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基于FPGA控制系统的电火花加工微小孔状态检测及路径优化研究

彭林发  
【摘要】:小孔机是专用于高速穿孔而设计的一种电火花加工机床,广泛用于航空航天、医疗器械等领域中。一方面,运动控制器是否稳定、精确是加工出高质量小孔的关键因素,另一方面,小孔机控制程序是否操作简便、功能是否齐全,都将影响加工效率。微细电火花加工时的放电状态能直接反映加工情况,放电状态的好坏直接影响到加工效率和表面粗糙度,因此对放电状态的准确检测非常有必要。在加工过程中,电极需要频繁移动,当孔位较多且大批量生产时,对路径的优化可以提高加工效率。本文旨在搭建小孔机数控系统,并通过提高放电状态检测精度与效率以及优化群孔加工路径来提高小孔加工的效率以及稳定性。首先,为了方便程序的移植以及提高运动控制器的稳定性和专用性,开发基于FPGA的运动控制器和基于C#上位机程序,两者组成小孔机数控系统。上位机分为人机交互界面和指令控制格式,下位机程序中包括通讯模块、命令解析模块、运动控制模块、伺服运动控制模块、脉冲电源控制模块、开关量控制模块、限位状态检测模块以及放电状态检测模块。为了验证FPGA程序模块的准确性,对其进行时序仿真,结果表明各模块满足预期控制要求。其次,为解决电压阈值法不能很好统计开路时长和改变放电电压时需要调节电压阈值等问题。提出一种基于斜率比值和变统计周期的脉冲识别方法,该方法使检测装置直接用于微细电火花粗磨、精磨两种不同开路电压的加工情形中,不需要调节电压阈值且能有效的统计开路时长,从而提高检测效率和精度。通过使用NI采集卡和Lab VIEW软件开发脉冲识别系统,该系统可对间隙电压进行显示、连续存储以及对文件进行拆分,接着对斜率比值法和变统计周期法进行理论分析并编写脉冲识别与统计程序,并进行放电状态检测的实验验证。结果表明:该方法能够识别不同脉冲且适用于不同放电电压情形,程序结果与实际结果较吻合,证明了该方法的有效性和实用性。然后,为缩短电极移动时间,对群孔加工路径进行优化研究。对最近邻法、贪心插入算法以及蚁群算法进行对比分析,结果表明最近邻算法时间复杂度最低但优化效果不如贪心插入算法,蚁群算法的优化效果好但优化时间远远大于最近邻算法和蚁群算法,因此最后在数控系统中选用贪心插入算法。最后,为了对小孔机数控系统进行验证与调试,首先对下位机程序进行了仿真验证,接着对上位机程序的命令格式进行检测,最后进行小孔加工实验,通过使用0.8mm空心铜棒对钢材进行打孔实验。结果表明,数控系统运行稳定,外围设备调试正常,小孔加工速率高、表面质量好。


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