馬達遠

（江蘇省灌南中等專業(yè)學校，江蘇 連云港 223500）

數控系統(tǒng)隨著科技進步得到了飛速發(fā)展，為了獲得高速高精度的機床零件，近幾年對數控加工系統(tǒng)的加減速控制方法進行了深入的研究。加減速控制一般分為二類,一類是前加減速控制,另一類則是后加減速控制。采用后加減速規(guī)劃技術時很容易造成加工零件的輪廓誤差,而前加減速控制則在制造過程中并沒有出現輪廓誤差，因為它采用的是加工合成的技術，所以在對數控機床加減控制的研發(fā)中,大多數都是采用前加減速控制。當前六軸五聯動數控加工在對復雜曲面零件進行高效率、高質量加工方面具有諸多優(yōu)點，所以它在制造業(yè)中得到了越來越廣泛的應用［1］。

1 基于模糊反饋的六軸五聯動數控加工進給速度控制方法

1.1 基于模糊反饋控制機床旋轉角度

在基于模糊反饋的六軸五聯動數控加工中，非模態(tài)主軸的旋轉角度受到一定的限制，給后置機床處理和實際加工帶來了很多的困難。對于這個問題，傳統(tǒng)的解決辦法是將被加工零件在旋轉極限位置處劃線，再使用角度測量儀測量，將加工零件在旋轉極限位置處旋轉一個角度，之后再進行加工?；蛘咴谧詣泳幊痰臅r候，首先要將六軸五機床的最大旋轉角度考慮進去，使其編程范圍在數控機床加工的最大旋轉角度范圍之內，并將多個工序進行加工。但是這種方法需要進行多次的測量和裝配，從而造成了累計和定位的誤差，或者對自動編程者的技術有較高的要求，并且需要處理很多個工序，從而加工的精準度會降低，企業(yè)的生產時間會被延長［2］。

在模糊控制的數控加工設定整個網絡，應急數據和控制環(huán)數據都是可以調整的，不管是在實時還是在應急狀態(tài)下，都符合泊松分布。如圖1為多回路模糊反饋結構。

圖1 多回路模糊反饋結構

基于模糊反饋的共享網絡數控中的調度器，在實時加工數據中與專家語言相結合，獲得一個高效動態(tài)的優(yōu)先控制策略，根據機床的工作參數數據可以知道，角A的搖擺區(qū)域在（-100°～ +100°），角C的回轉角度范圍在（-200°～ +200°）?？梢钥闯龃藭r六軸五機床中的第五旋轉軸是不能經過完整一個周期旋轉的，在經過后置處理后，如果轉動角度超過了機床本身的極限角度，就會出現超程報警、超限區(qū)間不能加工等情況。如圖2為機床道具擺動工作臺角度變換圖。

圖2 機床道具擺動工作臺角度變換圖

為此，利用復合后置和模糊反饋解決這個問題，假設各個角的設定公式如下：

將χA，χC，和χA1，χC1分別代入下列公式：

公式（3）與公式（4）的結果是完全相同的，能夠表明，在獲得一對已知角度時，當轉動角度A變成負值、轉動角度C旋轉180°時，刀具位置點的坐標值保持不變。由此來看，只要把超過機床本身旋轉范圍的C角度改變180°，然后把A角變成相對數，就能解決機床加工的盲區(qū)問題［3］。

公式中：χAmax為機床旋轉軸C的最大極限角；δC為雙擺頭六軸五機床C軸的旋轉限制角度，它是根據具體機床的旋轉軸C的最大極限角度χAmax所設置的，一般加工過程中旋轉限制角δC會略微小于最大極限角度χAmax，一般δC∈（180，360）。利用上述公式就可以計算出此時刀位源文件中的一個數組，其中是所有的旋轉角C，就可以提取其中最大的一個旋轉角Cmax。

1.2 控制轉動軸速度

基于模糊反饋的梯形加減速控制算法是一種具有較低計算量和較高效率速度規(guī)劃控制模型［4］。設定Vs為起始速度，Vmax表示速度最大值，Ve代表終止時的速度，tc為勻加速時間，ta表示加速階段的時間長度，td表示減速階段的時間長度。如圖3為梯形加減速模型示意圖。

圖3 梯形加減速模型

加工中，當轉速能達到最高值Vmax時，就與圖3所示的梯形加減速的數學模型相吻合。將機床能夠承受的最大加速度設定為amax，將加工路徑的總長度設定為L，將機床的插補周期設定為T，將Na、Nc、Nd分別設定為加速周期數、勻速周期數、減速周期數。則加速時間的計算公式如下：

減速公式如下：

加速和減速總位置移動的距離計算公式如下：

公式中：如果L＞D，則此階段處于勻速段，勻速段的時間長度為tc＝。勻速周期長度為Nc＝

勻速段的位置移動長度的計算公式為：

加速、勻速、減速的總位置長度的計算公式如下：

公式中：D為加速段、減速段的總和位置移動長度；Sc代表勻速段的位置移動長度。

六軸五聯動數控加工中刀尖點的轉速是由各個軸線的運動速率綜合而成，若將進給速率設定為常數，則設定的進給速率比其中一個軸線的最大轉速要大，導致其他軸線都已經響應就位等待另一個比設定的進給速率更低的軸線，從而在工件上出現短暫的停頓，影響到加工件表面的粗糙度。

