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摘要 基于白适应模糊控制的压力校直预测方法 摘要 长条形零部件在机械h o t 、锻造和热处理工序中产生弯曲变形是一个普遍问题，它 一直困扰着机械加工制造业的生产过程，也给加工企业的物力和财力造成了一定浪费和 损失。随着市场竞争的加剧，落后的校直技术和装备日益成为制约我国机械产品国际竞 争力的瓶颈。在各种校直方法中，压力校直是一个不可替代而且行之有效的方法。目 前已经有不少关于压力校直的理论研究，但是仍然存在着自动压力校直机工作效率低 下，精度不够等问题，以至于这些理论还无法很好的运用到实践中去。为了适应工业化 生产的需要，必须对自动校直机的智能化控制进行研究。本文的研究成果对于提高压力 校直精度，缩短校直时问，降低校直成本具有一定的理论和实际意义。 本文所做的主要工作如下： ( 1 ) 新型模糊推理系统以实测残余挠度误差为推理目标，采用s i s 0s u g e n o 推理原 型，提高了工作效率，经济实用性强； ( 2 ) 运用自适应算法和模糊逻辑相结合的方法，采用直接在线推理，提高了自动 校直系统的控制精度和效率； ( 3 ) 为了得到更加符合校直过程的模糊规则，进一步提高运算的速度，采用减法 聚类初始化模糊推理系统。大大减少了网络训练时的迭代次数以及避免了在大批量数据 输入时可能出现的模糊规则数目组合爆炸的问题，提高了拟合精度； 关键词：自适应模糊神经网络，减法聚类，压力校直 a b s 打a c t a u t o m a t i cs t r a i g h t e n i n gt e c h n o l o g yb a s e do n f o r e c a s t i n gm e t h o do fa n f l s a b s t r a c t i ti sau n i v e r s a lp r o b l e mt h a tl o n gs t e e lp a r t sa r ed i s t o r t e di nt h ec o u r s eo fh o t w o r k i n g t h ep r o b l e mp u z z l e st h em a n u f a c t u r i n gi n d u s t r yc o n t i n u o u s l y a tt h es a m et i m ei ta l s oc a u s e s al o to fl o s s e so fm a t e r i a la n df i n a n c i a lr e s o u r c e sw i t ht h ea g g r a v a t i o no fm a r k e tc o m p e t i t i o n ， t h eb e h i n d h a n ds t r a i g h t e n i n gt e c h n o l o g ya n de q u i p m e n ti s i n c r e a s i n g l yb e c o m i n ga b o t t l e n e c kw h i c hr e s t r i c t st h ei n t e r n a t i o n a lc o m p e t i t i v e n e s so f o u rm e c h a n i c a lp r o d u c t s p r e s s s t r a i g h t e n i n gi sa ni r r e p l a c e a b l ea n de f f e c t i v et e c h n o l o g yi nv a r i o u sm e t h o d s a tt h ep r e s e n t t i m e , t h e r ea r ea l r e a d ym a n yt h e o r yr e s e a r c h sa b o u tp r e s ss t r a i g h t e n i n gh o w e v e r , t h e s e t h e o r i e se r eu n a b l et ob ea p p l i e d ，b e c a u s eo f l a c k i n ge f f i c i e n c ya n dp r e c i s i o n i no r d e rt om e e t t h ei n d u s t r i a l i z a t i o np r o d u c t i o nn e e d ，t h er e s e a r c ho fi n t e l l i g e n tc o n t r o lo ft h ea u t o m a t i c s t r a i g h t e n i n gm a c h i n ei sv e r yn e c e s s a r y n er e s u l t s w i l lh a v eg r e a ts i g n i f i c a n c ef o r i m p r o v i n gt h es t