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1、 电加工与模具)2 0 0 2 年第3 期 设 计-研 究 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 杨 晓冬 宋颖慧 赵 万生 摘 要 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 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。关键 词
2、电火花 加工 工 艺决策智 能技术 自学 习 Ab s t r a c t Ac c or di n g t o t he t e c hn o l o gi c a l c h a r a c t e r s，t he c ha r a c t e r s o f t h e i n t e l l i ge nt s y s t e m f o r t e c h n o l o g y d e c i s i o n ma ki ng i n EDM a r e a n a l y z e d i n t h i s p a p e r，f u r t he r mo r e，s y s
3、 t e ma t i c s t r u c t u r e wi t h s e l f 1 e a r ni n g o f t h e i n t e l l i g e nt s y s t e m f o r t e c h n o l o gy d e c i s i o n m a ki n g i n EDM i s c o n s t r u c t e d a n d f u n c t i o n o f e v e r y mo du l e a nd r e l a t i o n s h i p a mo n g t h e m a r e a n a l y z
4、 e d i n d e t a i l s，M u l t i i nt e l l i ge n c e t e c h ni q u e s a r e a pp l i e d i n t h e s y s t e m t o r a i s e t h e l e v e l o f t e c hn o l o g y d e c i s i o n ma ki n g i n EDM，a n d t h e b o t t l e n e c k o f k no wl e d g e a c qu i r e me nt i s s e t t l e d wi t h l
5、e a r n i n g me c h a ni s m Th e a bi l i t y t o s o l v e p r o bl e m wi l l c o n s t a nt l y i mpr o v e a f t e r s y s t e m r u nn i n g r e p e a t e d l y Ke y wo r ds EDM，d e c i s i o n ma ki ng，i nt e l l i g e n c e t e c hn o l o g y，s e l f l e a r ni n g 1 引 言 2 0世纪 9 0年代以来，制造领域
6、中引入智能技 术，智能化 C A P P的研究方兴未艾，尤其是人工神 经网络、模糊逻辑和遗传算法等智能技术更是研究 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 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(5 9 9 3 5 1 1 0)收稿 日期：2 0 0 20 1 2 5 来 看，国 内模具 选材 用材水平 确有 较 大提 高，尤其是 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
7、，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，国内 大量生产和使用的钢种仍是一些老钢种，那些具有优 良性能 的新 型模具 钢的生产和应 用量 还是较少。(4)本届模 展反 映出 的几个值 得 注意 的问题：国外 先 进模 具 钢 生 产 企 业在 利 用 先 进 工艺 和装备开发新钢种或对已有钢种进行改 良方面的意 识 似乎更 强，成 果 也 多。国 内生 产 企 业 若 不 加快 步 伐，国产模 具钢 品种 质量 与 国外 的差 距 有 进 一 步扩 一1 6一 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。
