本发明涉及一种用于优化关于一个给定数控程序的至少一台计算机数控机器的加工进程的生产率的方法。
背景技术：
本发明涉及的计算机数控机器通常包括可由一个或多个驱动轴移动的至少一个加工工具。所述加工进程本身由一个给定数控程序所控制，该给定数控程序定义了用于所述至少一个加工工具的至少一个工具路径，以及沿着所述工具路径的一个路径速度分布。
关于数控编程的进程，主要目标主要集中在确保机器产生所需的部件几何形状和部件表面质量。对于执行铣削、磨削和车削等切削加工的机器工具，切削参数的编程方式首先和最重要的在于切削速度(刀刃和材料之间的速度)符合材料属性和计算机数控机器的性能。然而，今天的数控编程大多数没有最大化机器的全部加工潜力，因为其动态性能尚未完全被理解或者未被充分考虑，如现在关于铣削进程将要描述的那样。因此，计算机数控机器的实际生产率通常远低于理论最大生产率。
仔细观察铣削进程后，数控编程人员正在使用cam(计算机辅助制造)系统为计算机数控机器生成数控程序。铣削加工的生产率很大程度上取决于计算机辅助制造系统设置的参数，如轴速度、轴加速度、主轴转速、切削速度和铣削工具的切削量。截至今天，这些参数通常如下确定。
每个驱动轴的最大速度和加速度由机器制造商提供。在对工具路径的参数进行编程时(在铣削进程中机器工具沿着工具路径前行)，数控编程人员会考虑这些数字。为了避免任何质量问题，数控程序员通常选择远低于指定最大值的速度和加速度值，以确保所需的部件质量。
刀具的切削刃与材料之间的速度是切削速度，切削速度取决于铣削工具沿着工具路径的路径速度(进给速度)、用于转动铣削工具的主轴转速(公转)和铣刀的几何设计，对此主轴转速为主要参数。优选的也是最大切削速度由刀具供应商定义，而这对不同材质是不同的。在数控编程进程中，实际切割速度通常选择为低于刀具供应商的最大定义速度，因为数控程序员希望避免机器过载的风险、刀具老化速度非常快的风险，以及加工导致不良部件表面的风险。
在刀具与材料之间的体积交集以及刀具沿着工具路径的行程限定了在铣削期间被移除的体积。切割量越大，所需的切削力越高，材料去除所需的切割功率越高。关于所需的切削力和功率，限制因素由铣削工具本身、主轴的最大功率以及计算机数控机器结构的动态刚度给出。然而，今天的计算机辅助制造系统不提供任何智能或算法对数控编程进程的这些限制进行考虑，至少不适用于5轴铣削操作。因此，数控程序在最大切割量和最大切割负载方面再次采用非常保守的做法。
由计算机辅助制造系统生成的数控程序由后处理器进一步处理，后处理器使数控程序适配于特定的计算机数控控制器和目标机器的功能。后处理的结果是，生产率进一步降低。最后，如果首次将一个新数控程序加载到一台计算机数控控制器中，则新的制造进程的实施和设置由机器操作员或数控程序员完成，在加工进程中出于安全考虑，他们通常会在此之前再次降低机器的进给速度和机器速度。
结果是，加工进程产生符合所有质量要求的良好部件。然而，关于每部分生产时间方面的生产率，这个进程大多远离最大可能。我们在钻削、车削、激光切割、水刀切割和焊接进程方面也发现了相同的情况。
总之，可以说，加工进程的现实最大生产率远远低于实际使用的生产率，原因如下：
-数控程序员的安全和保守思维；
-计算机辅助制造系统使用简化的、不切实际的机型；
-计算机辅助制造系统不为5轴操作考虑切割量；
-缺少用于生产率分析和优化的分析it工具；
-后处理器操作缺陷；
-机器操作员的安全和保守思维；
因此，由于对于驱动轴的动力限制、工具的最大切削速度、切削量的考虑不足，今天的数控加工进程并不能最大限度地发挥其生产率潜力。
技术实现要素：
因此，本发明的目的是提供用于优化由一个给定数控程序定义的至少一台计算机数控机器的一个给定加工进程的生产率的一种方法。