r a i g h t e n i n gp r e c i s i o na n ds h o r t e n i n gt i m eo fs t r a i g h t e n i n ga n dd e c r e a s i n g c o s to f s t r a i g h t e n i n gn o to n l ya c a d e m i c a l l yb u ta l s op r a c t i c a l l y t h em a i nr e s e a r c hw o r ki sg i v e nb e l o w ： ( 1 ) t h ei n f e r e n c eg o a lo ft h en e wf u z z yi n f e r e n c es y s t e mi st h ea c t u a lr e m a i n i n g d e f l e c t i o nb a s e do ns i s os u g e n oi n f e r e n c ep r o t o t y p e , t h ew o r k i n ge f f i c i e n c yi se n h a n c e d a n dt h ee c o n o m i c a lu s a b i l i t yi ss t r o n g ； ( 2 ) b ya p p l y i n gt oa d a p t i v ea l g o r i t h ma n df u z z yl o g i c ，c o n t r o lp r e c i s i o no f t h ea u t o m a t i c s t r a i g h t e n i n gm a c h i n ei si n c r e a s e d ，u s i n gt h ed i r e c to n - l i n ei n f e r e n c e ； ( 3 ) i no r d e rt oo b t a i nf u z z yr u l em o r ec o n s i g e n tw i t ht h es t r a i g h t e n i n gp r o c e s s ，f u r t h e r e n h a n c et h es p e e do fo p e r a t i o na n di n c r e a s ef i t t i n gp r e c i s i o n , t h em e t h o do fi n i t i a l i z a t i o n f u z z yi n f e r e n c es y s t e mb ys u b t r a c t i v ec l u s t e r i n gi su s e dt h ei t e r a t i o nt i m e so fn e t w o r k t r a i n i n ga r eg r e a tr e d u c e da n di ti sa v o i d e dt h a tt h ef u z z yr e g u l a rn u m b e r sm a y b eo v e r f l o w e d w h e nm a s sd a t af e e d s k e yw o r d s ：a n f i s ，s u b t r a c t i v ec l u s t e r i n g , p r e s ss t r a i g h t e n i n g 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华 东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢 意。 本人签名闺主日期1 2 ：笪：2 关于论文使用授权的说明 本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论 文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。 本人签名亟圭导师签名豇日期1 2 乏7 2 华东交通大学 硕士学位论文任务书 研究生姓名周宁学号 2 0 0 4 0 2 9 0 0 4 0 10 7 学院( 系)机电工程学院 专业机械制造及其自动化 专业方向 论文题目基于自适应模糊控制的压力校直预测方法 要求完成时间2 0 0 7 年4 月2 0 日 选题来源 主要研究任务： 1 、运用自适应算法和模糊逻辑相结合的方法，采用直接在线推理，提高自动校 直系统的控制精度； 2 、新型模糊推理系统以实测残余挠度误差为推理目标，采用s l s os u g e n o 推 理原型，提高了工作效率，经济实用性强； 3 、为了得到更加符合校直过程的模糊规则，并且进一步提高运算的速度，采用 减法聚类初始化模糊推理系统。大大减少了网络训练时的迭代次数以及避免了在大 批量数据输入时可能出现的模糊规则数目组合爆炸的问题，提高了拟合精度 接受任务时间 泐6 移只| 艚 学生签名 ，司乎 导师签名 彤 日期 瑚# - 3 韪卜1 9 第一章绪论 第一章绪论 1 ，1 本文研究的背景 在各行各业中，存在着大量各种截面形状的长条状零件，如：轴杆类零部件，各种 型材、钢轨以及结构件等。