一种基于PLC的多轴联动控制方法及系统与流程

一种基于plc的多轴联动控制方法及系统
技术领域
1.本发明涉及智能制造技术领域，具体涉及一种基于plc的多轴联动控制方法及系统。


背景技术：

2.多轴联动是智能制造中机床控制的重要攻略方向之一，随着机器学习、大数据、云计算等技术的快速发展，多轴联动控制也得到了长足的发展。
3.目前较为先进的多轴联动控制是利用机器学习进行控制，但是此种方式的实现需要较为精确度较高的模型，导致适应度较弱；较为传统的是根据pid控制技术进行控制，但是pid控制的缺点在于线性收敛性较强，面对实际的复杂多轴联动控制适应度较弱。
4.现有技术中的机器学习控制以及pid控制控制存在适应度较弱的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种基于plc的多轴联动控制方法及系统，用于针对解决现有技术中的机器学习控制以及pid控制控制存在适应度较弱的技术问题。
6.鉴于上述问题，本技术提供了一种基于plc的多轴联动控制方法及系统。
7.本技术的第一个方面，提供了一种基于plc的多轴联动控制方法，其中，应用于plc控制模块，包括：获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；从所述工件状态信息，提取工件坐标信息；基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；获取多轴联动控制参数；根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。
8.本技术的另一个方面，提供了一种基于plc的多轴联动控制系统，其中，应用于plc控制模块，包括：基本信息采集单元，用于获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；第一坐标采集单元，用于从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；第二坐标采集单元，用于从所述工件状态信息，提取工件坐标信息；加工误差预测单元，用于基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；控制参数设定单元，用于获取多轴联动控制参数；控制参数优化单元，用于根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；多轴联动控制单元，用于根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。
9.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
10.本技术提供的技术方案通过获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加
工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；所述工件状态信息，提取工件坐标信息；基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；获取多轴联动控制参数；根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制的技术方案，利用多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，得到多轴联动的控制误差；再根据控制误差对控制参数进行优化设计得到了参数优化结果从而实现多轴联动控制，根据不同的切割场景的预测误差进行控制参数的优化，相比机器学习不需要依赖大量样本数据提高精度，相比于pid控制场景适应能力较强，达到了提高多轴联动控制适应度的技术效果。
附图说明
11.图1为本技术提供的一种基于plc的多轴联动控制方法流程示意图；
12.图2为本技术提供的一种基于plc的多轴联动控制方法中的加工误差预测流程示意图；
13.图3为本技术提供的一种基于plc的多轴联动控制方法中的多轴联动控制误差确定流程示意图；
14.图4为本技术提供了一种基于plc的多轴联动控制系统结构示意图。
15.附图标记说明：基本信息采集单元100，第一坐标采集单元200，第二坐标采集单元300，加工误差预测单元400，控制参数设定单元500，控制参数优化单元600，多轴联动控制单元700。
具体实施方式
16.本技术通过提供了一种基于plc的多轴联动控制方法及系统，用于针对解决解决现有技术中的机器学习控制以及pid控制控制存在适应度较弱的技术问题。
17.实施例一
18.如图1所示，本技术提供了一种基于plc的多轴联动控制方法，其中，应用于plc控制模块，包括步骤：
19.s10：获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；
