Перейти к содержанию
  • Главная
  • Последние
  • Теги
  • Популярные
  • Пользователи
  • Сотрудничество
Расцветка
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • По умолчанию (Нет скина)
  • Нет скина
Свернуть
Логотип бренда
Категории
  1. Промышленный форум
  2. Категории
  3. ПO для чпу
  4. Программирование ЧПУ | CNC
  5. Python для адаптивных систем управления станками: автоматизация ЧПУ

Python для адаптивных систем управления станками: автоматизация ЧПУ

Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
1 Сообщения 1 Постеры 42 Просмотры
  • Сначала старые
  • Сначала новые
  • По количеству голосов
Ответить
  • Ответить, создав новую тему
Авторизуйтесь, чтобы ответить
Эта тема была удалена. Только пользователи с правом управления темами могут её видеть.
  • KirilljsK Не в сети
    KirilljsK Не в сети
    Kirilljs
    Эксперт
    написал в отредактировано Kirilljs
    #1

    jstuu--u6evrekj-zzuh4ljo9io.jpeg

    Приветствую, инженеры!

    Сегодня поговорим о том, как Python помогает превратить обычный ЧПУ-станок в “умную” систему, которая сама подстраивается под изменяющиеся условия. Это особенно актуально для:

    • Автоматической коррекции скорости резания.
    • Компенсации износа инструмента.
    • Мониторинга вибраций и температуры.

    1. Зачем нужны адаптивные системы?

    Проблемы традиционного ЧПУ:

    • Фиксированные параметры обработки (скорость, подача).
    • Ручная настройка при изменении условий.
    • Риск брака из-за износа инструмента.

    Что даёт адаптивность?

    • Снижение брака на 30-50%.
    • Увеличение срока службы инструмента.
    • Автоматическая оптимизация циклов.

    2. Инструменты Python для ЧПУ

    Основные библиотеки:

    • PySerial — связь со станком через COM-порт.
    • NumPy — обработка данных датчиков.
    • SciPy — фильтрация шумов.
    • TensorFlow/PyTorch — машинное обучение для прогнозирования.
    • Matplotlib — визуализация параметров в реальном времени.

    Установка:

    pip install pyserial numpy scipy matplotlib tensorflow
    

    3. Этапы создания системы

    Шаг 1: Подключение к станку

    Используйте PySerial для отправки/приёма данных:

    import serial
    
    # Настройка COM-порта (параметры зависят от станка)
    ser = serial.Serial(
        port='COM3',
        baudrate=115200,
        timeout=1
    )
    
    # Пример отправки команды
    ser.write(b"G01 X10 Y20 F500\n")  # Линейное перемещение
    response = ser.readline().decode('utf-8')
    print("Ответ станка:", response)
    

    Шаг 2: Чтение данных с датчиков

    Подключите датчики (вибрации, температуры) через Arduino/Raspberry Pi:

    import time
    
    def read_sensor_data():
        # Эмуляция данных (замените на реальные)
        vibration = 0.5 + 0.1 * (time.time() % 1)  # Уровень вибрации
        temp = 25 + 10 * (time.time() % 1)         # Температура
        return vibration, temp
    
    # Пример записи в файл
    with open("sensor_log.csv", "w") as f:
        f.write("Time,Vibration,Temperature\n")
        for _ in range(10):
            v, t = read_sensor_data()
            f.write(f"{time.time()},{v},{t}\n")
            time.sleep(1)
    

    Шаг 3: Алгоритм адаптации

    Пример: Коррекция скорости подачи при высокой вибрации.

    def adjust_feed_rate(vibration_level):
        if vibration_level > 0.8:
            new_feed = 300  # Снижаем скорость
        elif vibration_level > 0.5:
            new_feed = 400
        else:
            new_feed = 500  # Норма
        return new_feed
    
