劉杰輝，李肖妍，武杰

(河北工程大學機電學院，河北邯鄲 056038)

基于BP網(wǎng)絡的非圓截面切削力補償情況的研究

劉杰輝，李肖妍，武杰

(河北工程大學機電學院，河北邯鄲 056038)

非圓截面車削加工過程中，切削力的補償情況辨識是非常重要的。通過對非圓截面零件加工過程中切削力的測量及記錄，采用BP網(wǎng)絡模型，通過對切削力的分析和計算機系統(tǒng)對切削力數(shù)據(jù)進行的相關(guān)處理進而確定該過程中動態(tài)切削力的補償情況，為切削力補償情況辨識提供方法與依據(jù)。

非圓截面;切削力;BP網(wǎng)絡模型;補償

在現(xiàn)代機械設(shè)備生產(chǎn)中，非圓截面零件的地位越來越重要。機械加工過程中為了達到零件所需的各種性能要求，需要視零件的具體情況對其進行補償。在非圓車削加工中零件受切削力影響較大，因而研究動態(tài)切削力的補償問題是至關(guān)重要的。如何正確識別切削力是否需要補償、具體補償?shù)绞裁闯潭仁乔邢髁ρa償研究的關(guān)鍵問題。

1 車削中切削力的分析

切削力是一個三維空間力Fτ，其可以分解為互相垂直的3個分力Fx，F(xiàn)y和Fz。各分力的作用如圖1所示，主切削力Fz，垂直于基面，與主運動v方向一致，亦可稱為切向分力;切深抗力Fy，即為在基面內(nèi)，作用于工件直徑方向上，亦可稱為徑向分力;進給抗力Fx，即為在基面內(nèi)，與刀具進給方向平行，亦可稱為軸向分力。

切向力Fz是總切削力在主運動方向上的正投影，在3個分力中占主導位置，其大小約占總切削力的95%～99%。它是車削工程中消耗功率最多的分力，也是重要零件的剛度和強度以及機床動力校核和設(shè)計的主要依據(jù);軸向力Fx是總切削力在進給方向上的正投影，其大小約占總切削力的1%～5%，是設(shè)計和驗算機床以及其他進給機構(gòu)不可或缺的參數(shù);徑向力Fy是總切削力在垂直工作平面上的分力，它作用于工件剛性較差的方向上，在加工工程中容易產(chǎn)生振動，使零件變形，從而影響加工精度。

圖1 切削力的分析

2 BP網(wǎng)絡模型的提出

人工神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)其模型建立的原理，可以分為數(shù)學模型和認知模型。數(shù)學模型主要是在神經(jīng)元生理特性的基礎(chǔ)上，通過抽象用數(shù)學表達式進行描述，而認知模型主要是根據(jù)神經(jīng)系統(tǒng)信息處理的過程建立的。切削力補償情況就是一種對切削力的認知，因而可以據(jù)隨機抽樣的切削力樣本數(shù)據(jù)來構(gòu)建切削力補償情況認知模型。

采用BP網(wǎng)絡模型，對非圓截面零件加工過程中補償情況進行識別，輸入層節(jié)點數(shù)目由零件加工過程中所受的切削力的3個垂直分力Fz，F(xiàn)x，F(xiàn)y決定，輸出層節(jié)點由補償情況 (如不需補償，待補償?shù)?決定。

通過數(shù)值化作離散與插值得到三條測力曲線，主要補償情況是不需補償、待補償、需補償。圖2是反傳神經(jīng)網(wǎng)絡 (BP網(wǎng)絡)模型的結(jié)構(gòu)，輸入層節(jié)點數(shù)目為3，輸出層節(jié)點數(shù)目也為3。表1為學習測量樣

本集。

圖2 反傳神經(jīng)網(wǎng)絡

表1 學習測量樣本集

(1)適當選取特征參數(shù)，選取了切向力、軸向力、徑向力等測力曲線作為特征參數(shù)，以離散化形式給出。

(2)數(shù)據(jù)預處理。輸入層數(shù)據(jù)采用歸一化原則，歸一化用關(guān)系式

其中，m是樣本的特征值，n是樣本數(shù)

該模型中最大值取17.9，最小值取10.0，變換后見表2。

表2 數(shù)據(jù)處理變換表

這是模式識別問題，所以輸出層神經(jīng)元數(shù)據(jù)不需要進行變換。

(3)能量函數(shù)的選取，選取平方型誤差函數(shù)

(4)權(quán)值修正，采用梯度下降法和動量修改法。

(5)鑒于該樣本數(shù)較小，故隱層數(shù)取1，單元數(shù)同樣取1。

(6)據(jù)經(jīng)驗，取η=0.9，α=0.7，為了加快其收斂速度，在網(wǎng)絡運行過程中對α、η進行了一些改變。

由樣本集的識別見表3。

從表中可以看出樣本集1每種補償情況只有一個樣本，因而該模型的預測是可行的。補償程度可以視具體情況而定。

表3 樣本識別表

3 結(jié)束語

(1)運用BP網(wǎng)絡，通過參數(shù)的適當選取及計算機對非圓截面零件加工過程中的切削力補償情況進行了預測并與期望值比較，可以看出預測值與期望值是近似的，說該模型可以為切削力的認知提供方法。

(2)機械零件在加工過程中，隨機抽樣一組工件進行實驗加工，分別對每個工件的切削力進行記錄，通過計算取平均值代入以上模型，可以確定該批零件是否需要補償。

［1］劉杰輝，潘尚峰，袁建軍.數(shù)控非圓車削系統(tǒng)切削力干擾的補償與仿真［J］.現(xiàn)代制造工程，2004(9):19－21.

［2］王先逵.機械制造工藝學［M］.北京:清華大學出版社，1989.

［3］鄧中亮.非圓零件車削加工技術(shù)［M］.北京:人民郵電出版社，1998.

［4］彭放，楊瑞琰，羅文強，等.數(shù)學建模方法［M］.科學出版社，2007.

［5］劉杰輝，潘尚峰.非圓車削干擾分析與補償［J］.煤礦機械，2005，26(8):49－51.

［6］鄧中亮，王先逵.異形零件的幾種車削加工方法［M］.機械制造，1994(1):14－16.

Study on Non-circular Cutting Force Compensation Based on BP Network

LIU Jiehui，LI Xiaoyan，WU Jie
(Institute of Mechanical and Electrical Engineering，Hebei University of Engineering，Handan Hebei 056038，China)

In the non-circular section cutting processing process，the identification of cutting force compensation cases is very important.Through measuring and recording of the cutting force in the process of non-circular cross-section parts processing，by using BP network model，and through the analysis of the cutting force and the related data processing of cutting force by the computer system，the compensation of the dynamic cutting force in the process was determined.It provides a basis and method for identification of cutting force compensation cases.

Non-circular cross section;Cutting force;BP network model;Compensate

TH111

A

1001－3881(2014)9－099－2

10.3969/j.issn.1001－3881.2014.09.027

2013－04－24

河北省自然科學基金資助項目 (E2011402044)

劉杰輝 (1968—)，副教授，主要從事直線伺服機構(gòu)的設(shè)計和控制方面的研究。E－mail:liujiehui@sohu.com。