20.具体而言，多轴联动加工基本信息指的是用于指导plc控制模块进行多轴联动加工控制的基本数据，至少包括待加工的工件基本信息的工件状态信息；以及表征用于加工待加工的工件的多轴数控机床基本信息的多轴数控机床状态信息。工件状态信息至少包括工件坐标、工件结构、工件摆放姿态等基本信息；多轴数控机床状态信息至少包括用于切削待加工工件的多轴刀具角度、多轴刀具位置坐标等基本信息。
21.s20：从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；
22.具体而言，多轴刀具角度信息指的是用于多轴数控机床的任意一个轴的刀具角度，优选以水平面的平行面为第一基准面，以第一基准面一侧的偏离角度为第一方向，以基
准面另外一侧的角度为第二方向，以与水平面互相处置的平面的平行面设定第二基准面，以第二基准面的一侧的偏离角度为第三方向，以第二基准面的另一侧的偏离角度为第四方向，以(第一方向或第二方向的偏离角度)和(第三方向或第四方向的偏离角度)描述任意一个轴的刀具角度。多轴刀具坐标信息指的是表征多轴刀具位置的基本信息，优选的，以第一基准面和第二基准面构建空间坐标系，实现多轴刀具的任意位置的定位。
23.s30：从所述工件状态信息，提取工件坐标信息；
24.具体而言，工件坐标信息指的是从所述工件状态信息提取的表征工件位置的基本信息，包括但不限于工件任意位置的坐标。优选的以第一基准面和第二基准面构建空间坐标系，实现工件的任意位置的定位。多轴刀具坐标信息和工件坐标信息的统一，有利于后步对于工件加工场景的准确分析。
25.s40：基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；
26.具体而言，多轴联动控制误差指的是根据所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息，基于本技术实施例提供的加工误差预测算法得到的表征当前的数控机床的加工参数加工可能会导致的加工误差。
27.优选的，加工误差预测流程如下：
28.进一步的，所述基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差，步骤s40包括：
29.s41：根据所述工件坐标信息和数控机床坐标信息，构建数字孪生模型；
30.s42：获取工件预设加工参数，其中，所述工件预设加工参数包括加工位置坐标和加工角度坐标；
31.s43：根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，基于所述数字孪生模型进行加工误差预测，获取所述多轴联动控制误差。
32.在一个优选实施例中，根据所述工件坐标信息和数控机床坐标信息，调取数控机床的控制传动系统，基于数字孪生技术，构建数字孪生模型，通过数字孪生可以实现实际加工场景的动态仿真，从而进行较为精确的仿真加工。工件预设加工参数指的是数控机床原本计划对工件进行加工的控制参数，至少包括加工位置坐标和加工角度坐标。其中，加工位置坐标指的是控制参数中指定的预设加工位置，加工角度指的是控制参数中指定的预设加工角度。在数控机床的加工中，加工误差来源于工件预设加工参数与实际刀具切削参数的误差量，通过降低实际刀具切削参数的误差量，即可实现较为准确的多轴联动控制。因此根据工件预设加工参数，基于数字孪生模型，对工件基于加工位置坐标和加工角度坐标进行仿真加工，得到无误差量情况下的工件加工结果，再根据多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息对工件进行仿真加工，得到根据存在误差量的工件实际加工结果；将无误差量情况下的工件加工结果与存在误差量的工件实际加工结果进行比对，确定存在误差量的工件实际加工结果的加工误差。存储为多轴联动控制误差。
33.优选的，根据数字孪生模型进行加工误差预测的流程如下：
34.进一步的，如图2所示，所述根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，基于所述数字孪生模型进行加工误差预测，获取所述多轴联动控制误差，步骤s43包括：
35.s431：根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，构建多轴数字刀具角度信息
和多轴数字刀具坐标信息；
36.s432：根据所述多轴数字刀具角度信息和所述多轴数字刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，生成第一切割模型；
37.s433：根据所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，生成第二切割模型；
38.s434：以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行比对，获取所述多轴联动控制误差。
39.在一个优选实施例中，多轴数字刀具角度信息指的是根据加工角度坐标在数字孪生模型中对数控机床的刀具角度进行模拟得到的数字刀具角度信息；多轴数字刀具坐标信息指的是根据加工位置坐标在数字孪生模型中对数控机床的刀具坐标进行模拟得到的数字刀具坐标信息。