1.3 控制機床旋轉位置

轉動軸的速度實現控制后，對于曲面復雜的工件進行加工時，一般會使用軟件進行自動編程，獲得描述復雜曲面的刀具軌跡，由一些細小的、連續(xù)的線段代替。進給速度一般指的是刀心點沿刀具軌跡與工件的運動速度，為確保工件的加工效率與表面質量，因此必須對六軸五機床的進給速度進行優(yōu)化。刀具進給的最佳化僅僅是為了達到恒力切割，也就是刀具尖端與被切割面之間的不變的進給速度。在加工曲面復雜零件時，因為各軸間的差異，使得機床回轉中心或搖動中心到刀心點之間的距離成為一個變量，因此刀心點的速度也應該成為一個變量。由于刀心位置的轉速是由三根平動軸和兩根轉動軸的轉速合起來的，進而對每根主軸的轉速也應加以限制。

六軸五聯動機床的驅動數控在加工細小直線段的過程中平動軸、轉動軸的位移增量為△S（△X，△Y，△Z，△A，△C）。

當加工細小線段OM時，零件表面的刀具實際速度為f，刀位點的當量位置移動的計算公式如下：

公式中：△S為刀位點的當量位移。機床工作的坐標系ORXYZ下的O的運動坐標為（OX，OY，OZ），M的運動坐標為（MX，MY，MZ）。

但在實際加工中，因為刀具的刀心點到M點的加工變化量主要來源于機床平動軸X、Y、Z的變化，受轉動軸的變化對其影響較小［5］。因此可以得出刀位點變化的當量位置移動長度的計算公式為：

在加工過程中，機床的實際進給速度與加工過程中設定的進給速度是不同的，因此可以用加工過程中的實際進給速度來反向計算加工過程中設定的進給速度。同時為該進給速度增加了一個調節(jié)因子，可以調節(jié)控制整個數控加工進給速度。修改后的進給速度的計算公式如下：

公式中：F表示機床的實際進給速度；f 表示數控加工中所設置的進給速度；t 代表整體調整的系數。

在使用此公式時，需要注意的是，在相鄰兩段加工過程中，機床的旋轉位置當量位移恒定的情況下，改變的只是旋轉軸的轉動位移，平動軸當量位移為零，這時該進給速度值為趨近于無限大［6］。此時，應當對最大進給速度值進行界定，當計算出的進給速度值大于所設置的最大進給速度值時，應當將最大進給速度值分配給本行程序的速度值，將其控制在一個合理的范圍內。另外設置最小進給速度值，以防止進給速度太高或太低。

2 實驗測試

為驗證本文提出的基于模糊反饋的六軸五聯動數控加工進給速度控制方法的有效性，現進行實驗測試，通過對比本文方法、傳統(tǒng)方法與恒定值法的加工過程中的三種速度控制方法的效果。

2.1 實驗準備

本次實驗在模擬環(huán)境中進行，進行聯動數控加工采用的是某A公司新研制的數控加工系統(tǒng)。下表1為實驗機床的各項加工工藝參數。

表1 實驗機床加工工藝參數

加工使用的葉片，其特征在于葉片包括內外弧形表面、上緣表面以及覆蓋表面。在對葉片的上緣曲面進行加工時，由于刀具的刀軸向量變化較大，因此需要通過進給速度優(yōu)化方法來對其進行控制。此外還需要考慮到葉片的壁厚薄、葉身長度較大，在實際切削過程中很容易發(fā)生變形，因此還需要考慮到背吃刀量問題。通過專用后置處理軟件對刀軌進行轉換，并對其速度進行優(yōu)化，將轉換后的數控代碼輸入到軟件中進行模擬，在葉片翻遍處，其進給速度降低，在葉身平緩部分進給速度提高。此時每個數控加工程序都能在保證機床各軸線的最大移動速度的條件下，得到最大的綜合進給速度。這樣不僅可以確保工件表面的光滑，而且可以最大限度地提高機床的工作效率。

2.2 實驗結果與分析

根據上述實驗條件，處理加工未經過進給速度控制的葉輪流道，在數控機床進行加工之前，由于切削路徑部分的速度循環(huán)是事先計劃好的，使其在減速循環(huán)中的速度是均勻的，從而使得減速的第一個周期加速度降低，而其他的周期加速度保持不變。通過將三個零件分別用三種方法進行加工，本文方法為實驗組，傳統(tǒng)方法為對照組1，恒定值法為對照組2。下表2為三種方法下的零件加工效率與精度的對比。

表2 零件加工效率與加工精度

在零件加工殘留方面，本文方法殘留量少于0.01mm，傳統(tǒng)方法與恒定值法由于進給速度一直處于恒定狀態(tài)，各個軸的速率響應不一致，因此機床發(fā)生抖動，所以加工過程中過多殘留量被存留。

由表2實驗結果可知，本文使用的基于模糊反饋的六軸五聯動數控加工進給速度控制方法在零件加工時間要優(yōu)于傳統(tǒng)方法與恒定值法，所用時間少于傳統(tǒng)方法5.16min，少于恒定值法2.43min。

3 結論

六軸五聯動數控機床就是在五軸的基礎上增加一個旋轉軸，但此旋轉軸不參與聯動，其余五軸聯動加工。在進行復雜曲面的加工時，五軸機的中心點和擺動中心、旋轉中心的距離會因曲面曲率的改變而改變，為了滿足恒力切削，刀心點進給速度應為一變量。但是在一般軟件的后置處理中，數控代碼程序中設定的進給速率不能與中心點的實際進給速率一致；為此要從根本上解決六軸五聯動機床后處理開發(fā)的加工進給速度控制問題，就能解決其根本的應用瓶頸問題。