李泽亚，罗敏，孙国浩，柴进平，廖骏，张瑞杰

（湖北汽车工业学院 电气与信息工程学院，湖北 十堰 442002）

加工中心的加工过程具有高度非线性及不确定性，为避免加工异常，实际切削过程中进给倍率一般都是固定参数[1]，导致出现切削效率低下、刀具磨损快等问题。随着制造业的快速发展，智能控制在制造业中的应用逐渐普及，以恒功率为目标的工艺参数优化是当前数控加工的热点之一［2］。文献［3］提出了利用数控系统内部数据进行立铣加工的多目标优化方法，文献[4]提出了融合颤振控制的恒功率约束自适应加工方法，文献［5-6］提出了应用机床内置传感器的恒功率自适应控制方法，文献［7］设计了基于主轴功率信号反馈的模糊控制器，文献［8］开发了基于模糊PID控制的精密磨削控制系统。上述研究大部分是基于机床内置传感器和PC来实现自适应控制，系统可移植性较差，安装调试复杂，难以推广应用。文中以XHK716加工中心为实验平台，设计了基于研华AMAX-5580边缘控制器的恒功率切削智能控制系统，以加工中心主轴功率为控制目标，通过改变进给倍率来实现切削过程中主轴功率的恒定。系统基于外置传感器和边缘控制器实现，便于嵌入常见数控系统中，且响应速度较快。

1 控制系统设计

如图1a 所示，传统的恒功率智能控制系统使用传统控制器（PLC、单片机等）进行逻辑控制，控制器与PC通过通信协议进行数据传输，然后在PC平台上完成数据存储、人机交互和数据分析。

文中设计的智能控制系统如图1b 所示，使用了研华AMAX-5580 边缘控制器进行信息处理和运算。AMAX-5580 同时具有PC 和传统控制器的功能，精简了系统所使用设备的体积和数量。控制系统工作原理如图1b 所示，功率传感器通过霍尔电流互感器采集主轴电机的电流信号。边缘控制器通过信号判断当前刀具的负载，结合模糊控制计算出合适的进给倍率。PMC程序读取边缘控制器的处理结果，然后CNC 系统通过控制进给电机改变刀具的进给速度，从而使主轴功率维持在目标功率附近。

图1 智能控制系统

2 模糊控制器设计

由于加工中心的切削过程被多个条件约束，是非线性过程，难以建立精确的数学模型，而模糊控制器对于此类系统有着较好的控制效果，易于融入专家经验[9]，所以采用二维模糊控制器来实现功率的自适应控制。模糊控制器结构如图2所示。首先把实时切削功率P(t)与目标切削功率Pref进行比较，得到实时误差e：

图2 模糊控制器结构

e乘以比例因子K1进行缩放运算，并把结果作为模糊控制器的输入E，e经过微分后乘以比例因子K2进行缩放运算，并把结果作为模糊控制器的输入EU。K1和K2计算公式为

式中：Pmax为传统加工过程中的最大功率；Pmin为传统加工过程中的最小功率。

模糊控制器的模糊论域为(-6,6)，输入E、EU和输出Δu的模糊集是{NB, NM, NS, ZE, PS, PM,PB}，对应的语言变量为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}。模糊规则如表1所示。输入变量E的隶属度函数如图3a所示。输入变量EU和输出变量Δu的隶属度函数如图3b所示，为了避免在零点附近产生振荡，把隶属度函数中的NS 和PS 错开。将输入变量模糊化后，根据模糊规则库使用Mamdani法进行模糊推理，将推理结果使用重心法进行反模糊化后，乘以比例因子K3得到进给倍率调整量Δu，Δu与当前的进给倍率u进行累加得到调整后的进给倍率。

