排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
3.
4.
设计并实现了基于轮廓最优圆逼近方法的轮廓误差估计模型,该模型克服了常规方法对于任意加工曲线,廓误差计算过程复杂、计算量大、难以应用到实时任务的缺点,通过实时读取数控机床的位置反馈值和插补器的指令数据估算出轮廓误差值,结合双模糊变论域自适应控制算法,应用于两轴数控系统并实时补偿各单轴控制器,实现对复杂加工过程轮廓误差实时估算并补偿。在实验数控机床上加工两种典型轮廓,对比实验表明,所提出的基于轮廓最优圆逼近方法的双模糊变论域轮廓误差控制方法能有效减小加工轮廓误差,有更高的轮廓精度。 相似文献
5.
7.
基于数控流水线技术的开放式数控系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为使开放式数控系统的设计不依赖于特定的软硬件平台,提出了一种由数控主控流水线线程、驱动程序和数控微代码实时执行单元构成的数控流水线体系.该体系定义了开放的数控规范指令和数控微代码接口,保证模块的互换性,实现了流水线的可重构.数控流水线线程封装了从指令译码到生成数控微代码的主要控制功能,并采用标准编程接口和软件开发技术确保可移植性.数控微代码实时执行单元由可重构的开放式硬件进行实时控制,通过缓冲区隔离了流水线的实时和非实时部分.实验表明,数控流水线体系可适应各种通用的软硬件平台,为开放式数控系统的构建提供了一种实用方法. 相似文献
8.
数控加工中存在刀具几何误差及安装误差、刀具及工件材料性能的随机波动等因素,导致刀具之间的磨损过程与监测信号上存在较大差异的问题,使得刀具磨损值难以精确预测。为此,本文提出了一种结合域对抗自适应的多尺度分布式卷积长短时记忆网络模型(Multiscale time-distributed convolutional long short-term memory,MTDCLSTM)。将加工过程中采集到的多传感器信号作为模型输入,通过域分类器与预测器之间的对抗学习,提取出可有效表征刀具磨损且与域无关的多尺度时空特征,经预测器的非线性映射,实现对刀具磨损值的精确预测。实验结果表明,结合域对抗自适应的MTDCLSTM模型预测性能明显优于分布式卷积神经网络、长短时记忆网络、卷积神经网络与支持向量机模型。与基于迁移成分分析的支持向量回归模型相比,本文模型的均方根误差与平均绝对误差分别降低了59.8%和62.5%,决定系数提高了66.1%,可有效缩小刀具个体之间的差异,提高磨损值预测精度。 相似文献
9.
为优化进给速度曲线,节约加工时间并提高加工质量,提出一种通用的前瞻速度规划算法.该算法可以在满足进给速度约束条件的前提下,对加工路径进行预读,实现进给速度的前瞻规划处理.算法以规划元为单位对加工路径进行划分,通过对加减速算法的抽象和封装实现不同种类的前瞻速度规划,以及对进给速度控制功能算法的重构.仿真和实验表明,该算法在几种不同加减速方式下都可以正确重构,实现进给速度的实时前瞻规划,改善数控机床的加工效率和运动平稳性. 相似文献
10.