根据本发明，该目的通过根据权利要求1的方法来实现。
根据本发明的方法包括：
-与所述给定数控程序所定义的所述路径速度分布相比，迭代地提高沿着所述工具路径的所述路径速度，其中沿着所述工具路径提高所述路径速度的实现适当考虑了所述一个或多个驱动轴中的每个驱动轴的所述相应动力限制，特别是适当考虑了所述一个或多个驱动轴中的每个驱动轴的最大轴速度和最大轴加速度，以及适当考虑了由于所述计算机数控机器的加工能力影响所述路径速度的加工极限，特别是所述加工工具；
以及
-通过沿着所述工具路径的所述提高的路径速度，来适配所述给定数控程序。
根据本发明，已经认识到数控编程中的常见安全思想忽略了机器制造商定义的最大速度和加速度值实际上不反映关于适当工件质量的任何限制值，而是反映了关于计算机数控机器的损伤阈值及其动力能力的最大允许值。同样地，也已经意识到到目前为止，对影响路径速度的加工参数作为加工极限是非常小心的，因此影响了加工进程的生产率。
例如，铣削工具的转速经常被选择为低于工具的实际允许的最大切削速度，因为数控程序员希望避免机器过载、刀具老化和不良部件表面的风险。然而，减少转速通常伴随着路径速度的降低，由于其他原因主轴转速(公转)和路径速度之间的固定比例将被保持。由于工具路径速度与给定进程的生产率成正比，因此路径速度的任何不必要的降低都自动意味着生产率的损失。
因此，在第一阶段中，本发明教导了与所述给定数控程序所定义的所述路径速度分布相比，迭代地提高沿着所述工具路径的所述路径速度，适当考虑了所述一个或多个驱动轴中的每个驱动轴的所述相应动力限制，特别是适当考虑了所述一个或多个驱动轴中的每个驱动轴的最大轴速度和最大轴加速度，以及适当考虑了由于所述计算机数控机器的加工能力影响所述路径速度的实际加工极限。这样做，通过沿着所述工具路径(路径速度分布)的所述提高的路径速度，可适配所述给定数控程序。
根据本发明的一个优选实施例，提高沿着工具路径的路径速度包括最大化沿着工具路径的路径速度，直到到达所述多个驱动轴中的一个或至少一个驱动轴的相应动力限制或者达到至少所述加工极限之一。
提高或最大化路径速度优选在整个数控程序上逐段执行，该数控程序通常包括多个数控程序段，即数控程序的每个程序段。每个数控程序段定义一个特定子程序，该子程序包括一个相应子工具路径、一个相应子路径速度和其他加工参数，例如在铣削进程的情形下驱动所述铣削工具的主轴转速(公转)。每个数控程序段可定义相应工具路径的(子)路径速度的一个单值，该值表示相应工具路径的几何形状。例如，如果一个工具路径非常弯曲，那么与一条直线工具路径相比，工具路径速度通常要小得多。
当然，路径速度不能任意提高。总体限制由要实现的预定义工件质量决定。确定关于预定义工件质量的绝对最大路径速度的最简单方法是一种试错法，即迭代地提高数控程序中沿着工具路径的路径速度，并就每个迭代加工一个工件，并对该工件进行质量测量。重复这个迭代进程，直到加工的工件超出了对于工件质量的预定标准，或直到达到多个驱动轴中的一个或至少其中一个驱动轴的相应动力限制，或直到达到至少一个加工极限。
然而，使用今天的测量系统确定工件质量非常耗时，因为在下一次迭代之前必须等待各个相应测量的结果。如果加工的工件非常复杂，则可能需要几天甚至几周才能确定工件的质量。截至今天，实现部件测量的最常用方法是将成品部件转移到一个测量装置。这种方法的缺点是制造和测量是两个显著断开的进程。通常，在机器内部没有测量，除了在某些情况下仅仅允许简单测量的进程中测量，例如测量一个孔的位置。
