3 個節點。根據上面的分析，采取每個節點給定4 個值，以它們的不同組合作為樣本輸入數據，這樣可得256 個樣本。具體做法是：將各個輸入量在可能的變化范圍內大體分為4 等份，并用實驗的方法測出在每種輸入情況下的負載值。在得到256 個樣本后，采用離線進行學習，得出每個節點的權值，這樣經過學習的神經網絡就建立了相應的刀具負載模型，為刀具的在線檢測提供條件。

3.3 刀具在線檢測原理

    首先測出刀具的切削深度和進給量，連同主軸轉速和加工材料的類型一起輸入神經網絡控制器。由神經網絡控制器進行負載計算，得出的負載輸入至檢測器。檢測器輸出的結果與輸入信號進行比較，若該負載超過刀具的疲勞條件下的裂紋擴展負載，則減小刀具的進給速度，并將進給速度的減小量反饋到CNC 控制器，使CNC 控制器做出相應的控制，以使得負載的大小改變到安全的水平。

4 結論

    在柔性制造系統中，一個好的刀具管理系統和在線檢測技術，不僅能提高加工生產率、降低勞動成本，而且對于產品優化組合、減少故障率都會起到非常關鍵的作用。