肖菊蘭,陳 濤,陳 英,劉洪利
(成都工業學院電子工程學院,四川 成都 611730)
電火花加工技術是利用工具和工件之間的脈沖放電對工件表面進行電腐蝕,從而達到對工件進行加工的技術,主要用于導電材料加工,具有可加工難切削材料、可加工小孔、深孔和畸形孔、加工精度高等優點。電加工系統包含脈沖電源、工具電極、工作液和工件電極等,如圖1所示[1]。脈沖電源是系統關鍵部件之一,其技術指標直接關系著工件加工性能。隨著社會智能化水平提升,零部件加工朝著高精度、智能化方向發展,需要對脈沖電源進行智能化深入研究和設計[2]。

圖1 電火花加工系統主要部件
設計采用自頂向下的方式,使用Quartus II軟件,采用Verilog語言進行代碼編寫實現[5-6]。本控制系統包含數據通信部分、放電狀態判別部分和脈沖產生控制部分,如圖2所示。

圖2 控制系統基本框圖
國內傳統電加工脈沖電源,大多以基本觸發器和定時器作為核心電路實現對輸出信號的控制,存在其輸出波形頻率不高、輸出信號穩定性差、指標不理想的缺點[3]。FPGA是在一系列可編程器件的基礎上發展的產物,具有軟件成熟、支持在線設計、系統穩定、集成度高,速度快、功耗低等優點[4]。基于以上優點,本文基于FPGA技術,設計的電火花脈沖電源核心控制系統,可產生脈沖寬度、間隔、頻率可調的脈沖信號,能夠控制后級電路實現可用以電加工機床工件加工的較大功率、較大電流的電信號。設計采用FPGA技術,根據神經網絡對放電狀態進行判斷,自動調整脈沖電源的輸出,實現脈沖電源智能化輸出。
數據通信部分主要實現上位機對脈沖電源參數的設置;放電狀態判別部分通過對脈沖放電檢測反饋數據模糊神經網絡數據判別實現脈沖放電檢測狀態的判別;脈沖產生控制部分根據放電狀態和使用脈沖參數,對輸出脈沖進行參數調整并輸出[7]。
設計與上位機通信采用UART,使用Verilog語言進行設計實現,主要分為波特率選擇模塊(圖3中U1)、數據接收模塊(圖3中U2)和數據緩存模塊(圖3中U3),其RTL圖如圖3所示。

圖3 數據通信模塊RTL圖
脈沖電源控制輸出依據為工具電極與工件電極之間的放電狀態,分為開路、正常放電、電弧放電和短路。目前放電狀態識別方式有平均電壓檢測法、峰值電壓法、峰值電流法和高頻分量法等。考慮單指標方式具有一定局限性,采用雙指標識別方式[8]。系統可模糊神經網絡對峰值電壓和峰值電流進行判斷放電狀態識別。設計使用梯度隸屬度函數,計算各類放電的隸屬度值,公式為:

將隸屬度值作為模糊神經網絡的輸入,模糊神經網絡根據輸入得到輸出隸屬度,并進行放電狀態判斷,結構如圖4所示。

圖4 模糊神經網絡結構圖
對峰值電流進行放電狀態決策時采用基于規則的決策法[7],其程序流程如圖5所示。

圖5 放電狀態決策流程圖
本模塊根據低電平復位信號、上位機設置信號和脈沖放電狀態檢測結果進行脈沖信號參數智能調節,其中低電平復位信號優先于高于上位機設置信號,上位機設置信號優先級高于脈沖狀態檢測的調整信號。
模塊設計完成后,編寫測試文件,用Quartus II和Modelsim進行聯調仿真。
串口通信速率為9 600 bps時,接收標志到來后,系統每隔104 180 ns進行串口信號讀入,如圖6所示。

圖6 波特率為9 600 bps時數據接收
串口通信速率為19 200 bps時,接收標志到來后,系統每隔50 280 ns進行串口信號讀入,如圖7所示。

圖7 波特率為19 200 bps時數據接收
用模糊神經網絡進行預判斷后進行混合指標判斷,得到4種放電狀態的隸屬度,最終進行放電狀態的決策。設計中用8位存儲器存儲4種放電狀態的隸屬度值,放電狀態決策仿真如圖8所示。其中隸屬值為0~1,用8位存儲器進行存儲,判斷用3位二進制表示。從圖8中可以看出某一種狀態的隸屬值比較大,且大于其他狀態的隸屬值達一定閾值后,可以判斷出脈沖放電狀態為最大值所屬狀態。

圖8 放電狀態決策仿真圖
編寫測試代碼,對脈沖輸出模塊進行仿真,測試邏輯為:復位、上位機設置、脈沖自動調整。脈沖輸出如圖9所示。設計中,FPGA系統時鐘為50 MHz,圖9(a)中設置脈寬和脈間都為2 500個時鐘,故而輸出信號為10 kHz,占空比為50%;圖9(b)中設置脈寬和脈間分別2 500和7 500個時鐘,故而輸出信號為5 kHz,占空比為25%;圖9(c)在輸出信號為5 kHz,占空比為25%的基礎上,根據放電反饋數值對輸出信號進行脈寬或脈間的調整。從圖9可以看出,脈沖電源能夠根據脈寬、脈間設置調整輸出信號,同時可以根據脈沖放電檢測反饋信號自動調整脈寬或脈間,從而改變頻率和占空比,智能輸出新的脈沖電源信號。

圖9 脈沖輸出
隨著國家智能制造水平提升,逐步對電火花加工脈沖電源進行智能化研究。本脈沖電源控制系統采用FPGA設計,在Quartus II中使用Verilog語言編寫設計代碼和測試文件,Quartus II與Modelsim進行仿真驗證,實現了上位機通過串口對脈沖電源脈寬和脈間參數進行設置,實現了根據模糊神經網絡放電狀態檢測法判斷放電狀態對脈沖電源輸出進行自動調節,實現脈沖電源實時智能調節。