고정밀 고속가공을 위한 신경망 이송속도 적응 제어

국문 초록 (Abstract)

CNC 공작기계를 이용한 공작물의 가공정밀도와 가공속도는 가공품이 품질 및 생산성과 직결되므로 현재 고속화, 고정밀화, 지능화를 향한 발전을 계속하고 있다. CNC 콘터롤러는 여러 개의 서보 축의 이동을 동시에 제어하고, 그 이동의 결과로써 2차원, 또는 3차원 공간상의 공구의 이동이 이루어진다. 그러나 여러 축들간의 동특성의 차이나 외란 등의 영향 또는 기계적인 결함등에 의하여 필연적으로 윤곽 오차(contour error)가 발생한다. 이러한 윤곽 오차는 가공 속도가 높아짐에 따라 증가하게 되므로 고속 · 고정밀의 가공 목적을 달성하기 위해서는 가공 속도를 높이면서 윤곽 오차를 줄일 수 있는 제어방법의 연구가 필요하게 된다. 그러나 CNC 공작기계에서 가공 속도를 높이면 서보 구동계의 시간 지연량이 증가하여 가공현상의 오차가 발생하게 되고 가공 속도의 증가로 인하여 서보계의 고주파 공진 현상이 일어날 우려가 있다. 반면 가공 속도를 낮추면 고정밀도를 실현할 수는 있지만 가공시간이 길어짐으로 인해 생산성이 떨어지게 된다.
본 연구에서는 이러한 비선형성과 불확실성을 신경회로망을 이용함으로써 극복하고 새로운 목적함수를 정의하여 윤곽오차의 허용 범위 내에서 이송속도를 가변시킴으로써 가공 정밀도를 유지하면서 가공 속도를 향상시키고자 한다. 따라서, 허용치 부근에서 최고의 이송속도를 실시간으로 구하기 위해 인버젼 알고리듬을 통한 반복학습 제어 방법을 이용하는데, 이를 위해서 이송속도와 윤곽오차간의 복잡한 비선형적인 동특성을 신경회로망이 모사함으로써 적응제어 특성을 향상시키고자 한다. 또한, 제어성능을 향상시키기 위해서는 보다 정확한 윤과오차 값의 계산이 필요하므로 이 논문에서는 기존의 윤곽오차 모델링 방법보다 적용성이 뛰어나고 실제 윤곽오차와의 차이가 매우 적은 최근 윤곽오차 모델링 방법을 사용한다. 그리고 제안한 신경망 이송속도 적응제어기의 성능을 원과 인볼루트 윤곽 가공에 대한 모의 실험을 통해 검증한다.

목차 (Table of Contents)

• 요약문
• 제1장 서론
• 제2장 윤곽오차
• 제3장 이송속도 제어
• 제4장 모의실험
• 제5장 결론
• 참고문헌