数控车床加工精度评估技术研究
摘要：数控车床是信息技术与制造技术相互融合的设备，其在当前诸多生产领域都有着广泛的使用，相比较传统的加工设备，数控车床加工精度更理想，并且在不断的技术改进中，实际的加工精度也在不断提升。本文积极关注于数控车床加工精度评估的问题，对于当前数控机床加工精度评估技术进行分析。
关键词：数控车床；加工精度；评估技术
一、数控车床加工精度评估的重要性
数控车床加工精度关乎到实际生产产品的质量和规格，尤其对于部分高精度生产任务而言，其在投入数控车床生产线之前，需要对于实际数控车床的加工精度进行检验和考核，如果符合实际产品生产的需求，才能够将其融入到实际的数控车床加工中去，否则就不能将其融入其中。也就是说，数控车床加工精度的评估，是数控车床设备得以有效运用的前提和基础。再者，对于数控车床加工精度进行评估，可以帮助使用者更全面的了解设备的参数信息，继而更加明确的制定和执行对应的生产标准或者生产方案。最后，对于数控车床研发设计者而言，使用先进的手段去掌握数控车床加工精度，是实现设备更新设计的重要步骤。
二、数控车床加工精度评估技术分析
数控车床加工精度的评估，其技术实现是个复杂的系统，需要多种技术相互融合，才能够保证对于数控车床加工精度形成有效判定。详细来讲述，实际的技术主要包括如下集中：
（一）信号采集技术
数据采集卡会发挥其效能，在关键部位的传感器会将对应的信号传送到缓存区域，接着依靠信号调理仪器进行放大和滤波操作，预处理后实际的数据会创术到工控机械中，继而进入到实际硬盘，并且做好实际的数据处理工作。在此过程中最为重要的节点为：其一，实现数据采集软件的编制，使用LabVIEW中图形化语言G语言，使用图表和连线的方式对于其流程图进行汇编，由此完成实际数据采集的工作。其二，在信号预处理的过程中，其本质任务就是实现信号的放大操作和降噪操作。在此之后，还需要进行信号滤波处理，就是依靠特定的方法，实现信号中多余频率分量的清除。其三，对于信号进行分析，此时需要从信号时域分析，信号频域分析，信号小波分析，并且做好振动信号处理工作，继而完成实际信号采集和数据处理工作。
（二）加工精度智能评估技术
主要是以创建数控车床精度评估模型的方式，对于信号时域，频域，三向加速度信号进行数据处理，在此基础上可以获取对应的特征值，对这样的数据进行归一化处理，并且由此形成神经网络模型，做好实际的训练，输入对应的待检测特征，就可以获得相对精确的评估结果。下面我们来分析实际加工精度智能评估技术的应用过程。智能评估系统模型的构建，首先要明确实际的架构层次，结合实际数控车床加工精度评估需求，分别将其划分为如下几个层次：
信号采集层：主要依靠传感器构建采集系统，实现信号的有效感知；
信号输出层：主要是指将信号有效的传输到对应电路中去，为预处理做好准备；
信号变换层：主要是结合实际情况，对于信号形式进行转变。因为各个传感器输出的电压，电压，电流信号都处于相对原始的状态，为了确保数据采集工作的高效化，此时需要对于信号进行有效的处理；
信号调理层：依靠信号调理仪器对于实际噪声信号进行处理，通过信号放大或者滤波的手段来完成；
数据采集层：主要是由数据采集卡构成，关注于信号的高速化采集；
数据存储层：主要是将获取到的数据进行存储，确保后期的调用；
决策层：神经网络对于提取的特征值进行训练和学习，在此基础上获得决策结果。
（三）SOM神经网络算法技术
SOM神经网络全称为：自组织特征映射网络，作为全连接的神经元阵列网络，其有着自组织，自学习的特点，处于空间的不同区域的神经元，都可以切实的发挥其效能，各自不同的分工，在数据进入到对应网络的时候，内部的神经元也会展现出不同的特点。SOM神经网络模型主要牵涉到如下的内容：其一，处理单元阵列，也就是说，外界信号从处理单元进入到对应神经网络中，此时输入信号的判别函数也就形成了；其二，比较选择机制，理论上来讲述，不同的神经元，对应着不同的响应机制，由此会出现不同的判别函数，此时比较选择机制，可以在所有判别函数中选取对应的处理单元；其三，局部互联效能，激励比较选择机制选择对应的单元和相邻的单元，这表现出局部互联的效能；其四，自适应过程，不同的神经元有着不同的响应，依靠自适应过程，可以对于处理单元中的参数进行修正。基于上述的基础认知，将SOM神经网络算法融入其中，可以自动找到输入数据之间的类似度，在此基础上完成实际的学习过程。其详细步骤主要可以归结为：