根据本发明的一个优选实施例，可使用用于计算机数控加工进程的“在线”质量分析的基于模拟的方法来实现优化生产率，如在美国临时专利申请us62/073,381(名称为“离散部件制造中的虚拟质量和进程控制”)所公开的、如美国临时专利申请us62/073,350(名称为“数字机器模型”)所公开的、并且如pct国际专利申请(名称：“计算机实现的方法用于由至少一台计算机数控机加工的工件的部件分析”；代理人案卷号：be-22975-wo；由与us62/073,381、us62/073,350和本申请的同一申请人于2015年10月30日申请)所公开的。基本想法是通过计算机数控机器的数字机器模型(配有加工进程中记录的实时和非实时加工数据)，模拟所考虑的相应加工进程。模拟产生了实际加工的工件的虚拟重新设计的模型，该模型可容易地与工件的理想cad模型实现比较。基于该比较，可直接确定工件的质量。数字机器模型可是所述计算机数控机器的一个多体模拟模型、一个有限元(fem)模型或仅仅是一个纯几何运动模型。
该方法可作为在所述记录被传送到的基于云的平台上的服务器应用来实施。来自计算机数控机器的数据记录以及对于所述云平台的数据传输可通过一个客户端装置来完成，如美国临时专利申请us62/073,398(名称“嵌入式系统的大数据客户端”)所公开的以及pct国际专利申请(名称为“用于对来自至少一台计算机数控机器或工业机器人的与进程有关的大量数据的数据采集和预处理的客户端装置”)(代理人案卷号：be-22976-wo；由与us62/073,398和本申请相同的申请人于2015年10月30日提交)所公开的。
由于上述描述的方法基于与加工并行的加工数据的“在线”记录，并且由于优选地在基于云的服务器上实施该方法，因此上述质量分析应用的结果在加工进程结束后不久或几乎可立即使用。因此，关于工件的几何形状和表面或表面粗糙度信息可分别在加工进程中或在加工进程之后立即获得，从而立即产生关于工件质量的信息。因此，如上所述，该分析方法可极大地减少如上所述的使用试错法优化路径速度的时间。
因此，根据本发明的一个优选实施例，最大化路径速度包括：
a)基于所述实际数控程序加工一个工件，并在所考虑的所述加工进程期间对实时和非实时加工数据进行记录；
b)通过配有所述记录的实时和非实时加工数据的一个数字机器模型来模拟所考虑的所述加工进程，以在所考虑的所述加工进程期间对所述加工工件实现虚拟重新设计；
c)通过将所述虚拟重新设计工件与所述工件的一个计算机辅助设计(cad)模型实现比较，来确定所述加工工件关于一个预定义质量标准的质量；
d)提高数控程序中沿着所述工具路径的所述路径速度；
e)重复步骤a)至d)，直到所述虚拟重新设计工件超出了用于所述工件质量的所述预定义标准，或直到达到所述多个驱动轴中的一个或至少一个驱动轴的相应动力限制，或者直到达到至少所述一个加工极限。
对于要记录的数据，所述记录的实时加工数据可主要是包括工具路径参数，特别是关于所述计算机数控机器的驱动轴的指令和/或实际位置、指令和/或实际速度、指令和/或实际加速度、指令和/或实际冲击、指令和/或实际转矩、指令和/或实际驱动力和/或指令和/或实际驱动电流。此外，实时数据可包括来自附接到计算机数控机器的外部测量装置的数据。所述记录的非实时加工数据可包括数控程序代码、机器配置数据、控制器配置数据、驱动配置数据、工件的材料属性、加工进程中的用户动作和/或加工工具的配置数据，特别是工具几何和/或工具特性。
根据本发明的另一个优选实施例，该方法包括-作为用于优化生产率的第二阶段-提高影响路径速度的加工极限，以进一步提高沿着工具路径的路径速度，而该实现反过来又适当考虑到所述一个或多个驱动轴中的每个驱动轴的相应动力限制以及适当考虑到现在提高的加工极限。
