智能学习型电火花加工工艺决策系统的研究
基于Web技术的电火花加工工艺网络智能决策系统
基于Web技术的电火花加工工艺网络智能决策系统
杨晓冬;宋颖慧;赵万生;赵锦芝
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2002(013)013
【摘要】基于Web技术的网络CAPP系统已经成为CAPP系统发展的必然趋势.针对电火花加工工艺的特殊性和复杂性,开发网络环境下的电火花加工工艺智能决策系统,对提高电火花加工工艺决策水平具有重要的促进作用.在分析了网络工艺决策系统的实现原理的基础上,构造了基于3层B/S模式的电火花加工工艺网络智能决策系统,并在Linux+Apache+PHP+MySQL环境下进行了系统软件的开发.系统运行结果表明,该系统能够很好地实现网络环境下的电火花加工工艺决策.
【总页数】3页(P1115-1117)
【作者】杨晓冬;宋颖慧;赵万生;赵锦芝
【作者单位】哈尔滨工业大学,哈尔滨市,150001;哈尔滨工业大学,哈尔滨
市,150001;哈尔滨工业大学,哈尔滨市,150001;哈尔滨工业大学,哈尔滨市,150001【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.网络化电火花加工工艺智能决策系统研究 [J], 赵锦芝;刘远韬;赵万生
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冬
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基于Neurosolutions人工神经网络的电火花加工工艺专家系统
基于Neurosolutions人工神经网络的电火花加工工艺专家系
统
基于Neurosolutions人工神经网络的电火花加工工艺专
家系统
作者：吴蓉;刘石安;田耀杰
作者机构：华侨大学机电工程及自动化学院,福建,泉州,362021;华侨大学机电工程及自动化学院,福建,泉州,362021;华侨大学机电工程及自动化学院,福建,泉州,362021
来源：制造技术与机床
ISSN：1005-2402
年：2008
卷：000
期：011
页码：46-48
页数：3
中图分类：TG5
正文语种：chi
关键词：电火花加工;Neurosolutions;专家系统
摘要：针对电火花加工工艺的特点极其复杂性,提出了人工神经网络电火花加工工艺的智能预测方案.研究结果表明,所建立的专家系统能够较精确地预测出给定条件下的切割速度和表面粗糙度,实现了电火花加工工艺知识和加工经验的有效共享.。
电火花加工自适应控制系统的研究
电火花加工自适应控制系统的研究
周明;韩福柱
【期刊名称】《电加工与模具》
【年(卷),期】2008(000)006
【摘要】介绍了以电极放电时间为调整参数的电火花加工自适应控制原理.其控制策略是对加工系统的模型参数进行估计,并根据放电状态实时更替控制器的控制变量值,控制放电状态跟踪指定的参考值.实验证明,自适应控制的电火花加工比没有自适应控制的电火花加工的加工过程更稳定,稳态拉弧脉冲与短路脉冲出现的几率也大幅度减少,且加工速度也提高了近一倍.