在机械加工或热处理过程中，由于这些零部件会发生弯曲变 形，从而为下一道精加工工序带来了诸多不利影响。为了获取下道工序所允许的最小切 削量、减少废件以提高成品率、节约加工和原材料的成本和保证工件达到严格的最终设 计公差要求，自动校直机就成了该类产品热处理后不可缺少的关键设备。因而，校直设 备的研究就成为必要。 校直机有多种类别：从原理上可分为捶击式校直机和多压点屈服式校直机；从功能 上可分为自动校直机和手动校直机；从加载方式上可分为机械式校直机和液压式校直 机；从主机结构上可分为c 型校直机和门型校直机等。 近年来，随着我国经济的持续快速发展以及汽车等相关行业生产规模不断扩大，整 体技术水平和技术要求也随之提高。在优胜劣汰的竞争环境中，企业的质量意识不断提 高，产品品质也就成为企业生存和发展的关键，传统的压力机手工校直方式已经逐渐被 市场淘汰，开发集自动化、智能化、高效率、高精度、多功能等优点于一身的轴类多压 点式自动校直机产品就成为当务之急。我国的自动校直机的开发设计工作刚刚起步，大 多数理论研究还没能形成较为系统的应用设计依据。因此，自动校直机及其计算机测控 系统的研究具有重要的实用价值和意义1 1 , 2 】。 1 2 研究现状 自二十世纪七、八十年代起，意大利、德国、日本、美国等少数发达国家先后研制出 具有本国特色的全自动精密校直机。近年来，我国在精密全自动校直设备的研制和生产上 也取得了进展。合肥压力机械厂及长春试验研究所先后研制出了y 4 1 系列单柱精密校直 液压机和a s c 一系列自动轴类校直机。另外，上海理工大学研制出了四向钢轨校直机 吼 1 2 1 校直理论研究现状 自动校直技术的核心问题是精密校直工艺理论的研究，主要研究轴类零件的形状参 数在校直过程中的变化规律。在压力校直各工艺参数中，校直行程( 即下压量) 的计算 是关键，目前的校直理论研究主要是在校直机压头行程控制方面的研究。主要表现在以 下几个方面： ( 一) 基于校直曲率方程的行程控制研究 第一章绪论 由于校直过程是通过使零件产生塑性变形来达到校直目的的，因此校直工艺的理论 分析和计算应从弹塑性理论基础的角度出发。崔甫在文献【1 】和文献 2 中针对压力校直 的反弯过程进行了弹塑性力学分析。特别是文献【2 娃行了较为系统化的研究。奠定了压 力校直工艺研究的理论基础，主要步骤为： 1 ) 在材料力学中的一些简化假设仍适用的前提下，根据校直工艺的实际情况，其 弹塑性理论分析主要是以平截面假定和单向应力假定为基础： 2 ) 根据零件的材料选择合适的简化应力应变模型，如理想弹塑性材料或线性强化 弹塑性材料，建立零件校直的弹塑性力学模型： 3 ) 计算弹塑性弯曲时的弯矩，确立校直过程中各种曲率间的关系，从而建立弯矩、 曲率关系； 4 ) 通过弯矩、曲率关系和能量关系，推导出校直曲率方程式。 根据上述理论基础，通过建立变形挠度与弯曲曲率的关系，可获得校直挠度方程进行 校直行程的计算1 2 , 4 - 6 1 。为了便于实现校直机行程控制，翟华等人在上述研究基础上， 经过参数转换，提出了一种基于行程控制的计算方法1 7 , 8 l 。但是，上述计算方法存在两个 主要问题：一是计算前必须通过测量拟合出零件轴线的曲线方程，以得到零件的初始弯 曲曲率进行后续计算。这就人为地引入了测量误差和曲线拟合误差；二是计算模型不能 直观地反映压力校直的过程，不便应用于校直过程的控制。用弹塑性理论计算校直行程 的方法能对各种规则截面及不同材料的零件进行计算，且计算相对比较简单快捷，可应 用于自动校直机的编程控制。它存在的不足是；由于理论计算所作的简化，以及实际情 况的复杂性，其计算精度受到一定限制。因此，在理论分析过程中，如何建立更为合理的 模型以及提出更为精确的算法，是有待进一步深入研究的问题。另外对于复杂截面以及 变截面的情况，理论计算比较困难。 ( 二) 基于压力一挠度模型的行程控制研究 华东交通大学的熊国良、李骏和陈慧等人，开展了基于压力挠度模型的行程控制 研究，提出了一种新的、有效的解决校直行程的方法 9 - 1 1j 。该方法对于不同材料和热处 理方式的工件，用材料的弹性模量、屈服极限等参数来体现，具有计算速度快、运用方 便灵活的特点，适合于自动控制，且精度较高。 ( 三) 基于有限元的行程控制研究 随着有限元技术和有限元软件的不断完善和成熟，以及有限元方法在各领域的广泛 和成功应用，校直工艺的有限元计算不仅可行，而且计算结果能够达到较高精度。钦明洁 利用a d i n a 有限元程序进行了校直下压量的计算【i2 】：在输入零件的弹性模量、硬化模 量及初始屈服应力等参数后，可计算零件在加不同压力时产生的位移和残余变形，从而 获得不同初始弯曲量时所需的校直压下量。李骏等人在文献【13 】中利用a n s y s 软件的材 料非线性分析方法对零件的校直行程进行了计算和研究，发现计算结果和实验数据吻合 较好，简要步骤阐述如下： 2 第一章绪论 1 ) 建立模型：包括定义单元类型、定义材料特性、建立几何模型、划分网络； 2 ) 进行求解：按简支情况施加约束，然后通过定义两个载荷步来分别计算加载时 的弯曲变形量和卸载后的残余变形量，最后才能退出求解菜单； 3 ) 查看结果：先后读入不同载荷步后的计算结果，查看记录挠度变形数据。 