    # Интеграция с ЧПУ
    vibration, _ = read_sensor_data()
    new_feed = adjust_feed_rate(vibration)
    ser.write(f"G01 F{new_feed}\n".encode())  # Отправляем новую скорость
    

    Шаг 4: Машинное обучение (пример)

    Прогнозирование износа инструмента:

    import numpy as np
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    
    # Тренировочные данные (время работы → износ)
    X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])  # Часы
    y = np.array([0.1, 0.3, 0.7, 1.2, 1.8])  # мм износа
    
    model = LinearRegression().fit(X, y)
    predicted_wear = model.predict([[6]])  # Прогноз на 6-й час
    print(f"Прогнозируемый износ: {predicted_wear[0]:.2f} мм")
    

    4. Типовые ошибки и решения

    • Задержки в реальном времени:
      Используйте потоки (threading) или C++ для критичных к скорости участков.

    • Помехи в данных датчиков:
      Применяйте фильтры (например, Скользящее среднее😞

      def moving_average(data, window=5):
          return np.convolve(data, np.ones(window)/window, mode='valid')
    
    • Безопасность:
      Всегда проверяйте границы перемещений станка!

    5. Пример полной системы

    Задача: Автоматическая регулировка подачи при резке металла.

    Алгоритм:

    1. Считываем данные вибрации каждые 500 мс.
    2. Если вибрация > 0.7 ед. — снижаем скорость на 20%.
    3. Если вибрация < 0.3 ед. — восстанавливаем исходную скорость.

    Код:

    import serial
    import time
    
    ser = serial.Serial('COM3', 115200)
    base_feed = 500  # Базовая скорость
    
    try:
        while True:
            vibration = read_sensor_data()[0]
            new_feed = base_feed * (0.8 if vibration > 0.7 else 1.0)
            ser.write(f"G01 F{new_feed}\n".encode())
            time.sleep(0.5)
    except KeyboardInterrupt:
        ser.close()
    

    Python — идеальный инструмент для прототипирования адаптивных систем. Начните с малого:

    • Подключите один датчик.
    • Реализуйте простой алгоритм.
    • Постепенно усложняйте логику.

    P.S. Для промышленных решений используйте реальное время (RTOS) и C++, но Python отлично подходит для тестирования идей.


    1 ответ Последний ответ
    1

    • KirilljsK

      Как создать конус на фрезерном станке с ЧПУ Fanuc: универсальная программа

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC конус фрезеровка fanuc
      1
      3 Голоса
      1 Сообщения
      117 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Бесплатный курс: Как начать программировать станки с ЧПУ - Часть 11

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      37 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Бесплатный курс: Как начать программировать станки с ЧПУ - Часть 9

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      34 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Бесплатный курс: Как начать программировать станки с ЧПУ - Часть 7

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      30 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Бесплатный курс: Как начать программировать станки с ЧПУ - Часть 5

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      54 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Бесплатный курс: Как начать программировать станки с ЧПУ - Часть 2

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      38 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Программирование станков с ЧПУ на Python: Полный цикл от кода до запуска

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      100 Просмотры
      Нет ответов
    • KirilljsK

      Изготовление ножей на станках с ЧПУ: технологии и пример кода

      Отслеживается Игнорируется Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена Программирование ЧПУ | CNC
      1
      1
      0 Голоса
      1 Сообщения
      44 Просмотры
      Нет ответов

    Категории

    • Главная
    • Новости
    • Объявления
    • ПО и ЧПУ
    • Обсуждение

    Контакты

    • Сотрудничество
    • forum@investsteel.ru
    • Наш чат
    • Наш ТГ канал

    © 2022 - 2025 InvestSteel, Inc. Все права защищены.

    • Войти

    • Нет учётной записи? Зарегистрироваться

    • Войдите или зарегистрируйтесь для поиска.
    • Первое сообщение
      Последнее сообщение
    0
    • Главная
    • Последние
    • Теги
    • Популярные
    • Пользователи
    • Сотрудничество