优选地，提高加工极限以进一步提高路径速度可通过提高加工能力来实现，而加工能力又可通过提高能够提高加工能力的至少一个加工参数来实现。关于路径速度和生产率的最大化，优选地提高至少一个加工参数，直到达到相应的加工参数的一个限制。
根据本发明，已经认识到，除了数控机器的动力限制之外，由于影响路径速度的计算机数控机器的有限加工能力的加工极限通常是整体生产率的主要限制。例如，考虑允许最大速度为100米/分钟和加速度为1g的激光切割机。激光束能量是例如是1千瓦。假设材料是厚度为10毫米的钢板，则在该进程中可能施加的最大激光速度仅在几米/分钟的范围内，因为如果机器转得更快，激光束能量将不足以切割10毫米厚的钢。在这种情况下，机器轴不是激光切割进程的限制因素。反之亦然，如果相同的激光切割机(最大速度100米/分钟；最大加速度1g；最大激光功率1千瓦)是为了切割厚度为0.1毫米的非常薄的金属片，即使以超过100米/分钟的速度切割这种薄材料,激光功率也足够高。在这种情况下，机器轴的最大速度和加速度将成为限制因素。
通常，能够提高加工能力的至少一个加工参数可是以下之一：
-在铣削或钻削机器的情况下：用于驱动所述铣削或钻削工具的所述主轴的主轴转速和主轴功率；
-在车床的情况下：用于驱动所述工件的所述主轴的主轴转速和主轴功率；
-在激光切割机的情况：激光束的功率、激光束的能量密度和激光束的光斑尺寸；
-在水刀切割机的情况下：水刀的压力、水刀的点尺寸(spotsize)、添加磨料的量。
关于相应加工参数的限制，可由下述确定：
-在铣削或钻削机器的情况下：用于驱动所述铣削或钻削工具的所述主轴的最大主轴转速和/或最大主轴功率，和/或所述铣削或钻削工具的最大切削速度,和/或所述铣削或钻削工具的每次最大切削量,和/或最大切削负载；
-在车床的情况下：用于驱动所述工件的所述主轴的最大主轴转速和/或最大主轴功率，和/或所述车削刀具的最大切割速度，和/或所述车削刀具每次的最大切割量，和/或最大切割负荷；
-在激光切割机的情况下：激光束的最大功率，和/或激光束的最大能量密度，和/或激光束的最小光斑尺寸；
-在水刀切割机的情况下：所述水刀的最大压力、所述水刀的最小点尺寸、添加磨料的最大量。
再次涉及激光切割的上述例子，如果实际激光功率(如当前在给定数控程序中所设置的)是路径速度的主要限制，并且如果最大激光功率允许进一步提高加工能力，则实际激光功率可提高，以提高该加工极限并允许进一步提高路径速度。
为了考虑到提高的加工极限，该方法还可包括通过能够提高所述加工能力的所述至少一个提高加工参数，对所述给定数控程序适配。
关于每次最大切割负载或最大切割量成为加工极限，该方法还可包括：对于使用材料去除模拟的一个给定数控程序，确定钻削、铣削或铣削工具的最大和/或实际切割量和/或最大和/或实际切割负载。这种材料去除模拟，特别是对于5轴机器，可由计算机辅助制造系统提供，该系统实现通过沿着其路径的旋转刀具的包络体与所述材料和机器行进之间的交集，确定被移除的材料体积。
可选地或另外，在运行加工进程中，对于给定数控程序，可实时地测量/记录钻削、铣削或铣削工具的最大和/或实际切削量和/或最大和/或实际切削负载。对于粗加工应用，切削力与主轴电机消耗的电流成比例。因此，通过记录主轴电动机电流，可计算出切削力和切削负荷。或者，铣削主轴可配备有在加工进程中测量铣削力的测功机传感器。此外，可使用包括集成传感器的新的所谓“智能工具”来测量偏差、加速度、切削力、温度和动量。
根据本发明的另一个实施例，该方法还可提供关于给定数控程序的未使用生产率潜力的措施或信息。为此，该方法还可包括通过确定要优化的给定数控程序的加工时间与适配的数控程序的加工时间之间的差异来确定给定数控程序的未使用生产率潜力。可通过运行数控程序的模拟来确定给定数控以及优化程序的加工时间，从而测量加工时间。或者，可在加工进程中实时地直接测量加工时间。