有限元计算的方法技术成熟、应用广泛能对不同形状甚至不规则形状的零件进行校 直行程的计算，计算结果的精度主要取决于输入参数的准确性。其存在的问题是：需要 借助专门的有限元软件，对计算机设备的要求较高，计算需占用相当的运算空间和时间， 且有较大工作量的前后处理工作。因而，这种计算方法不适合在自动控制的校直机上应 用。但它可以为我们进行理论研究和实验研究时提供非常有效的帮助。 ( 四) 基于经验公式的彳亍程控制研究 对于同种同批零件而言，其几何特性、材料特性、加工工艺和热处理工艺是基本相 同的因此它们弯曲变形的校直量计算是有一定规律可循的。因此，依据大量的实际校直 数据或实验，可以提出一些经验公式来对校直下压量进行计算。文献 1 4 在介绍轴类全 自动校直机时提到一种校直行程的经验计算公式： y = a x 十b + c d ( 1 - 1 ) 式中，y 为校直行程；x 为初始弯曲量；a 为比例系数：b 为刚性系数；c 为正补偿量； d 为负补偿量。因零件的初始弯曲量的不同，校直行程按一定比例a 增减：机械系统的间 隙及零件的弹性由b 克服；c 和d 是根据零件的软硬差异所进行的修正补偿量。文献 1 5 】 中也给出了种实用的校直行程的经验计算公式： y = a x + b + c ( n 一1 1 ( 1 2 ) 式中， y 为校直行程： x 为初始弯曲量；a 为屈服点的斜率；b 为屈服点的位移量： c 为修正系数；n 为加压次数。上述的两个经验公式在各自的文献中均没有得到具体的 阐述，如何实际应用也未作说明。而从两个经验公式的形式看，校直行程与初始变形量均 成基本的线性关系，因此文献 1 6 对经验公式的这一线性关系的理论依据进行了分析。 由于经验公式的建立来自于大量的实际有效数据，且公式形式简单，因此用经验公式计 算校直行程，其结果比较准确和符合实际，计算速度快，便于应用。但确定经验公式中 的参数困难，且不同的零件参数不同，适用范围受到较大限制。只有当被校零件批量较 大且材料和结构形式相对固定时，才有可能通过建立经验公式的方法来计算校直行程。 1 2 2 模糊神经网络理论在控制领域的研究现状 模糊逻辑是一种简单的将一空间的输入映射到另一空间的输出的一种规则。2 0 世纪 6 0 年代美国加利福尼亚大学l a z a d e h 教授首先提出模糊集合的概念，为模糊集合的运 用和模糊数学的发展奠定了基础。 模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点，而神经网络具有模拟人脑形象思维的特 点， 在过去十年中， 模糊逻辑和神经网络己在理论和应用方面获得独立发展，然而 近年来，已把注意力集中到模糊逻辑与神经网络的集成上， 因两者结合更有利于抽象 第一章绪论 和形象思维两方面模拟人脑的思维特点，因此是目前实现智能控制的重要形式。模糊神 经网络把模糊逻辑系统与神经网络系统相结合，形成了一个共生互补系统。 目前，将模糊神经网络用于控制一般都是与其他控制方法相结合。如，将模糊神经 网络与自学 - j 控制结合，产生了自适应的神经网络技术。自适应神经网络模糊系统最大 的特点就是，该系统是基于已知数据的建模方法的，同时，其中的模糊隶属度函数及模 糊规则是通过大量已知数据学习得到的：将模糊神经网络与变结构控制结合；将模糊神 经网络与自适应控制结合等。其中大多数关于模糊神经网络控制方面的文献是关于模糊 神经网络在自适应控制中的应用，在自适应控制中引入模糊神经网络建模工具，将进一 步改善神经网络自适应控制的鲁棒性和实时性，特别适用于具有不确定性的非线性系统 跟踪控制问题。1 1 8 1 1 2 3 校直下压行程预测控制及修正研究现状 在实际校直过程中，由于零件材料性能参数的波动以及工况条件的差异，即使是有 相同初始弯睦变形的零件，所需校直行程也有所不同。已有不少学者在这方面做出了研 究。k a t o ht 1 2 0 等人针对无缝管压力校直的实时控制进行了研究，提出利用线性简化的 载荷一挠度弹塑性模型，通过在线测量压力和挠度变形量反推模型参数，预测弹性回弹 量，从而实现校直实时控制。s e u n g - c h e o l i 孔2 2 】等人对多步校直控制系统进行了研究，它 依据假定的载荷挠度模型即，一万模型，在线识别材料特性、在线预测回弹，进行实时 液压控制，并在多步校直过程中各工艺参数的确定算法上采用了模糊自学习的方法。翟 华【2 3 瞻用了广义预测多步算法来控制校直过程。张向军1 2 4 】等人研究了理论推导的假设前 提，提出卸载曲线是非线性曲线，为提高设计精度和生产效率就必须对加载、卸载过程 进行误差补偿。李骏【”】等人提出了经验公式的理论解释，通过获得各种不同工件校直修 正量计算公式的系数，扩展了校直机的应用领域。赵永口j 提出了用神经网络和支持向量 机的方法来在线识别校直过程中的材料性能参数。由于在校直过程中，材料性能参数是 会变化的，所以该研究对全自动校直机的研制有很大的意义。 在对于自动压力校直下压量的预测控制上还没有人提出运用神经网络，但是在相关 的领域里已经有人使用该方法，并取得了较好的效果。 柯常忠等人f 2 5 】应用m a t l a b 的神经网络工具箱函数，对滚压校直系统的已知量进 行了大量的训练，探索了几种影响训练效果的因素。