机床伺服进给系统在机可靠性加速试验与评估方法

机床伺服进给系统的可靠性试验和评估多基于独立的功能部件试验平台,试验时间长,成本高。针对以上问题,提出机床伺服进给系统在机可靠性加速试验和评估方法。在分析机床伺服进给系统故障模式的基础上,选取机床伺服进给系统性能退化的敏感特征量,形成基于性能退化的机床伺服进给系统在机可靠性加速试验,并开发了相应的可靠性水平评估算法,可以计算得到机床伺服进给系统性能退化失效时间的估计值。通过机床伺服进给系统在机可靠性加速试验和评估方法,能够较好地反映机床伺服进给系统的性能可靠性水平。     

多模式进给结构与控制界面设计

采用液压进给系统的珩磨机床因液压自身的缺陷已经越来越难以满足现代加工制造业的要求。为了解决液压进给系统进给方式单一,响应速度慢等缺点,分析了珩磨机进给系统的力学模型,提出了基于伺服系统的多模式进给结构,并设计了多模式进给试验台与控制系统。针对所提出的多模式进给结构以及珩磨加工工艺设计了恒压进给与恒速进给实验,通过实验结果分析表明所提出的多模式伺服进给结构能够满足现代珩磨工艺要求,有效的提高珩磨机的性能。     

数控机床进给系统仿真研究

进给系统是整个数控装置的重要组成部分,建立进给系统各组成部分的传递函数,并利用Simulink建立了进给系统三环结构的仿真模型。在研究P-I控制器和I-P控制器的结构基础上,对基于该2种控制器的进给系统模型进行仿真比较和验证。     

高精度数控机床伺服进给系统精度研究

高精度数控机床的加工精度主要取决于伺服进给系统,但如何提高数控机床伺服进给系统的精度一直是一个未彻底解决的问题。本文对数控机床伺服进给系统的误差组成进行了详细的推导,得到了伺服进给系统误差与主要影响因素的定量关系,并对原因进行了分析,给出了一些提高伺服进给系统精度的措施。     

进给系统机电耦合仿真建模与误差影响规律分析

由于各种原因引起的复杂机电耦合现象对机床进给系统的动态精度有着重要的影响。进给系统作为加工中心的重要组成部分，其动态特性会直接影响到加工中心的加工质量和效率，因此对于加工中心进给系统动态性能的要求也越来越高。为了研究进给系统机电耦合作用下的动态特性，同时对滚珠丝杠进给系统进行动力学建模与三环伺服控制系统建模，对进给系统动态响应误差影响规律进行分析。首先利用Simulink仿真工具建立进给系统的动力学仿真模型；接着在所构建的机电联合Simulink仿真模型中，综合考虑了系统三环控制参数、丝杠间隙、速度、加速度等因素对系统跟随误差的影响；最后通过所搭建的单轴伺服进给系统实验平台进行了验证，明确了速度、加速度与跟随误差的相关性。     

高速数控车床进给系统切削运动平稳性分析

高速数控车床的进给系统是其重要部件,其切削运动平稳性对产品的加工质量影响非常突出.分析了高速数控车床进给系统切削力,应用ADAMS软件建立了高速数控车床进给系统刚体和柔性体结合的动力学虚拟样机,为了提高分析效率,对高速数控车床进给系统原始设计进行了简化,这些简化均不会对整体应力分布有明显影响.通过仿真分析,得到了高速进给系统X向进给平台质心的X、Y、Z三个方向运动轨迹的误差曲线,仿真结果验证了所设计的高速车床进给系统达到了要求,为高速数控车床进给系统的设计提供了依据.     

超高速数控机床进给系统的方案设计

高速进给系统是高速数控机床的主要组成部分之一．本文比较了高速进给系统各传动方案的优缺点，详细分析了直线电机在高速进给系统的优越性以及我校高速进给系统的设计方案，为今后超高速机床的设计奠定了基础．     

数控珩磨机进给系统模糊神经网络控制研究

针对数控珩磨机电液比例进给系统进给压力/位移相对迟缓、动态性能差的问题,通过建立珩磨机进给系统比例阀控液压缸数学模型,采用二维模糊神经网络控制器将模糊逻辑推理与神经网络的自学习功能结合起来,提高系统的自学习能力,并进一步提高系统的动态性能。仿真实验表明,采用模糊神经网络控制器对数控珩磨机进给系统进行实时控制,系统稳定性改善的同时,响应速度加快,进给系统的综合性能得到提高。     

