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1、第18卷1期应用基础与工程科学学报Vo.l18,No.12010年2月JOURNALOFBASICSCIENCEANDENGINEERINGFebruary2010文章编号:10050930(2010)01017710中图分类号:TP271+4;TG68文献标识码:Ado:i10.3969/.jissn.10050930.2010.01.020不确定性加工过程控制的发展与实例分析1231姚锡凡,姚小群,刘璨,葛动元(1.华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;2.东莞理工大学机电工程系,广东东莞523106;3.湛
2、江海洋大学机械工程系,广东湛江524001)摘要:切削加工过程的模型难以精确地获得,其模型不确定性和非线性造成加工过程控制困难,成为自动控制在加工过程中应用的瓶颈.文中分析了加工过程切削力模型的不确定性;讨论了经典控制、现代控制和智能控制对模型不确定性的处理手法及其局限性;探讨了非线性不确定加工过程的控制及其鲁棒性,并以模糊控制、基于信息熵优化的控制和多模态专家控制为例,在切削条件或模型发生变化情况下研究加工过程控制系统性能.研究表明,那些不依赖于数学模型的智能控制,可较好地处理加工过程的不确定性,为不确定性加工过程控制提供一条合适途径.关键词:控制;加
3、工过程;不确定性;鲁棒性;智能控制由于被控对象的精确模型很难得到,模型的不确定性在控制系统中普遍存在,加工过程就是这样的一类典型的具有不确定性的过程,因此设计加工过程的控制器时,必须考虑加工过程模型不确定性的影响.抑制系统的不确定性对控制性能的影响是所有反馈控制理论的最基本的课题之一.谈到不确定性系统控制,往往使人们联想到随机控制.但随机控制只是一类处理外界干扰信号统计特性已知的不确定性控制方法,它将系统的不确定性因素描述成某一类易于处理的理想化过程(如白噪声过程).一个实际系统的不确定性很难把它描述成一个理想的干扰模型,其统计特性也常常难以获得,这使得
4、随机控制在实际应用中受到很大的限制.为此,人们针对具有一般不确定性和干扰的被控对象进行分析和控制器设计的研究.一般来说,干扰的能量有限,不确定因素的范围也常常可以估计出来,因此用一个界限约束来描述系统的不确定性似乎更符合实际.本文探讨加工过程的模型参数在一定范围变化下,控制器的设计与实现问题,即鲁棒性问题.1加工过程模型及其不确定性下面分别给出由机理推导和实际测量获得的切削加工过程的模型.11理论模型加工过程由伺服机构、切削过程和检测装置等环节组成,其模型如图1所示,经推导收稿日期:20080330;修订日期:20081009基金项目:国
5、家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA04Z111)作者简介:姚锡凡(1964),男,教授.Emai:lmexfyao@scut.edu.cn178应用基础与工程科学学报Vo.l18[1]可得模型2F(s)Kmn=22(1)u(s)s+2ns+n式中,F为实测切削力,N;u为伺服输入,V;n为伺服系统的自然频率,rad/s;为阻尼图1加工过程的理论模型系数;Km为加工过程总增益.总增益可表Fig.1Theoreticalmodelofmachining示为m-1Km=60KnKsKeaf/(
6、pn)(2)2式中,Kn为伺服增益;Ks为切削比力,N/mm;Ke为测力仪转换系数;n为主轴转速,r/min;p为铣削时刀具的齿数,车削及钻削时p=1;m为指数(一般m<1);a为背吃刀量,mm;f为进给量,mm/齿.图1中,Vf表示进给速度(mm/s),而f=60Vf/(pn).由式(1)和式(2)可知,加工过程的模型随背吃刀量、主轴转速和进给量的变化而变化.12实验模型当主轴转速为550r/min时,在不同背吃刀量下,测得的铣削加工过程模型参数如表1[2]所示.表1铣削加工过程模型参数Table1Parametersofmillingmode
7、la/mmn/rad/sKm/N/V对应模型1.910.12.3128G12.540.62.89142G23.810.92.97306G3表1表明,阻尼系数、自然频率n、增益Km随背吃刀量a变化.因此不论是从理论模型(当m1时,见式(1)和式(2)),还是从实验模型(见表1)来看,切削加工过程都具有非线性.而加工过程模型又随背吃刀量、主轴转速、加工材料、刀具形状和磨损程度不同而不同,因而又具有时变性.在加工过程建模中,已对加工过程作了适当的近似处理,并忽略了一些不确定性因素,诸如参数误差、观测噪声和外界干扰等.同时,实际加工过程要比理论推导出的模型复
8、杂得多,存在诸如机械传动的间隙、元件的不灵敏区和输出饱和等非线性,甚至存在难以用