40.进一步，根据多轴数字刀具角度信息和所述多轴数字刀具坐标信息在所述数字孪生模型中对工件进行仿真切割，得到表征无误差量的工件切割结果，将仿真切割过程存储为第一切割模型。再根据多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，得到表征存在误差量的工件切割结果，将仿真切割过程存储为第二切割模型。进一步的，将所述第一切割模型设为表征无误差的标准模型，以所述第二切割模型设为具有误差的待调整模型进行比对，记录偏差量，存储为多轴联动控制误差。为后步调整控制参数提供参考数据。
41.进一步，多轴联动控制误差的确定流程优选实施例如下：
42.进一步的，如图3所示，所述以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行比对，获取所述多轴联动控制误差，步骤s434包括：
43.s4341：以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行切割轨迹比对，获取轨迹误差预测数据；
44.s4342：以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行多轴刀具位置比对，获取跟随误差预测数据；
45.s4343：将所述轨迹误差预测数据和所述跟随误差预测数据添加进所述多轴联动控制误差。
46.第一切割模型记录的数据为多轴数字刀具角度信息和所述多轴数字刀具坐标信息在所述数字孪生模型中对工件进行仿真切割的轨迹信息；第二切割模型记录的数据为多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息在在所述数字孪生模型中对工件进行仿真切割的轨迹信息。
47.将标准模型和待调整模型的切割轨迹的坐标序列进行比对，优选，若标准模型的坐标大于待调整模型，为负向偏差，记为
“‑
偏差量”，若标准模型的坐标小于待调整模型，为正向偏差，记为“+偏差量”。比对切割轨迹的坐标序列，将偏差向量按照坐标序列的比对顺序存储，记为轨迹误差预测数据。
48.根据多轴数字刀具坐标信息与多轴刀具坐标信息进行比对，确定多轴刀具位置偏差，若标准模型的坐标大于待调整模型，为负向偏差，记为
“‑
偏差量”，若标准模型的坐标小于待调整模型，为正向偏差，记为“+偏差量”，存储为跟随误差预测数据。
49.将所述轨迹误差预测数据和所述跟随误差预测数据添加进所述多轴联动控制误
差，置为待响应状态，等待后步高效调用。
50.s50：获取多轴联动控制参数；
51.s60：根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；
52.具体而言，多轴联动控制参数指的是用于控制多轴刀具的控制参数，包括但不限于：刀具角度和刀具坐标、切割轨迹等控制参数。多轴联动控制参数优化结果指的是根据多轴联动控制误差对多轴联动控制参数进行优化后得到的控制参数。
53.由于控制参数的准确性主要在于拟合控制终端给出的控制与刀具实际的切割参数之间的误差量，优选的通过如下方式进行误差拟合：
54.进一步的，所述根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果，步骤s60包括：
55.s61：获取预设时区内的多轴联动控制加工记录数据，其中，所述多轴联动控制加工记录数据包括plc控制模块输出参数记录数据和多轴联动控制实际加工参数记录数据；
56.s62：根据所述plc控制模块输出参数和所述多轴联动控制实际加工参数，评估多轴联动控制传递偏差系数；
57.s63：根据所述多轴联动控制传递偏差系数对所述多轴联动控制误差进行拟合，获取plc控制模块输出误差；
58.s64：根据所述plc控制模块输出误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取所述多轴联动控制参数优化结果。
59.在一个优选实施例中，多轴联动控制加工记录数据指的是从当前时间节点采集预设时长的相同型号相同加工任务的数控机床的加工记录数据。进一步，多轴联动控制加工记录数据包括用于控制刀具加工的plc控制模块的设定的plc控制模块输出参数记录数据，以及各个刀具对应的多轴联动控制实际加工参数记录数据。比对一一对应的所述plc控制模块输出参数和所述多轴联动控制实际加工参数，将记录多条偏差信息的均值，存储为多轴联动控制传递偏差系数。进一步的，plc控制模块输出误差指的是根据多轴联动控制传递偏差系数对多轴联动控制误差进行拟合确定得到plc控制模块应调整的控制参数，根据plc控制模块输出误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，得到的多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。从以达到了提高多轴联动控制准确度的技术效果。
60.优选的多轴联动控制传递偏差系数确定流程如下：
61.进一步的，所述根据所述plc控制模块输出参数和所述多轴联动控制实际加工参数，评估多轴联动控制传递偏差系数，步骤s62包括：
