三维椭圆振动切削系统建模及其控制的研究

发布时间：2017-09-30 13:33

  本文关键词：三维椭圆振动切削系统建模及其控制的研究

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【摘要】：三维椭圆振动切削(Elliptical Vibration Cutting,EVC)是近年来发展起来的一种新的加工方法,可获得微纳加工所需的切削运动,用于改善某些难加工材料的切削加工性等。合理的机械结构以及控制方法是三维EVC在加工中实现最佳性能的重要保障。现有的三维EVC装置对于消除各轴之间的运动耦合、三维椭圆运动轨迹的可控制性以及三维椭圆运动对驱动的非线性等问题没有合理的解决方案。本文将主要针对这几个方面的问题进行深入研究。基于课题组研制的柔性铰链混联驱动三维EVC装置进行动力学建模。首先对课题组研制的三维EVC装置进行了简单介绍,然后对装置简化模型进行系统动力学建模,得出各向传递函数为三阶参数模型。本文针对所研究的三维EVC装置的系统动力学模型,具体研究分析了RBF神经网络控制方法和自适应滑模控制方法的优缺点。在RBF神经网络和自适应滑模两种控制策略的基础上,提出了RBF神经网络自适应滑模控制方法,此方法具有两种控制策略的优点,且相互影响一定程度上弥补了各自的不足。基于三维椭圆振动切削系统的非线性特征,设计滑模控制律,结合改进的深度学习神经网络控制算法。对系统模型采用RBF神经网络自适应滑模控制器来进行控制。并采用RBF神经网络对传递函数进行辨识比较,得出精确传递函数。采用设计的控制器和装置模型进行仿真分析,仿真的结果表明,RBF神经网络自适应滑模控制器可以有效的抑制抖振问题,具有很强的鲁棒性。搭建NI模拟控制平台进行验证实验。首先搭建了NI模拟控制器的控制实验平台,编辑控制程序,将已设定好的参数输入模拟控制器,采集数据,输入到装置模型中,得出装置的位移跟踪曲线和速度跟踪曲线。分析实验结果,验证本文设计控制器的可行性和优越性。
【关键词】：椭圆振动切削 柔性铰链 动力学建模 RBF神经网络自适应滑模控制
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG506.5;TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 课题的来源及意义8-12
• 1.1.1 课题的来源8
• 1.1.2 课题研究的背景和意义8-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 椭圆振动切削的研究现状12-14
• 1.2.2 RBF神经网络自适应滑模控制的研究现状14-16
• 1.3 本文的主要研究内容16
• 1.4 本文组织结构16-18
• 第二章 三维EVC装置系统动力学建模18-29
• 2.1 系统动力学原理18-19
• 2.2 三维EVC装置介绍19-20
• 2.3 三维EVC系统动力学建模20-24
• 2.3.1 压电致动器模型和特性20-22
• 2.3.2 柔性铰链机构模型22-24
• 2.3.3 三维EVC系统模型24
• 2.4 装置整体刚度和固有频率计算24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 三维EVC控制器设计及仿真分析29-45
• 3.1 传统控制策略29-32
• 3.1.1 神经网络控制29-30
• 3.1.2 径向基函数（RBF）神经网络控制30-31
• 3.1.3 滑模变结构控制31-32
• 3.2 三维椭圆振动切削系统控制器设计32-36
• 3.2.1 改进的深度学习（Deep Learning）控制算法32-34
• 3.2.2 RBF神经网络自适应滑模控制器设计34-36
• 3.3 仿真分析36-44
• 3.3.1 参数整定方法36-37
• 3.3.2 传统神经网络自适应滑模控制仿真分析37-40
• 3.3.3 RBF神经网络自适应滑模控制仿真分析40-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第四章 三维EVC控制系统的验证实验45-54
• 4.1 三维EVC控制实验台的搭建45-49
• 4.1.1 模拟控制器介绍45-47
• 4.1.2 实验台搭建47-49
• 4.2 三维EVC控制实验49-51
• 4.2.1 LabVIEW控制系统模块调用49-50
• 4.2.2 实例实验50-51
• 4.3 实验结果与分析51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 5.1 全文总结54-55
• 5.2 工作展望55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-60
• 作者简介60
• 攻读硕士学位期间研究成果60

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本文编号：948507