坯料多边形轮廓偏差下大型环件轧制过程咬入控制方法与流程

1.本发明涉及环件轧制领域，具体涉及一种坯料多边形轮廓偏差下大型环件轧制过程咬入控制方法。


背景技术：

2.环形零件作为关键的基础零件，被广泛应用于工业领域中。伴随着世界工业生产的快速发展，对不同材料的高质量环件的需求也日益增长，但是，由于早期的环件制造工艺生产效率低、误差较大、后续车削加工量大、浪费资源严重等缺点，已不能满足工业快速发展的需求。与传统的环件制造工艺相比较，环件轧制技术不仅具有节能省材、生产效率高等优点，而且生产的环件尺寸误差小，环件组织更为致密，具有更好的力学性能。环件轧制技术在机械、汽车、火车、核电、风电、石油化工、航空航天等众多工业领域中日趋获得普遍应用。
3.大型环件通常采用镦粗
‑
冲孔
‑
马架扩孔
‑
轧制的工艺流程，由于经过马架扩孔的环坯表面不平整，且轮廓呈多边形，环坯在轧制初期经常出现因壁厚不均而导致咬入卡顿和轧制过程不稳定的情况。在环轧实际生产过程中，对于含多边形轮廓偏差的坯料环件前期的咬入过程，主要还是通过试错法、反复试验来总结能够使其稳定咬入的工艺经验。然而，这些经验的适用性受到许多因素的影响，例如环件的尺寸，材料的种类和操作者的自身素质等。在实际的轧制过程中，尤其是在超大型环件的轧制过程中，由于缺乏系统的理论指导，容易出现各种缺陷，导致生产效率低、环件报废、资源浪费等严重问题，这不利于高品质环件的快速大批量生产，难以及时满足工业生产的需求。因此，对于含多边形轮廓偏差的坯料环件前期的咬入过程的稳定控制具有重要意义。


