基于人工神经网络与车削加工系统模型辩识

钟波

（岳阳职业技术学院机电工程系，湖南岳阳 414000）

基于人工神经网络与车削加工系统模型辩识

钟波

（岳阳职业技术学院机电工程系，湖南岳阳 414000）

车削加工是常规的机加工方法，由于加工过程的复杂性、随机性，这个过程一般是一个非线性时变系统，对这些非线性系统控制问题尚无通用的分析设计方法，用神经网络对非线性系统进行辨识，比常规的参数估计法获得的数字模型有更好的跟踪响应性能。

神经网络；车削加工；模型辨识

机械设备在加工过程中有许多需要控制的问题，对车削加工过程的控制，有加工尺寸控制、切削力控制、刀具温度控制等。无论实施何种控制，都必须建立相应过程的数学模型，以找到输入（控制量）和输出（响应量）之间的关系，这个工作又称系统辨识。

由于加工过程的复杂性、随机性，这个过程一般是一个非线性时变系统，用神经网络对非线性系统进行辨识，比常规的参数估计法获得的数字模型有更好的跟踪响应性能。

1 系统的描述

自动控制研究的对象是动态系统，包括线性系统和非线性系统，时变系统和时不变系统，确定系统和随机系统，连续系统和离散系统，单变量（SISO）系统和多变量（MIMO）系统等等。

现在来看一下单变量时不变离散非线性系统。假设非线性系统可用输入输出的差分方程来描述，设分别代表系统在时刻的输入和输出，分别是输入时间序列和输出时间序列的阶次，则系统的差分方程为：

式（1）被称为系统的非线性自动回归滑动平均模型（nonlinear rutoregressive moving average,NARMA）。NARMA的含义是：系统在k+1时刻的输出，可用系统在时刻之前的个输出和时刻之前个输入表示。目前是未知的，系统辨识的任务就是确定这个函数。

2 基于神经网络的NARMA模型辨识

图1是用神经网络辨识非线性系统的示意图，图中NS（nonlinear system）表示待辨识的非线性系统，NN(neural network)表示神经网络。

图1 用神经网络辨识非线性系统

3 车削加工过程的模型

车削过程包含伺服环节、切削环节和测量环节，如图2所示。

图2 车削加工环节模型

伺服环节的输入是电压u，输出是进给速度v，其关系可由一个二阶系统表示：

式（2）中Km——伺服增益；ωn——伺服系统的自然频率；ξ——阻尼系数；

进给量f（mm/r）和进给速度v（mm/s）与主轴转数n（r/min）关系为：

进给量f与测力仪器显示切削Fc关系为：

式（3）中Kp——测力仪转换系数；a——切削深度；m——指数，一般0.6

实际切削力F与显示切削力Fc之间的关系为（Kd为切削力比）：

将上面式（2）（3）（4）（5）合并，得v和Fc的关系：

由K的表达式可知，切削过程总增益与切削深度a、主轴转数n和进给量f的大小有关。在恒切削力的自适应控制中，当切削深度发生变化，可通过改变进给量来保持切削力的恒定。

4 车削加工过程模型的神经网络辨识

加工过程模型神经网络辨识的实质，就是找到适当的映射来近似描述切削系统输入（电压u）和输出（切削力F）之间的关系。为此，须确定网络类型、结构及准备训练样本。

采用单隐层BP网络。网络的输入为当前时刻t，以前两个时刻的电压和切削力：u（t-1），u（t-2），F（t-1），F（t-2）；输出为当前时刻的切削力F（t），网络结构为4×5×1。

样本准备100对。输入样本点在0～5v内要产生100个点，然后通过前面F与u的关系求出对应的输出样本点。

训练好的网络，能够很好地反映切削过程输入输出关系。图3为输入信号，图4为实际输出，图5为网络输出。可见神经网络在整个输入范围（0～5v）内都有很好的跟踪响应。

图3 输入信号

5 结论

经过上述分析，对任何系统实施控制之前，必须建立系统的数学模型。人工神经网络是实现系统数学模型辨识的有效手段，同时也是实施系统控制的有效工具，用神经网络对非线性系统进行辨识，比常规的参数估计法获得的数字模型有更好的跟踪响应性能。

[1]姚锡凡，陈统坚，李伟光.基于神经网络的加工过程模型辨识[J].机床与液压，1999（4）：15-18.

[2]谢庆生.机械工程中的神经网络方法[M].北京：机械工业出版社，2003.

[3]Hopfield JJ.Neural Networks and Physical systems with emergent collective computational abilities.Proc.Natl.Acand [J].Scien.,USA,1982,79:2445-2558.

[4]戴学丰,马林.用神经网络实现离散事件系统监控可能性研究[J].自动化技术与应用，1998（1）：18-20.

[5]王凌.智能优化算法及其应用[M].北京：清华大学出版社，2001.

[6]钟波.基于霍普菲尔神经网络的螺栓联接可靠性优化设计[J].制造业自动化，2013（5）.

（责任编校：费芳）

System Model Identification Based on Artificial Neural Networks and Turning Processing

ZHONG Bo
(Mechanical and Electrical Engineering Department,Yueyang Vocational and Technical College,Yueyang, Hunan 414000)

Turning processing is a conventional machining method.Due to the complexity and randomness of the process,this process is generally a nonlinear time-varying system.However,there is no commonly-used analysis design method to solve these non-linear system control problems;the using of the neural network to identify the nonlinear time-varying system has a better track response performance than the conventional method of parameter estimation in obtaining the digital mode.

neural networks；turning processing；model identification

TG 659

A

1672-738X（2014）06-0072-02

2014-09-17

中航工业科技部创新基金（[2009]168）；湖南教育科学“十二五”规划重点资助课题（XJK013AZ004）。

钟波（1968—），男，湖南湘阴人，机械设计与制造专业教授。主要研究方向：机械设计与制造、机械教育研究。