自改进CNC
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我们惯于把重要的设备看作是性能随着时间而逐渐降低的一种资源。但是,如果一台机床能变为无约束地从它自己的误差中学习,从而由一个加工循环到下一个加工循环,提高它的性能又怎样?换句话说,这机床能作自我改进又怎样?
GE Fanuc(设在美国弗吉尼亚夏洛茨维尔)供应的CNC系统,现可提供一种所谓”学习控制”的特性,它使这种自我改进成为可能。接合这种学习控制,CNC系统通过比较机床的实际运动与编程的路径,跟踪机床的位置误差。这CNC系统用这信息来计算补偿系数,控制系统在下次运行同一零件时使用这系数。
目标不仅是提高精度,而且改进循环时间。重要零件可以用更高的进给率加工。例如,一个用5秒钟精确铣出的轮廓,一旦有机会再加工那零件,可以改善其性能,用一半的时间铣出同样的精度。
事实上,这学习是累积的。在从第一个零件到第二个零件提高效率以后, CNC系统能为第三个零件提高效率,等等。这样累积建立性能改进,可以连续进行到24个连续的零件。但是,GE Fanuc发言人说,最大得益比这要早得多,通常是5-8件。
当然,用这种方法只可寻找可重复误差。廉价机床不必匹配这为高进给率精度而设计制造的机床的性能。但是,如果绘制和避免影响一个特定切削一致性的误差,则任何廉价机床都可能快速、精密地在一些应用中进行轮廓加工。执行这个角色,学习控制特性确实使一些精密工作能拿到廉价机床上干。
CNC关于加工一个零件所学习的,不能用于一个不同的零件。当一个不同零件首次运行时,该控制必须从那里开始它的学习曲线。但是,某一特定零件号的补偿,可以保存,何时再运行同一零件时,可以从内存中取出。
本文作者:Peter Zelinski
原载:《国际金属加工商情》2006年1月号
上载于:2006-2-13 17:56:38

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