【总页数】5页(P16-20)
【作者】周明;韩福柱
【作者单位】清华大学精密仪器与机械学系,北京,100084;清华大学精密仪器与机械学系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TG661
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人工智能技术在电火花成形加工中的应用
人工智能技术在电火花成形加工中的应用人工智能技术在电火花成形加工中的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术是目前科技领域的热门话题，它正在深刻地改变着各行各业的发展方式。
在制造业领域，人工智能技术也逐渐被应用于各种工艺和加工方法中，其中之一就是电火花成形加工。
在本文中，我们将深入探讨人工智能技术在电火花成形加工中的应用，讨论其优势、局限性以及未来的发展方向。
1. 电火花成形加工简介电火花成形加工是一种通过高压电流通过两个金属电极之间的间隙，产生强烈的电火花放电，来去除工件表面金属的加工方法。
该加工方法广泛应用于模具制造、航空航天等领域，可以加工出高精度和复杂形状的工件。
2. 人工智能技术在电火花成形加工中的应用2.1 数据分析与预测人工智能技术可以对历史电火花成形加工数据进行分析和挖掘，提取出其中的规律和趋势。
通过对这些数据进行训练和学习，人工智能系统可以预测出不同工艺参数对成形质量的影响，为操作人员提供合理的参数设置建议，提高加工效率和成形质量。
2.2 自动化和智能控制传统的电火花成形加工需要操作人员手动设置工艺参数、监控加工过程和调整参数以达到预期的加工效果。
而人工智能技术可以实现加工过程的自动化控制，通过集成传感器和电火花放电监测系统，能够实时监测加工过程的各个参数，并根据预设的目标来自动调整加工参数，使得成形加工过程更加精确和稳定。
2.3 缺陷检测与质量控制人工智能技术可以通过对电火花成形加工过程中产生的图像和信号进行处理和分析，实现对成形工件的缺陷检测和质量控制。
通过复杂的算法和深度学习技术，人工智能系统可以识别出工件表面的缺陷和异常，及时报警并采取相应的纠正措施，从而提高成形工件的质量和一致性。
3. 人工智能技术的优势与局限性3.1 优势人工智能技术可以处理大量的数据并从中提取有用的信息，使得电火花成形加工更加智能化和高效化。
通过自动化控制和预测分析，可以减少操作人员的工作量和错误率，提高生产效率和成形质量。
电火花加工智能控制系统的仿真与实验研究
电火花加工智能控制系统的仿真与实验研究
白羽;卢秀和;侯云海;高广君
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2004(21)5
【摘要】智能控制作为一种新兴理论,为解决复杂过程的控制提供了一条有效途径,已逐渐成为电火花加工领域中的一个新的研究热点.该文应用模糊理论和仿真手段,对便携式电火花加工机伺服控制系统进行了分析,从理论上证明了电火花加工控制系统的稳定性.并通过典型的工艺实验,验证了设备的加工效果.
【总页数】3页(P103-105)
【作者】白羽;卢秀和;侯云海;高广君
【作者单位】长春工业大学,吉林,长春,130012;长春工业大学,吉林,长春,130012;长春工业大学,吉林,长春,130012;中科院电子所,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
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1.三维微细电火花加工伺服控制系统设计及实验研究 [J], 林海波;黄小良;杨国哲
2.微细电火花加工模糊抬刀控制系统的设计及实验研究 [J], 迟关心;耿雪松;王玉魁;王振龙
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人工智能技术在电火花成形加工中的应用
人工智能技术在电火花成形加工中的应用一、前言电火花成形是一种高精度的加工方法，已经广泛应用于模具制造、航空航天等领域。
然而，传统的电火花成形仍存在着许多问题，例如加工效率低、精度不够高等问题。
随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于电火花成形加工中，以提高生产效率和产品质量。
