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公开(公告)号：CN112346411A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011322258.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/4097
Abstract: 本发明公开了一种使用双NURBS刀具轨迹叶轮数控加工速度控制方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取叶轮双NURBS表达路径，计算刀尖点的NURBS曲线弧长，并对NURBS曲线弧长进行等弧长离散；分析等弧长离散后的物理轴速度曲线，在物理轴速度不满足预设约束值时识别叶轮特征，并制定基于叶轮特征等弧长离散的速度控制策略；利用FIR滤波器的加减速控制策略对等弧长离散后的轨迹进行平滑滤波，实现速度的平滑控制。该方法提高了加工精度，且减轻了叶轮数控系统原有繁重的计算，使数控系统结构清晰明了。
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公开(公告)号：CN111857054B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010680809.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明提出的一种基于神经网络的数控系统运动轨迹控制方法，首先构建神经网络作为决策模型，包括一个输入层、若干隐藏层和一个输出层，输入层输入当前时刻刀具轨迹的状态向量，该状态向量是根据被控机床传感器反馈的加工状态与刀具运动轨迹指令经过特征转换得到，输出层输出当前时刻的决策动作，将当前时刻决策动作经过特征转化，得到下一时刻的刀具位置并以此作为伺服指令；随后利用强化学习算法并结合奖惩策略训练决策模型；最后利用训练完毕的决策模型完成机床的刀具运动轨迹控制。本发明方法能够实时响应刀具运动轨迹的变化，支持加工参数的在线修改，提高了数控系统运动轨迹控制的适应性、加工精度和加工效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111857054A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010680809.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明提出的一种基于神经网络的数控系统运动轨迹控制方法，首先构建神经网络作为决策模型，包括一个输入层、若干隐藏层和一个输出层，输入层输入当前时刻刀具轨迹的状态向量，该状态向量是根据被控机床传感器反馈的加工状态与刀具运动轨迹指令经过特征转换得到，输出层输出当前时刻的决策动作，将当前时刻决策动作经过特征转化，得到下一时刻的刀具位置并以此作为伺服指令；随后利用强化学习算法并结合奖惩策略训练决策模型；最后利用训练完毕的决策模型完成机床的刀具运动轨迹控制。本发明方法能够实时响应刀具运动轨迹的变化，支持加工参数的在线修改，提高了数控系统运动轨迹控制的适应性、加工精度和加工效率。
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公开(公告)号：CN111857040A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010680141.8
申请日：2020-07-15
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明提出了一种提升螺纹车削加工精度的主轴跟随同步控制方法，属于数控加工螺纹车削技术领域，该方法包括包括以下步骤：获取螺纹插补信息；对加速段、匀速段，以及位于加速段和匀速段之间的过渡段分别设计主轴转速与进给轴进给量之间的函数关系；进给轴跟随主轴同步控制；根据主轴编码器相对主轴Z相信号基准的圈数计算进给轴进给量，以此进行螺纹加工。本发明方法可解决主轴在实际过程中的速度波动，采取进给轴进给位移与主轴进给之间的强跟随关系，能够实现螺纹多次切削情况下实现螺纹的精度及表面的加工质量。
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公开(公告)号：CN111857040B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010680141.8
申请日：2020-07-15
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明提出了一种提升螺纹车削加工精度的主轴跟随同步控制方法，属于数控加工螺纹车削技术领域，该方法包括包括以下步骤：获取螺纹插补信息；对加速段、匀速段，以及位于加速段和匀速段之间的过渡段分别设计主轴转速与进给轴进给量之间的函数关系；进给轴跟随主轴同步控制；根据主轴编码器相对主轴Z相信号基准的圈数计算进给轴进给量，以此进行螺纹加工。本发明方法可解决主轴在实际过程中的速度波动，采取进给轴进给位移与主轴进给之间的强跟随关系，能够实现螺纹多次切削情况下实现螺纹的精度及表面的加工质量。
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公开(公告)号：CN112865750A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110061060.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 清华大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于FIR滤波器的数控系统倍率变化平滑控制方法及装置，该方法包括：获取数控机床参数和用户指令，根据参数和指令进行编译，编译完成后，根据设定的加减速类型做速度规划；接受用户的倍率输入指令以获取倍率值；通过FIR滤波器对倍率值进行平滑处理得到平滑后的倍率值；根据平滑处理后的倍率值计算插补时间增量，根据插补时间增量计算输出增量；根据输出增量，按比例对应到各个坐标轴得到各个坐标轴对应的增量，将各个坐标轴对应的增量输出到伺服驱动。该方法能够保证进给倍率发生变化时系统进给速度变化的平稳性和对倍率响应的快速性。
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公开(公告)号：CN112327757A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011306678.4
申请日：2020-11-19
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/4097
Abstract: 本发明公开了一种使用在线测量的数控机床加减速智能优化方法及装置，方法应用于CNC平台，以实现CNC内部的闭环优化，包括以下步骤：步骤S1，采集工件试加工数据，并在线测量工件轮廓误差；步骤S2，判断工件轮廓误差是否满足预设加工要求，并不满足预设加工要求时，进行速度曲线优化；步骤S3，重新进行工件试加工，重复执行步骤S1和S2，直到工件轮廓误差满足预设加工要求时，得到速度曲线优化结果；步骤S4，使用速度曲线优化结果进行整个工件的正常加工。该方法可以保证加工工件最终加工质量的可靠性与稳定性，且不需将数据导入CAM并重新计算刀轨，在保证轮廓精度的前提下提高了速度规划优化效率。
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