基于神经网络的数控轧辊磨床的控制[外文翻译].rar

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基于神经网络的数控轧辊磨床的控制

摘要：在轧辊磨削的过程中，由于砂轮磨损等一系列因素，通常很难得到比较规则的轧制形状和很高的表面质量。基于对产生规则形状的原因的分析，专家提出了一种新的神经网络的智能误差补偿的方法，这种方法是根据圆度误差和滚动实验的结果而提出的。我们可以看到，对数控轧辊磨床提出了更高的要求，以满足高品质要求的轧辊磨削。为了使轧辊磨削更准确、更高效、更自动、更智能和满足社会和客户的各种需求，我们研发了一系列的轧辊磨床数控系统，以实现智能补偿控制的神经网格（NNS）。

1 介绍
辊被用作为一种工具，用于把表面变平、调整尺寸大小和形状和作为比如钢铁、铝、纸等某些材料的最终表面精加工。近年来，有越来越多的工业经济迅速发展，如冶金、造纸、橡胶、塑料、和印刷等，拥有直线、正弦、自由和各种CVC轧辊曲线轧辊的磨床也相继出现。为了满足市场的需求，对表面质量和轧辊形状的精度提出了更高的要求。例如，当工作辊磨削时，理想目标值和实际值偏差应小于±1.0μm，另外研磨痕迹或擦伤，在辊圆周方向等是不允许。
早期的轧辊磨床不能使自身适应现代化的加工要求，特别是不能适应钢铁冶金行业的高效率和高等级的加工工艺要求。轧辊磨床通常采用开环控制方法或半封闭式的循环控制方法。磨辊形式完全取决于操作者的工作经验，很难准确的确定，尤其是进给参数难以控制，因此轧辊的精度受到严重的影响。此外还存在很多其他因素，比如砂轮的安装、磨削力和工艺系统的弹性变形等。在实际的磨削过程中，这些因素的影响反映在辊形状精度和尺寸误差上。根据实际测量的结果，其特点如下：
（1）轧辊的规模呈逐步扩大的趋势。
（2）轧辊尺寸变化不是线性的，更不是单调的增加或者减小。
（3）对于同一台轧辊磨床机，辊在工作过程中的尺寸和形式规则在不同的工作阶段也是不完全相同的。
（4）随着磨床本身的性能和精度的下降，辊的加工尺寸和形状精度也下降很快。
（5）由于轧辊材料的品种和砂轮的性能特点的不同，其轧辊的尺寸和形状也会受到影响而不同。