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针对数控机床加工过程中的不可控制参数变化的问题,提出一种基于BP神经网络的球头铣刀恒力切削控制方法。分别建立铣削过程模型与BP神经网络控制模型,针对多指标变化导致恒力控制球头铣刀切削难以实施的问题,利用多层BP神经网络的自主高度拟合特性,结合恒力控制多时刻切削力与相关伺服输入,实现自适应调节多指标完成恒力控制。其中,指标包含切削力、进给量、进给速度、背吃刀量。为进一步探究噪声对控制算法鲁棒性的影响,利用方波噪声对所建立的控制算法进行干扰实验,讨论控制算法的抗干扰能力。结果表明:所提出的控制方法能够对球头铣刀控制进行快速且精确的恒力跟踪,在切削深度加深后能自适应地调整切削力;在添加噪声的恒力控制中,所获得的仿真曲线与未添加噪声时保持一致,进一步证明了该方法的抗干扰能力。该控制方法具有较好的控制性能与鲁棒性。 相似文献
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