基于改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零件激光加工軌跡控制研究摘要：為提高機(jī)械零件激光加工的精度與效率，提出基于改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光加工軌跡控制方法。該方法的核心在于通過構(gòu)建并優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)激光加工軌跡誤差的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，該方法設(shè)計(jì)了特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并將預(yù)測(cè)誤差作為輸入信息，進(jìn)一步構(gòu)建了插補(bǔ)模型。為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精確的控制，該方法采用了可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicController，PLC）技術(shù)進(jìn)行插補(bǔ)控制，從而動(dòng)態(tài)生成并調(diào)整加工軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)方法相比，改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的控制準(zhǔn)確度高、泛化能力強(qiáng)，能夠顯著提升激光加工的精度和整體效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)械零件激光加工軌跡的精確控制。[A2]關(guān)鍵詞：軌跡控制"機(jī)械零件"激光加工"改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：D26.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AResearchonLaserProcessingTrajectoryControlofMechanicalPartsBasedonImprovedArtificialNeuralNetworksLOULeiLIUPeipei*LILinDalianVocationalTechnicalCollege，Dalian，LiaoningProvince，116035ChinaAbstract：Toimprovetheaccuracyandefficiencyoflaserprocessingofmechanicalparts，alaserprocessingtrajectorycontrolmethodbasedonimprovedartificialneuralnetworkisproposed.Thecoreofthismethodliesinconstructingandoptimizingneuralnetworkmodelstoachieveaccuratepredictionoflaserprocessingtrajectoryerrors.Onthisbasis，themethoddesignedaspecificneuralnetworkstructureandusedpredictionerrorsasinputinformationtofurtherconstructaninterpolationmodel.Toachievereal-timeandprecisecontrol，thismethodadoptsProgrammableLogicController（PLC）technologyforinterpolationcontrol，therebydynamicallygeneratingandadjustingthemachiningtrajectory.Theexperimentalresultsshowthatcomparedwithtraditionalmethods，theimprovedneuralnetworkmodelnotonlyhashighcontrolaccuracy，butalsohasstronggeneralizationability，whichcansignificantlyimprovetheaccuracyandoverallefficiencyoflaserprocessing，andachieveprecisecontrolofthelaserprocessingtrajectoryofmechanicalparts.KeyWords：Trajectorycontrol;Mechanicalpart;Laserprocessing;Improvedartificialneuralnetwork激光加工軌跡的控制面臨著諸多挑戰(zhàn)，如環(huán)境復(fù)雜性、加工精度要求高等。傳統(tǒng)的控制方法往往依賴精確的數(shù)學(xué)模型[1]，但在面對(duì)非線性、強(qiáng)耦合等動(dòng)力學(xué)特性時(shí)，[A3]難以實(shí)現(xiàn)精確控制。