本发明专利技术属于数控机床伺服驱动控制相关技术领域，其公开了一种数控立车伺服系统及其跟踪精度自愈调控方法与应用，伺服系统包括感知及控制层、高速通信层及计算层，感知及控制层集成有状态反馈控制器及模糊调谐器，高速通信层用于实现感知及控制层与计算层的通信链接；计算层包括实时监督调试软件，实时监督调试软件集成有模糊神经网络监督决策器；感知及控制层用于调控伺服电机运转，实时监测电机运转过程中的电流、电压、转速、转矩等，使得电机角度能够以给定的精度逼近指令轨迹；计算层利用上位机平台的计算资源，根据作业需求和系统状态实现对感知及控制层的自学习调优。本发明专利技术为跟踪精度的跨尺度多层级自愈调控提供可靠有效的软硬件基础。的软硬件基础。的软硬件基础。
【技术实现步骤摘要】
一种数控立车伺服系统及其跟踪精度自愈调控方法与应用
[0001]本专利技术属于数控机床伺服驱动控制相关
，更具体地，涉及一种数控立车伺服系统及其跟踪精度自愈调控方法与应用。
技术介绍
[0002]伺服驱动控制系统作为高端数控机床的重要关键部件，其性能将直接影响数控机床的加工精度和效率。随着装备制造业的不断发展，对伺服系统的控制性能也提出了越来越高要求。伺服系统在各类不确定性扰动下的跟踪精度自愈问题已成为制约数控机床迈向高速高精的关键因素之一。
[0003]对于数控机床伺服系统而言，负载的变化、复杂的电磁干扰、非线性摩擦、温度的变化、机械装置和电子元器件的老化等各类不确定性因素都会使系统状态偏离预定域，导致跟踪精度无法满足预定的指标。为此，国内外研究学者提出了各类控制策略，以实现伺服系统的跟踪精度自愈。例如，专利202010659860.1提出一种无刷直流电机伺服系统扰动抑制与高精度跟踪控制方法，该方法通过降阶扩张状态观测器对非匹配总扰动进行实时辨识与补偿，确保系统在受到复杂扰动后能及时回归稳定域。相比于基于观测器的跟踪精度自愈调控策略，模糊PI控制器可以利用模糊推理，通过专家知识构建的模糊规则库，在线调整PI控制增益，实现对各类不确定性扰动的实时补偿。该策略具有无需精确模型，适用性好等优势，已在数控机床进给伺服系统的控制中得到了应用。
[0004]然而，现有的伺服系统跟踪精度自愈调控策略主要关注于特定工作任务下运动过程中的系统状态调控，当工作任务或者工况发生改变时，需要手动调整控制律。否则，固定的控制律将难以使得伺服系统在复杂的任务需求和工况中始终获得预定精度指标。因此，需要探索合适的精度自愈调控策略实现多尺度的控制律及系统状态自调整，以降低人工干预，提高作业效率和跟踪精度。
技术实现思路
[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种数控立车伺服系统及其跟踪精度自愈调控方法与应用，其利用光纤总线构建了低延时的信息物理系统，可综合利用上位机的计算资源和嵌入式平台的计算速度，为实现跨时间尺度精度自愈调控奠定基础。其中操作层的模糊调谐器和任务层的模糊神经网络监督决策器分别实现毫秒级和微秒级的控制律自调整，以应对运动过程中的干扰及工作任务或者工况的改变，确保伺服系统跟踪误差快速自动收敛至给定误差域内。
[0006]为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种数控立车伺服系统，所述伺服系统包括感知及控制层、高速通信层及计算层，所述感知及控制层集成有非级联状态反馈控制器及模糊调谐器，所述高速通信层用于实现所述感知及控制层与计算层的通信链接；所述计算层包括实时监督调试软件，所述实时监督调试软件集成有模糊神经网络监督决策器；
[0007]所述感知及控制层用于调控伺服电机运转，实时监测电机运转过程中的电流、电压、转速、转矩以及执行机构的定位精度，使得电机角度能够以给定的精度逼近指令轨迹；所述计算层利用上位机平台的计算资源，根据作业需求和系统状态实现对感知及控制层的自学习调优。
[0008]近一步地，所述非级联状态反馈控制利用位置参考指令θ
r
(t)、位置反馈θ(t)、速度反馈ω(t)、d
‑
q轴的电流反馈(i
q
(t)、i
d
(t))进行位置调控，其控制律可表示为：
[0009]u(t)＝K(t)
·
[e(t) ω(t) i
q
(t) i
d
(t) ce(t)]T
，式中，K(t)为具有合适维度的控制增益矩阵，e(t)为位置误差e(t)＝θ(t)
‑
θ
r
(t)，ce(t)为误差积分
[0010]进一步地，所述模糊调谐器用于根据系统的跟踪误差和误差变化率，实时调控状态反馈控制器的可调增益矩阵K(t)，以应对伺服系统在数控机床加工作业过程中的各类扰动，防止系统跟踪误差超于预定约束值。
[0011]进一步地，所述模糊神经网络监督决策器负责根据切削速度、进给量、切削深度、精度指标、负载力矩、转动惯量及伺服系统跟踪误差，在线优化状态反馈控制器的初始控制增益和模糊调谐器的可调参数，以应对作业任务的切换及工况的缓慢改变，实现伺服系统在全生命周期的跟踪精度自愈调整。
[0012]进一步地，所述模糊调谐器根据系统的跟踪误差及误差变化律等状态信息，利用模糊推理机和模糊规则库生成主控制器的定量化增益调整值，以此间接生成当前扰动的补偿量，驱使系统跟踪误差稳定收敛至给定误差域。
