机床进给系统非线性摩擦建模及补偿技术研究

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1、隶韵大◆粤硕士学位论文万方数据机床进给系统非线性摩擦建模及补偿技术研究万方数据ResearchonNon．．1inearFrictionModelingandCompensationofFeedDriveSysteminMachineT001AThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYWuKuiSupervisedbyAssociateProfessorHuJianzhongSchoolofMech

2、anicalEngineering2014万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：盐奎日期：塑f生：堇：墨东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位

3、论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：赶导师签名：研究生签名：j驻导师签名：日期：翌!!：f!节万方数据摘要机床进给系统非线性摩擦建模及补偿技术研究音研究生姓名：武奎导师姓名：学校名称：胡建中东南大学摩擦现象广泛存在于接触且产生相对运动的物体中。在机床

4、进给系统中，非线性摩擦所引起的系统速度、位移跟踪误差严重影响了系统的运动性能。因此，建立机床进给系统精确的摩擦模型同时对摩擦干扰进行有效的补偿具有重要意义。本文对机床进给系统摩擦建模与补偿理论进行了深入研究。主要工作如下：首先，基于粘性摩擦实际特性对经典的LuGre模型进行了修正，提出了一种基于LuGre的分段摩擦模型。该模型对系统的摩擦在速度区间上进行分段建模：在低速区间，摩擦模型仍采用LuGre模型；在高速的粘滑区间，采用对数模型对粘性摩擦进行建模，该对数模型能够精确描述“粘性摩擦增加的速率随着速度增加而减小

5、”的现象。建立了基于LuGre的分段摩擦模型的Simulink仿真模型。利用此仿真模型仿真得出摩擦的预滑动特性、变临界摩擦力特性以及滞后等摩擦动态特性，同时仿真得出了摩擦所引起的机床进给系统“低速爬行”现象、“极限环振荡”现象以及双向速度跟踪时的“过零"畸变，位置跟踪时的“平顶”现象。仿真结果表明了所提模型对摩擦进行表征的准确性。在分析非线性最小二乘、遗传算法对非线性摩擦模型待定参数的辨识效果基础上，提出了一种基于混合遗传算法的摩擦模型参数辨识方法，引入了基于爬山搜索的局部搜索算子对种群个体进行操作，提高了算法局

6、部寻优能力。仿真结果表明所提方法对摩擦模型参数辨识具有较高的精度。最后，设计了基于所提分段摩擦模型的补偿策略，在Simulink平台中建立了补偿策略的仿真模型，利用所建仿真模型验证了补偿策略的效果。在机床进给实验平台上进行了摩擦建模与补偿的实验分析，验证了基于模型的摩擦补偿策略的可行性与有效性。关键词：机床进给系统；分段摩擦模型；参数辨识；混合遗传算法；摩擦补偿*国家自然基金项目(No．51075069)资助万方数据ResearchonNon—linearFrictionModelingandCompensati

7、onofFeedDriveSysteminMachineTool木BYWuKulSupervisedbyAssociateProfessorHUJianzhongSoutheastUniversityFrictionphenomenonarisesalongwiththerelativemovementhappenedbetweenthecontactedobjects．Thetrackingerroraboutvelocityanddisplacementcausedbythenon-linearfrictio

8、nCanaffectthemotionperformanceofthefeeddrivesysteminmachinet001．Soitisofgreatsignificanttobuildtheprecisefrictionmodelandmakefrictioncompensation．Inthisthesis，frictionmodelingandcompensat