62.s621：根据所述plc控制模块输出参数，获取参数调整步长记录数据和调整方向记录数据；
63.s622：根据所述多轴联动控制实际加工参数，获取参数实际调整步长记录数据和实际调整方向记录数据；
64.s623：对所述参数调整步长记录数据和所述参数实际调整步长记录数据进行偏差分析，以及所述调整方向记录数据和所述实际调整方向记录数据进行偏差分析，获取所述多轴联动控制传递偏差系数。
65.具体而言，参数调整步长记录数据指的是plc控制模块输出参数记录的控制参数
在plc控制模块的调整幅度；调整方向记录数据指的是plc控制模块输出参数记录的控制参数在plc控制模块的调整方向，即变大或者变小。参数实际调整步长记录数据指的是与plc控制模块输出参数记录一一对应的传递至多轴联动刀具时的控制参数的调整幅度；实际调整方向记录数据指的是与plc控制模块输出参数记录一一对应的传递至多轴联动刀具时的控制参数的调整方向，即变大或者变小。
66.对所述参数调整步长记录数据和所述参数实际调整步长记录数据进行偏差分析，得到调整幅度的传递偏差系数；所述调整方向记录数据和所述实际调整方向记录数据进行偏差分析得到调整方向的传递偏差系数。将调整幅度的传递偏差系数和调整方向的传递偏差系数存储为多轴联动控制传递偏差系数。
67.优选的对所述多轴联动控制误差进行拟合的流程如下：
68.进一步的，所述根据所述多轴联动控制传递偏差系数对所述多轴联动控制误差进行拟合，获取plc控制模块输出误差，步骤s63包括：
69.s631：获取plc控制模块输出预置参数；
70.s632：根据所述多轴联动控制误差，获取参数实际调整步长信息和实际调整方向信息；
71.s633：将所述参数实际调整步长信息和所述实际调整方向信息输入所述多轴联动控制传递偏差系数，获取输出参数调整步长信息和输出参数调整方向信息；
72.s634：根据所述输出参数调整步长信息和所述输出参数调整方向信息，获取所述plc控制模块输出误差。
73.在一个优化实施例中，首先确定plc控制模块输出预置参数，即原定的需要调整的输出控制参数。参数实际调整步长信息和实际调整方向信息指的是从多轴联动控制误差提取的待调整信息。输出参数调整步长信息指的是根据参数实际调整步长信息拟合调整幅度的传递偏差系数得到的plc控制模块需要的调整步长；输出参数调整方向信息指的是根据实际调整方向信息拟合调整方向的传递偏差系数得到的plc控制模块需要的调整方向。将所述输出参数调整步长信息和所述输出参数调整方向信息存储为plc控制模块输出误差。
74.s70：根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。
75.具体而言，根据多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制，通过分析数控机床的控制传递误差，实时调整plc控制模块的输出，以保证精细化程度较高的多轴联动控制。
76.综上所述，本技术实施例至少具有如下技术效果：
77.本技术提供的技术方案通过一种基于plc的多轴联动控制方法及系统。利用多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，得到多轴联动的控制误差；再根据控制误差对控制参数进行优化设计得到了参数优化结果从而实现多轴联动控制，根据不同的切割场景的预测误差进行控制参数的优化，相比机器学习不需要依赖大量样本数据提高精度，相比于pid控制场景适应能力较强，达到了提高多轴联动控制适应度的技术效果。
78.实施例二
79.基于与前述实施例中一种基于plc的多轴联动控制方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种基于plc的多轴联动控制系统，其中，应用于plc控制模块，包括：
80.基本信息采集单元100，用于获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；
81.第一坐标采集单元200，用于从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；
82.第二坐标采集单元300，用于从所述工件状态信息，提取工件坐标信息；
83.加工误差预测单元400，用于基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；
84.控制参数设定单元500，用于获取多轴联动控制参数；
85.控制参数优化单元600，用于根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；
86.多轴联动控制单元700，用于根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。
87.进一步的，所述加工误差预测单元400执行步骤包括：
88.根据所述工件坐标信息和数控机床坐标信息，构建数字孪生模型；
89.获取工件预设加工参数，其中，所述工件预设加工参数包括加工位置坐标和加工角度坐标；
