本发明涉及智能制造，集体涉及一种智能调控机床加工装置。
背景技术：
1、机床是装备制造业的“工作母机”，机床行业不仅为各行各业提供必要的生产设备，还在很大程度上决定了制造业的生产效率和产品质量。因此，机床行业的创新和升级对于推动整个制造业的发展具有重要意义，目前很多机床都是耗能巨大，且工艺水平不高，若零件不能精准加工则会对工业制造产生很大影响。
2、为了进一步提高零件加工精准化以及其针对不同类型零件加工的可适配性，将智能机床结合神经网络的方式在大型加工场景较为普遍，申请号为202311251189.7的中国发明专利公开了一种结合多神经网络融合模型得到所述数控机床的加工调整方案，一定程度上填补了智能机床加工方面的空白。但神经网络模型自身训练难度大，部署数据量需求庞大，对计算机资源以及设备设计门槛需求较高，在面对中小型加工场景时，可能会存在资源浪费的问题。因此，就适配于中小型场景，并符合降低能耗，节约资源的精加工且可适配性高的智能机床，同样存在市场需求。
技术实现思路
1、发明目的：
2、为了解决背景技术中提出的问题，本发明提供一种智能调控机床加工装置。通过利用鱼鹰算法对机床加工物体的参数进行优化，获取当前加工场景下机床的切削速度、切削深度和主轴转速参数的最小功率的近似最优解，结合智能机床模块化设计，在保证加工精度的同时，进一步降低成本和功率能耗，在中小型加工场景产生更高的经济效益。
3、技术方案：
4、本发明公开一种智能调控机床加工装置，所述装置包括传感器模块、动作模块、中央控制模块；
5、所述传感器模块包括转速检测模块、切削深度检测模块以及转速检测模块，转速检测模块用于测量机床切削速度，切削深度检测模块用于测量切削深度以及转速检测模块用于检测主轴转速；
6、所述动作模块包括主轴伺服装置，主轴伺服装置包括切削控制模块和转速控制模块，切削控制模块用于调控加工刀头切削速度、切削深度；转速控制模块用于调控主轴转速；
7、所述中央控制模块搭载鱼鹰算法以及目标函数，用于接收传感器模块给出的数据并发送至动作模块执行；
8、所述传感器模块连接中央控制模块，所述动作模块连接中央控制模块。
9、进一步地，所述转速检测模块包括应变式传感器；所述切削深度检测模块包括激光测距传感器，所述转速检测模块包括激光测速传感器。
10、进一步地，动作单元还包括主轴电机，切削控制模块和转速控制模块接受中央控制模块调控指令，主轴电机供能，共同作用调控加工刀头切削速度、切削深度以及主轴转速。
11、进一步地，中央控制模块的具体运作方式为，中央控制模块中鱼鹰算法基于传感器模块所测得的数据以及cpu所预存数据给出最优的调控策略；cpu基于目标函数以及鱼鹰算法所提供的策略进行决策，就切削速度、切削深度和主轴转速发出调控指令。
12、进一步地，所述中央控制模块利用鱼鹰算法对加工刀头的切削速度、切削深度和主轴转速给出适用不同的加工物体，给出最优方案，具体优化过程如下：
13、s1建立鱼鹰种群并初始化，形成初始种群。生成一组随机分布的鱼鹰位置矩阵如下：
14、
15、xi,j＝lbj+ri,j·(ubj-lbj),i＝1,2,...,n,j＝1,2,...,m
16、式中，x为鱼鹰所在位置的种群矩阵；xi为第i只鱼鹰；xij为第i只鱼鹰的第j维的问题变量；n为鱼鹰种群成员的全部数量；m是问题变量的全部数量；ri,j是均匀分布于[0,1]之间的随机数；ubj、lbj分别是变量的上界和下界；
17、s2将随机生成的鱼鹰位置带入目标函数进行评估。每只鱼鹰代表一个最低的机床加工功率。目标函数公式如下：
18、minz＝min(pu+pm)
19、
20、
21、
22、式中，z为机床加工功率，pu为系统空载运行功率，为机床最低空载功率，m1，m2为主轴的转速系数，n为主轴转速，pm为系统材料去除功率，k为修正系数，αρ为切削深度，vc为切削速度，d为铣刀直径，nmin为最低主轴转速，nmax为最高主轴转速，η为机床效率系数，pmax为机床额定最大功率，为最小切削深度，为最大切削深度；