王蕾等人[2]通過綜合考慮理想的層間停頓時(shí)間和激光掃描次序，構(gòu)建了適用于多層的路徑規(guī)劃模型，還采用改良的蟻群算法來優(yōu)化此模型，運(yùn)用多層整數(shù)編碼并加入激勵(lì)函數(shù)，以預(yù)防算法早期陷入局部最優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了零件加工路徑的規(guī)劃。然而，該方法的控制效率有待提高。王楊霄等人[3]則運(yùn)用非均勻有理B樣條描繪交線，并以最大離焦量作為誤差標(biāo)準(zhǔn)來規(guī)劃插補(bǔ)點(diǎn)，進(jìn)而對(duì)插補(bǔ)點(diǎn)進(jìn)行姿態(tài)調(diào)整，確保激光束軸線與曲面法線近似對(duì)齊，形成完整的熔覆路徑。但該方法的控制精度方面存在不足。相比之下，本文方法通過引入新穎的優(yōu)化算法與優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，顯著提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和全局搜索效能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)激光加工軌跡更精確且穩(wěn)定的控制。1機(jī)械零件激光加工軌跡控制方法[4][A5]1.1機(jī)械零件激光加工軌跡誤差的預(yù)測(cè)在機(jī)械零件的激光加工中，由于激光束的聚焦特性，它可以在極短的時(shí)間內(nèi)使物質(zhì)熔化和汽化，從而實(shí)現(xiàn)高精度的加工。因此，將激光加工技術(shù)應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械零件的高效、高精度加工。激光加工機(jī)械零件的軌跡可被分解為直線和曲線兩部分，軌跡誤差則為這兩部分誤差的總和，故需分別計(jì)算。設(shè)定為激光加工理想軌跡與空間坐標(biāo)系橫軸之間的夾角、點(diǎn)為刀具當(dāng)前實(shí)際位置、為數(shù)控機(jī)床刀具指令位置、為刀具實(shí)際位置到理想軌跡最近距離線上的點(diǎn)，通過分析這些點(diǎn)的幾何配置[4]，計(jì)算出激光加工過程中橫軸與縱軸的跟隨誤差，從而得出機(jī)械零件激光加工直線軌跡的[A6]誤差，其計(jì)算公式如下。式（1）中：分別為橫、縱坐標(biāo)軸的跟隨誤差，單位為mm。[7]假定激光加工的參考圓弧軌跡為、其圓心標(biāo)記為，基于數(shù)控機(jī)床刀具參考位置與實(shí)際位置的幾何關(guān)系，可以計(jì)算出激光加工過程中的曲線誤差[5]，其計(jì)算公式如下。式（2）中：分別為實(shí)際加工點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)，單位為mm；為圓弧曲線上過期望加工點(diǎn)的切線與橫軸的夾角，單位為°；為圓弧曲線圓心的橫坐標(biāo)，單位為mm。將直線運(yùn)動(dòng)誤差與曲線運(yùn)動(dòng)誤差相[8]加，得出數(shù)控機(jī)床激光加工機(jī)械零件的軌跡總誤差，為后續(xù)的激光加工軌跡插補(bǔ)控制提供參考。1.2基于改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建插補(bǔ)模型本文選用增加動(dòng)量法對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在調(diào)整權(quán)值時(shí)，能夠同時(shí)考慮梯度上的誤差影響與誤差曲面上的變化趨勢(shì)，并忽略誤差曲面上的微小變動(dòng)。該方法在標(biāo)準(zhǔn)算法基礎(chǔ)上，通過將前一次權(quán)值調(diào)整量乘以動(dòng)量因子并與當(dāng)前調(diào)整量相加來實(shí)現(xiàn)，其表達(dá)公式如下。式（3）中：為學(xué)習(xí)率；為動(dòng)量因子；為隱含層權(quán)值。[9]將軌跡曲線上的任意點(diǎn)坐標(biāo)作為改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的數(shù)據(jù)輸入。設(shè)定動(dòng)切點(diǎn)沿軌跡曲線連續(xù)移動(dòng)，為確保加工工具與曲線實(shí)時(shí)相切，需要通過幾何關(guān)系確定的位置。這涉及計(jì)算的法線和X軸交點(diǎn)形成的線段長度（法距）與法線和X軸的夾角。鑒于軌跡曲線上各點(diǎn)曲率半徑和插補(bǔ)周期轉(zhuǎn)角位移量的差異，為保證平穩(wěn)加工，設(shè)定恒定的角速度。在此條件下，X軸和Y軸需要在各插補(bǔ)區(qū)間內(nèi)以不同速度移動(dòng)。利用已知的插補(bǔ)點(diǎn)角位移增量和坐標(biāo)差，可以計(jì)算出各軸在插補(bǔ)區(qū)間的速度和。綜合上述分析，改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插補(bǔ)模型的表達(dá)公式如下。為了提升軌跡控制的精確度，輸出層節(jié)點(diǎn)需要輸出多個(gè)參數(shù)以指導(dǎo)曲線軌跡，包括曲線的插補(bǔ)點(diǎn)坐標(biāo)、插補(bǔ)點(diǎn)法線與X[11]軸交點(diǎn)線段的長度，以及法線與X[12]軸的夾角。