基于等效误差法的凸轮磨削算法研究

为提高凸轮磨削的加工精度和解决凸轮磨削系统的磨削精度问题, 提出了基于等效误差法和B 样条曲线的凸轮磨削平台的轮廓控制策略。运用B 样条曲线插补的方法给出两轴运动命令指令, 将凸轮的升程数据通过B 样条反算法进行处理得到生成序列的控制顶点等参数, 从而进行插补运算。根据等效轮廓误差为被控对象, 以建立凸轮磨削系统中的非线性等效误差模型, 将两轴跟踪精度问题转化为等效误差稳定化问题, 进而将计算得到控制输入值补偿到两轴, 从而对轮廓误差进行补偿。为使设计的控制器与B 样条曲线产生的指令兼容, 采用Sylvester 隐式化方法将B 样条曲线的参数形式转换为代数形式, 结合使用两种方法进行控制器设计,以满足数控凸轮磨削平台的高精度加工要求。通过在Sinulink 仿真平台实验表明, 该方法可行且有效减小了系统的轮廓误差和跟踪误差, 同时具有良好的轮廓性能。     

基于切向-轮廓控制与位置补偿的凸轮轮廓控制

为解决凸轮磨削系统的轮廓控制问题, 在分析轮廓误差的基础上, 提出了一种位置跟踪补偿算法与切向鄄轮廓控制相结合的控制策略。 在两运动轴间引入切向鄄轮廓控制, 将轮廓误差坐标变换于切向鄄轮廓坐标系中。 对此变换后得到的两个误差分量, 单独设计其对应的控制器。 为弥补切向鄄轮廓控制带来的不足, 在位置环外增加补偿器, 通过额外补偿跟踪误差, 以保证系统性能, 同时提高了系统各轴对输入信号的跟踪能力。所提控制策略在 Simulink 仿真平台上的实验结果表明, 该策略减小了系统的跟踪误差和轮廓误差, 具有良好的跟踪性能与轮廓性能。     

基于一次指数平滑模型预测的轮廓误差补偿方法

文章针对数控机床对复杂零件高精度加工的要求,在分析系统轮廓误差的基础上,提出了一种带干扰观测器,并且将一次指数平滑模型预测法与交叉耦合控制相结合的轮廓误差实时补偿方法。前者旨在为系统每个单轴设计一个高性能的控制器,为此针对各轴提出了基于干扰观测器的PID控制策略,用于改善每个轴的特性,从而减小系统的轮廓误差;后者利用当前时刻跟踪误差的实际值,与当前时刻跟踪误差的预测值相比较,从而达到对下个时刻跟踪误差的预测,进一步减小轮廓误差。仿真分析表明所提出的控制方案有效,可提高零件的轮廓加工精度。     

曲线磨削砂轮廓形的原位视觉检测和误差补偿

为了精确测量砂轮轮廓,分析了一种曲线磨削砂轮廓形快速原位视觉检测的工作原理,设计了砂轮廓形原位视觉检测系统,提出了砂轮廓形精度的测量和量化评定方法.基于自主研发的曲线磨削平台,通过实验验证了砂轮廓形原位视觉检测系统的测量精度.同时,为了提高工件的加工精度,进一步提出了一种砂轮廓形误差的分段量化表征和误差补偿方法,并进行了实验研究.结果表明,所提出的方法能够实时在线补偿砂轮廓形误差,有效提高零件加工轮廓的形状和尺寸精度.     

基于电子齿轮箱的内齿珩轮强力珩齿轮廓误差补偿控制研究

多轴控制系统的轮廓误差具有强耦合特点，由于是多轴联动产生的结果，仅提高单轴的跟踪精度不一定能降低轮廓误差。为降低珩齿多轴控制系统的齿面轮廓误差，进一步提高珩齿的加工精度，文章提出一种简单有效的补偿控制策略。分析珩齿机的机床结构，根据珩齿多轴电子齿轮箱(electronic gearbox, EGB)控制系统的数学模型推导出基于齿轮啮合原理和坐标变换的齿面轮廓误差数学模型，并设计出一种简单的齿面轮廓误差补偿控制器。仿真和实验结果表明，所提出的补偿控制策略对降低齿面轮廓误差有显著的效果。该文方法对提高珩齿实际加工精度具有一定的指导意义。     

轨迹误差建模的多轴联动机床轮廓误差补偿技术

为了提高数控机床多轴联动加工精度,减小由传动机构和运动部件质量、刚度、阻尼及摩擦等因素造成的轮廓误差,针对交叉耦合控制参数难以选择及容易使系统不稳定的问题,提出了一种针对多轴联动机床进行运动轨迹误差建模和补偿的方法.该方法通过测量机床的典型实际联动轨迹,来建立轮廓误差模型,实现了加工过程轮廓误差的实时估算和补偿.通过对x、y轴工作台的联动轮廓误差建模和补偿实验,证明此方法可以显著减小圆弧及曲率连续变化曲线轨迹的加工误差,从而提高了在高速条件下的数控机床多轴联动的加工精度.     

