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公开(公告)号：CN110262394A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910605316.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于数控相关技术领域，其公开了一种数控加工中轮廓误差的补偿方法，该补偿方法包括以下步骤：(1)获取加工工件的轮廓误差值，并基于得到的所述轮廓误差值计算得到各轴的误差补偿量，继而生成工件误差补偿表；其中，所述工件误差补偿表包括机床加工过程中各进给轴方向上的补偿点位置及对应的补偿量；(2)数控系统基于加工工件补偿前的加工G代码及所述工件误差补偿表计算得到补偿后的控制指令序列，进而在加工控制的插补过程中实现加工工件轮廓误差的动态补偿。本发明在非加工状态下生成对应加工工件轮廓的工件误差补偿表，并基于工件误差补偿表在加工控制的插补过程中实现轮廓误差的动态补偿，提高了加工轮廓精度，适用性较强。
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公开(公告)号：CN108732996B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201810305822.9
申请日：2018-04-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/4097
Abstract: 本发明提供了一种基于双代码联合作用的数控加工控制方法及用于实现该方法的一种基于双代码联合作用的数控加工控制装置。该方法包括：获取第一数控加工代码和第二数控加工代码，其中，第一数控加工代码包含用于控制刀具对零件进行加工的第一加工信息，第二数控加工代码包含用于增强第一加工信息的第二加工信息；同时运行第一数控加工代码和第二数控加工代码，以解析出第一加工信息和第二加工信息；合并第一加工信息和第二加工信息；以及根据合并结果控制刀具对零件的加工。本发明还提供了一种基于双代码联合作用的数控加工控制装置和计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN111639422B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010424686.2
申请日：2020-05-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于动力学与神经网络的机床进给系统建模方法及设备，属于人工智能与计算机辅助制造领域。该方法具体包括下面几个步骤：首先根据机床进给系统的各部件的动力学与运动学特性，推导出进给系统的动力学方程。并根据动力学方程搭建进给系统的动力学仿真模型。对于仿真模型的部分参数使用遗传算法进行辨识，得到参数的准确值。最后使用神经网络模型替代工作台位移模块，并使用原始模型各模块的输出为神经网络模型的输入特征，使神经网络输出混合模型的仿真位移。按照本发明实现的建模方法，能够提高动力学模型的非线性表达能力，提升模型的仿真精度与泛化能力。
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公开(公告)号：CN113093647A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110325229.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/401
Abstract: 本发明公开了一种基于数控机床响应数据的反向间隙辨识方法及装置，属于数控技术领域，包括：提取数控机床在执行反向指令时在目标水平进给轴产生的指令速度信号vc(t)、电流信号I(t)、编码器位移信号pe(t)以及编码器速度信号ve(t)，获得指令速度信号中指令速度过零的时刻t0，及其后与其间隔为预设时长的时刻t3；将编码器速度信号中相对于指令速度信号的时间延迟量ei消除，得到指令速度信号vc(t‑ei)，并按照ev(t)＝vc(t‑ei)‑ve(t)计算速度差值ev(t)；计算速度差值ev(t)在时间段t0～t3中的极值时刻t1和电流信号I(t)在时间段t0～t3中的突变时刻t2；计算编码器位移信号pe(t)在时间段t1～t2产生的位移增量，将其绝对值辨识为反向间隙。本发明能够提高辨识精度，并对半闭环控制机床实现动态反向间隙辨识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111639422A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010424686.2
申请日：2020-05-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于动力学与神经网络的机床进给系统建模方法及设备，属于人工智能与计算机辅助制造领域。该方法具体包括下面几个步骤：首先根据机床进给系统的各部件的动力学与运动学特性，推导出进给系统的动力学方程。并根据动力学方程搭建进给系统的动力学仿真模型。对于仿真模型的部分参数使用遗传算法进行辨识，得到参数的准确值。最后使用神经网络模型替代工作台位移模块，并使用原始模型各模块的输出为神经网络模型的输入特征，使神经网络输出混合模型的仿真位移。按照本发明实现的建模方法，能够提高动力学模型的非线性表达能力，提升模型的仿真精度与泛化能力。
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公开(公告)号：CN105619178A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610130447.X
申请日：2016-03-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0957 , B23Q17/0961
Abstract: 本发明公开了一种数控机床断刀实时检测方法，包括下列步骤：1)数控系统读取刀具工艺数据库中保存的和值；2)设置计时器j＝1；3)基于主轴电机平均电流判断是否存在断刀，如果是，则中止加工程序，如果否，则判断加工程序是否结束，如果是，则停止加工，如果否则继续加工。本发明通过加工过程中数控内部的主轴时域电流进行判断，降低应用成本，可靠性更高。
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公开(公告)号：CN113093647B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110325229.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/401
Abstract: 本发明公开了一种基于数控机床响应数据的反向间隙辨识方法及装置，属于数控技术领域，包括：提取数控机床在执行反向指令时在目标水平进给轴产生的指令速度信号vc(t)、电流信号I(t)、编码器位移信号pe(t)以及编码器速度信号ve(t)，获得指令速度信号中指令速度过零的时刻t0，及其后与其间隔为预设时长的时刻t3；将编码器速度信号中相对于指令速度信号的时间延迟量ei消除，得到指令速度信号vc(t‑ei)，并按照ev(t)＝vc(t‑ei)‑ve(t)计算速度差值ev(t)；计算速度差值ev(t)在时间段t0～t3中的突变时刻t1和电流信号I(t)在时间段t0～t3中的突变时刻t2；计算编码器位移信号pe(t)在时间段t1～t2产生的位移增量，将其绝对值辨识为反向间隙。本发明能够提高辨识精度，并对半闭环控制机床实现动态反向间隙辨识。
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公开(公告)号：CN110007645B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910288720.5
申请日：2019-04-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 发明公开了一种数控机床进给系统混合建模方法，包括一个动力学基础模型和一个基于大数据的神经网络偏差模型；动力学基础模型由动力学理论分析及参数辨识得到；神经网络偏差模型通过利用指令序列、动力学基础模型的仿真预测数据和实际响应数据分析训练得到；将指令序列输入进给系统混合模型中，对实际响应序列进行预测，得到混合预测序列。本发明技术方案相比单纯的动力学模型，对高度非线性过程(如反向过程)的仿真更精准，相比单纯的神经网络模型，对不同加工工艺下的泛化能力更强。通过混合建模的方式，实现对复杂动态的进给系统的准确模拟。
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公开(公告)号：CN110262394B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201910605316.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于数控相关技术领域，其公开了一种数控加工中轮廓误差的补偿方法，该补偿方法包括以下步骤：(1)获取加工工件的轮廓误差值，并基于得到的所述轮廓误差值计算得到各轴的误差补偿量，继而生成工件误差补偿表；其中，所述工件误差补偿表包括机床加工过程中各进给轴方向上的补偿点位置及对应的补偿量；(2)数控系统基于加工工件补偿前的加工G代码及所述工件误差补偿表计算得到补偿后的控制指令序列，进而在加工控制的插补过程中实现加工工件轮廓误差的动态补偿。本发明在非加工状态下生成对应加工工件轮廓的工件误差补偿表，并基于工件误差补偿表在加工控制的插补过程中实现轮廓误差的动态补偿，提高了加工轮廓精度，适用性较强。
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