数控机床进给系统建模与仿真

进给系统是影响数控机床性能的关键部分,本文在分析数控机床进给系统的基础上,建立了数控机床进给系统模型,通过仿真分析,比较了PID控制器和PDFF(Pseudo-Derivative Control with feed forward Gain)控制器在机床进给系统控制中的表现,仿真分析表明PDFF控制器比PID控制器拥有更好的鲁棒性,可以更好的满足数控机床进给系统的需要。     

高速机床进给系统的性能研究

高速切削不仅要求机床具有高的主轴转速,而且还要其进给系统有高的进给速度和加速度。进给系统的加减速特性是影响数控机床性能的重要因素。文中介绍了高速机床进给驱动系统的类型和特点,并以CHH6125卧式车削中心为研究对象,讨论了影响机床进给加减速特性的主要因素以及如何更好地提高机床进给加速度;建立了机床进给系统的多刚体动力学模型进行模拟仿真;最后进行机床试验并对试验结果进行了分析。     

Disturbance observer and adaptive controller design for a linear-motor-driven table system

This paper presents a disturbance observer and adaptive controller design for a direct drive motion control system. An indirect adaptive controller is implemented to achieve desired tracking performance as well as deal with system parameters variation. To reduce tracking errors, a newly designed adaptive feed-forward controller is proposed based on an on-line estimated inverse model of the linear motor drive system. A digital disturbance observer is implemented to be included in the proposed feedback-feed-forward control structure to compensate for the undesired nonlinearity and external load disturbance of the direct drive system. Experimental results show that this control scheme can achieve superior contouring accuracy, disturbance rejection and robustness under the influence of friction and cogging force.     

永磁直线进给系统多柔性体机电耦合动力学特性分析

针对高精度数控机床直接驱动进给系统动力学特性易受机械部件弹性变形、电气系统控制参数影响的特点,从机电耦合角度出发,用有限元法将永磁直线进给工作台进行柔性化,应用拉格朗日-麦克斯韦方程建立直线进给系统多柔性体的机电耦合模型。结合有限元分析软件ANSYS、动力学仿真软件ADAMS建立直线进给系统多柔性体的机电耦合仿真模型,并对系统进行动力学仿真分析和实验验证。结果表明,工作台柔性化更接近真实的工作情况;电气控制参数对系统动力学特性有显著影响。直线进给系统多柔性体机电耦合模型的建立可为直接驱动系统结构优化设计提供依据。     

基于840Dsl CNC的机器人精确控制技术

为提高工业机器人的控制精度,摒弃机器人原有控制系统,采用一种基于西门子840Dsl数控系统的工业机器人直驱控制方案,引入前馈补偿以及关节半闭环补偿,选取直线绝对式光栅尺,采用以直代曲的方式作为关节第二测量系统,对其进行精确标定,将机器人的重复定位精度提高到0.03 mm,绝对定位精度提高至0.15 mm,相较本体精度提高了88%,轨迹精度提高至0.28 mm,实现了工业机器人的精确控制。     

基于加速度传感器反馈控制的谐波驱动系统的研究

在机器人驱动中经常采用谐波传动。但谐波减速器的柔性、非线性摩擦、随速度波动、低阻尼等因素会给负载端带来振动,导致工作端的轨迹跟踪精度不高。为了抑制其振动,实现高精度轨迹跟踪控制,提出利用加速度传感器反馈控制来抑制负载端的振动、力矩干扰和动力学效应,提高其响应性能。理论分析和实验结果证实了提出方法的可行性。     

绝对式编码器在开关磁阻电机上的应用

转子位置信息是开关磁阻电机驱动系统工作的基础。基于绝对式光电旋转编码器精度高。可靠性好。直接数字量输出等优点。本文将绝对式光电旋转编码器应用于开关磁阻电机的位置检测。并介绍了硬件和软件的实现方法。且详细介绍了电机转向判断的方法。     