程胜文【2 州等人将b p 神经网络运用 在曲轴滚压校直中，取得了较好的效果。黄智【2 7 1 等人用自适应模糊神经网络来预测板料 的弯曲回弹，得到了很好的收敛速度和精度。彭秋生，李明【28 】等人针对电机轴出轴端的 校直特点提出了运用b p 神经网络的控制方法，改善了产品质量同时提高了效率。 1 3 本文研究的目的和意义 从国内外研究现状中可以看到，自动校直技术在近些年取得了很大的迸步，不少研 4 第一章绪论 究学者为校直技术的发展做出了很大的贡献，同时也形成了很多的理论成果。但同时我 们也应该看到，校直技术的发展过程中还有很多问题需要解决。在校直理论方面，传统 的方式和方法在制造业突飞猛进发展的今天，已经不能适应市场对校直技术的需要了， 这就需要我们对理论进行创新、改良，以提高校直精度和校直效率。 由于校直情况的复杂性，现有的方法主要的问题是需要反复试校和反复测量，造成 了校直效率低下。本文的目的就是要提出一种行之有效的提高校直效率的方法，使之在 较短时间内完成一个工件的校直任务，从而使批量生产的经济效益显著提高。 本文的研究成果对于提高工件校直的精度和效率，提高自动精密校直机的智能化具 有重要的理论和经济意义，同时也拓展了神经网络在压力校直领域的使用，给出了一个 新的方法思路。 1 4 论文的主要内容 ( 1 ) 新型模糊推理系统以实测残余挠度误差为推理目标，采用s i s os u g e n o 推理原 型，提高了工作效率，经济实用性强； ( 2 ) 运用自适应算法和模糊逻辑相结合的方法，采用直接在线推理，提高了自动 校直系统的控制精度和效率； ( 3 ) 为了得到更加符合校直过程的模糊规则，迸一步提高运算的速度，采用减法 聚类初始化模糊推理系统。大大减少了网络训练时的迭代次数以及避免了在大批量数据 输入时可能出现的模糊规则数目组合爆炸的问题，提高了拟合精度； 本文结构如下： 第一章绪论 介绍了课题背景，自动校直机理论研究现状，模糊系统和神经网络研究现状以及课 题的目的、意义。 第二章f j 模型及应用分析 介绍了f 万模型及其运用中的实际问题。 第三章模糊控制系统及模糊自适应方法 研究了模糊控制系统，特别是s u g e n o 模型的理论、结构、设计及自适应方法。 第四章a n f i s 在自动校直中的运用与m a t l a b 仿真 研究了如何以m a t l a b 模糊工具箱实现高质量自适应模糊神经网络推理系统的建 模实现针对自动校直机在实际生产运用中要求效率高，精度高的特点，设计了基于 a n f i s 的模糊控制系统。并采用模糊聚类初始化a n t i s ，提高了建模质量。 第五章总结及展望 总结了本文所做工作和有待改进与深入研究的方向。 第二章压力挠度模型及应用分析 第二章压力一挠度模型及应用分析 2 1，一万模型介绍 2 1 1 反弯校直过程中的金属材料弹塑性特性 图2 - 1 塑性材料应力应变曲线 f i g 2 1 p l a s t i cm a t e r i a ls t r e s s s t a i nc u r v e 图2 1 是塑性材料的应力一应变曲线，说明如下：o a 为弹性变形阶段，在a 点偏离 直线关系，进入弹塑性变形阶段，开始发生塑性变形，沿a b k 进行，开始发生塑性变形 的应力称为屈服点。屈服以后的变形包括弹性变形和塑性变形，如在m 点卸载，应力沿 n l n 降至零，m 点对应的应变o m 为总应变量，在卸载后恢复的部分m 月为弹性应变量， 残留n o 为塑性应变量。如果重新加载，继续弹性变形阶段，塑性变形在m 点开始，其 相应的应力值高于首次加载时塑性变形开始的应力值，这表明材料经历一定的塑性变形 后，其屈服应力升高了，这种现象称为应变强化或加工硬化。6 点为应力应变曲线的最 高点，b 点之前，曲线是上升的，与曲段段曲线相对应的试样变形是整个工作长度内的 均匀变形，即在试样各处截面均匀缩小。从b 点开始，试样的变形便集中于某局部地方， 即试样开始集中变形，出现“缩颈”。材料经均匀形变后出现集中变形的现象称为颈缩。 试样的颈缩在b 点开始，颈缩开始后，试样的变形只发生在颈部的有限长度上，试样的 承载能力迅速降低，应力一应变曲线沿船下降。 在校直过程中，当应力超过屈服极限后，轴类零件在最大受载处的表面首先进入塑 性变形区，但是其他各部分仍存在弹性变形区。如图2 2 所示，区域l 为弹塑性压缩， 区域2 和4 做刚性运动，区域3 为弹性变形区，区域5 为弹塑性拉伸区。 处于弹性变形区的金属应力应变关系满足胡克定律，而处于弹塑性变形阶段的金属 应力应变关系不再遵循胡克定律，而是根据材料的性能表现为某种曲线关系 2 9 , 3 0 】。 第二章压力挠度模型及应用分析 2 1 2f 一万模型的建立 压力校直过程实际上是一个3 点弹塑性反弯的过程，可简化为简支梁受集中载荷的 力学模型。在加载过程中，把模型简化为线形强化模型进行分析。首先通过检测确定最 大弯曲量氏及所在点，两端简支，然后对其进行反弯，即在最大变形处加压。在横向集 吾l 罗 2 ) ( 3 。垒4 图2 - 2 弹塑性变形区域划分 f i g 2 2 d i v i s i o no f e l a s t i c - p l a s t i cd c f o r m a t i o nr e g i o n 中力f 的作用下件产生反弯，反弯量为瓦，卸载后若弹回弹量正好等于反弯量，则零 件被校直。