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應用強健性進給率控制於高效率加工
作者 蔡孟勳、黃泓緯、麥朝創
刊登日期:2017/11/01
摘要:本文利用量化回授控制理論(quantitatively feedback theory, QFT)設計一強健控制器,並應用於適應性切削進給速度控制。所提出的演算法可以根據主軸電流動態地改變進給速度。利用QFT所設計的控制器即使在不同的切削條件下也能保持固定的切削力大小,進而提高加工效率。本文除了進行數值模擬外,也透過實際切削實驗驗證此強健性進給速度控制法則之性能。
Abstract: The quantitative feedback theory (QFT) to design a robust controller for adaptive cutting feedrate control is presented in this paper. The proposed algorithm could dynamically change the feedrate according to the spindle current which is highly related to the measured cutting force. The QFT controller could provide the constant cutting force even under different cutting conditions. Hence, the machining efficiency could be improved under the robust control. Besides numerical simulations, real cutting experiments were conducted to validate the performance of the proposed robust cutting feedrate control algorithm (RFC).
關鍵詞:強健控制、進給率控制、量化迴授理論
Keywords:Robust Control, Feedrate Control, Quantitatively Feedback Theory
前言
一般來說,由CAD/CAM軟體所產生的加工程式通常在加工過程中皆給定固定的進給率,並未根據不同的切削條件與主軸負載狀況進行變化。然而隨著切削深度的增加,若仍使用固定進給速度可能會導致主軸過載,可能會進一步損壞刀具或降低刀具壽命。另一方面,當切削深度減小時,若仍使用固定的進給率,則主軸使用效率不高。過去2~30年以來,陸續有學者對適應性進給率控制進行研究,為了實現適應性切削控制,在[1, 2]中提出計算加工過程中的切削力的方法。Altintas [3, 4]提出了適應性進給速度控制,利用適應性演算法來克服切削過程中的動態變化。然而,適應性策略的參數收斂速度可能會使暫態響應時間較長。另一種方法是應用模糊控制理論進行適應性切削力控制[5],然而模糊控制所需要切削相關資料庫並不容易開發。其他進給率控制方式如結合線上量測系統並透過基因演算法(genetic algorithm, GA)進行控制[6, 7]。雖然文獻顯示了適應性切削方法的可行性,但實際上的切削行為可能更為複雜,因此適應性進給率控制器應該在各種切削條件下仍保有強健性,以確保切削過程的穩定性。因此在本文中,提出了使用量化回授控制理論(quantitative feedback theory, QFT)進行強健控制器設計,以確保即使在各種切削條件下也能應用該適應性控制演算法。首先針對不同切削條件的切削行為進行系統參數的鑑別,並考慮訊號量測時所產生的延遲時間作為整體的系統不確定性進行控制器設計。最後透過模擬與實驗驗證所開發之具強健性之進給率控制器之性能。
進給率控制系統模型建立
強健性進給率控制系統方塊圖如圖1所示,加工程式經由上位控制器進行解譯與插補後所產生之速度命令經由伺服馬達速度迴路驅動馬達進行切削加工。而切削過程中的切削力受進給速度與其他切削條件:如切深、主軸轉速等影響而產生變化。當切削條件改變時,強健性控制器對速度命令進行調整而使切削力維持在所給定的參考負載值。因此在設計具強健性之進給率控制器之前,首先我們先針對伺服馬達之速度迴路以及銑削模型進行推導。
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