首先，实现神经网络的初始化操作。其实现路径主要有如下集中：实现常量初始化，其主要是把权值或者偏置初始化作为一个常数，此时可以自由设定；其高斯分布初始化，就是需要实现高斯函数的界定，赋予其均值和标准差；均匀分布的初始化，实现权值和偏置均匀化分布的初始化操作，主要是也设定最大值和最小值上下限的方式来进行。
其次，选取对应的模式，将其输入到对应输入层中去，进行归一化处理，对于神经元间的权值进行处理，处理手段为归一化处理，此时实现对应欧式距离的界定；
再者，依照实际欧式距离确定最小的距离，由此可以获取到对应的神经元，调整权值之后，实现竞争层邻域内神经元与输入层神经元之间权值的界定；选择学习模式进入到输入层次，重复操作，实现学习率和邻域的更新操作，当达到对应状态，实际的神经网络停止学习。
（四）数据处理技术
对于数控车床加工精度进行评估的过程中，需要对于大量的参数数据进行处理，这是评估体系发挥效能的重要节点。此技术价值的发挥，集中反馈在：其一，对于原始信号进行处理，主要对于已经采集好的振动信号进行处理，采用的处理手段为放大处理或者滤波处理，在进行处理之后，再次将其融入到实际传感器信息中去，这样可以获得实际的信号特征量，由此可以将其作为开展实际精度评估的重要依据。其二，实现特征的有效提取，主要是通过均方根频率和频率标准差的方式，对于实际采集信号的特征进行归结，前者关注的是谱信号的频带变化情况；后者关注的是谱能量的分布情况。其三，焦点在于信息融合的结果，在获取实际信号特征之后，对于传感器的均方根差频率，频率标注标准差进行计算，继而进入到相互融合的状态。
三、数控车床加工精度评估技术发展趋势分析
数控车床的加工精度要求越来越高，数控车床的设计方案会朝着多元化的方向发展，此时数控车床加工精度评估技术也应该做到与时俱进，否则就难以有效的对于设备的价值进行评定。从当前数控车床加工精度评估技术发展现状来看，其未来的发展趋势可以归结为如下几个方面：其一，标准化发展，就是数控车床加工精度的评估需求不断增加，不同行业和领域对于实际评估方式不一样，此时就可能给予评估报告的权威性造成不良影响，由此积极开展行业探讨，建立数控车床加工精度评估技术标准和规范，对于精度评估的实现路径进行分类，并且与实际行业实现对应，这样可以保证实际的评估工作朝着更加精准的方向发展和进步，并且很有可能由此形成国家标准，行业标准和企业标准，使得评估呈现出体系化的特点；其二，智能化发展，数控车床加工精度的评估，会依靠大量的先进感应技术，先进分析技术，先进数据处理技术，先进信息技术，由此形成完善的评估机制，保证给予实际决策者更加理想的信息支撑，这也是数控车床加工精度评估技术的重要发展趋势。自动化生成模型，自动化完成实际的评估，甚至生产出很多自动化检测设备，使得实际的评估可以更快更高效化的完成；其三，国际化，随着我国制造业素质的不断提升，数控车床的研发力度不断坚强，数控车床的精密性会得到提升，此时在国际社会进行广泛交流和沟通的过程中，实际数控车床加工精度的评估技术也会朝着国际化的方向发展和进步，甚至参与到实际标准体系制定中去。
结束语：
综上所述，数控车床加工精度评估方案的运作，需要综合考量实际数控车床加工精度评估需求，结合当前的技术实力，制定切实可行的评估方案，选择有效的评估方式，才能够确保实际评估报告的有效性。在此方面技术经验的不断积累，会引导着实际评估工作朝着智能化，标准化和国际化的方向发展和进步。
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