本文将从以下几个方面详细介绍人工智能技术在电火花成形加工中的应用。
二、人工智能技术在电火花成形加工中的应用1. 基于神经网络的自适应控制技术传统的电火花成形控制系统通常采用PID控制器，但是由于模具表面复杂度高和放电过程不稳定等因素影响，PID控制器无法满足实际生产需求。
因此，基于神经网络的自适应控制技术被广泛应用于电火花成形加工中。
基于神经网络的自适应控制技术可以通过学习样本数据来预测下一步放电位置，并根据实际情况自适应调整放电参数，从而提高加工精度和效率。
目前，已经有许多企业采用基于神经网络的自适应控制技术来优化电火花成形加工过程。
2. 基于机器学习的放电参数优化技术电火花成形加工过程中，放电参数的选择对加工效率和产品质量有着至关重要的影响。
传统的放电参数选择方法通常是根据经验或试错法进行调整，这种方法存在着效率低、精度不够高等问题。
基于机器学习的放电参数优化技术可以通过对大量数据进行分析和学习，自动确定最佳放电参数组合。
这种方法可以大大提高加工效率和产品质量，并且减少了人为因素对加工结果的影响。
目前，已经有许多企业采用基于机器学习的放电参数优化技术来改善电火花成形加工过程。
3. 基于图像识别的表面检测技术在模具制造等领域中，表面质量是一个非常重要的指标。
传统的表面检测方法通常是通过人眼进行观察和判断，但是由于人为因素和视觉疲劳等问题，这种方法存在着精度不够高、效率低等问题。
基于图像识别的表面检测技术可以通过对模具表面图像进行分析和识别，自动检测出表面缺陷和瑕疵，并且可以根据实际情况自动调整加工参数，从而提高产品质量和生产效率。
电火花加工智能控制算法研究
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电火 花 加 工 智 能控 制 算 法 研 究
王 昕 贾 菲 ，
（ ． 春 工 业 大 学 机 电 工 程 学 院 ，吉 林 长 春 １长 １ ０ １ ；２ 吉 林 石 油 集 团有 限 责任 开 发 公 司 ，吉 林 松 原 ３０２ ． １８０） ３ ０ ０
Ｗ ＡＮＧ ｎ ， Ｊ Ａ ｉ Ｘｉ Ｉ Ｆｅ。
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完善 规则 的不 利 影 响 ， 高 控 制 系 统 的 快 速 响 应 提 能 力 ， 而 提高 了加 工速 度 ， 保证 了加工 表 面质 从 并
量 。
结合 以 上问题 ， 糊 控制 和神 经 网络相 结合 ， 模 构成 了模 糊神 经控 制 系统 。二 者 的优点 是不 完全
电火花成形加工中的人工智能技术应用案例
电火花成形加工中的人工智能技术应用案例电火花成形加工是一种常用于金属加工的工艺，通过放电来切削和成形金属工件。
随着人工智能技术的快速发展，其在电火花成形加工中的应用也日益广泛，为加工行业带来了许多创新和改进。
本文将深入探讨电火花成形加工中的人工智能技术应用案例，以帮助读者更好地理解其在该领域的重要性和潜力。
1. 机器学习优化参数电火花成形加工涉及到多个参数的控制和优化，如放电电压、放电电流、脉冲宽度等。
传统上，调整这些参数是依靠工艺师的经验和试错方法。
然而，借助人工智能的算法和模型，可以通过对大量数据进行训练和学习，以实现参数的自动优化。
机器学习算法可以分析和预测各个参数对成形效果的影响，并提供最佳的参数组合，从而提高成形加工的效率和品质。
2. 智能监测和故障预警电火花成形加工过程中，工件和电极之间的间隙状态对成形效果至关重要。
传统上，对间隙状态的监测往往依赖于人工的观察和判断，存在主观性和误判的问题。
而人工智能技术的应用可以实现对间隙状态的智能监测和故障预警。
通过对成形过程的数据采集和分析，机器学习算法可以自动识别和分析间隙状态的变化，并及时预警可能的故障和问题，提高设备的稳定性和可靠性。
3. 联网和远程监控随着物联网技术的不断发展，电火花成形加工设备可以与其他设备和系统进行联网。
利用人工智能技术，可以实现对电火花成形加工设备的远程监控和管理。
工艺师可以通过手机或电脑远程监控设备的状态、参数和成形效果，及时了解设备的运行情况并进行调整。
通过数据的远程传输和共享，还可以实现设备之间的协同和优化，提高生产效率和资源利用率。
4. 智能预测和维护电火花成形加工设备的运行和维护需要耗费大量的时间和精力。