8、其 中包括逻 辑决策(选择 型和 规划 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，交 叉设 计。为 此，本 文 从 系统 的 观点 出发，对 智能 学 习型 电 火花 加工 工艺 决策 系统进 行 了深 入 的研 究。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、-、-、-、-大的危 险。用户 在选 择模 具材 料时，特 别是 当选 择用 于 要求较高的模具材料时，普遍
9、对 国产模具材料的质 量、可行性及稳定性有较多疑虑。这是值得 国内模 具钢生产企业高度重视和进一步采取措施解决的问 题。在有国外 同类产品竞争的情况下，更不可掉以 轻 心。在我国加入 WT O及 市场竞 争 日趋激 烈的 背景下，本届展览会的规模及影响超过此前任何一 届，也引起了国外一些知名模具钢生产企业(或代理 商)的足 够重 视。但是，参展 的国 内大 型特殊 钢 厂却 太 少。设 计 研 究 电加工与模具)2 0 0 2 年第3 期 应先从体 系结 构人 手，在 此基 础 上，运 用 一些 方 法 逐步 解决工 艺设计 中的某 些关 键 问题。由 于电火 花 加工 工艺 的特殊 性和 复
10、杂 性，其 加工 工 艺智 能 决策 系统 应具有 如 下的特 点：(1)以专家 系统 为主体。专家 系统 的实 质 是把 电火花 加工工 艺知 识有 效地 结合 到程 序 设计 中，使 系统具 备专 家的求 解能 力，它 是在 电火 花 加工 工艺 设计 中应用得 最多 且较 为成 熟 的技 术。这 是 因为工 艺设计 中信 息 的不确定 性 和工艺 知识 的经验性 等 问 题，正是专 家 系统技 术 所擅 长 解 决 的，因此 应 以专 家 系统 为主体，在其 各个 功能 模块 中针对 问题 的 不 同性 质，分别 应用 不 同的智 能技术。(2)混合 智 能化 与半智 能化。提 高 电火
11、 花加 工 工艺设 计 的决策水 平，必须有 效 利用 人工 智 能技 术 来解决 复杂 的决策 问题。电火 花加 工工艺 设 计 的 内 容较 多，包 含 了分 析、选 择、规划 和 优化 等 不 同性 质 的功能，依 靠 某 个 单 一 的 智 能 技 术 是 无 法 完 成 的，因此所 建立 的决 策 系统 应该 是 集成 多种 智 能技 术和 多种推 理方式 或算 法 的混合 智 能系统，应针 对 决策 问题的不同特点，采用不 同智能方 法。此外，由于工 艺设 计 涉 及 的 环 节较 多，影 响 因 素也 较 多，因此 不可 能完 全实现智 能化，解决 问题 比较实 际 的 出发 点
12、是 实现 系统功 能 的半 智能 化。(3)功能模 块化 与结 构层 次 化。电火 花加 工工 艺设 计过程 是一 个复 杂 的过程，首 先应 采 用功 能模 块化 的思 想将设 计过程 分 级分解 为若 干有一定 独立 性 的子任 务。而且，对 于 集成 多 种人 工智 能 技术 的 混合智 能 系统，在 进 行 工 艺设 计 时，应满 足 如 图 1 所示 的层 次结构，才 能保 证信 息交 互 和系 统功 能 的 实现。其 中元 级 控制 层 进 行 工 艺 设 计 任 务 的分 解，形成一组基本子任务，控制、协调各智能单元对基 本 子任务 的求解，并 进行 相关 工艺 知识 和 工艺
13、数据 的调度；智能单元层 包括专 家系统、人工神经 网 络、遗传算法、模糊逻辑 等智能单元，实现对不 同 智 能 化 人 机 交 互 界 面 元级控制层 信息处理层 共享信息层 图 l 层 次 结 构 图 性质的工艺决策及相关问题的求解；信息处理层进 行信息的输入和输出处理，以实现各智 能单元之间 的信息传递和交换；共享信息层 以统一 的数据格式 存储 各种 全局 数据。(4)自学习机 制。自学 习是 智 能 系统 的基 本 特 征之 一。在 电火花 加工 工艺决 策 系统 中实现 自学 习 机制，具 有 特殊 的重要 意 义。电火 花 加 工工 艺 知识 具有 动态 多变 性，如 图 2所示
14、，它 包 括 可 以用语 言 来 明确表 达 的显性 知识 和难 以用语 言来 表达 的隐性 知识。熟 练 操作者 的经 验是所 占 比重 较 大 的 隐性 知 识，且 随着 时 间、加 工 内容 和 加 工 环 境 的 变化 而 动 态变 化。在 熟练操 作者 的加 工实 例 中隐 含 了他们 的 丰 富经验，且 难 以用语 言 明 确表 达 因此 有 必要 对 其 以可再 利用 的形式 进行 积 累。所 以，自学 习是 电 火花 加工 工艺 决策 系统不 可缺 少 的重 要机 制，是 从 根本 上缓 解对 熟练操 作者 的依 赖，提 高 工艺 设计 水 平 和适 应性 的重要手 段。厂 三
15、互=。_ r。1 3 显 性 知 识 I+l 隐 性 知 识 l 可以用语言、公式 难以用语言来明确表达，如 等来明确表达 熟练操作者的经验知识 所占比重小 所占比重大 图 2 电火花加工工艺知识的组成(5)工 具 化 及人 机 交 互。为 了适 应 不 同企 业、不 同类 型产 品工艺设 计 的要求，应采 用 工具 化思 想 来构造本系统，以解决系统本身的针对性与要求其 通 用性 和适 应性 之间的 矛盾。要将 工艺设 计 的共 性 与个性 分开处 理。工艺 设计 的共 性 主要 包括 推理 决 策策 略、公 共 算 法 和 通 用 的 标 准 化 工 艺数 据 与 知 识；个性 主要包 括