23、s3选择搜索空间，定位最有希望的区域。在鱼鹰算法中，具有较好目标函数值的鱼鹰被认为水下有鱼群。每只鱼鹰的鱼群位置公式如下：
24、fpi＝{xk∣k∈{1,2,...,n}∧fk＜fi}∪{xbest}
25、式中，fpi为第i只鱼鹰的鱼群位置集合；xbest为最佳鱼鹰的位置；
26、s4鱼鹰随机发现其中一条鱼的位置并攻击它。在模拟鱼鹰向鱼移动的基础上，使用下式计算出相应鱼鹰的新位置：
27、
28、
29、如果这个新位置改善了目标函数的值，即找到了合适的主轴转速n、切削深度αρ、切削速度vc，则根据下式替换鱼鹰的先前位置：
30、
31、式中，为第i只鱼鹰在第一阶段的新位置；为其第j维值；fip1为目标函数值；sfi为第i只鱼鹰在第一阶段的新位置；sfi,j为其第j维值；ii,j是均匀分布于[1,2]之间的随机数；
32、s5更新鱼鹰在搜索空间中的位置。捕到鱼后，鱼鹰将鱼带到合适的地方。根据下式计算一个新的随机位置作为“适合吃鱼的位置”：
33、
34、
35、如果在这个新位置上目标函数的值得到改善，即找到了更合适的主轴转速n、切削深度αρ、切削速度vc，则根据下式取代对应鱼鹰的先前位置：
36、
37、式中，为第i只鱼鹰在第二阶段的新位置；为其第j维值；fip2为目标函数值；r是均匀分布于[0,1]之间的随机数；t为当前的迭代次数；t为算法的最大迭代次数；
38、s6判定是否满足终止条件。若不满足终止条件，则返回s3；若满足约束条件，则转至s7；
39、s7输出得到最佳的主轴转速n、切削深度αρ、切削速度vc，从而得到最低的机床加工功率。
40、进一步地，s1通过引入精英混沌反向学习策略来增加选取更优解的概率，实现对初始种群个体质量的提升，改进后的公式如下：
41、
42、式中，为透镜成像反向后的鱼鹰个体；ubj和lbj分别为当前种群中第j维的最大值和最小值；k为透镜的缩放系数。
43、有益效果：
44、1.本发明以最小机床加工功率为目标函数，利用鱼鹰算法对加工刀头的切削速度、切削深度和主轴转速给出最优方案以适用于不同的加工物体，可以提高机床加工精度和效率，有利于提高装置可适配性，降低能耗、节约资源。
45、2.本发明通过引入精英混沌反向学习策略来增加选取更优解的概率，有利于实现对初始种群个体质量的提升，进一步优化最终加工方案。
1.一种智能调控机床加工装置，其特征在于，所述装置包括传感器模块、动作模块、中央控制模块；
2.根据权利要求1所述的一种智能调控机床加工装置，其特征在于，所述转速检测模块包括应变式传感器；所述切削深度检测模块包括激光测距传感器，所述转速检测模块包括激光测速传感器。
3.根据权利要求1所述的一种智能调控机床加工装置，其特征在于，动作单元还包括主轴电机，切削控制模块和转速控制模块接受中央控制模块调控指令，主轴电机供能，共同作用调控加工刀头切削速度、切削深度以及主轴转速。
4.根据权利要求1所述的一种智能调控机床加工装置，其特征在于，中央控制模块的具体运作方式为，中央控制模块中鱼鹰算法基于传感器模块所测得的数据以及cpu所预存数据给出最优的调控策略；cpu基于目标函数以及鱼鹰算法所提供的策略进行决策，就切削速度、切削深度和主轴转速发出调控指令。
5.根据权利要求1或4所述的一种智能调控机床加工装置，其特征在于，所述中央控制模块利用鱼鹰算法对加工刀头的切削速度、切削深度和主轴转速给出适用不同的加工物体，给出最优方案，具体优化过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种智能调控机床加工装置，其特征在于，s1通过引入精英混沌反向学习策略来增加选取更优解的概率，实现对初始种群个体质量的提升，改进后的公式如下：