根据本发明的另一个实施例，在铣床的情况下，影响路径速度的加工极限可通过下述来适配加工策略而进一步提高：
-提高切割深度；和/或
-使用较大的铣刀；和/或
-使用不同几何形状的铣刀；和/或
-适配要切削工件的夹具。
通过使用下文中所示的示例性实施例并结合附图，展现本发明的其它优点。
附图1示出了可用于根据本发明的方法的一个系统架构的示例，用于优化计算机数控机器的加工进程的生产率。
为了示出根据本发明所述方法的细节，考虑使用一台5轴计算机数控铣床的一个铣削进程，该进程由一个给定数控程序所定义。根据本发明，与所述给定数控程序所定义的所述路径速度分布相比，通过提高(优选最大化)沿着所述工具路径的所述路径速度，来优化所述数控程序。对此，沿着所述工具路径提高所述路径速度的实现必须适当考虑所述五个驱动轴中的每个驱动轴的所述相应动力限制，特别是适当考虑每个驱动轴的最大轴速度和最大轴加速度。
然而，沿着所述工具路径提高所述路径速度的实现，必须适当考虑由于计算机数控机器的加工能力而影响路径速度的加工极限，特别是铣削工具。在本示例中，影响所述路径速度的加工极限分别是最大切割速度以及最大切割负载或最大切割量。最大切割速度又受到刀具技术和刀具材料的限制。与切削力成比例的最大切割负荷/最大切割量呈现刀具上的静态和动态载荷。刀具、刀架、主轴和最后整个机器结构只能处理有限的静态和动态力。如果力超过整个机器的结构能力，这可能导致由于机器结构的偏转和扭曲引起的路径偏差，由于刀具和材料之间的角度和距离错误导致的表面质量问题，由于振动导致的表面粗糙度问题，以及快速的工具磨损。由于用于提高生产率的总体基准由待实现的工件质量确定，根据本发明的优化方法的优选实施例教导了通过以下步骤来最大化路径速度：
a)基于所述实际数控程序加工一个工件，并在所考虑的所述加工进程期间对实时和非实时加工数据进行记录；
b)通过配有所述记录的实时和非实时加工数据的一个数字机器模型来模拟所考虑的所述加工进程，以在所考虑的所述加工进程期间对所述加工工件实现虚拟重新设计；
c)通过将所述虚拟重新设计工件与所述工件的一个计算机辅助设计(cad)模型实现比较，来确定所述加工工件关于一个预定义质量标准的质量；
d)提高数控程序中沿着所述工具路径的所述路径速度；
e)重复步骤a)至d)，直到所述虚拟重新设计工件超出了用于所述工件质量的所述预定义标准，或直到达到所述多个驱动轴中的一个或至少一个驱动轴的相应动力限制，或者直到达到至少所述一个加工极限。
附图说明
图1示意性地示出了如步骤b)和c)所要求的用于立即分析工件质量的一个系统架构。该系统实现记录一台计算机数控机器10的实时和非实时加工数据，并且用于将所述数据传送给一个云平台20，在该平台上可能使用一种质量分析方法。
具体实施方式
所述计算机数控机器10由一台计算机数控控制器11操作，并且包括所述相应机器轴的每个致动器15.1-15.5的电驱动13.1-13.5。由于所述给定数控程序，所述计算机数控机器对一个特定工件的加工是基于加工指令的，所述给定数控程序由所述计算机数控机器10转换成加工动作，即转换成不同机器轴的致动器14.1-14.5的运动，和转换成所述铣削工具的一个主轴致动器16的一个旋转运动。这些致动器属于计算机数控机器10的机械/加工部件18。为此，所述计算机数控控制器11对于每个轴和铣削工具产生相应的指令值，经由一个本地现场总线12向所有轴电动驱动器13.1-13.5和主轴致动器16的电主轴驱动器17传送。现场总线12是用于所述计算机数控控制器11和电驱动器13.1-13.5,17之间的所述数控机器10的内部通信的实时通信现场总线。用于测量每个轴的实际位置的机器嵌入式测量设备/传感器15.1-15.5也可连接到所述现场总线12。为了控制沿着每个轴的移动，机器嵌入式测量设备15.1-15.5，例如高分辨率线性比例尺，通过现场总线12，连续测量用于向计算机数控控制器11的实际位置反馈。