硬质合金可转位刀片周边仿形磨削原理及仿形凸轮的设计

本文以仿形磨削法磨削正方形刀片的周边为例,分析了多边形轮廓表面的生成原理,导出了仿形凸轮廓线方程,并由此得出了一种快速设计仿形凸轮的简捷作图法。     

模糊控制用于高精度 CNC 系统多轴轨迹联动研究

分析了数控机床伺服进给系统的动特性对多坐标联动轮廓加工误差的影响规律，提出了模糊推理耦合轮廓误差补偿方法的原理，并给出了相应的控制算法及实现措施。该方法依据系统的轮廓误差，通过自适应模糊控制手段向各联动轴提供附加补偿作用，进而提高ＣＮＣ系统的轮廓加工精度。通过在四轴数控机床上实验，证明该补偿方法的可行性。     

CNC多轴运动控制系统轮廓误差分析

在分析CNC多轴运动连续轨迹控制轮廓误差形成的基础上,研究提高轮廓加工精度减小轮廓误差的方法.针对CNC机床两轴运动控制系统建立直线轮廓、不同曲率半径圆弧轮廓及一般曲线轮廓误差模型,指出轮廓误差与跟踪误差的关系和轮廓误差形成机理.通过仿真实验结果表明,加入基于轮廓误差模型的交叉耦合控制可以大大降低轮廓误差,提高轮廓控制精度.     

超精密加工轮廓误差的ILC—CCC补偿控制

迭代学习控制(ILC)通过对重复运动轨迹的不断学习可提高系统位置跟踪的快速性和跟踪精度,而交叉耦合控制(CCC)通过对轮廓的闭环控制可以有效地减小轮廓误差.在分析双轴数控加工中轴跟踪误差和轮廓误差之间的关系的基础上, 提出将ILC 与CCC 结合构成的ILC-CCC 集成控制器引入超精密数控机床的伺服控制.该控制器对被控对象模型有较好的鲁棒性,仿真结果证明算法是可行和有效的.     

直线电机伺服系统模糊零相差跟踪控制

零相差跟踪控制方法可以提高伺服系统跟踪性能,但仍存在鲁棒性不强和增益误差的问题.对此提出误差增益补偿算法以减小增益误差,并进一步用模糊补偿替代增益补偿以提高系统的鲁棒性.数字仿真结果表明,新方法具有简单、实用的特点,可以有效地提高伺服系统的跟踪精确性和鲁棒稳定性.     

基于鲁棒比例-积分-微分控制的智能汽车自主换道轨迹跟踪控制

为了解决智能汽车自主换道轨迹跟踪所使用的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器参数难以整定的问题,提出应用于自主换道轨迹跟踪控制的鲁棒PID控制器设计方法。首先,构建车辆-道路系统动力学模型,将转向执行机构看作一阶惯性环节,搭建包括转向执行机构动力学模型在内的系统动力学模型;然后,基于分段多项式表达求解自主换道轨迹模型,并基于时间与误差绝对值乘积积分构建鲁棒PID控制器,确定控制参数,形成闭环系统的传递函数;最后,进行仿真及实车试验,结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性,能在保证换道工况下智能车辆较好的轨迹跟踪能力的同时,有效地提高乘员舒适性。     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

轧辊偏心补偿重复控制系统的设计与仿真

针对常用的PID轧机辊缝控制系统在补偿轧辊偏心这一周期信号时,会产生很大的稳态跟踪误差,常使偏心补偿失败的问题,应用重复控制基本理论设计了一种新的轧辊偏心补偿系统,这种系统在对轧辊偏心周期信号进行补偿时,具有对偏心补偿信号无稳态偏差跟踪的特点.仿真证明这种轧辊偏心补偿重复控制系统的输出补偿效果非常好,稳态精度很高,远远优于常用的PID控制补偿系统,使偏心补偿控制的成功率大为提高.     

谷电相变电蓄热供暖分工况变论域模糊比例、积分、微分自适应前馈补偿控制

针对谷电相变电蓄热供暖系统,有谷电时间段既蓄热又放热供暖和非谷电时间段单纯放热供暖两种不同的工况,不同的工况系统参数变化较大的问题,设计了分工况变论域模糊比例、积分、微分(PID)控制器,根据不同工况选择对应的控制器且其论域伸缩因子自适应调整;考虑到供暖过程中蓄热炉炉温的变化,把不断变化的蓄热炉炉温作为可测干扰,设计了自适应前馈补偿控制器对变论域模糊PID控制器的输出控制量进行补偿,通过实时辨识供暖系统模型,实现前馈补偿控制器参数的自适应调整。实验结果表明:所提出的控制方法能够在不同工况下实现对期望供暖出水温度的实时跟踪,显著地减小了供暖出水温度误差,提高了供暖可靠性。     

海上风电MPPT灰预测模糊控制的研究

海上风电风速变化很大,采用PID控制难以在不同风速下有好的控制效果.本文在分析PID控制器缺点的基础上,提出灰色预测与模糊PID控制相结合的新型控制方法.模糊PID控制器能够保证在不同风速下均有较好的控制结果,而灰色预测则能够根据以往输出功率给出相应适当的补偿信号,提高控制系统的响应速度,确保最大功率的实时跟踪.对系统...     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

考虑横纵向误差协调的智能汽车路径跟踪控制研究

针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于LQR与PID相结合的车辆横纵向耦合控制器。在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用PID控制策略进行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。通过MATLAB/Simulink与Carsim搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。仿真结果表明：本文所设计的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。