数控机床直线电机负载突变控制策略研究

数控机床直线电机负载突变控制策略研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com第4期(总第191期)机械工程与自动化NO.42015年O8月MECHANICALENGINEERING&AUT0MATIONAug.文章编号:1672-6413(2015)04—0160—02数控机床直线电机负载突变控制策略研究米宋宏智,杨庆东,牟冰(1.北京信息科技大学自动化学院,北京100192;2.北京信息科技大学机电工程学院,北京100192)摘要:在研究数控机床直线伺服电机伺服性能的基础上,对负载突变工况下的控制策略进行研究。针对数控机床直线电机所受多种非线性因素建立了动力学模型,并且对

2、比了直接驱动方式与滚珠丝杠+旋转电机传递方式的不同。在展示数控机床直线电机所面对的特殊问题的基础上有针对性地提出了模糊PID控制策略,并通过实验验证了该控制策略的效果。关键词:直线电机;模糊PID;负载突变;控制策略中图分类号:TG659文献标识码:AI‰=Ri+L+£直线电机正在逐步取代滚珠丝杠+旋转电机的传lU动方式,成为高档数控机床直驱进给系统。虽然用直{—K·(2)线电机作为高档数控机床进给系统时可以省掉中间传l(M+m)x—一F一r—一~动环节,但是负载以及其他干扰也不加任何缓冲直接其中:M为q轴电压;L为绕组电感;R为绕组

3、电阻;z作用到了直线电机本身[1],这些非线性因素都会导致为动子速度(下文用表示);e—K为电枢反电势,直线电机进给时出现推力不稳、定位不准等问题,同时K为反电势系数;F为电磁推力;K为推力系数;i导致矢量控制中的电流发生畸变,给直线电机伺服系为q轴电流;M为负载的质量;m为动子质量;F加为负载阻力;F,为黏滞阻力;F为端部力;F为齿槽1直驱进给系统与丝杠进给系统方案对比力;F为其他干扰力。由于F不确定,因此在进行拉氏变换时暂不考虑F。对式(2)作拉氏变换得:为了便于分析,本文对丝杠进给系统进行简化考虑:建立模型时仅考虑系统的黏性摩擦

4、,同时认为伺服一电机与丝杠为刚性连接,各部件的转动惯量归入电机(s)一Ki(s)(3)轴负载惯量中,进给系统的轴向总刚度保持不变,并且不考虑回程间隙。简化后得出的数学模型为:l烈一——————干————一’式(3)中的负载质量M、黏滞阻力F和端部力lT=mm+Gm+专Kcl一五:+去Gc去m一主一.()F都是造成直线电机伺服非线性的因素。Mj+G一K(去一丑)+G(一;)其中:T为伺服电机驱动力矩;为滚珠丝杠转角;J针对数学模型的不同,本文在PID控制的基础上为旋转部件总转动惯量;Cb为旋转部件总黏性摩擦因比较旋转电机+滚珠丝杠进给系

5、统与直线电机直驱进数;z为滚珠丝杠导程;K为进给系统轴向总刚度;C给系统两种传动方式。利用MATLAB建模对比在位为进给系统轴向摩擦力黏滞系数;C为滚动直线导轨置响应状态下的伺服性能,在突加小负载和突加大负黏性摩擦因数;为工作台质量;五为工作台位移。载时的响应曲线分别见图1、图2。由两种进给方式的响应曲线可以看出,直驱系统本文针对数控机床直线电机所具有的特殊性,从相对于传统旋转电机十滚珠丝杠的进给方式而言,反直线电机所受非线性力方面针对数控机床直线电机直应速度有着明显的优势。但与此同时在突加负载时由于缺少中间传动部件的缓冲,使得负载直

6、接作用于电爿}北京市科研基金项目(PXM2O14O14224000O15)收稿日期:2014-10—15;修订日期:2015—06一l0作者简介:宋宏智(1988一),男,满族,河北承德人,在读硕士研究生,研究方向:数控机床直线电机非线性分析及控制策略研究。学兔兔www.xuetutu.com2015年第4期宋宏智,等:数控机床直线电机负载突变控制策略研究·161·机上进而导致出现相对较大的误差,这是直接驱动方论。其最大特点是能够实现参数的自我调节功能,这式在高精度加工方面必须要面对的新问题。也正好解决了数控机床直线电机在数控加工过程

7、中无通过上述对比可见,传统的PID控制无法满足现法实时对PID参数进行调节的问题。代高档数控机床在高精度方面的需求。由于传统PID参数自调节模糊PID控制器结构框图如图3所控制策略中的参数不能随时进行自我调整,导致了直示。采用2个输入、3个输出的二维模糊控制器,以误线电机在数控机床的应用中伺服性能受到工况的影差lel和误差变化率Ide/dtI作为模糊控制器的输入。响,进而无法满足高档数控机床所需要的伺服性能指利用模糊控制规则输出修正量AK、△K和AK,实标。因此提出了数控机床直线电机的模糊控制策略。时进行PID参数的自我调整,进而满足

8、不同误差和误2数控机床直线电机模糊控制差变化率时系统对PID参数变化的需求,由此使被控模糊控制(FuzzyContro1)是一种以模糊集理论、对象具有更加优秀的动、静态特性。模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的智能控制理1

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