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。     

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。     

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.     

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。     

面向轮廓精度控制的误差补偿方法

在分析了常用几种误差补偿方法的基础上,指出基于轮廓度误差的误差补偿方法的不足.从轮廓精度与位姿误差无关的特性出发,提出了一种直接面向轮廓精度控制的误差补偿方法--几何自适应误差补偿,论述了该方法的两个组成部分--轮廓匹配和误差预估,推导出效率很高的轮廓匹配公式.仿真结果表明:所提方法可以减小轮廓误差,提高轮廓精度,并能实现高精度轨迹控制.     

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.     

五轴机床加工零件轮廓误差预测方法

研究了五轴机床进给轴实际位置预测方法和零件轮廓误差求解方法,在此基础上提出了五轴机床加工零件轮廓误差预测方法。机床进给轴实际位置的预测,通过辨识选定机床进给轴传递函数和读取待加工零件插补指令、将各轴指令输入各轴传递函数获得。零件轮廓误差的求解,通过正运动学变换求解工件坐标系下待加工零件的指令位置轨迹和实际位置轨迹、求解二者之间的轮廓误差来实现。以S形试件为加工零件,以科德KMC600SUMT五轴铣车立式复合加工中心为加工机床,预测了S缘条直纹面A的轮廓误差。刀尖位置误差和刀轴姿态误差引起的零件轮廓误差随着直纹面的位置变化,误差分别在0.04mm和±7×10-5 rad内。研究结果表明:建立的五轴机床加工零件轮廓误差预测方法,可以在加工前实现零件轮廓误差的精确预估,提前判断选定机床是否能够满足零件轮廓误差的要求,为优化加工参数、保证高速加工下的零件轮廓精度提供依据。     

轮廓误差补偿算法研究

针对轨迹跟踪的轮廓误差补偿算法的缺陷,研究了交叉耦合控制算法、局部任务坐标系、全局任务坐标系等控制算法,进行了详细的理论计算与推导.以两轴联动装置作为研究载体,对这两种补偿算法在交叉耦合控制领域的应用进行了深入对比分析与探讨.基于Matlab/Simulink进行了计算机仿真,结果显示,在低速圆形轮廓跟踪下局部任务坐标系算法效果良好,而在高速和大曲率的椭圆轮廓轨迹跟踪下,全局任务坐标系算法比局部任务坐标系算法具有明显优势.     

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.     

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。     

交互式地图匹配算法在组合导航中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）/里程仪组合导航中车辆受初始对准偏差和测量器件自身误差等因素影响的精度随时间和位移增加而降低的问题,设计了交互式电子地图匹配修正新方案.通过车辆姿态角变化选择合适的地图匹配算法,并在转弯处精确反馈修正车辆坐标,同时利用定位误差修正初始对准偏差和里程仪刻度系数误差,降低其对以后导航定位的影响.仿真结果表明,采用交互式电子地图匹配算法,航向失准角偏差可很快收敛至2′左右,里程仪刻度系数偏差也降低至0.08%左右,能够实现系统的需要,跑车实验也证明了此方案的有效性.
     

无模型预测控制及在溴化锂机组控制中的应用

为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。     

基于误差空间的UUV三维鲁棒跟踪控制研究

针对水下无人航行器(UUV)系统存在非线性和不确定性的特点,采用基于误差空间理论的跟踪控制方法,进行UUV在复杂海洋环境以及自身工作状态和模块配置变化时的空间跟踪控制问题研究. 以海浪干扰下的深度跟踪控制仿真实验分析该控制方法的鲁棒性. 该控制方法的理论基础是结合被跟踪平台的动态过程,以被跟踪平台和跟踪平台的空间误差为状态空间的状态量组成误差空间系统. 由于融合了被跟踪平台的动态过程和跟踪误差,跟踪精度和跟踪能力增加,同时系统的鲁棒性也增强.      

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。     

基于串级PID的机器鱼位姿控制算法

针对三关节仿生机器鱼的位姿控制问题, 首先, 介绍三关节仿生机器鱼的硬件结构及其运动控制系统; 其次, 基于期望位姿建立坐标系, 构建机器鱼的位姿误差模型； 再次, 在串级比例-积分-微分(PID)控制系统的基础上, 提出基于串级PID的仿生机器鱼位姿控制算法; 最后, 在URWPGSim2D仿真平台和多水下机器人协作控制系统平台下分别进行算法仿真实验和实体实验. 实验结果表明: 与时变反馈控制算法相比, 基于串级PID算法的仿真机器鱼到达目标位姿所用时间增加, 但位置误差和方向角误差减小, 位姿控制的精度提高; 仿生机器鱼到达期望位姿所用时间为14.4 s, 位姿误差为(-3像素,-4像素,0.062 rad), 基本满足循迹和搬运等应用要求, 验证了算法的有效性.     

未知非线性系统的神经网络自适应鲁棒控制

针对一类未知非线性系统,基于神经网络理论提出一种间接自适应控制方法,该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.     

非线性系统开闭环PID型迭代学习控制的收敛性分析

针对一类参数未知非线性的迭代学习控制问题提出了一种开闭环PID型迭代学习控制律,这种迭代学习律同时利用了系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作用,给出了迭代学习控制算法收敛的充分性条件.分析表明,所给出的迭代学习控制律推广了现有的结果.     

数控机床进给伺服系统特性影响加工精度的分析

讨论了系统稳态特性对轮廓误差的影响,认为在闭环控制系统中进行连续切削加工时,轮廓跟随精度与伺服驱动系统的稳态、动态特性有关.同时介绍了位置环增益与跟随误差的概念,推导了跟随误差与轮廓误差之间的数学描述,分析了在加工直线轮廓和圆弧轮廓时跟随误差与轮廓误差之间的关系,以进一步提高零件轮廓的加工精度.