16、与 特定加 工环 境 相关 的工 艺数 据 及知 识。另 外，充 分 发挥 人 的 智能 优 势，以合理 的 代价 实现较 高 的智 能，这在 很 长一 段时 间 内将 是开 发 C A P P系统 的一 个指 导 原则。因此，在所 构筑 的 电火花加工工艺决策系统中应提供方便的人机交互 界面，允许 用 户介 入 工 艺 决 策 过程，并 干 预部 分 决 策结 果及进 行工 艺规程 编辑。3 智能 学 习型 电火 花加工 工 艺决 策 系统 的 结构框 架及功 能 电火 花加 工工 艺设 计 的内容很 多，归纳起 来 主 要包 括：工艺 方 法 的选 择；加 工设 备 的选 择；加 工 余量
17、 及加工 尺寸 的确 定；加 工 规 准转 换 的 决策；摇 一1 7 电加工与模具)2 0 0 2 年第3 期 设 计 研 究 动类 型 及参数 的选 择；电参数 等 加工 参数 的选择 及 优化 等。根 据电火 花加 工工艺 设计 的 内容及前 文分 析的 思 想，本文 构筑 了智 能学 习型 电火 花加工 工 艺决 策 系统，其结 构组 成 和流 程如 图 3所 示。该 系统 的 主 要组成 部分 及功 能 如下：(1)用 户交互 界 面。用户 通 过该 界 面输 入 电火 花加工工 艺设计 所需 的所有 原始信息，如：工件、电极属 性(材 料、形 状、截 面 积 等)和 加工 要 求
18、等；用户还可将对加工结果的评价信息反馈 回系统，以 调用学 习模块 重新 进 行 调整；此 外，用 户还 可 对工 艺 设计 内容进 行编 辑及 参与 决策 等。用户 交 界面 加工信 皂 输 入 I零件几何特征分解 l I 一-_ _：_二 二-_ 二=：加工工艺l 决策模块 加工工艺方法决策模块(AN N)圈图圈 l 其 他工艺参数I I 确定模块(如 I I 摇 动类型等)I 加 l I 过程 动态仿真 模块 曩 蓁 H 设 计 结 果 I I N c 程 序 立K 不满意l 图 3结 构 组 成 和 流 程 图(2)加工工艺决策模块。包括工艺方法决策模 学习模块。其中 F GA电参数优
19、化模块采用模糊遗 块和工艺参数决策模块。其 中工艺参数决策模块通 传算法模仿熟练操作者的决策过程，它利用遗传算 过子 任务分 解 为若 干用于不 同工艺 决策 内容 的子模 法的学 习能 力，从工艺 数据 和加 工 实例 中抽取 反 映 块。各子模块接受用户输入 的原始信 息，调用工艺 电参数和加工结果之间关 系的模糊产生式规则，再 知识库和工艺数据库，分别采用不同的决策推理机 利用模糊推理针对新 的加工要求提供合适的电参 制和人工智能技术。该模块的决策能力将 随着工艺 数。它所推理出的电参数将更加接近加工要求，实 知识库和工艺数据库 的充实、完善而不断提高。其 现了电参数的优化，既可充实工艺
20、数据表，同时又 中电火花加工工艺知识“隐性”部分的使用，还体现 能减少加工结果不满意时对电参数的调整量。在对 动态工 艺数 据库 的调用 上。电火 花加 工结 果不满 足 要求 时，经 常要对 原有(3)学 习模 块。其学 习功 能 体现 在 多方 面。在 的工艺 参数 进行 调整，而 有 关“调 整”的 知识 是熟练 此 设计 了 F GA电参 数优化 模块 和 F NN 参数 调整 自 操 作者的 经验。F NN 参 数 调 整 自学 习 模 块 利用 基 一1 8 设 计 研 究 电加工与模具)2 0 0 2年第3 期 于模 糊推理 的 神经 网络技术，基 于熟 练 操 作 者进 行 加
21、工 调整 的实 例，映射 出加工 参 数 调整 中的非 线 性 关系，并 将其 分布 在 网络 的互 连 及 权 值 上。为 了使 工 艺 决策模 块 方便地 利用 它的 学 习结 果，将调 整 后 得到 的新加 工规 准保 存在动 态 工 艺数 据库 中，这样 在 以后类 似的加 工 中，可 直接 调 用动 态 工 艺数 据库 中的加工 规准。此外，基 于 A NN 的 电火 花 加 工 工 艺 方 法决 策 模块 中也体 现类 似 的学 习机 制，从 而解 决加 工工 艺 方法 选择 时存 在的经 验性 和动 态性 问题。(4)电火花加工 工艺 数据 库。工 艺 数据 库 分 为 三部 分
22、。其 中基础加 工规 准数 据 库包 括 厂家 提供 的 的标 准加工 规准 和 用户 自定 义 的 加 工 规 准两 部 分。前者 体现 了厂家 积累 的工艺 知 识 和经 验，极 大地 方 便了用户的使用。但是这些规准只是一些通常情况 下普 遍适用 的典 型情 况，不 可 能满 足 用 户所 有 的加 工 要求。而 且 由于 其 中 的 加 工 规 准 是 针 对 通 常 面 积、深度 和形状 的，因 而在 这 些 加工 规 准 中不 包 括 面积、深 度和形 状 因素。用 户 自定义 的加工 规 准 是 对 用 户在生 产 中积累 的工艺 经验 的记 录，有利 于 工 艺数据 库 的不断
