CNC加工程序之自我學習式模糊適應控制

Abstract

將適應控制應用在 CNC(Computer Numerial Control) 加工程序上，可增加 MRR (Metal Removal Rate) 與刀具壽命。適應控制的主要目的在於當切削條件變化時， 藉著調整進給速度，使得刀具與工件之間維持固定的負載。然而，實際的削程序不但 為一時變系統且非線性現象相當明顯。因此，現有的適應控制法則僅能將控制成效改 善至某一程度而已。 模糊控制系統並不而要詳細的數學模式，而且可以有效的應付非線性與時變系統。近 來，為了處理多變的環境，人工智慧的技術大量應用在現代製造系統中。因為模糊控 制法則建立在人類的直覺與經驗上，所以可被視為推論決策法則 (heuristic decision rules) 的集合。 本篇論文的目的在於發展一種新的控制器，藉由人類的智慧與模糊邏輯理論得到適應 的控制規則，以增進控制的效果。這個自我學習式模糊控制器，不但能隨著切削狀況 的變化而即時(on-line) 改變控制參數，並且可以透過一自我學習網路，從曾經面對 過的加工程序中吸取有用的知識，不斷的學習以逐步提升控制成果。與其他傳統的適 應控制法則比較之下，暫態誤差很明顯的被減低。此一自我學習式模糊適應控制器已 經應用在工業用的CNC 加工中心上，本論文成功的証明了這個新發展的智慧型控制技 術在現代化製造工業的實用性。