数控（NC）加工技术在现代制造技术中占有非常重要的地位，自50年代问世以来，随着微电子、计算机等技术的高速发展，现今已取得了长足的进步，对制造业乃至整个国民经济的发展起着曰益重要的作用。当然不可否认的是，数控技术中还有很多问题有待于进一步芫善激控中的负载自适应控制便是其中之一。负载自适应控制就是在数控加工中当负载出现变化时，系统能够及时调整刀具的进给速度，以适应负载的变化，并使负载维持在较为恒定的水平。这种技术一方面可以提高数控加工效率，同时还可以起到保护刀具和机床以及保证加工质量等作用。正是基于这一认识，本文提出一种数控加工中负载自适应控制的计算方法，该方法首先通过间接测量的方法获取数控加工中的负载值然后根据这一负载值，运用模糊逻辑方法计算出此负载下相应的刀具进给速度。

一、负载的测量如前所述，对负载的控制在数控中具有非常重要的意义，故对此研究较多，它们主要都是从怎样建立数控加工中的负载的数学模型角度进行研究，并提出了多种数控加工中的负载数学模型'）51.这种通过建立包括多种影响因素的负载数学模型对负载进行控制的方法，的确能起到一定的作用。但纵观这些方法，它们都还存在以下一些问题：数控加工中影响负载的因素比如刀具的进给速度、主轴的转速、加工刀具的形状、被加工零件的形状及材料特征等，且这些因素的影响都具有非线性和相关性等特点，故无法包含所有这些因素进行精确建模，一般只取几种认为影响较大的因素建立相应的模型，这样该负载数学模型的精度就会受到一定的限制。

对刀具进行数学描述以建立其与负载的关系这些模型一般只针对具体的刀具（比如球头刀具）这样它们只能适用于这些具体类型的刀具，因此这些负载数学模型的通用性就很小，特别是无法适应于具有自动换刀装置的加工中心中。

负载数学模型负载数学模型中有的需用迭代的方法进行求解，因此非常费时且有时难以保证迭代的收敛。

基于上述分析本文从另一角度获取负载值，即不是直接建立负载的数学模型来求解负载，而是通过测量主轴受到的扭矩来间接表征负载的大小。该间接测量方法的原理是影响数控加工中负载大小的因素必然反映到主轴扭矩的大小，故主轴扭矩的大小客观地表征了负载的大小。这种间接测量的方法避免了直接建立负载数学模型的弊端，且主轴扭矩的大小可通过测算主轴电机的输出功率获得，故该方法的测量异常简单。测量了负载的大小以后接下来就是怎样对此进行自适应控制，BP怎样由测得的负载值求出此时刀具的进给速度。本文采用模糊逻辑算法进行负载自适应控制。

二、负载的自适应控制如前所述，本文采用模糊逻辑算法进行自适应控制。自扎德（L.A.Zadeh）在1965年提出模糊集合梯形形式隶属函数系统以及操作存在着不确定的系统。而数控中负载的自适应控制就属于无法精确建模的系统，故用模糊逻辑控制能取得比较理想的效果。

□负载自适应控制原理本数控加工负载自适应控制原理如所示。

图中虚线所示的模糊控制器为本文负载自适应控制的逻辑算法部分。

负载自适应控制相关技术的处理从上面的原理图可以看出，该负载自适应控制运用了模糊逻辑的相关知识，下面对有关的技术进行分析、处理。

（1）输入、输出量模糊集的建立建立输入、输出量模糊集分以下几步：输入、输出论域的离散化在此数控加工负载自适应控制方法中输入量为通过间接测量得到的负载值输出量为刀具的进给速度值。在输入、输出论域的离散化的过程中，离散点数的选择要适当，点数越多，模糊子集的定义越细腻模糊化、模糊推理、解模糊处理也就越细腻，这将使模糊控制器的控制作用和控制效果越精确M度越高，但同时也导致运算量加大，甚至无法用于实时控制。本系统根据实际情况，将输入、输出论域都取九个离输入、输出论域的模糊划分同样，模糊子集划分的数目也要适当，子集越多，控制动作越细腻1精度相应提高，但过多的模糊子集也会使运算量大得无法接受。根据精度和实时性要求我们将输入、输出论域都划分为五个模糊子集。对于输入如下子集：很大（A1）、较大（A3）、中等（A3）、较小、很小（A5）。对于输出有如下子集狠慢、较慢、中等、较快、很快。

建立模糊子集的隶属函数模糊子集的隶属度即每个模糊子集在每个离散点的隶属程度，目前常用的有三角形、梯形及三角函数等形式的隶属函数。我们按中梯形形式隶属函数的方法建立模糊子集在相应离散点的隶属度（W.这样我们建立如下的输入模糊子集：（2）模糊推理规则的建立输入、输出模糊子集的划分以后根据数控加工的实际情况我们建立以下五条模糊推理规则（R），设负载的大小为刀具的进给速度应为"：规则规则3（3）模糊推理算法实现当输入输出量的模糊集合和推理规则建立以后，我们即可根据模糊集合的有关规则进行推理运算。如R1可表示R1=01x用表1表示如下：输入数据的模糊化模糊控制中，检测得到的输入数据一般是精确数，而模糊控制器中处理的数据是模糊量，因而必须进行输入数据模糊化，包括量程转化和量化以及模糊化方法选择两步：量程转换和量化由于输入信号通过间接测量得到的负载值，必须先转换为前面所说的论域中的离散点。我们采用比例因子！进行转化，设根据具体的高速数控加工情况，我们得到允许的负载最大值为/.则=8//这样，对任一测算得到的负载值/，对应论域中的离散点为=INT（/+！）=INT（/8//.）其中，INT表示取整函数。

模糊化方法的选取本系统采用直接将某一精确点模糊化为一个模糊单点，所谓模糊单点，即是这样一种模糊子集，该点对它的隶属度为1，而论域中其它所有点对它的隶属度为输出数据的解模糊模糊推理后得到的是模糊量，而执行机构所能接的只能是精确量，所以必须进行解模糊，即将模糊量转化为精确量。解模糊是模糊化的逆过程，它包括解模糊方法的选择及量程的转化两步。

①解模糊方法的选择本系统采用加权平均法进行解模糊，即将模糊输出论域上的点对输出模糊集的隶属度为权系数加权平均求解模糊结果。具体做法为设输出论域上一点，其在输出模糊子集的隶属度为/！6（7），则解模糊后得输出结果为8 =（。+叫（7））A.叫（7）），例如上面的负载值为3时对应的刀具进给速度值是：②量程的转换经过上面①解模糊得到的数据仍是输出论域上的点，不是用于控制执行机构动作的物理量所以我们必须再次进行量程的转换。我们采用比例因子2进行转换设根据具体的高速数控加工情况，我们得到加工时刀具的最高进给速度为2=./8.这样，对于任一上面①解模糊得到的数据8，其对应的用于实际控制的物理量速度三、结论本文将模糊逻辑理论用于数控加工中负载的自适应控制。该方法首先采用间接方法测量负载大小，避免了传统的建立负载数学模型的复杂性和不精确性，然后运用模糊逻辑的方法对测得的负载进行自适应控制。这样，刀具的进给速度能随着负载的变化而发生相应的变化，从而使负载在整个加工过程中保持相对的平稳。因此该负载自适应控制方法一方面可以提高加工的质量和效率另一方面可以有效地保护刀具和机床提高它们的使用寿命。