此时，总的压头行程为如= 磊+ 色。如下图所示 j 1 a 1， ； 一三二c 、 d c 6 0 一迤一i 。 0 2 尘( 、 o：pl ”t 如 b 。 i 【 图2 3 校直过程示意图 f i g 2 3 s c h e m a t i cd i a g r a mo fs t r a i g h t e n i n gp r o c e s s 磊一初始挠度；氓一总压下挠度：瓦一反弯挠度；占r 卸载回弹挠度：坑一塑性残留挠度。 ，一6 模型是指在压力校直过程中，压点处的载荷f 和挠度占的变化关系。该变化 关系如图2 3 所示。在得到图中所示关系时，须先做出如下假设：( 1 ) 材料在变形过程 中符合伯努利平面假设：( 2 ) 除垂直于截面的应力外，不考虑其它应力分量对屈服条件 的影响；( 3 ) 弹性阶段的中性轴在塑性阶段仍为中性轴；( 4 ) 忽略剪力的影响：( 5 ) 不 考虑包兴格效应。在此关系中，压力校直过程分为三个阶段：即弹性变形阶段o a 、弹 塑性变形阶段a c 和弹性回弹c d 。如果能够准确描述在整个下压过程中两者的关系， o 则只要知道零件的初始弯曲量“，就可以确定d 点及c 点，进而得到总的校直行程厌。 第二章压力挠度模型及应用分析 i k 8 ( 0 f s f ) f = f ( 8 )( 只s f f ) ( 2 1 ) i k ( 8 8 0 ) ( 0 f s e ) ( 卸载回弹) 图2 4 压力校直过程模型 f 培2 - 4 m o d e lo fp r e s ss t r a i g h t e n i n gp r o c e s s 式( 2 1 ) 中，f 为弹性极限载荷，c 为校直允许最大载荷即塑性极限载荷。 根据材料力学简支梁的挠度计算公式，弹性弯曲时载荷与弯曲挠度的关系为： 占：塑：旦f( 2 2 ) 4 8 e i6 e i 式中，e 为弹性模量，i n 零件截面对中性轴的惯性矩，对于圆形截面i = l r r 4 4 ，校直的 支点跨距为2 ，所以得到斜率k 为 k f 罂 ( 2 3 ) 6z 二 弹塑性弯曲变形阶段的f 和占之间表现为某种曲线关系f = f ( 8 ) 。这是f 一占数学模 型建立中最主要和关键的部分。下面以圆截面轴类零件为例说明其推导。 定义弹曲比f = 2 z 2 r 来反映零件的弹塑性变形程度，如图2 5 所示。f 越小，塑 性变形程度越大。 零件在整个2 f 方向上的弯矩分布为： m = 二x( 2 - 4 ) 2 根据弹塑性弯曲理论，在弹塑性变形区域2 j ，内，弯矩又可由截面纵向应力分布积 分得到， 第二章压力挠度模型及应用分析 m = m 北一钟卜a r c ：s 川i n ( 池s ， 一 ， f1 f r 囝o黑求罗n) 一 ( p名支 囝f jn 巡蟛l l 眈 f n 17 m f i g ，2 5 p l a s t i cr e g i o na n db e n d i n gm o m e n td i s t r i b u t i o no f s h a f t 式中，m ，= 盯，其中，w z 为抗弯截面模量，轴类零件的抗弯截面模量 = 积3 4 ，盯，为材料的屈服极限。在压点j = ，处，由式( 2 5 ) ，当f = 1 时，该截面 从最外层纤维开始进入弹塑性变形阶段t 得弹性极限弯矩m 。= m ，；当f = 0 时，该截 面整个厚度上均发生塑性变形，即形成“塑性铰”，由烛兰! ! 笋堕= l ，得极限弹塑性弯矩； 吖一= 1 7 m ，再根据式( 2 - 4 ) ，得到相应得载荷范围 f = a 毕( ：1 1 7 ) ( 2 6 ) 在x = 处，即弹性区与弹塑性区的交界点，该截面正好发生弹性极限变形，f = 1 。 所以根据式( 2 4 ) 和式( 2 5 ) ，得到弹性区长度 l ：丝：三( 2 一- 7 一)= o = 一l) 在弹塑性变形区域长度内的某截面处，式( 2 4 ) 是根据外载荷计算的弯矩，式( 2 - 5 ) 则是根据内应力积分计算得到的弯矩，两个弯矩相平衡。计算联立求解两式，可获得 x f 关系 工铷矧m + 可a r c s i n ( 协s ， 根据压弯挠度的计算可推导获得校直行程的计算式如下： 如= 盟6 e + f x 呸出 ( 2 - 9 ) 式中，c ，为总弯曲曲率，是x 的函数，且根据弹塑性力学可得： 第二章压力挠度模型及应用分析 g ：丝一1 ( 2 - 1 0 ) e lt 该式反映了c 主一f 关系，再由式( 2 8 ) 得j f 关系，可建立c r - - x ，使式( 2 9 ) 的积分可以进行。 因此，综合式( 2 6 ) 、式( 2 8 ) 、式( 2 - 9 ) 、和式( 2 1 0 ) ，得到轴类零件在弹塑性 弯曲变形阶段的f f 数学模型。 f = 口半( 删札7 ) 龟= 筹+ 船出 巴：堕三 e 1f x = 躲一守f2 ) 2 + 警 ( 2 1 1 ) 上式中，由于无法写出c = 厂( x ) 的显示表达式，挠度计算中的积分z c ：出必须 采用数值方法进行求解。 2 2f - 6 模型的运用及主要问题 2 2 1 f d 模型的运用 ，一6 模型的运用主要在两个方面，一个是计算下压量方面，另个是校直过程的 控制方面。 ( 1 ) 计算下压量 前文已经得出了校直过程的数学模型( 2 1 1 ) 。那么在知道初始变形量的条件下求 解所需的下压量问题就可以解决了。方法如下：由图2 - 3 可知，若已知零件的初始变形 量，即坑，就可确定d 点的位置，从d 点按弹性回弹的假定做出回弹曲线，与弹塑性弯 曲的加载曲线( 即，一j 曲线) 相交，得到交点c 。此时，取c 点j 轴的数值即为所需的校 直行程，同时c 点f 轴上的数值即为所需的校直载荷。这样在实际运用该模型时，只要 测量得到零件的最大初始弯曲挠度，就可以直接计算出所需的校直行程，同时也得到了 所需的校直载荷，不再需要进行多点测量后，来拟合零件的曲线方程和计算初始曲率， 减少t n 量误差环节，同时也避免了人为曲线拟合所带来的误差。 ( 2 ) f 一万模型在校直过程控制方面的运用 f 一6 模型实际运用于自动校直机的工作流程如下： 1 0 厂jlij，11ll 第二章压力挠度模型及应用分析 图2 - 6f 一万模型的校直控制过程 f i g 2 - 6 f jm o d e lo f s t r a i g h t e n i n gc o n t r o l p r o c e s s 1 、装夹、定位 将待校零件在自动校直机工作台上装夹固定，系统自动测出零件的最大弯曲变形 点，并调整压点及支点位置，记录最大挠度。 2 、输入各种工艺参数 将待校零件的材料、几何特性参数输入系统 3 、运算 第二章压力挠度模型及应用分析 f 一占模型运算，得到校直下压量。 4 、下压并检测 由计算得到的下压量，控制压头行程。然后系统再检测最大挠度。如在精度范围内， 则零件校直完毕；若不在精度范围内，则重新进行定位压点，开始第二次下压过程。如 此循环，直到零件达到要求的精度或者达到校直次数为止。其流程图如图2 6 所示 2 2 2 实际运用中的问题及解决方法 由图2 6 中可知，在实际控制过程中，计算出下压量后，几乎不可能一次校直，总 是要进行反复测量，反复运用公式计算，然后多次校直。这极大的影响了生产节拍，造 成效率低下，成本升高。同时，这个问题并不能通过模型的精确化来得到解决。因为其 中的影响因素过于复杂，在弹塑性变形理论中，数学模型建立之初，就通过简化模型把 这些因素忽略了。尽管在弹塑性变形理论中，这是可行的，但在对于校直这一小变形问 题上，由于精度要求很高以及校直本身的特殊性，这些因素引起的误差却是不可忽视的。 因此要尽量的减少反复下压的次数，提高效率，就必须考虑这些因素p ”。 本文将用自适应模糊神经网络来减轻这些因素对公式的影响。自适应模糊神经网络 作为模糊技术与神经网络的结合，具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力。该 网络的晟大优点是用神经网络实现了模糊系统，从而可以通过训练数据来求得其中的参 数，不必依赖专家经验，系统的隶属度函数的中心、宽度以及规则等全部参数同时得以 自寻优。 2 3 本章小结 本章简要介绍了，一8 模型的建立和运用的一般流程，同时提出了该模型的优点和 缺点。本文提出了用模糊技术与神经网络结合的方法来弥补f 一万模型的缺陷。 j 2 第三章模糊控制系统与模糊自适应方法 第三章模糊控制系统与模糊自适应方法 随着现代科学技术的迅猛发展，人们所面i 临的问题和所研究的系统日益复杂多变， 这主要体现在缺乏被控对象的精确数学模型，控制量具有高维的判断空间、庞大的数据 量和精确的性能要求等等。传统的信息处理技术对这些复杂系统时常无能为力，但有经 验的专家却能够对这些复杂的对象进行令人满意的处理。于是在以算法为核心的传统信 息处理的基础上，诞生了集启发式知识获取、处理与应用域一体的新型处理技术一智能 信息处理，它有望解决信息量不足的病态问题、用数学模型难以描述的非线性问题、有 计算的复杂性与实时性要求的问题等等。其中采用的方法之一便是模糊神经网络技术。 模糊神经网络是近年来智能控制与智能自动化领域的热点。本文提出了一类模糊神经网 络，将神经网络和模糊控制技术相结合，取长补短，由此可以组成一组更接近于人脑的 智能信息处理系统。利用神经网络的学习方法，用神经网络来构造模糊系统。 在校直过程中，由于校直数学模型本身是在一定的假设条件下得到的，在校直过程 中材料各种性能参数也是不停变化的，同时在多次下压校直时，对材料自身性能的影响 也是不容忽视的。这些原因都客观的造成了现有的校直理论存在误差，校直机械工作效 率低下，精度不高的实际情况。本文拟采用自适应模糊神经网络推理系统，即a n t i s ( a d a p t i v en e t w o r k - b a s e df u z z yi n f e r e n c es y s t e m ) 来弥补模型的缺陷，以提高效率和精 度。利用人工神经网络的自适应方法和模糊推理系统所表现出来的良好的非线性映射能 力，根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数，实现模糊系统的自学习 和自适应功能。可以把校直工艺中复杂的影响因素尽可能的考虑全面，本文后面的部分 将通过有限元模拟得到实验数据，最后建立a n t i s 预测模型，得出结果与有限元模拟 结果做比较。 