這些參數(shù)是優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡插補(bǔ)模型輸出的關(guān)鍵要素。1.3加工軌跡的插補(bǔ)控制與生成依據(jù)上述插補(bǔ)模型，本文將采用可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicController，PLC）技術(shù)對(duì)激光加工路徑實(shí)施插補(bǔ)控制，并開發(fā)出相應(yīng)的加工路徑插補(bǔ)控制程序。該程序的設(shè)計(jì)如下。設(shè)定為與零件相連的刀具參考系，其原點(diǎn)位于零件中心點(diǎn)，L是與固定軸相連的刀具參考系，的原點(diǎn)在參考系中的位置由向量表示。構(gòu)建好這些參考系后，采用式（5）來計(jì)算在數(shù)控機(jī)床全局坐標(biāo)系下零件坐標(biāo)系中誤差點(diǎn)的對(duì)應(yīng)位置。式（5）中：為零件坐標(biāo)系下刀軸向量對(duì)應(yīng)的機(jī)床坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)角度；分別為誤差點(diǎn)位的橫、縱坐標(biāo)；為誤差點(diǎn)位繞機(jī)床坐標(biāo)系橫坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)角度。由此可得出零件坐標(biāo)系中對(duì)誤差點(diǎn)位的調(diào)整量，使其恢復(fù)到理想點(diǎn)位上。利用PLC技術(shù)對(duì)中間指令點(diǎn)進(jìn)行擬合，讓插補(bǔ)模型產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)集能夠形成一條新的刀具路徑，以保證刀具的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)緊密貼合轉(zhuǎn)換后的刀具坐標(biāo)位置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精確的插補(bǔ)控制。2實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備本次測(cè)試首先搭建一機(jī)械零件激光加工實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包括控制系統(tǒng)、激光器、工業(yè)相機(jī)等。將本文方法與王蕾等人[2]、王楊霄等人[3][14][A15]方法分別帶入該平臺(tái)中，并以機(jī)械工件上進(jìn)行激光切割為加工環(huán)境，通過調(diào)整工件夾持裝置，將該工件固定，進(jìn)行加工。2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)設(shè)定，首先，本次測(cè)試對(duì)使用本文方法加工后的軌跡結(jié)果與實(shí)驗(yàn)設(shè)定最優(yōu)軌跡進(jìn)行對(duì)比，其軌跡控制效果如圖1所示。由上述結(jié)果可知，本文方法的加工角度與最優(yōu)角度幾乎保持一致，其方向角的誤差最大為1.8°，因此，本文方法在軌跡控制方面具有良好的應(yīng)用性。其次，為進(jìn)一步保障此次測(cè)試的精準(zhǔn)性，還將對(duì)本文方法與王蕾等人[2]、王楊霄等人[3][A17]方法[18]的加工效率與加工精度均進(jìn)行測(cè)試，其測(cè)試結(jié)果如圖2、圖3所示。根據(jù)上述結(jié)果可以看出，相較于王蕾等人[2]、王楊霄等人[3][A21]方法[22][23]，本文方法的零件加工所需的時(shí)間最少、加工的誤差值同樣也最小。由此可以證明，在此次測(cè)試中，本文方法通過改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)激光加工軌跡的精確控制，提高了加工精度，同時(shí)，優(yōu)化軌跡控制算法減少了加工過程中的誤差和停頓時(shí)間，提升了加工效率。通過對(duì)傳統(tǒng)控制策略的局限性進(jìn)行分析，明確了引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的必要性和緊迫性，并詳細(xì)闡述了改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練過程及其在激光加工軌跡控制中的具體應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠顯著提高激光加工的精度和效率，特別是在處理復(fù)雜形狀和高精度要求的機(jī)械零件時(shí)，其優(yōu)勢(shì)尤為明顯。[1]劉文鑫，陳志城，李巖，等.基于355nm紫外激光切割柔性覆銅板的工藝參數(shù)優(yōu)化[J].中國激光，2023，50（8）：2[24]9-38.[2]王蕾，周楚建，張澤琳，等.考慮層間停光的廢舊機(jī)械零件多區(qū)域多層