90.根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，基于所述数字孪生模型进行加工误差预测，获取所述多轴联动控制误差。
91.进一步的，所述加工误差预测单元400执行步骤包括：
92.根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，构建多轴数字刀具角度信息和多轴数字刀具坐标信息；
93.根据所述多轴数字刀具角度信息和所述多轴数字刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，生成第一切割模型；
94.根据所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，生成第二切割模型；
95.以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行比对，获取所述多轴联动控制误差。
96.进一步的，所述加工误差预测单元400执行步骤包括：
97.以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行切割轨迹比对，获取轨迹误差预测数据；
98.以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行多轴刀具位置比对，获取跟随误差预测数据；
99.将所述轨迹误差预测数据和所述跟随误差预测数据添加进所述多轴联动控制误差。
100.进一步的，所述控制参数优化单元600执行步骤包括：
101.获取预设时区内的多轴联动控制加工记录数据，其中，所述多轴联动控制加工记录数据包括plc控制模块输出参数记录数据和多轴联动控制实际加工参数记录数据；
102.根据所述plc控制模块输出参数和所述多轴联动控制实际加工参数，评估多轴联动控制传递偏差系数；
103.根据所述多轴联动控制传递偏差系数对所述多轴联动控制误差进行拟合，获取plc控制模块输出误差；
104.根据所述plc控制模块输出误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取所述多轴联动控制参数优化结果。
105.进一步的，所述控制参数优化单元600执行步骤包括：
106.根据所述plc控制模块输出参数，获取参数调整步长记录数据和调整方向记录数据；
107.根据所述多轴联动控制实际加工参数，获取参数实际调整步长记录数据和实际调整方向记录数据；
108.对所述参数调整步长记录数据和所述参数实际调整步长记录数据进行偏差分析，以及所述调整方向记录数据和所述实际调整方向记录数据进行偏差分析，获取所述多轴联动控制传递偏差系数。
109.进一步的，所述控制参数优化单元600执行步骤包括：
110.获取plc控制模块输出预置参数；
111.根据所多轴联动控制误差，获取参数实际调整步长信息和实际调整方向信息；
112.将所述参数实际调整步长信息和所述实际调整方向信息输入所述多轴联动控制传递偏差系数，获取输出参数调整步长信息和输出参数调整方向信息；
113.根据所述输出参数调整步长信息和所述输出参数调整方向信息，获取所述plc控制模块输出误差。
114.综上所述的方法的任意步骤都可作为计算机指令或者程序存储在不设限制的计算机存储器中，并可以被不设限制的计算机处理器调用识别用以实现本技术实施例中的任一项方法，在此不做多余限制。
115.本说明书和附图仅仅是本技术的示例性说明，且视为已覆盖本技术范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术及其等同技术的范围之内，则本技术意图包括这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种基于plc的多轴联动控制方法，其特征在于，应用于plc控制模块，包括：获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；从所述工件状态信息，提取工件坐标信息；基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；获取多轴联动控制参数；根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差，包括：根据所述工件坐标信息和数控机床坐标信息，构建数字孪生模型；获取工件预设加工参数，其中，所述工件预设加工参数包括加工位置坐标和加工角度坐标；根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，基于所述数字孪生模型进行加工误差预测，获取所述多轴联动控制误差。