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申请/专利权人：广东科杰技术股份有限公司
摘要：本发明涉及用于数控机床的伺服电机动态扭矩限制方法和系统。其中的方法包括：获取当前加工的机床特征参数，其中，机床特征参数包括电机速度、电机加速度和电机运行方向，将机床特征参数输入到基于神经网络的动态扭矩特征模型，以获得当前电机扭矩、理论扭矩值和扭矩误差宽度，进而获得当前的扭矩误差宽度，判断当前的电机扭矩是否超出扭矩误差宽度，如是，输出停机报警指令。本发明可提高机床加工速度同时降低机床撞机可能性。
主权项：1.一种用于数控机床的伺服电机动态扭矩限制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100、获取当前加工的机床特征参数，其中，所述机床特征参数包括电机速度、电机加速度和电机运行方向；S200、将所述机床特征参数输入到基于神经网络的动态扭矩特征模型，以获得当前电机扭矩、理论扭矩值和扭矩误差宽度，进而获得当前的扭矩误差宽度；S300、判断当前的所述电机扭矩是否超出所述扭矩误差宽度，如是，输出停机报警指令；其中，所述神经网络结构包括用于获取输入向量的输入层X、用于计算处理输入向量的隐含层H和用于输出计算结果的输出层Y；其中，所述输入层的输入向量包括电机速度v、电机加速度a、电机运行方向d、切削量c和刀具特征t，所述输出层Y的输出向量包括理论扭矩值T和扭矩误差宽度TW；其中，所述动态扭矩特征模型的输出值通过以下计算获得： 式中，表示所述输出层的输出，为从第l-1层的第i个神经元与第j个神经元之间的连接权重，为第l层第j个神经元的偏置，f·表示所述输出层的激活函数；其中，所述动态扭矩特征模型的输出值根据连接权重和偏置获得；所述连接权重和所述偏置均通过梯度下降法更新；所述梯度下降法计算如下： 式中，表示学习速率，为从第l-1层的第i个神经元与第j个神经元之间的所述连接权重，为第l层第j个神经元的所述偏置，E表示用于模型训练的误差函数；a表示电机加速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东科杰技术股份有限公司 用于数控机床的伺服电机动态扭矩限制方法及装置
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