X-Y数控平台运动摩擦补偿及边缘跟踪力控制研究

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1、摘要摘要数控机床的性能是决定数控机床品质的主要因素之一，本论文根据数控机床的性能发展方向开展研究，主要研究工作分为如下三个方面：数控机床高精度控制中的摩擦补偿问题，数控机床智能化研究中的力控制研究，针对x—Y数控系统的控制软件编程及智能控制实验研究工作。摩擦环节的存在是导致系统性能恶化的主要因素之一，因此合理解决系统中存在的摩擦环节尤其是非线性摩擦环节的制约问题成为当前的研究热点。针对摩擦补偿研究主要完成两方面工作：基于摩擦模型的摩擦补偿和非模型的摩擦补偿。在基于摩擦模型的摩擦补偿中，选用具有代表性的静态指数模型和动念LuGre模型进行补偿研究，利用Backstepping方法，设

2、计了摩擦补偿器，抑制了摩擦影响，并保证在模型参数发生变化时，仍然保持很好的补偿效果。摩擦是一种尚未解明的物理现象，很难获得准确的摩擦模型。非模型的补偿方法将摩擦作用视为外界扰动影响，利用鲁棒自适应控制筻略将摩擦视为有界扰动，通过自适应律，不断学习不确定性上界，进而削弱摩擦等不确定性因素的影响。另一种方法是利用模糊系统不需要系统精确数学模型的优点，利用模糊系统逼近摩擦扰动作用，通过自适应模糊在线学习摩擦特性，根据相对速度有效估计摩擦力并加以补偿。使系统同时具有自适应在线学习和模糊非线性处理的能力，进一步提高系统品质。系统在加工过程中必然要与工件相接触，则必然有力产生，如果对这种作用力

3、控制不当，不仅达不到控制要求，还可能使主轴刀具与工件间产生过强的碰撞而导致工件损坏，甚至还可能造成机床系统本身的损伤，因此，这时对作用力的控制是至关重要的。针对系统中存在不确定性情况下边缘跟踪力控制问题提出了三种控制方案：提出利用神经网络学习补偿系统不确定性因素的影响，力控制回路采用自适应模糊控制。当系统主轴刀具与刚度变化范围较大的工件接触时，具有适应能力。仿真结果表明该方案对力和位置的控制具有良好的鲁棒性和跟踪能力；提出自适应模糊与CMAC并行的力控制方法，CMAC神经网络控制器实现前馈控制，实现被控对象的逆动力学模型，自适应模糊控制器实现反馈控制，保证系统稳定性，且抑制扰动。这

4、样使主轴刀具与工件接触时，具有较强的适应能力：提出一种基于模糊燕山大学【学博十学位论文CMAC的力／位置模糊自适应控制方案，在控制初期，反馈控制器FC起主要作用，模糊CMAC通过FIE的输出信号不断得到训练，最终取代反馈控制器，这种控制策略学习与控制同时进行，完备性好，避免了采用直接反馈误差进行训练可能造成的过饱和调整问题。基于wINDOws操作系统，利用VisualC++语言编制了控制软件，利用开放式运动控制卡，采用模块化设计思想，便于用户二次开发。利用神经网络方法开展了复杂曲线的神经网络插补研究，神经网络在PC机中进行粗插补，运动控制卡实现精插补，实验结果表明上述方法的有效性和

5、实用性。最后利用MATLAB引擎同运动控制卡接口函数相结合，通过Visualc++语言编程，将MATLAB语言中的模糊工具箱应用于数控系统的控制中，实现了数控系统的模糊PID控制，简化了编程，并达到了期望控制效果。关键词数控系统：CNC；摩擦补偿；神经网络控制；自适应控制：力／位置控制：边缘跟踪；自适应模糊控制CMACIlAbstractNumericalcontrol(NC)machinetool’SperformanceisoneofthemainfactorsfordeterminingtheNCmachinetoolquality．Inthisdissertation，th

6、eresearchbasedonNCmachineperformancedevelopingtrendiscarriedout．Themainresearchworkissplitintothreeaspectsasfollows：frictioncompensationinNCmachinetool’Shighprecisioncontrol，forcecontrolinNCmachinetool’Sintelligentizedresearch，andcontrolsoftwareprogramandintelligentcontrolexperimentresearchaim

7、edatX-YNCsystem．Frictionisthemainfactorforsystemperformancedeterioration，andthusthereasonablesolutionofthefrictionespeciallynonlinearfrictioninthesystemhasbecomethehotpointproblemincurrentresearch．Aimedatfrictioncompensationproblem，twoa