技术实现要素：

4.由于多边形环形坯料的壁厚并不均匀，在轧制初期的咬入条件是随着壁厚的变化而变化的，为了能够满足多边形环坯的连续咬入条件，则进给量需要实现自适应调节。因此，本发明的目的在于提出一种坯料多边形轮廓偏差下大型环件轧制过程咬入控制方法来控制芯辊的位置，实现进给量即驱动辊与芯辊之间的孔隙随环坯壁厚自适应调节。具体地说，首先确定芯辊位置的变化范围，以驱动辊和芯辊中心连线所在直线为坐标轴，以芯辊远离驱动辊的方向为正方向，以芯辊与驱动辊之间孔隙能挤压通过环坯最小壁厚处的芯辊中心轴线位置作为坐标原点，以正方向上距坐标原点的距离大小为最大壁厚差与最大进给量之差的点作为芯辊中心轴线远离驱动辊的极限位置，芯辊实时的进给量随当前壁厚的变化而变化，即在壁厚较大处控制芯辊后退、在壁厚较小处控制芯辊前进，实现芯辊位置的自适应调节，避免环坯因进给量过大出现咬入卡顿的现象和轧制力过大导致轧制过程不稳定的情况。经过如此控制下的数圈整形轧制之后，多边形环坯的壁厚将趋向均匀。
5.为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种坯料多边形轮廓偏差下大型环件轧制过程咬入控制方法，包括以下步骤：
6.s1：在轧制咬入过程中，对任意具有壁厚偏差的多边形环坯进行在线测量和数据处理后得到最大壁厚差δh
max
、最大与最小壁厚差变化率
±
dh/dt、环坯各处的壁厚差x1以及环坯各处的壁厚差变化率x2；而多边形环坯的不断咬入过程相当于内圆半径不变而外圆半径不断扩大的环件的咬入过程，由测量计算结果及环件轧制的咬入条件可得多边形环坯最大进给量的变化曲线，根据最小的最大进给量确定一个比其小的值δh
lim
作为极限最大进给量，以此来确定芯辊位置的变化范围δs；其中，所述最大壁厚差为最大壁厚与最小壁厚之差，所述环坯各处的壁厚差为当前壁厚与最小壁厚之差，所述δs为δh
max
与δh
lim
之差；
7.s2:选取环坯当前壁厚差x1作为第一输入量，选取环坯当前壁厚差变化率x2作为第二输入量，将第一输入量和第二输入量分别经过量化因子k1、k2进行量化后输入模糊控制器；
8.s3:根据预设规则对第一输入量和第二输入量进行模糊推理，并利用一定的清晰化方法进行解模糊运算，最后由比例因子k
u
得到最终的输出量u，即芯辊中心轴线的位置坐标。
9.进一步地，所述s1中x1的物理论域为[0,δh
max
]，x2的物理论域为[
‑
dh/dt,dh/dt。
[0010]
进一步地，所述s3中u的物理论域为[0,δs]。
[0011]
进一步地，所述s3中预设规则为先确定隶属函数为三角形型，再根据最大壁厚差与预设最大进给量的差值选定3个模糊子集来涵盖输入量x1的模糊论域，包括s、m、l，即分别对应小、中、大；根据最大壁厚差变化率与最小壁厚差变化率选定6个模糊子集来涵盖输入量x2的模糊论域，包括nl、nm、ns、ps、pm、pl，即分别对应负大、负中、负小、正小、正中、正大；根据芯辊位置的变化范围大小选定5个模糊子集来涵盖输出量u的模糊论域，包括s、sm、m、lm、l，即分别对应小、中小、中、中大、大。
[0012]
进一步地，所述s3中预设规则为根据多组实验数据可以归纳总结出的下述四条模糊规则，并可由模糊规则形成模糊规则表：
[0013]
(1)“壁厚差为正小，壁厚差变化率为正小，中幅度减小芯辊与原点之间的距离”；
[0014]
(2)“壁厚差为正小，壁厚差变化率为负小，大幅度减小芯辊与原点之间的距离”；
[0015]
(3)“壁厚差为正大，壁厚差变化率为正大，大幅度增大芯辊与原点之间的距离”；
[0016]
(4)“壁厚差为正大，壁厚差变化率为负大，中幅度增大芯辊与原点之间的距离”。
[0017]
进一步地，所述s3中采用mamdani模糊推理类型进行模糊推理，采用加权平均法的清晰化方法对第一输入量x1和第二输入量x2进行解模糊。
[0018]
进一步地，所述s3中解模糊后实际芯辊位置坐标值u的计算公式如下：
[0019][0020]
式中k
u
为比例因子，k为激活的模糊规则个数，μ
(u)i
为各条规则的隶属度，为各条规则下输出量的平均值。
[0021]
一种用于实现上述任一项的控制方法的系统，包括测算模块和模糊控制器。其中：所述测算模块，用于对任意具有壁厚偏差的多边形环坯进行在线测量和数据处理后得到最
大壁厚差δh
max
、最大与最小壁厚差变化率
±
dh/dt、环坯各处的壁厚差x1以及环坯各处的壁厚差变化率x2，另外还用于获得多边形环坯的最大进给量；所述模糊控制器，用于选取环坯当前壁厚差x1作为第一输入量，选取环坯当前壁厚差变化率x2作为第二输入量，将第一输入量和第二输入量分别经过量化因子k1、k2进行量化后输入模糊控制器，根据预设规则对第一输入量和第二输入量进行模糊推理，并利用一定的清晰化方法进行解模糊运算，最后由比例因子k
u
得到最终的输出量u，即芯辊中心轴线的位置坐标。
[0022]
一种用于实现上述任一项的控制方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质包括：至少一个指令，在所述指令被执行时实现上述任一项所述的方法步骤。
[0023]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法步骤。
[0024]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：避免了由于坯料多边形轮廓偏差导致环坯咬入卡顿的现象和轧制过程不稳定的情况，并使得多边形环坯的壁厚逐渐趋向均匀而为下一步的稳定轧制提供一定的前提条件，很大程度上减小了环件报废的可能性，提高了大型环件的成形质量。
附图说明
[0025]
图1为多边形环件轧制过程闭环控制示意图；
[0026]
图2为多边形环件轧制稳定咬入模糊控制器结构示意图；
[0027]
图3为本发明实施例中六边形环坯咬入过程示意图；
[0028]
图4为本发明实施例中六边形环坯最大进给量变化曲线图；
[0029]
图5为本发明实施例中六边形环坯沿轮廓de、ef壁厚差变化曲线图；
[0030]
图6为本发明实施例中芯辊位置变化范围示意图；
[0031]
图7为本发明实施例中六边形环坯沿轮廓de、ef壁厚差变化率变化曲线图。