依旧涉及附图1，如美国临时专利申请us62/073,398(名称“嵌入式系统的大数据客户端”)所公开，以及如pct国际专利申请(名称为“用于对来自至少一台计算机数控机器或工业机器人的与进程有关的大量数据的数据采集和预处理的客户端装置”)(代理人案卷号：be-22976-wo；由与us62/073,398和本申请相同的申请人于2015年10月30日提交)所公开的，所述计算机数控机10连接到客户端装置1。
所述客户端装置1被配置为用于记录和预处理来自所述计算机数控机器10的进程大量数据，以及将所述进程大量数据传送到所述云平台20。为此，所述客户端装置1包括所述计算机数控机器10的所述计算机数控控制器11的第一数据通信接口2，用于经由一个实时数据通道7连续记录实时加工数据，并用于经由至少一个非实时数据通道8记录非实时加工数据。为了质量控制之目的，所述记录的实时加工数据可主要包括工具路径参数，特别是指令和/或实际位置，以及如上所述的那些数据。另外，一个力传感器30被安装在所述铣削工具16的所述主轴致动器17中，经由所述另外数据接口4直接连接到所述客户端装置1。在访问这些铣削力数据之后，可确定切削负载，如上所述，该切削负载是影响所述切削进程的生产率的加工极限。此外，关于质量分析，所述记录的非实时加工数据可主要包括加工工具的配置数据，特别是工具几何和/或工具特性以及数控程序代码、机器配置数据、控制器配置数据、驱动器配置数据和工件的材料特性。
所述客户端装置1还包括用于将所述记录的加工数据发送到所述云平台20的一个第二数据通信接口3。所述客户端装置还被配置为在传送到所述服务器20之前，对所述记录的数据实现预处理，特别是如上所述将所述记录的非实时数据语境化到所述记录的实时数据。
现在再次涉及本方法的本示例性实施例的步骤b)和c)，可通过首先基于一台数字机器模型(配备有在加工进程中记录的实时和非实时加工数据)来计算所述铣削工具的工具路径，来实现由铣床10加工的工件的重新设计。最容易地，所述实际工具路径的计算，可通过向所述计算机数控机器10的一个运动学模型提供在每个加工进程中记录的用于移动所述铣削工具的所述驱动轴的实际位置。随后，必须考虑所述铣削工具的几何和铣削特性，以便重新设计沿着所述模拟工具路径的所述工件表面。如通常来自现有技术所知的，这种虚拟重新设计可简单地通过材料去除模拟来实现。对于每次迭代，这种重新设计产生了所述实际加工工件的虚拟表面，并且最重要的是，对于所述铣削进程结束而言，几乎是立即的。
由于所描述的质量分析方法的这种快速响应时间，使用所述试错法，可有效地完成关于所述预定义工件质量的路径速度最大化，即迭代地提高数控程序中沿着工具路径的路径速度，并为每次迭代，加工质量由所述质量分析方法决定的一个工件，直到所述加工工件超出了对于所述工件质量的预定标准，或直到达到相应所述多个驱动轴中的一个或至少一个的动力限制，或者直到达到至少一个加工极限。特别是对于串联生产，根据基于前向模拟的优化方法的复杂性，这种试错法可是合理的。
此外，所述记录的实时和非实时数据自动包括用于每次迭代的加工相应工件的加工时间。因此，所描述的方法还自动提供关于给定数控程序的未使用生产率潜力的信息，其为要优化的所述给定(启动)数控程序的所述加工时间与所述适配数控程序的所述加工时间之间的差。