然而，借助人工智能技术，可以实现设备的智能预测和维护。
通过对设备运行数据的分析和建模，机器学习算法可以预测设备的故障和维护需求，并提供相应的建议和方案。
这可以帮助企业提前进行维护，减少停机时间和维修成本，提高设备的可靠性和使用寿命。
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Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ
电火花 加工 工 艺决策
智 能技术 自学 习
Ａｃ ｏｒ ｎ ｏ ｔ ｅ ｈｎ ｌｇｉａ ｈ ｒ ｃｅ ｓ，ｔ ｈａ ａ ｔ ｒ ｆｔ ｅ ｉ ｔ ｌｇｅ ｙ ｔ ｍ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｃ ｄｉｇ ｔ ｈｅｔ ｃ ｏｏ ｃ ｌ ａ ａ ｔ ｒ ｃ ｈｅｃ ｒ ｃｅ ｓｏ ｈ ｎ ｅｌ ｎｔｓ ｓｅ ｆ ｒｔ ｃ ｎ ｌ — ｉ
习功能 的 电火花加工 工 艺智能 决策 系统 的结构 ，详 细分析 了系统 中各模 块 的功能及 相 互 间 的关 系。该 系统 利 用 多种 智能技 术 来提 高电 火花 加工 工 艺设 计的 决策水 平 ，并 通过 学 习机 制 解决 知识 荻取 的 瓶 颈 问题 。该
系统 解 决问题 的能 力将 在 重复使 用过 程 中不断提 高。
和 应用 的热点 。由于电 火花 加 工工 艺 的 特殊 性 ，其 智 能化历 程相对 较晚 。为 了有效 地解 决 电火 花 加工 工艺 设计 中的诸如 参 数优 化 、逻辑 决 策 等问题 ，也
电火 花加 工 的 工 艺设 计 是 一项 复 杂 的 多层 次 、 多任务决策 过程 。 中包括逻 辑决策 （ 其 选择 型和 规划
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型） 计算 决 策 和 启发 性 决策 。它所 涉 及 的 面较 广 ， 影 响工 艺决策 的 因 素多 ，实 际应 用 中的不 确定 性 也 较大 。 为保 证工艺设计达 到全局最 优化 ， 应把这些 内
容集 成 在 一 起 ，进 行 综合 分 析 ，动 态优 化 ， 叉设 交 计 。 此 ， 文 从火花 加工 工艺 决策 系统进 行 了深 入 的研 究 。
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《 电加工与模具）０２ ２０ 年第 ３ 期
设 计 － 究 研
智 能学 习型 电火 花加 工 工 艺 决 策 系统 的研 究
哈尔滨 工业 大学 摘 要 杨 晓冬 宋颖慧 赵 万生
针对 电 火花 加 工工 艺的特 点 ，分析 了其智 能决 策 系统 应 具有 的特 点 ，进 而 构筑 了具有 自学
Ｋｅ ｗｏ ｄｓ ｙ ｒ ＥＤＭ ， ｄ ｃｓｏ — ａ ｎｇ， ｉ ｅｌ ｅ ｃ ｅ ｈｎ ｌｇ ｅ ｉｉｎ ｍ ｋｉ ｎｔｌｉ ｎ ｅ ｔ ｃ ｏｏ ｙ，ｓ ｌ—ｅ ｒ ｎ ｇ ｅｆｌａ ｎｉ ｇ
１ 引 言 ２ ０世纪 ９ ０年代 以来 ，制 造领 域 中引 入智 能 技 术 ， 能化 Ｃ Ｐ 智 Ａ Ｐ的研究 方兴 未 艾 ， 其是 人 工神 尤 经 网络 、 模糊 逻辑 和遗传算 法 等智 能技 术更 是 研究
应借 助 于智 能技术 。
基 金项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 重 点 资 助项 目（９ ３ １０ ５９５１） 收 稿 日期 ：０２—０ —２ ２０ １ ５
·
２ 电 火花 加 工 工 艺智 能决 策 系统 的特 点
对 于工 艺设 计 这样 一 个庞 大 复 杂系 统 的研 究 ，
· · · ｔ 叠 、 － 、 － 、 － 、 －
来 看 ， 内模具 选材 用材水平 确有 较 大提 高 ， 国 尤其是
大的危 险 。 ② 用户 在选 择模 具材 料时 ， 别是 当选 择用 于 特
对 那些 精密 、 复杂和 长寿命 模具 的选 材 ， 模具材 料的 质量、 性能和可靠 性 已成 为 选材 时考 虑 的 主要 因素 ， 价格 已是 次要因素 。在随后 的热 处理 中 ， 也注 意采用 先进 、 稳定 可靠 的热处 理方 法 。但从 整 体上 看 ， 内 国 大量生产 和使用的钢种仍是一些 老钢种 ， 那些具有 优