基于智能工廠施工的有色金屬材料控制加工過程

（中鋁山西新材料有限公司，山西 運城 043304）

智能工廠施工是在傳統工廠施工過程中，通過引入信息技術、傳感器技術、物聯網技術等現代化的技術手段，實現對生產加工的智能化。金屬材料可分為黑色金屬材料和有色金屬材料，除鐵、鉻、錳元素以外，其它金屬均被稱為有色金屬。有色金屬材料在近幾年的發展中，出現了發展過快導致的產能過剩、資本投資過熱以及產業結構不健全等問題，同時從技術角度來看也缺乏更加科學和創新的加工技術[1]。有色金屬材料的控制加工又可以稱為塑性加工，根據有色金屬材料的不同塑性，在外力的作用下，在改變形狀和尺寸的同時，也改變了有色金屬的組織結構及相應性能。現階段，隨著冶金與機械智能化程度的不斷加深，自動化控制水平的提高，有色金屬材料的控制加工技術將逐漸向著連續化和自動化的方向發展[2]。

同時，有色金屬的品種也將逐漸擴大，產品的質量也將不斷提高。因此，為了滿足當前工藝生產企業的生產效率要求，通過結合智能工廠施工技術，開展對有色金屬材料控制加工過程設計研究。

1 基于智能工廠施工的有色金屬材料控制加工過程設計

1.1 基于智能工廠施工建立加工設備預處理單元

在控制加工普通材料前，首先要對加工零件的參數進行確定。但針對有色金屬材料的零件加工工況研究得出，加工過程中，參數很容易根據有色金屬材料的情況發生改變。因此，預期的加工參數已經無法適應這類情況的變化[3]。針對這一問題，建立加工設備預處理單元，對計算機數字控制機床提供實時動態優化的加工參數。本文結合智能工廠施工技術，將RBF神經網絡引入到控制加工過程當中，并將監控回路應用到計算機數字控制機床系統當中[4]。在機床實際運行過程中，利用加工設備預處理單元，將難以控制的有色金屬材料作為被監控的對象，實時監測其加工設備的運行狀態，利用自主學習與自主組織功能監測影響設備加工精度的各項參數信息，并同時對加工過程外部環境及內部狀態進行監控，一旦監測到加工狀態出現異常變化，則通過加工設備預處理單元自動對各類加工參數進行調節，從而保證在加工過程中設備始終處于最佳的工作狀態，完成對有色金屬材料加工過程的自適應控制。

為了減少對復雜數學模型的建立，本文在加工設備預處理單元中，采用磁電轉速傳感器DIS—6對設備轉速進行監測，并利用速度傳感器S26332對設備加工速度進行監測。有色金屬材料加工設備預處理單元實時監控具體流程為：首先，將傳感器當中的各類接收信號傳輸到計算機數字控制機床的控制器當中；其次，通過伺服驅動器對加工過程中的進給速度進行控制；再其次，通過傳感器將加工設備的主軸轉速和背吃刀量等參數進行監測，并將傳感器傳輸的信號發送到神經網絡控制器；最后，通過對信號的自動調節，實現對加工設備的動態調節。同時，加工設備預處理單元能夠對不是樣本集當中的輸入信號進行篩除，增加對新樣本的學習從而提高對加工設備的監測精度，從而實現控制有色金屬材料數控加工的精度，實現實加工與虛擬模型的接近，達到高質量加工零部件和降低加工成本的目的。

1.2 有色金屬材料各環節加工控制

有色金屬材料的加工可劃分為生成運行軌跡—設定加工坐標—創建操作動作。結合智能工廠施工技術，針對各環節進行控制加工。按照上述加工環節，對有色金屬控制加工過程進行設計。首先，在被加工的有色金屬材料零件上采集多組刀觸點，再將刀觸點各點進行順次連接，從而形成刀具的具體運行路徑，用Unigraphics模型對加工工藝進行分析，在進入到虛擬加工環境中時，創建新的加工操作，并生成CLSF文件。再通過刀位軌跡仿真及后置處理完成對加工運行軌跡的生成。在生成過程中還可結合CAD自動編程軟件，在計算機顯示屏上實現與運行軌跡圖形的交互[5]。將模型輸入到CAD自動編程軟件當中，選擇對應的加工工具及設備，并設置對應的工藝參數，獲得位置源文件，得到相應的有色金屬材料加工程序。其次，在加工原點的基礎上，建立加工坐標系，利用加工坐標系對有色金屬材料加工零件在數控機床上的加工位置定義，在編程過程中加工設備的軌跡坐標就是根據有色金屬材料加工零件的輪廓在加工坐標系的坐標明確的。再次利用Unigraphics模型，設置三個坐標軸，分別為x軸、y軸和z軸，三個坐標軸的方向規定著數控機床導軌的方向，在實際加工過程中應當保證毛坯在機床上的位置方便加工、對刀等操作。最后，完成對加工坐標系的創建后，創建對有色金屬材料加工零件的加工操作。每創建一個操作就相當于生成一個加工步驟，在操作過程中，單一的刀軌以及生成這一刀軌的對應信息組成一個結合[6]。對于不同的數控機床存在不同的數控系統，在不同數控系統中同一功能的控制代碼可能不同，因此還需將刀軌文件轉換為符合特定數控機床指令的加工程序文件。通過后置處理操作將刀位軌跡轉換為被數控機床識別的數控代碼，完成對有色金屬材料的控制加工。

2 實驗論證分析

由本文上述可知對有色金屬材料控制加工的基本過程，并初步得出了本文控制加工過程與傳統控制加工過程相比，對有色金屬材料制備的穩健性更強，為使本文研究具有一定嚴謹性，下面將針對本文提出的控制加工過程與傳統控制加工過程進行對比實驗，從而對比二者制造出零件的表面粗糙度誤差。

選用某零件加工工廠中的有色金屬材料機械設備零件設計圖紙作為實驗研究對象，分別利用本文提出的基于智能工廠施工的有色金屬材料控制加工過程與傳統控制加工過程，制造出100個該零件。

為保證實驗具有一定的公正性，在選擇有色金屬材料時，盡可能采用統一批次、統一規格的有色金屬材料，并保證除控制加工過程不同以外，其它影響零件制備的穩健性參數變量均保持已知。表1為該有色金屬材料機械設備零件設計要求表。

表1 零件制備要求對應表

根據表1中的零件制備要求，完成對比實驗，并從兩組加工零件中各任意抽取一個零件，選擇該零件上的25個測試點，對其表現粗糙度的誤差進行測量，并將測量結果繪制成如圖1所示的實驗結果對比圖。

圖1 實驗結果對比圖

從圖1中兩條曲線的對比可以看出，采用本文控制加工過程制造出的有色金屬加工零件與傳統相比可有效降低零件表面粗糙度的平均誤差，并達到50%以上。并且隨著加工次數的不斷增加，表面粗糙度誤差呈現出不斷降低的趨勢，在多次加工過程中能夠基本保證零件表面粗糙度誤差為零。因此，通過實驗證明，本文控制加工過程可以有效提高對有色金屬材料加工零件的精度，同時實現對零件的自動化加工，體現工廠加工生產的智能化。

3 結束語

有色金屬材料的加工關系著工業生產乃至國防的安全發展，引入新的技術手段，實現智能工廠需要依靠更加高端的設備完成。

針對當前有色金屬材料的加工現狀，除了采用本文提出的控制加工過程外，還應當將部分重心放在培養技術人才上，并建立有色金屬加工排放標準、實施有色金屬二次資源利用政策等，從而實現成為有色金屬加工強國。