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数控系统中高性能伺服运动控制的应用研究

作　者: 周希胜
导　师: 姜培刚
学　校: 青岛理工大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 数控系统高性能控制扰动观测器灰色预测控制误差补偿技术模糊神经网络
分类号: TG659
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

高速高精度运动控制是现代机器制造工业的重要研究领域之一,是高速加工中心的核心,对提高生产效率和产品质量具有十分重要的作用。数控系统越来越广泛应用于工业设备中,现已成为现代化工业设备的核心部分和关键技术,其稳定性、快速性、准确性直接影响着整套工业设备的性能指标。数控系统是一复杂的机电一体化系统,存在的扰动、非线性、模型和参数不确定性直接影响着数控系统的稳定性、快速性、准确性。因此,要想进一步提高数控系统的性能指标,来满足现代化工业设备对数控系统提出的更高要求,就必须考虑系统的扰动、非线性和参数不确定性。因此,本课题的研究具有非常重大的理论和现实意义。本文以数控伺服进给系统为研究对象,按照误差避免和误差补偿进行综合研究,确定了进一步提高系统性能的控制策略——基于扰动观测器的伺服控制算法及相对于时间延迟的FNNG伺服控制算法在数控进给伺服系统中的应用。研究了扰动观测器,前馈控制器和反馈控制器的设计方法。提出了一种抗干扰的状态反馈控制器设计方法。对于FNNG混合预测控制器设计,明确了提高预测模型的精度是首要的问题;提出了加权建模新算法及一种综合预测模型,这两种模型和一般灰色模型相比较精度有很大提高,并且将智能信息处理的思路和灰色建模结合起来了;在灰色系统动态分析方面,对含有灰色预测控制器的时间延迟系统的动态行为进行了分析并得到了几个有理论和使用价值的结论;最后提出了时延系统的Fuzzy-Neural Network-Gray混合预测控制。根据伺服进给系统在实际工作过程中的实际情况,利用MATLAB软件和X-Y两维数控进给实验台对所设计综合Fuzzy-Neural Network-Gray的预测控制器效果和抗干扰性能进行仿真和实验验证,结果表明,本文研究的FNNG混合预测控制器对非线性伺服进给系统能够进一步提高数控系统的稳、快、准性能,且有较强的鲁棒性和抗干扰性能。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-12
第1章绪论  12-22
  1.1 研究背景  12-15
  1.2 研究现状  15-20
    1.2.1 面临挑战  15-16
    1.2.2 运动控制研究现状  16-18
    1.2.3 时延系统运动控制研究现状  18
    1.2.4 多传感器信息融合理论及在加工中的应用现状  18-20
  1.3 本文研究内容  20-22
第2章数控进给系统的数学模型分析及控制策略  22-30
  2.1 数控进给系统的数学模型分析  22-23
  2.2 开放式数控系统体系结构简介  23-25
  2.3 高性能数控系统控制策略  25-28
    2.3.1 伺服控制器  25-26
    2.3.2 多传感器检测与信息融合  26-27
    2.3.3 数字信号处理器  27-28
  2.4 存在的问题及解决策略  28-29
  2.5 本章小结  29-30
第3章基于扰动观测器的伺服控制器设计  30-54
  3.1 DOB总体架构  30-31
  3.2 扰动观测器设计  31-33
    3.2.1 设计原理  31-32
    3.2.2 扰动观测器的稳定性分析  32-33
  3.3 前馈控制器设计  33-36
    3.3.1 零相位误差跟踪算法  33-34
    3.3.2 算法的一个性质及应用  34-36
    3.3.3 算法小结  36
  3.4 抗干扰的状态反馈控制器设计  36-50
    3.4.1 状态反馈控制器设计  38-42
    3.4.2 抗干扰的状态反馈控制器设计  42-48
    3.4.3 仿真  48-50
  3.5 本章小结  50-54
第4章相对于时间延迟的灰色预测控制器设计  54-86
  4.1 预测控制的研究现状  54-56
    4.1.1 Smith预估器  54-55
    4.1.2 预测控制  55-56
  4.2 灰色预测控制的几个基本概念  56-58
    4.2.1 灰色系统  56-57
    4.2.2 灰建模  57
    4.2.3 灰预测  57
    4.2.4 灰色预测控制  57-58
    4.2.5 灰色预测控制的特点  58
  4.3 传统灰色预测GM(1,1)模型  58-60
    4.3.1 建模机理  58-59
    4.3.2 建模方法  59
    4.3.3 GM(1,1)模型参数的数据表达式  59-60
    4.3.4 响应式  60
  4.4 一种构建灰色预测模型的新算法  60-67
    4.4.1 建立GM(1,1)模型的改进算法  60-66
    4.4.2 仿真结果  66-67
  4.5 灰色一神经网络综合预测模型  67-70
    4.5.1 背景值构造  67-69
    4.5.2 神经网络补偿器  69-70
  4.6 基于灰色预测控制的时延系统动态分析  70-73
    4.6.1 原点邻域系统模型  71
    4.6.2 时延系统的原点邻域灰色预测控制系统动态模型  71-73
    4.6.3 时延系统原点邻域动态分析  73
  4.7 时延系统的Fuzzy-Gray预测控制算法  73-84
    4.7.1 带智能积分的参数自调整Fuzzy-Gray预测控制器  74-75
    4.7.2 灰色预测算法  75-76
    4.7.3 带智能积分的参数自调整模糊控制器  76-78
    4.7.4 延迟时间未知的时延系统FNNG混合预测控制  78-82
    4.7.5 仿真研究  82-84
  4.8 本章小结  84-86
第5章数控伺服进给系统实验研究  86-116
  5.1 开放式X-Y两维数控伺服工作台简介  86-87
  5.2 X-Y数控伺服进给平台硬件组成  87-99
    5.2.1 机械的执行机构  87-88
    5.2.2 控制回路部分  88-99
  5.3 X-Y数控进给平台控制软件的设计  99-110
    5.3.1 X-Y数控进给平台控制软件的模块化设计  101-103
    5.3.2 X-Y数控伺服进给系统用户界面设计  103-108
    5.3.3 数控进给平台控制程序的设计  108-110
  5.4 实验结果分析  110-115
    5.4.1 负载对系统性能的影响  111-112
    5.4.2 进给速度对系统性能的影响  112-114
    5.4.3 外界干扰力对系统性能的影响  114-115
  5.5 本章小结  115-116
第6章总结与展望  116-118
  6.1 研究成果总结  116
    6.1.1 数控进给系统的数学模型分析及控制策略  116
    6.1.2 基于扰动观测器的抗干扰状态反馈控制器设计  116
    6.1.3 相对于时间延迟的伺服控制器设计  116
  6.2 研究展望  116-118
    6.2.1 对于开放式体系结构进行研究  117
    6.2.2 对于数控机械实体验证的进一步完善  117-118
参考文献  118-126
攻读硕士学位期间发表的学术论文  126-127
致谢  127

数控系统中高性能伺服运动控制的应用研究

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