基于迭代学习控制的活塞数控加工研究.pdf

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1、第4期机械设计与制造2011年4月MachineryDesign&Manufacture163文章编号：1001—3997(2011)04—0163—02基于迭代学习控制的活塞数控加工研究冯宗杰陈志华杨帆(国防科学技术大学机电工程及自动化学院，长沙410073)PistondigitalcontrolledmanufacturebasedoniterativelearningcontrolFENGZong-jie，CHENZhi-hua，YANGFanMechatronicsandAutomationSchoolofNat

2、ionalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073中图分类号：TH16文献标识码：A1引言统的典型配置，它由车床、计算机、纵横向进给控制系统、高频响直线伺服刀架和检测系统等组成。非圆截面零件现在已广泛应用在各类机械中。汽车内燃机中的活塞就是一种典型的非截面零件，目前这种活塞的加工主要足用数控车削的方法来实现。数控加工系统的核心部件是快速伺服刀架，其关键技术足陕速伺服跟踪技术。如在机床位置控制系统中，通常希望加工过程的整体位置跟踪误差最小，因此，不能只考虑如何使当前的误差减小而

3、应该综合考虑整个加工过程的轨迹目标。文献『l出r非线性(PID)控制算法，将非线扩张状态观测器和PID算法结合起来；文献阐述了z域中重复控制应用的一些性质和条电机件，将重复控制应用到圆车削中，还对实验结果进行了分析；文献睬用了修正输入法进行误差前馈补偿，提高r具有一定灰度的伺服机构的控制精度；文献喂出了通过仿真+实验的方法求取伺服刀图1非圆截面数控加工系统架的输入控制量。将求得的输入控制虽输入到伺服刀架模型中，可直线伺服刀架是加工非厕截面零件最关键的部件，直线伺服以达到补偿幅值衰减和相位滞后的目的。刀架安装在车床的中拖板上

4、，它是车刀在工件径向的定位机构；伺数控加工及机器人控制场合存在一个共同特点，就是整个服刀架带动具在工件的径向作与主轴同步的往复运动，从而使工(或部分)控制过程的目标值是事先已知的。迭代学习控~(ILC，件形成非圆截面。位置指令信号是根据被加：【的非圆截面的形状和herativeLeaningcontro1)能充分借助历史控制信息构成当前控制当前刀具相对于工件的位置(主轴编码器的转角)所确定的。非圆截输入且不依赖被控系统的详细模型。在现有数控加上系统的基础面的形状用某角度上的半径与一个基准的半径之差即刀具位移上，针对活塞非圆

5、截面数控加工采用迭代学习控制，根据实际输革所确定。如图2所示，是非圆车削时曲线形成过程。出与期望输flI的偏差米改变控制输入量，直至偏差被消除为止，从而进一步提高系统的跟踪精度。2非圆截面车削系统和典型的非圆截面根据具体要求和性能价格比的不同，非圆零件加工系统叮以有多种小同的结构和配置。但总的来说，它由车床和伺服架及检测控制系统组成。如图l所示，构成的一个非圆活塞削系图2非圆车削时曲面形成过程女来稿日期：2010—06—15164冯宗杰等：基于迭代学习控制的活塞数控加工研究第4期如图3所示，是个典型的非圆截面按角度展开图。

6、对于具有3．3活塞数控加工控制方案标准正弦曲线的截面，其半径每一圈按正弦规律变化二次。在具控制方案思想：在现有设备的基础上，通过增加一个迭代学有截顶正弦曲线的截面上，截顶的角度上呈圆弧状，刀具保持不习控制环节，通过数控加工的实际输出与期望输出的误差，采用动。随着主轴的转动，计算机得到了工件的转角，并根据图中某一合理的迭代学习控制算法，改变输入控制量，从而提高数控加工种曲线，将相应角度的刀具位移量送出，这就是位置指令信号。转的加工精度。活塞数控加工迭代学习控制方案，如图5所示。速越快，位置指令信号的变化也越陕。显然，在相同的

7、条件下标准工控机正弦曲线比截顶正弦曲线更容易加工。在截顶正弦曲线的15、75、195、255角度处曲线的一阶导数不连续，要求刀具在这些位置突然停止和启动，这是相当困难的。目拿L_[圈—曜—上———=_广Il(抑制周期的偏差)lI+l(抑制不规则的偏差)I一—’匿亟团!竺J图5学习控制活塞异型加工原理图4仿真实验比较对现有数控加工系统进行辨识，获得伺服刀架的传递函数图3典型截面按角度展开图为：()=———__=_l一—丁一3迭代学习控制算法4．053xlO+8．913xlOs+l3．1迭代学习控制原理可得到系统的状态方程为：

8、{(f)柏uty(t)=Cx迭代学习控制的数学描述为：在有限时间区间[0，T]上，给定可达的期望轨迹f)，(t∈[0，T])，寻找一个控制输入“()，使其中，A=f～200c-f037．65得在该控制输入作用系统的实际输出(f)在区间[O，rI]上尽可能这个系统的通频带宽为250Hz，具有很好的阶跃响应