[0013]进一步地，所述模糊调谐器的设计包括以下步骤：
[0014](1)选择跟踪误差e(t)和误差变化率Δe(t)作为输入变量，对应的模糊变量设定为E和ΔE，并利用输入量化因子η
e
和η
Δe
，将其从自然论域映射到模糊论域，从自然论域中输入变量到模糊论域中模糊变量的映射关系式为：
[0015][0016]式中，η
e
和η
Δe
代表输入量化因子，E
max
为E模糊论域的最大值，ΔE
max
为ΔE模糊论域的最大值，sign()为符号函数；
[0017](2)根据Mamdani型模糊逻辑，借助专家控制经验和伺服系统机理模型确定各类不确定性扰动对系统的影响机制，分析伺服系统在不同运动阶段的控制需求，以此明晰主控制器增益的变化规律，制定相应的模糊规则；
[0018](3)设定隶属度函数，将模糊数值变量转换为语言变量，以便利用模糊规则进行模糊推理。
[0019]进一步地，所述模糊调谐器利用Mamdani型模糊推理准则求解当前输入下每条规则的模糊输出：
[0020]f＝η(E)^η(ΔE)，式中，η(
·
)是模糊变量的隶属度，^是取大算子。
[0021]进一步地，所述模糊调谐器还根据上述模糊规则库，运用Mamdani型模糊推理法则获得与模糊输入量对应的模糊输出量y(e(t+p),Δe(t+p))，并使用重心法去模糊化法求解模糊输出：
[0022][0023]式中，C
j
为模糊输出论域的离散值；
[0024]所述模糊调谐器还利用输出量化因子α(t)将模糊输出量y转换为自然论域的清晰值Δk(t)，即：
[0025]Δk(t)＝α(t)
·
y；清晰值即为所求控制增益调整量，将其应用至控制器中，作为初始控制增益k0的调节量，对扰动进行间接补偿，实现操作层的精度自愈调控：
[0026]k(t)＝k0+Δk(t)。
[0027]进一步地，所述模糊神经网络监督决策器以精度需求指标、工艺参数、系统当前状态作为输入，利用五层的模糊神经网络推导生成相应的操作层可调控制变量的最优值；所述模糊神经网络监督决策器包括输入层、模糊化层、模糊推理层、归一化层及输出层；所述输入层负责输入量化处理，即输入变量从自然论域到本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数控立车伺服系统，其特征在于：所述伺服系统包括感知及控制层、高速通信层及计算层，所述感知及控制层集成有非级联状态反馈控制器及模糊调谐器，所述高速通信层用于实现所述感知及控制层与计算层的通信链接；所述计算层包括实时监督调试软件，所述实时监督调试软件集成有模糊神经网络监督决策器；所述感知及控制层用于调控伺服电机运转，实时监测电机运转过程中的电流、电压、转速、转矩以及执行机构的定位精度，使得电机角度能够以给定的精度逼近指令轨迹；所述计算层利用上位机平台的计算资源，根据作业需求和系统状态实现对感知及控制层的自学习调优。2.如权利要求1所述的数控立车伺服系统，其特征在于：所述模糊调谐器用于根据系统的跟踪误差和误差变化率，实时调控状态反馈控制器的可调增益矩阵K(t)，以应对伺服系统在数控机床加工作业过程中的各类扰动，防止系统跟踪误差超于预定约束值。3.如权利要求2所述的数控立车伺服系统，其特征在于：所述模糊神经网络监督决策器负责根据切削速度、进给量、切削深度、精度指标、负载力矩、转动惯量及伺服系统跟踪误差，在线优化状态反馈控制器的初始控制增益和模糊调谐器的可调参数，以应对作业任务的切换及工况的缓慢改变，实现伺服系统在全生命周期的跟踪精度自愈调整。4.如权利要求2所述的数控立车伺服系统，其特征在于：所述模糊调谐器根据系统的跟踪误差及误差变化律等状态信息，利用模糊推理机和模糊规则库非级联状态反馈控制器的定量化增益调整值，以此间接生成当前扰动的补偿量，驱使系统跟踪误差稳定收敛至给定误差域；所述非级联状态反馈控制器利用位置参考指令θ
r
(t)、位置反馈θ(t)、速度反馈ω(t)、d
‑
q轴的电流反馈(i
q
(t)、i
d
(t))进行位置调控，其控制律为：u(t)＝K(t)
·
[e(t) ω(t) i
q
(t) i
d
(t) ce(t)]
T
，式中，K(t)为具有合适维度的控制增益矩阵，e(t)为位置误差e(t)＝θ(t)
‑
θ
r
(t)，ce(t)为误差积分5.如权利要求1所述的数控立车伺服系统，其特征在于：所述模糊调谐器的设计包括以下步骤：(1)选择跟踪误差e(t)和误差变化率Δe(t)作为输入变量，对应的模糊变量设定为E和ΔE，并利用输入量化因子η
e
和η
Δe
，将其从自然论域映射到模糊论域，从自然论域中输入变量到模糊论域中...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿兴，王书亭，谢远龙，李虎，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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