凸轮磨削的变增益交叉耦合轮廓控制

发布时间：2017-06-22 08:19

  本文关键词：凸轮磨削的变增益交叉耦合轮廓控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：关键零部件是制造业的核心环节,对工程机械行业起着支持和保障的作用。近年来,为了满足关键零部件越来越高的加工精度要求,轮廓误差补偿控制在数控机床等领域中的应用也逐渐成为研究热点。凸轮磨削过程中产生的粗大误差,一般采用速度优化方式抑制,优化之后仍然存在的微小误差,为了满足高精度要求,采用轮廓误差补偿方式进一步抑制。凸轮轮廓误差直接反映了凸轮轮廓加工精度。本文正是为了进一步提高凸轮轮廓加工精度,在速度优化的基础上,对凸轮轮廓误差的补偿控制方法进行研究。本文重点设计了凸轮轮廓误差的变增益交叉耦合补偿控制模型,提出了有效的凸轮轮廓误差交叉耦合补偿控制方法,从而达到直接对凸轮轮廓误差进行有效控制,提高凸轮轮廓加工精度的目的。凸轮轮廓误差的交叉耦合补偿控制模型包括:凸轮轮廓误差数学模型、耦合控制器及参数整定、轮廓误差补偿量分配方式。本文按照这三部分内容依次进行研究。首先采用空间几何的矢量化建模方法,建立针对凸轮磨削过程的凸轮轮廓误差数学模型。并在MATLAB中验证了交叉耦合凸轮轮廓误差补偿控制策略的有效性以及所建立的凸轮轮廓误差数学模型的有效性。其次设计交叉耦合控制器参数自适应整定控制算法。耦合控制器的参数整定方法直接决定了凸轮轮廓误差的补偿控制效果。因此,在误差补偿量分配方式采用比例误差分配的前提下,本文依次设计了三种不同的耦合控制器参数整定方法,重点设计BP神经网络耦合控制参数自适应整定方法。令神经网络输出层的输出对应PID的三个控制参数,通过对各层权系数的实时修正,实现PID控制参数根据不同凸轮转角和凸轮轮廓误差大小的自适应变化。并在MATLAB中仿真验证了耦合控制参数自适应整定控制算法的有效性,同时相比于其他两种参数整定方法,其能够更好地对凸轮轮廓误差进行补偿控制。最后提出变增益误差分配凸轮轮廓误差补偿控制方法。在目前交叉耦合轮廓控制普遍采用比例误差分配的趋势下,本文对任意比例变增益误差分配方法进行了深入研究。开创性地提出了将BP神经网络应用到轮廓误差补偿量分配方式上,以实现任意比例变增益误差分配控制方法。令神经网络输出层的输出对应凸轮旋转轴与砂轮进给轴的误差分配系数,通过对各层权系数的实时调整,实现各轴误差分配系数根据凸轮轮廓误差大小的任意变化,即实现凸轮轮廓误差的任意比例变增益误差分配方法。并在MATLAB中仿真验证了任意比例变增益误差分配方法的有效性,同时相比于等增益误差分配和比例变增益误差分配,其能够得到最佳的凸轮轮廓误差补偿控制效果。本文提出的任意比例变增益误差分配控制方法为交叉耦合轮廓控制领域提供了新的思路。本文详细地设计了凸轮轮廓误差的变增益交叉耦合补偿控制模型,提出了凸轮轮廓误差交叉耦合补偿控制方法,并逐一进行仿真实验对控制策略的可行性和有效性进行了验证。但是,本文所提出的控制策略在理论上如何保证闭环系统的稳定性有待完善。
【关键词】：轮廓加工精度 凸轮轮廓误差 交叉耦合补偿控制 BP神经网络 参数自适应整定 变增益误差分配
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH132.47;TG580.6
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究现状12-20
• 1.2.1 单轴跟踪误差控制方法12-13
• 1.2.2 轮廓误差模型估计方法13-15
• 1.2.3 交叉耦合轮廓误差控制方法15-17
• 1.2.4 交叉耦合控制器参数优化方法17-20
• 1.3 主要研究内容及章节安排20-23
• 1.3.1 本文课题主要研究内容20-21
• 1.3.2 本文课题各章节内容安排21-23
• 第2章 凸轮磨削系统的输入数据序列值23-31
• 2.1 凸轮与凸轮机构23-24
• 2.1.1 凸轮23
• 2.1.2 凸轮机构23-24
• 2.2 凸轮转角的输入数据序列值24-26
• 2.2.1 恒角速度的凸轮转角序列值24
• 2.2.2 恒线速度的凸轮转角序列值24-26
• 2.2.3 速度优化的凸轮转角序列值26
• 2.3 砂轮位置的输入数据序列值26-28
• 2.3.1 凸轮升程表达式计算凸轮轮廓26-27
• 2.3.2 凸轮转角与砂轮位置联动关系27-28
• 2.4 凸轮升程表数据计算28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 凸轮轮廓误差的交叉耦合补偿控制模型31-45
• 3.1 传统轮廓误差控制方法31-32
• 3.2 交叉耦合轮廓误差补偿控制模型32-38
• 3.2.1 凸轮轮廓误差数学模型33-36
• 3.2.2 交叉耦合控制器参数整定36-37
• 3.2.3 轮廓误差补偿量分配方式37-38
• 3.3 凸轮轮廓误差交叉耦合补偿控制仿真分析38-44
• 3.3.1 凸轮磨床单轴控制系统仿真平台38-39
• 3.3.2 传统无补偿控制仿真验证39-42
• 3.3.3 交叉耦合补偿控制仿真分析42-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第4章 交叉耦合控制器参数自适应整定算法45-59
• 4.1 交叉耦合PID控制器45-47
• 4.1.1 PID控制的离散形式45-46
• 4.1.2 交叉耦合PID参数整定46-47
• 4.2 交叉耦合神经网络数据映射PID控制器47-49
• 4.2.1 神经网络非线性映射47
• 4.2.2 神经网络数据映射PID参数整定47-49
• 4.3 交叉耦合BP神经网络PID控制器49-53
• 4.3.1 BP神经网络算法49-50
• 4.3.2 BP神经网络PID参数自适应整定50-53
• 4.4 交叉耦合控制器参数整定仿真验证53-58
• 4.4.1 经典PID参数整定53-54
• 4.4.2 神经网络数据映射PID参数整定54-57
• 4.4.3 BP神经网络PID参数自适应整定57-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第5章 变增益误差分配凸轮轮廓误差补偿控制59-71
• 5.1 等增益误差分配补偿控制59-60
• 5.2 比例变增益误差分配补偿控制60-62
• 5.3 任意比例变增益误差分配补偿控制62-66
• 5.3.1 任意比例变增益误差分配控制结构62-63
• 5.3.2 基于BP神经网络的任意比例变增益63-66
• 5.4 变增益误差分配补偿控制仿真验证66-70
• 5.4.1 等增益误差分配补偿控制66-67
• 5.4.2 比例变增益误差分配补偿控制67-68
• 5.4.3 任意比例变增益误差分配补偿控制68-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第6章 总结与展望71-73
• 6.1 全文总结71-72
• 6.2 研究展望72-73
• 参考文献73-77
• 附录77-81
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果81-82
• 致谢82

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