基于BP神经网络的磨床主轴系统动态优化方法研究

提出了采用多水平正交表选取 BP神经网络训练样本的方法，在保证足够建模精度的条件下，采用此法大大减少了神经网络的建模工作量，因而有很大的实用价值。基于此法建立了磨床主轴系统的 BP神经网络模型并进行了结构修正与优化计算。利用 BP神经网络模型进行大型复杂结构的分析优化具有简单、高效的优点。

基于Profinet的双主轴数控磨床控制系统的设计与实现

在设计双主轴数控外圆磨床控制系统方案时,两个砂轮主轴电机转速采用模拟量模块控制,但数控系统只能支持一个模拟主轴的控制。为解决此问题,通过808D AD数控系统的Profinet总线通信接口连接S7⁃1200 PLC扩展第二模拟主轴。对第二模拟主轴进行数控编程时用R参数代替S转速指令,使用GET指令、S7通信协议将转速指令发送至远程PLC端,再从PLC的模拟量模块中输出;第二模拟主轴的编码器连接至PLC的高速计数器输入口,使用PUT指令将实际转速传输至数控系统侧;针对双主轴磨削工艺设计制作808D AD的用户自定义界面,可显示2个主轴的指令转速、实际转速。结果表明:采用总线通信,系统抗干扰能力强,第二模拟主轴的转速误差可以控制在10%以内,对主轴转速控制或非联动位移轴控制具有一定的参考价值。