图3 隶属度函数

表1 模糊控制规则表

3 系统硬件结构和软件结构设计

3.1 硬件结构

智能控制系统使用的AMAX-5580 边缘控制器如图4 所示。AMAX-5580 通过CodeSys 软件可以进行逻辑控制，在硬件方面，搭载了英特尔i5七代处理器，处理器频率最高可达2.6 GHz，采用双电源供电，具有较高的可靠性，运行针对CODESYS优化的BIOS 内核及操作系统，所以运算速度远超PLC和单片机，可使用英特尔i210 GbE上的独立资源，提供更好的EtherCAT 性能，支持EtherCAT 线型、星型、环型冗余拓扑。AMAX-5580自身可运行Win7系统，人机交互和数据处理都在边缘侧进行，不需要借助PC平台，相比于传统的智能控制系统，数据传输链路更短，运行效率更高。

图4 AMAX-5580

系统硬件结构如图5 所示，通过WB9128 功率传感器采集加工中心主轴电流信号，并把模拟量信号传输到AMAX-5017C 模块中。AMAX-5580通过RJ45 接口与AMAX-5074 模块相连，AMAX-5074 使 用EtherCAT 协 议 与AMAX-5017C 和AMAX-5057SO 进行信号传输。AMAX-5580 对信号进行处理运算后，AMAX-5057SO 把运算结果传输到加工中心。

图5 系统硬件结构图

3.2 软件结构

系统运行流程如图6所示，首先通过人机交互界面（图7）设置目标功率，然后通过功率传感器采集主轴功率，边缘控制器通过I/O 模块与功率传感器通信并计算出实时功率，如果功率数据异常，则系统停止运行，此时需要排查故障。如果功率数据在正常范围内，则计算功率误差和误差变化率，并将二者进行模糊化，通过模糊推理和反模糊化计算出进给倍率调整量。进给倍率调整量与当前进给倍率累加得到调整后的进给倍率，如果自适应控制系统开关处于开启状态，则通过I/O 模块将进给倍率传输到PMC，使加工中心改变进给速度。如果自适应控制系统开关处于关闭状态，则加工中心的进给倍率不发生改变。

图6 控制系统运行流程图

4 自适应控制切削实验

为了验证系统在实际加工过程中的控制效果，在XHK716加工中心上进行实验。如图8所示，刀具选用直径为20 mm的硬质立铣刀，工件选用型号为6061 的凹槽型铝合金。加工过程中，刀具转速为1500 r·min⁻¹,刀具进给方向如图9 所示，切削宽度为10 mm，背吃刀量为3 mm或1.5 mm。

图8 凹槽型工件

图9 切削示意图

1）传统加工模式 切削工件时进给速度恒定为300 mm·min⁻¹，结果如图10a 所示。加工过程中，主轴的功率随着背吃刀量的改变而变化。背吃刀量较小时主轴功率较小，谷值为600 W，此时刀具负荷较小，有极大的冗余量，加工效率较低。背吃刀量较大时，主轴功率较大，峰值为771 W，此时刀具负荷较大，影响了刀具的寿命。

2）智能控制模式 加工过程中使用智能控制系统调节进给倍率，结果如图10b所示。当实时功率与目标功率有偏差时，智能控制系统迅速调节进给倍率，使实时功率快速回归到目标功率（690 W）附近，功率曲线波动较小，减少了高负载和低负载的持续时间，对刀具有一定的保护作用。

图10 加工过程中主轴功率及进给倍率曲线

传统加工模式功率最大值为771 W，智能控制模式最大值为714 W，对刀具有一定的保护作用。切削实验的结果如表2所示。由表2可知：添加智能控制系统后，加工过程的高负荷持续时间减少了83.42%，低负荷持续时间减少了55.98%，加工时间缩短了5.33%，能耗减少了5.03%。

表2 加工结果对比表

5 结论

以XHK716 加工中心作为实验平台设计了基于边缘控制器的智能控制系统。通过二维模糊控制器来调整进给倍率，实现了主轴恒功率控制。切削实验表明：在实际加工过程中，加工中心在使用自适应控制系统后，进给倍率随主轴负载不断调整，实时功率基本维持在设定功率附近，提高了切削效率，并且减少了刀具损耗，验证了文中智能控制系统的可行性，对实际生产有一定的参考价值。