丝杠运动误差的闭环迭代自学习控制.pdfVIP

主动控制。应用该系统首先不需建立机床的运动 数学模型,可以免去复杂的解耦计算;其次不必准 确确定作动器的位置, 即作动器的位置及作动器 与传感器是否为对位关系对控制效果基本没有影 响。应用该控制系统不仅可以有效地控制 x、y、z 3个方向的振动,而且还可以有效地控制绕 x、y、z 三轴的摆动。控制前绕 z 轴的摆动最严重 (为 1. 5″) , 也是影响加工精度的关键所在, 控制后绕 轴的摆动降为 0. 15″, 因此该控制系统应用于振 动主动控制是极为有效的。 参考文献: [ 1]　顾仲权, 马扣根, 陈卫东.振动主动控制. 北京: 国防 工业出版社, 1997: 111～115 [ 2]　何波, 吴广玉.基于模糊- 神经融合的自适应模糊 控制系统研究. 哈尔滨工业大学学报, 1999, 31( 4) : 1～4 [ 3]　马广富, 王宏伟, 王司. 基于模糊神经网络的系统模 糊建模方法. 哈尔滨工业大学学报, 1999, 31( 5) : 79 ～85 [ 4]　Kwak M K , Sciulli D. Fuzzy - log ic Based Active V ibration Suppression Contr ol Exper iments on Ac- tiv e Struct ur e. Journal o f Sound and V ibr ation, 1996, 191( 1) : 15～28 [ 5]　M A R P, Sinha A . A Neural Netw orks Based Active V ibration Abso rber with State Feedback Contro l. Journal o f Sound and V ibr ation, 1996, 190( 1) : 121 ～128 (编辑　卢湘帆) 作者简介:盖玉先, 男, 1960年生。哈尔滨工业大学威海分校(山 东省威海市　 264209) 副教授、哈尔滨工业大学( 哈尔滨市　 150001)精密工程研究所博士研究生。研究方向为精密、超精密加 工。发表论文 20余篇。李　旦,男, 1955年生。哈尔滨工业大学 精密工程研究所教授。董　申,男, 1939年生。哈尔滨工业大学精 密工程研究所教授、博士研究生导师。 文章编号: 1004- 132Ⅹ( 2000) 08- 0874- 04 丝杠运动误差的闭环迭代自学习控制 陈世友　博士研究生 陈世友　宾鸿赞　欧阳玲湘 　　　　摘要: 依据丝杠运动误差的缓时变特性,采用迭代自学习控制算法对丝 杠的运动误差进行在线学习和预报,作为控制系统的前馈量,并结合反馈回 路,形成丝杠运动误差的闭环迭代自学习控制。理论分析和实验结果表明, 该 控制策略对于控制丝杠的运动误差是有效的。 关键词: 运动误差;误差补偿;迭代学习控制;不确定信息 中图分类号: T H161; T P273　　　文献标识码: A 　　由于丝杠的运动误差具有缓时变特性, 文献 [ 1～3]依据丝杠运动误差的这种稳定性,分别采 用随机理论、多项式方法、人工神经网络、查表法、 网格法等方法对丝杠运动误差进行建模和预报, 以提高丝杠运动误差控制的品质;文献[ 4, 5]还比 较研究了不同的控制策略对减小丝杠运动误差的 效果。然而,由于不同丝杠的运动误差的特性各不 相同, 对丝杠的运动误差建立统一的精确数学模 型相当困难, 主要是模型的类型与阶次难以确定; 即使采用神经网络这类非参数模型, 其拓扑结构 和训练算法的确定也需要相当的技巧,因而不易 收稿日期: 2000—04—25 在车间推广应用; 另外,这些方法难以适应丝杠因 磨损导致的误差特性的缓慢变化。本文采用闭环 迭代自学习控制算法, 在对丝杠的运动误差进行 反复控制的同时,不断获取影响丝杠运动精度的 误差源的更准确信息, 经过学习,得到更合理的前 馈控制序列, 从而解决丝杠运动误差的精确建模 与预报问题。由于它是闭环控制,故能削弱不具重 复性的干扰的影响,从而形成丝杠运动误差的闭 环迭代自学习控制策略。 1　广义对象分析及其模型 迭代学习控制是基于品质的自学习控制, 它可 以在未知被控对象模型的情况下,通过反复操作, ·874· 中国机械工程第 11 卷第 8 期 2000年 8 月 实现被控量的高精度轨迹跟踪控制。由于应用被控 对象的先验知识, 有利于加速学习过程、减少学习 次数, 故有必要对被控对象动态特性进行分析。 丝杠运动误差的补偿, 往往是通过差动机构, 如差动螺母、差动丝杠、差动齿轮等, 使工作台在 原有运动上迭加一微小补偿运动, 以减小工作台 的运动误差 [ 1, 2] 。设广义对象由步进电机、减速机 构、差动机构、工作台组成。通常,计算机通过测量