南京雷德機械有限公司
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分條機刀片管理系統應具備的性能：一是管理數量龐大的刀具，通常是數百把至幾千把刀具；二是刀具輸送自動化程度高，具有高性能、智能化的機器人作為刀具流動的傳送工具；三是自動、準確地采集刀具信息；四是借助大型數據庫實現對刀具的調度及動靜態較優化管理；五是自動在線檢測刀具壽命及刀具磨損、破損管理，并能實現在線換刀功能。為此，以某一關鍵零部件的柔性加工系統中的刀具管理系統為例進行說明。
刀具負載自適應控制的神經網絡系統采用3層的BP結構。根據上面的分析，顯然輸入層有4個節點，輸出層有3個節點，即負載在XYZ方向的大小。考慮到本負載自適應控制系統的特性，可以認為負載是進給速度的連續函數，根據Kolmogorov定理，中間隱層的節點數應為2倍的輸入點數再加1。因此，本神經網絡結構為輸入層4個節點，中間層9個節點，輸出層3個節點。根據上面的分析，采取每個節點給定4個值，以它們的不同組合作為樣本輸入數據，這樣可得256個樣本。具體做法是：將各個輸入量在可能的變化范圍內大體分為4等份，并用實驗的方法測出在每種輸入情況下的負載值。在得到256個樣本后，采用離線進行學習，得出每個節點的權值，這樣經過學習的神經網絡就建立了相應的刀具負載模型，為刀具的在線檢測提供條件。
刀具的切削深度和進給量，連同主軸轉速和加工材料的類型一起輸入神經網絡控制器。由神經網絡控制器進行負載計算，得出的負載輸入至檢測器。檢測器輸出的結果與輸入信號進行比較，若該負載超過刀具的疲勞條件下的裂紋擴展負載，則減小刀具的進給速度，并將進給速度的減小量反饋到CNC控制器，使CNC控制器做出相應的控制，以使得負載的大小改變到安全的水平。
