基于专家系统和神经网络的制造过程智能决策系统来源：HYPERLINK"http://www.testeck.com"无线测温http://www.testeck.com1引言一个理想的机械加工过程要求加工成本、废品率、工具损耗、能源损耗等尽可能的低，而生产率、制造精度、表面质量等尽可能的高。但由于加工过程的复杂性、系统的非线性和加工参数变化而引起的时变性等，使传统的数值计算方法和试验拟合法难以满足加工过程多目标优化决策的要求，因此智能决策是制造过程决策发展的必然趋势。本文通过建立开放性的车削过程智能决策系统，描述专家系统与神经网络结合的智能决策方法，提供了一条从全局的观点实现加工参数性能优化的新途径。2基于专家系统和神经网络的车削过程智能决策2.1系统模型制造过程决策就是在生产过程的各种约束条件，如机床功率、扭矩限制、刀具耐用度、加工精度等的限制下，通过选取刀具参数、切削用量等加工参数使各种优化目标如加工成本、生产率和利润率等得到尽可能的优化［1］。我们建立的车削过程智能决策系统MTOS-Ⅰ模型如图1所示，它通过专家系统和神经网络的共同作用来获得制造过程的最优解。制造过程决策是典型的多目标优化问题，采用将多目标问题转化为单目标优化问题的方法进行求解，允许选用不同的方法如线性加权法、理想点法和乘除法等，其主要差别只是在于评价函数的不同。利用专家系统来构造评价函数，确定各个优化参数的取值范围，用神经网络将各个优化变量连接起来并进行优化计算。系统以Windows为运行平台，采用MicrosoftVisualC++开发。图1智能决策系统MTOS-Ⅰ2.2决策系统中的专家系统专家系统包含知识库、数据库、公式库和推理机。知识库汇总了选择切削用量的各种知识和经验，主要涉及计算方案选择、约束条件确定、修正系数和其它参数的选取等内容。数据库存储有选择切削用量所需要的标准数据、计算常数、实验数据等。公式库存储有各种加工过程的切削速度、切削力计算等经验公式。专家系统的知识主要来源于《切削用量简明手册》［2］及专家的经验知识。推理机由一组程序组成，控制、协调整个系统，并根据当前的环境，调用知识库、公式库和数据库的资料，选择最优的参数。在本系统中，分别设计了参数选择和约束判断专家系统，能够根据输入的不同机床类型和不同的加工工序，判断某一型号的机床是否满足加工所需要的功率、主轴扭矩，选择合适的刀具角度，确定需要优化的加工参数及选定取值范围，并建立评价函数。2.3神经网络优化器神经网络以其自组织、自学习和并行计算的能力，使其在优化求解运算中显示出强大的优势。系统选用Markov神经网络模型为优化器。Markov网络的主要特点是，它不需要对神经网络构造能量函数，容易根据不同的加工过程建立网络建模，而且由于其求解算法不仅能向函数值下降的方向前进，而且在某些情况下允许向函数值上升的方向前进，有利于达到全局最优［3］。加工过程每一个需要优化的参数构成Markov神经网络的一个单元，每个单元和其它单元双向连接。例如对外圆切削来说，定义变量包括进给量、切削深度、刀具耐用度、刀具的车刀前角、主偏角、副偏角、刀尖圆弧半径等共8个变量，则设计有8个单元的神经网络，使神经网络的每一个单元对应于一个需要优化的变量，并规定第一个单元对应进给量、第二个单元对应切削深度……。神经网络运行时，各单元根据各种参数的当前值计算各自的取值范围，然后按Markov神经网络的运行规则改变网络的当前状态，当网络温度降到某个预定值时，各单元的状态就直接对应了一组优化的参数。神经网络的单元能够根据求解问题的需要动态增减，根据不同的加工过程而动态重构，因此神经网络的优化过程不依赖于具体的加工对象。3专家系统与神经网络的信息交换制造过程智能决策系统利用专家系统确定需要优化的参数，并由此确定神经网络的神经元数目。神经网络优化计算时也需要调用专家系统来确定优化参数的取值。专家系统和神经网络的有效结合及协同工作的前提在于相互间的信息交换。我们设计了如图2所示的查询-翻译式数据传递技术作为数据交换的接口。在系统开始运行时，先由神经网络部分通过标准接口对选定的加工操作对象进行查询，该对象报告出自己所需要的变量个数和每个变量的变化范围，然后神经网络根据查询的结果建立网络单元，当网络单元内容发生变化时，再用网络的当前状态作为参数调用加工对象的翻译函数，该函数根据原先的报告把各个单元的数值转换为对应变量的实际数值，然后神经网络调用该对象的评价函数进行加工参数的评价。通过这种机制，神经网络部分就可以与具体的加工操作分离开来，它在工作时不需要知道当前正在优化的是什么加工操作，也不需要知道各个工作单元的实际物理意义。专家系统和神经网络信息交换主要包括：①通过调用机床的报告函数间接调用某一加工操