23、 完善 和丰富。动态 加 工规 准数 据 库 中包括 由 F NN参数调整 自学 习模块得到的新加工 规 准和 由 F G A 电参数 自学 习 模块 推理 得 出的 新 加 工 规准，体 现 了智 能 学 习的 结 果，是 对 基 础加 工规 准 数据 库 的补充，并 以此作 为下 次 加工 时 的原 始依 据，动 态加 工规准 数据 库可 能更 接 近用 户 的具 体要 求。动态 加 工 规 准 数 据 库 的 内容 将 不 断 充 实 和 完 善。经过一段时间使用后，动态工艺数据库的内容 因不 同的用户、不 同的产 品 和不 同的加 工对 象 会有 差 异，而这 种差异 恰恰 是 系 统
24、新 的智 能所 在，也正 是其 良好 的适应 性和 优化 水平 的体 现。(5)电火花加工 工艺 知识 库。工 艺 知识 是 进行 工艺设 计 的重要 依据 和基础。电火花 加工 工 艺 知识 库是采用复合知识表示方法的创成知识库，由两部 分组成。一 部 分是 以公 式、规 则 等形 式 来 明确 表 示 的一般情况下普遍适用的基本工艺知识，即所谓的“显性 知识”。而另一 部分 则用来 表 达 熟练 操作 者 的 经 验知 识，即“隐性知 识”，这 些 知识 来 源 于学 习模 块的学习结果，可通过神经网络 的权值分布等形式 来 体现，从 而实 现 了知识 的 模 型化。复 合知 识 表示 法
25、模拟了熟练操作者决策过程 中的逻辑思维和形象 思维。学习模块 的学习机制使得该 知识库的内容不 是 固定不 变 的，而是经 常处 于动 态 的充 实和 更新 状 态。由于 电 火花 加 工工 艺 知识 的 内容 繁 多 而复 杂，因此 知识 库 中 的知识 按子 任务分 层次进 行 存储 与 管 理，以便于在工艺决策推理时对它们访问。进一步，为了使工艺知识库在实用性、规范化方面进一步提 高，可构造基于关系数据库 的电火花加工工艺知识 库，以充分 利用 现有 关 系数据 系统 对数 据 的存储、管 理、检索、查 询 等方 面的 成 熟技 术，用 简单 的查 询 代 替复 杂的推 理 过程，实 现
26、知识 共享 和永 久存储，支 持 知 识 的多重 使 用。(6)加工 实例 库。加工 实例 库 中积 累 了 电火 花 加工 和调 整 的成 功 实 例，并 以统 一 的形 式 来 表 示。这些 实例 将作 为 学 习 模块 的学 习 样本，最终 实 现个 人 知识 和经 验 的共享。其 他还 有过 程 动态 仿真 模块，在计 算机 屏 幕上 用二 维或 三 维 图 形 动 态 模 拟 工 件 数 控 加 工 的 全 过 程，包 括显示 电极运 动 轨迹 和 走 向，根 据加 工 参 数 对加工状况、精度和 时间等进行仿真等，当发现错 误或 不足 时，能 自动地对 某些 错误进 行诊 断、处理
27、 和 修改，以进一步提高系统的智能化水平。4 结论 电火花加工工艺设计的智能化是计算机技术向 电火花加工领域渗透的产物。智能化是电火花加工 工 艺技术 的必 由之 路，它必 将 产 生 强 大 的 生 命 力。本 文提 出 的智能 学 习 型 电火 花 加工 工 艺 决 策 系 统，充分利 用不 同的智 能技术和 其他 推理算 法来 提 高 电 火花加工 工 艺 设 计 的 决 策水 平，并 通 过学 习 机 制，以可再 利用 的形式，从加 工实 例 中获取 熟 练操 作 者 的经验 知识，以解决 知识 获 取 的瓶 颈 问题。经 过 重 复使用，该系统将变得越来越熟练，不断提高解决 问题 的
28、能力 和加工 适应 能力。参 考 文 献 1 安友 一 工 午灭，x 0 一 三 灭亍厶 c 二 弓形雕 U放 鼋加 工横 裂御 7o 1：2 2-横械 工具，1 9 9 3(3)：8 2 8 6 2 J PKr ut h，J De t a n d A CAPP s y s t e m f o r n o n l i n e a r p r o c e s s p l a n s An n a l s o f t h e C I R P，1 9 9 2，4 1(1)：4 8 9 4 9 2 3 FKa l d o s EROSI C AP An e x p e r t s y s t e m f o r t h e c o mp u t e r a i d e d p l a n n in g o f ED M s i n k i n g t e c h n o l o g y E DM t e c h n o lo g y，1 9 9 3，(1)：41 4 4 4 张振明，黄乃康，许建新 并行工程下集成化 C AP P混合智能系统 研究 先进制造技术 北京：机械出版社，1 9 9 6：3 7 5 3 7 8 5 杨晓冬 敏捷制造环境下 电火花加工工 艺智能决 策技术 的研究：博士学位论 文 哈尔滨：哈尔滨工业大学，1 9 9 9 一l 9一