高速加工机床直接驱动进给系统动态分析及关键技术

直线电机直接驱动方式是高速精密机床进给系统的一种理想驱动方式,它将直线电机的定子和动子分别安装在机床床身和工作台上,取消一切机械传动环节,大大提高进给系统的伺服性能。根据直接驱动进给系统的控制模型,分析了系统动态刚度的计算方法和主要影响因素,提出了提高动态性能的方法,并介绍了直线电机伺服进给系统的关键技术。     

A fast method for online closed-loop system identification

In the modern control schemes broadly applied presently in the servo drive system of machine tools, the sampling frequency has been growing larger and larger becomes higher and higher, so it is important to keep up-to-date with the variance of the actual system parameters. As a solution to the problem, a novel method developed from the recursive extended least squares (RELS) algorithm in terms of the computation of functions, operates in such a way that the parameters of the system model are revised only when several proper new groups of data are obtained. The simulation and experimentation of online direct closed-loop system identification indicate that, by selecting the updating step, this method is able to effectively cut down the identifying cost time while obtaining satisfactory accuracy of estimation.     

考虑控制电信号中间量的机床运动控制误差数据驱动建模方法

现有数据驱动的机床运动控制误差建模方法通常使用端到端的模型,即通过机器学习算法直接构建参考轨迹信息(速度、加速度等)与伺服误差之间的模型,以降低建模复杂度。然而,该方法忽视了控制电信号对运动控制系统非线性扰动的反映,而导致建立的模型精度受限。为解决此问题,提出了一种使用控制电信号作为中间量的数据驱动运动控制误差建模方法。该方法采集参考轨迹信息(速度、加速度、急动度等)、控制电信号、跟踪误差以及构造的换向特征,构建并训练基于参考轨迹信息的控制电信号预测网络,以及基于电信号和参考轨迹信息的运动控制误差预测网络,利用控制电信号这一中间量有效反应系统所受非线性扰动的特点,实现了高精度的运动控制误差数据驱动建模。在实际验证测试时,将参考轨迹信息输入电信号预测网络,而后将得到的预测控制电信号和参考轨迹信息输入跟踪误差预测网络,即可实现运动控制误差的预测。通过实验对所提出的建模方法进行了验证,所提出方法相对于传统的端到端建模方法,运动控制误差的预测精度在X轴和Y轴分别提升16.33%和20.42%,误差补偿后运动控制轮廓精度相较于未补偿提升85.59%,验证了所提出方法的可行性。     

A sample construction method in kinematics characteristics domain to identify the feed drive model

The modeling accuracy of feed drive is mainly affected by two factors: the accuracy of model form and the completeness of sample data which is used to identify the parameters of the established model form. One of the main works of this study is to construct the experimental trajectories which are used to obtain the sample data. Different from the trajectories selected based on the researcher's experience in previous literatures which lacks theoretical evidence to confirm the completeness of the sample data, in this paper, a reverse construction method of experimental trajectory is proposed based on the required sample data. First, the completeness of sample data is analyzed, and the samples are generated by using the Hammersley sequence method. Then, the experimental trajectories are derived. In addition, considering that the data of the feed system has temporal correlations between the adjacent motion states in time sequence, this study made some improvements on the modeling framework composed of the first-principle model and machine learning model. The experiments conducted in the actual feed drive system showed that the maximum prediction error of the tracking error is 7.8%, which confirmed the effectiveness of the designed trajectories and the high accuracy of the proposed model. Furthermore, the advantage of the proposed trajectory is confirmed by the comparison experiment. At the same time, the same trajectories are used to train different model forms to verify the advantage of the proposed model. The proposed feed drive modeling method can be used for designing a high-performance feed drive control system or compensating errors when generating motion commands, thereby improving the machining accuracy of machine tool.     

基于干扰观测器的龙门机床双驱系统的同步控制

根据动梁式龙门机床双驱动系统的结构特点及运动特性,基于拉格朗日方程,建立了龙门机床两轴之间的机械耦合模型,结合传动系统动态模型和伺服系统三闭环控制结构,得到了龙门机床双驱动系统模型;为了降低非对称结构和偏心负载等干扰对同步性能的影响,提高系统的抗干扰性,提出了一种基于干扰观测器（DOB）的双驱动系统同步控制方法;最后进行了仿真分析,仿真结果表明,通过干扰观测器对干扰进行补偿后,龙门机床双驱动系统的同步性能得到了明显的提高。