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，基于所述数字孪生模型进行加工误差预测，获取所述多轴联动控制误差，包括：根据所述加工位置坐标和所述加工角度坐标，构建多轴数字刀具角度信息和多轴数字刀具坐标信息；根据所述多轴数字刀具角度信息和所述多轴数字刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，生成第一切割模型；根据所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息在所述数字孪生模型进行仿真切割，生成第二切割模型；以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行比对，获取所述多轴联动控制误差。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行比对，获取所述多轴联动控制误差，包括：以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行切割轨迹比对，获取轨迹误差预测数据；以所述第一切割模型为标准模型，以所述第二切割模型为待调整模型进行多轴刀具位置比对，获取跟随误差预测数据；将所述轨迹误差预测数据和所述跟随误差预测数据添加进所述多轴联动控制误差。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果，包括：获取预设时区内的多轴联动控制加工记录数据，其中，所述多轴联动控制加工记录数据包括plc控制模块输出参数记录数据和多轴联动控制实际加工参数记录数据；
根据所述plc控制模块输出参数和所述多轴联动控制实际加工参数，评估多轴联动控制传递偏差系数；根据所述多轴联动控制传递偏差系数对所述多轴联动控制误差进行拟合，获取plc控制模块输出误差；根据所述plc控制模块输出误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取所述多轴联动控制参数优化结果。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述plc控制模块输出参数和所述多轴联动控制实际加工参数，评估多轴联动控制传递偏差系数，包括：根据所述plc控制模块输出参数，获取参数调整步长记录数据和调整方向记录数据；根据所述多轴联动控制实际加工参数，获取参数实际调整步长记录数据和实际调整方向记录数据；对所述参数调整步长记录数据和所述参数实际调整步长记录数据进行偏差分析，以及所述调整方向记录数据和所述实际调整方向记录数据进行偏差分析，获取所述多轴联动控制传递偏差系数。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述多轴联动控制传递偏差系数对所述多轴联动控制误差进行拟合，获取plc控制模块输出误差，包括：获取plc控制模块输出预置参数；根据所述多轴联动控制误差，获取参数实际调整步长信息和实际调整方向信息；将所述参数实际调整步长信息和所述实际调整方向信息输入所述多轴联动控制传递偏差系数，获取输出参数调整步长信息和输出参数调整方向信息；根据所述输出参数调整步长信息和所述输出参数调整方向信息，获取所述plc控制模块输出误差。8.一种基于plc的多轴联动控制系统，其特征在于，应用于plc控制模块，包括：基本信息采集单元，用于获取多轴联动加工基本信息，其中，所述多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；第一坐标采集单元，用于从所述多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；第二坐标采集单元，用于从所述工件状态信息，提取工件坐标信息；加工误差预测单元，用于基于所述工件坐标信息、所述多轴刀具角度信息和所述多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差；控制参数设定单元，用于获取多轴联动控制参数；控制参数优化单元，用于根据所述多轴联动控制误差对所述多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果；多轴联动控制单元，用于根据所述多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。

技术总结
本发明提供了一种基于PLC的多轴联动控制方法及系统，涉及智能制造领域，包括：获取多轴联动加工基本信息包括工件状态信息和多轴数控机床状态信息；从多轴数控机床状态信息，提取多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息；从工件状态信息，提取工件坐标信息；基于工件坐标信息、多轴刀具角度信息和多轴刀具坐标信息进行加工误差预测，获取多轴联动控制误差对多轴联动控制参数进行优化设计，获取多轴联动控制参数优化结果进行多轴联动控制。解决现有技术中的机器学习控制以及PID控制控制存在适应度较弱的技术问题。较弱的技术问题。较弱的技术问题。


技术研发人员：陈炜峰 曾德华 肖智斌 陈木生
受保护的技术使用者：胜美达电机（吉安）有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/9/6