3 1s u g e n o 型模糊控制系统 模糊控制系统是一种以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理 为理论基础，采用计算机控制技术构成的闭环数字控制系统，它的组成核心是具有智能 性的模糊控制器。因此，模糊控制系统无疑也是一种智能控制系统p 拍】。 一个模糊控制系统通常由模糊控制器、输入输出接口、执行机构、被控对象和测 量装置等五个部分组成，如图3 1 所示。这里主要的部分是模糊控制器，是一种采用基 于模糊知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，包括模糊化接口、模糊规则库、 解模糊接口等环节，这也是模糊控制系统区别于其他自动控制系统的特点所在。 第三章模糊控制系统与模糊自适应方法 图3 - 1 模糊控制系统框图 f i g 3 - 1d i a g r a mo f f u z z yc o n t r o ls y s t e m 3 1 1 模糊控制器的组成 一个模糊控制系统的性能优劣，主要取决于模糊控制器的结构所采用的模糊规则、 合成推理的方法等因素。模糊控制器的组成框图如图3 - 2 所示。它包括有：输入量模糊 化接口、数据库、规则库、推理机和输出解模糊接口五个部分。 ( 1 ) 模糊化接口( f u z z y i n t e r f a c e ) 模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于模糊控制输出的求解，因此它实际上是 模糊控制器的输入接口。它的主要作用是将精确量输入转换成一个模糊矢量。 ( 2 ) 数据库( d b d a t ab a s e ) 数据库所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值( 即经过论 域等级的离散化以后对应值的集合) ，若论域为连续域，则为隶属度函数。在规则推理 的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。但输入、输出变量的测量数据集不属 于数据库存放范畴。 图3 - 2 模糊控制器的组成框图 f i g 3 2 c o m p o s i n gd i a g r a mo f f u z z yc o n t r o l l e r ( 3 ) 规则厍( r b r u l eb a s e ) 模糊控制器的规则是基于专家知识或熟练人员手动操作长期积累的经验，模仿人的 直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常由一系列的关系词连接而成，如i f - t h e n ， e l s e ，a l s o ，e n d ，o r 等。最常用的关系词为i f - t h e n ，a l s o ( 或o r ) ，对于多变量模糊 控制系统还有a n d 。如果模糊控制系统的输入变量为e ( 误差) 和e c ( 误差变化率) ，它 们相对应的语言变量为e 与e c 。 规则库就是用来存放全部模糊控制规则的，在推理时由“推理机”使用。规则条数 和语言变量的模糊子集划分有关。这种划分越细，规则条数越多，但这并不意味着规则 库的准确度越高，规则库的“准确性”还与专家的知识准确度有关。由规则库和数据库 1 4 第三章模糊控制系统与模糊自适应方法 这两部分组成整个模糊控制器的知识库( k b - - k n o w l e d g e b a s e ) 。 ( 4 ) 推理与解模糊接口( i n f e r e n c ea n d d e f u z z y i n t e r f a c e ) 推理是模糊控制器中根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊 关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。它通常是在模糊控制器设计过程中选定的推 理法软件，但是随着现代微电子和集成技术的发展，具有该类功能的硬件芯片己逐步被 应用。 模糊控制中的推理，其推理前提不是模糊值，多为确切的数值，需要经过模糊化， 且通常是单级推理。模糊推理是模糊逻辑理论中最基本的问题。目前模糊推理的方法很 多，但是在模糊控制中考虑到推理时间，通常采用运算较简单的推理方法。最基本的有 z a d e h 近似推理，它包含正向推理和逆向推理两类。正向推理常被用于模糊控制中，相 当于控制器的输入已知，根据模糊关系求其输出控制量。 3 1 2 模糊控制器设计的基本内容 模糊控制器的设计包括以下几项内容： ( 1 ) 确定模糊控制器的输入变量和输出变量( 即控制量) ： ( 2 ) 设计模糊控制器的控制规则： ( 3 ) 确立模糊化和去模糊化( 又称清晰化) 的方法： ( 4 ) 选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数( 如 量化因子、比例因子) ； ( 5 ) 编制模糊控制算法的应用程序： ( 6 ) 合理选择模糊控制算法的采样时间。 3 。1 3 模糊控制器的结构设计 模糊控制器的结构设计是指确定模糊控制器的输入变量和输出变量。常用的输入量 有： ( 1 ) 误差： ( 2 ) 误