数控机床直线伺服系统智能反推控制的研究.pdf

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1、第4期组合机床与自动化加t技术NO．42012年4月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueApr．2012文章编号：1001—2265(2012-)04—0069一O3数控机床直线伺服系统智能反推控制的研究关丽荣(沈阳理工大学机械工程学院，沈阳110168)摘要：针对高速高精数控机床直线伺服系统，考虑参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响，设计基于递归模糊神经网络(RFNN)的反推控制器，利用了递归神经网络具有捕获系统动态信息的优点，可实时补偿不确定因素对跟踪性能

2、的影响。仿真结果表明，该控制策略明显降低了不确定因素对系统性能的影响，从而显著提高了直线伺服系统的位置跟踪精度。关键词：PMLSM；直线伺服；反推控制；RFNN中图分类号：TH122；TM301．2文献标识码：AStudyonIntelligentBacksteppingforLinearServoSystemofNCMachineToolGUANLi—rong(SchoolofMechanicalEngineering，ShenyangLigongUniversity，Shenyang110168，China)Abstract：Inviewofh

3、ighspeedandpreciseNCmachinetooldrovedbylinearservosystems，anadap—tivebacksteppingslidingmodecontroller(ABSMC)wasproposedconsideringtheinfluenceofthelumpeduncertaintieswithparametervariations，externalforcedisturbancesandfrictionsforlinearservosystems．，anintelligencebackstepping

4、controlisintroducedtosuppressfurtherthetrackingerror．Con—sideringtheinfluenceofthelumpeduncertaintieswithparametervariations，externalforcedisturbancesandfrictionsforPMLSM，abacksteppingcontrollerbasedonrecurrentneuralnetworkisdesigned．Theadvantagesofrecurrentneuralnetworkwithca

5、pturingthedynamicinformationofsystemareused，cancompensaterealtimetheinfluenceoftrackingperformance．Simulationresultsshowthattheproposedal—gorithmcanreduceeffectivelytheinfluenceofthelumpeduncertaintiesonsystemperformances．ThetrackingperformancesofthePMLSMservosystemaresignific

6、antlyimproved．Keywords：permanentmagnetlinearsynchronousmotor(PMLSM)；linearservo；backsteppingcon—trol；recurrentfuzzyneura1network确性。然而，没有解决系统内外部干扰的鲁棒性和0引言稳定性问题，对参数依赖性强。文献[6]将无源理论数控机床直线伺服系统采用直接驱动方式，系的速度调节方法应用到PMLSM伺服驱动系统，有效统中的参数变化、负载扰动直接影响系统动静态性抑制了参数变化和外界扰动对系统性能的影响，具能。直线电机特有的端部效

7、应，齿槽效应，永磁体磁有较强鲁棒性，但尚需实验进一步验证。链谐波等产生的推力纹波及非线性摩擦力等不确定本文针对PMLSM伺服驱动系统参数变化、外部因素都会降低系统的伺服性能。。因此，为满足数负载扰动及摩擦力等不确定因素影响，设计智能反控机床等设备高速精密复合加工的需求，引入有效推控制策略对该伺服系统进行有效的补偿控制。利补偿控制方法是必要的。用RFNN具有捕获系统动态信息的优点，可实时补文献[4]采用神经网络前馈给定补偿滑模控制，偿不确定因素对跟踪性能的影响。对抑制抖振和消除PMLSM端部效应具有一定效果。1PMLSM建模文献[5]根据PMLSM动

8、态系统输入输出线性化模型设计速度跟踪控制器，提高了速度跟踪快速性和准根据PMLSM磁场定向控制策略即i=0策略，收稿日期：