具体实施方式
[0032]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。本发明的一种坯料多边形轮廓偏差下大型环件轧制过程咬入控制方法，包括以下步骤：
[0033]
s1:如图3所示，以六边形环坯为例，环坯的不断咬入过程相当于内圆半径不变而外圆半径不断扩大的环件的咬入过程，根据环件轧制的咬入条件可知，六边形环坯的最大进给量在逐渐减小，其中，r1为驱动辊半径、r2为芯辊半径、r为多边形环坯外接圆半径、r也为多边形环坯内圆半径、r(t)为多边形环坯瞬时外圆半径。驱动辊、芯辊以及六边形环件的尺寸参数如表1所示。可绘制六边形环坯最大进给量的变化曲线，如图4所示，由图可知最大进给量在152mm以上、在155mm以下，为了提高成功咬入后的稳定性，取极限最大进给量为140mm，以此来确定芯辊位置的变化范围。令ob与od之间的夹角为α，可绘制六边形环坯沿轮廓de、ef壁厚差的变化曲线，如图5所示，由曲线可知壁厚差的变化范围约为0～200mm。因此，芯辊位置的变化范围δs为[0,60]，如图6所示。可绘制六边形环坯沿轮廓de、ef壁厚差变化率的变化曲线，如图7所示，由曲线可知壁厚差变化率的变化范围约为
‑
15～15。
[0034]
表1
[0035][0036]
s2:确定壁厚差输入量x1的物理论域x1＝[0,200]，壁厚差变化率输入量x2的物理论域x2＝[
‑
15,15]，芯辊位置坐标输出量u的物理论域u＝[0,60]。设定壁厚差输入量x1的模糊论域n1＝[0,10]，壁厚差变化率输入量x2的模糊论域n2＝[
‑
1,1]，芯辊位置坐标输出量u的模糊论域n3＝[0,6]。由此可确定输入量x1的量化因子k1为1/20，输入量x2的量化因子k2为1/15，输出量u的比例因子k
u
为10。
[0037]
s3:确定隶属函数为三角形型。选定三个模糊子集：s(小)、m(中)、l(大)用于涵盖输入量x1的模糊论域n1＝[0,10]；选定六个模糊子集：nl(负大)、nm(负中)、ns(负小)、ps(正小)、pm(正中)、pl(正大)用于覆盖输入量x2的模糊论域n2＝[
‑
1,1]；选定五个模糊子集：s(小)、sm(中小)、m(中)、lm(中大)、l(大)用于覆盖输出量u的模糊论域n3＝[0,6]。隶属函数分别如下：
[0038][0039]
[0040][0041]
s4:确定模糊控制规则。根据人的操作经验可以归纳总结出下述四条模糊规则：
[0042]
(1)“壁厚差为正小，壁厚差变化率为正小，中幅度减小芯辊与原点之间的距离”；
[0043]
(2)“壁厚差为正小，壁厚差变化率为负小，大幅度减小芯辊与原点之间的距离”；
[0044]
(3)“壁厚差为正大，壁厚差变化率为正大，大幅度增大芯辊与原点之间的距离”；
[0045]
(4)“壁厚差为正大，壁厚差变化率为负大，中幅度增大芯辊与原点之间的距离”；
[0046]
用if
‑
then规则表示为：
[0047]
(1)if壁厚差为s，并且壁厚差变化率为ps，then芯辊与原点之间的距离为sm；
[0048]
(2)if壁厚差为s，并且壁厚差变化率为ns，then芯辊与原点之间的距离为s；
[0049]
(3)if壁厚差为l，并且壁厚差变化率为pl，then芯辊与原点之间的距离为l；
[0050]
(3)if壁厚差为l，并且壁厚差变化率为nl，then芯辊与原点之间的距离为lm；
[0051]
总共产生18条模糊规则，模糊规则表如表2所示(e表示壁厚差，ec表示壁厚差变化率)：
[0052]
表2
[0053][0054]
s5:进行模糊推理。将两个输入量x1、x2分别通过量化因子k1、k2转换为模糊输入量，分别带入所属的隶属函数中求得各模糊子集的隶属度，进行规则匹配后可确定被触发的模糊规则，利用隶属度取小运算可求得每条规则的前提可信度，求得的可信度便作为输出模糊子集的隶属度，利用加权平均法将输出量进行清晰化，最终经过比例因子k
u
将输出量转化为实际输出量。
[0055]
s6:模糊推理的举例说明。
[0056]
(1)假定当前测量系统获得的信息为：壁厚差输入量x1为150，壁厚差变化率输入量x2为
‑
5，经过量化因子转换后x1变为7.5，x2变为
‑
1/3，分别带入所属的隶属函数中可求得相应的隶属度为：
[0057]
μ
m
(7.5)＝1/2，μ
l
(7.5)＝1/2
[0058]
μ
nm
(
‑
1/3)＝2/3，μ
ns
(
‑
1/3)＝1/3
[0059]
(2)可得到四条相匹配的模糊规则，如表3所示，即被触发的规则有四条：
[0060]
表3
[0061][0062]
rule 1：if e is m and ec is nm then u is sm；
[0063]
rule 2：if e is m and ec is ns then u is sm；
[0064]
rule 3：if e is l and ec is nm then u is l；
[0065]
rule 1：if e is l and ec is ns then u is l；
[0066]
(3)在同一条规则内，前提之间通过“与”的关系得到规则结论，前提的可信度之间通过取小运算：
[0067]
规则1前提的可信度为：min(1/2，2/3)＝1/2
[0068]
规则2前提的可信度为：min(1/2，1/3)＝1/3
[0069]
规则3前提的可信度为：min(1/2，2/3)＝1/2
[0070]
规则4前提的可信度为：min(1/2，1/3)＝1/3
[0071]
由此得到规则前提可信度表，即规则强度表，如表4所示：
[0072]
表4
[0073][0074]
(4)利用加权平均法将输出量进行清晰化。加权平均法的公式如式(4)所示：
[0075][0076]
式中k为激活的模糊规则个数，μ
(u)i
为各条规则的隶属度，为各条规则下输出量的平均值
[0077][0078]
而输出量u的比例因子k
u
为10，所以输出量u的最终值为26.8，即芯辊中心轴线的位置坐标距离原点的距离为26.8mm。
[0079]
以上所述，仅为本发明某一实例的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。