CN101615023A - 一种测定机床伺服系统的控制性能的方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种测定机床伺服系统的控制性能的方法、装置及系统。本发明的测定机床伺服系统的控制性能的方法包括以下步骤：加载激励信号，驱动机床伺服系统；采集所述伺服系统的辨识数据；根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；据所述数学模型分析所述机床伺服系统的控制性能参数。本发明通过采用系统辨识和控制理论相结合的方法，辨识出机床伺服系统的数学模型，然后基于该数学模型分析出机床的固有特性，具有实施简便、可操作性强、测试结果精确度高等优点。

Description

一种测定机床伺服系统的控制性能的方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及测试领域，尤其涉及一种测定机床伺服系统的控制性能的方法、装置及系统。

背景技术

当前，随着用户对高速高精机床的要求的不断提高，对机床制造业的机床加工效率和加工质量的要求也越来越高，然而国内机床制造业的总体水平还难以满足用户不断增长的需求。造成国内机床制造业水平相对滞后的原因是多方面的，如机械设计、加工水平低，对新技术开发的投入较少，跨学科系统性研究水平还很落后等。

针对机床制造业的现状，主要是客户对高速高精机床的需求，某些机床生产厂家作了一些局部尝试性改进。譬如在机械设计手段上引入了虚拟样机技术和有限元分析技术；在衡量机械设计水平方面引入了模态分析技术；在控制系统方面成套引进国外先进制造业公司的技术，包括软件系统、伺服驱动系统、电器系统等，甚至包括软件和电器的调试。这些尝试在一定程度上提高了机床的制造水平，然而其中的弊端也很突出，表现为以下几个方面：采用国外技术，增加了机床制造和维护成本；国外技术应用单一、更新慢，难以应对国内市场的多样化需求；孤立地提高机床某方面的设计水平，缺乏系统性提高机床整体设计水平的能力。

为了提高机床整体设计水平，首先必须具有衡量机床性能优劣的手段。传统的手段是根据测量到的机床的响应来评判机床的性能，如定位精度、重复定位精度、跟随误差等，这种方法具有很大的局限性，不能揭示出机床伺服系统的固有特性，如稳定裕度、抗干扰性能、响应性能等。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种测定机床伺服系统的控制性能的方法、装置及系统，能够测定机床伺服系统的固有特性。

本发明实施例是这样实现的，一种测定机床伺服系统的控制性能的方法，包括：加载激励信号，驱动机床伺服系统；采集所述伺服系统的辨识数据；根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；根据所述数学模型分析所述机床伺服系统的控制性能参数。

本发明实施例还包括：一种测定机床伺服系统的控制性能的装置，包括：数据采集单元，用于在被测机床伺服系统的工作过程中，采集所述机床伺服系统的辨识数据；模型辨识单元，用于根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；控制性能分析单元，用于根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。

本发明实施例还包括：一种测定机床伺服系统的控制性能的系统，包括：机床伺服系统，在所加载的激励信号的作用下产生输出响应；数据采集单元，用于在所述机床伺服系统的工作过程中，采集所述机床伺服系统的辨识数据；模型辨识单元，用于根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；控制性能分析单元，用于根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。

本发明实施例采用系统辨识和控制理论相结合的方法，根据采集的辨识数据辨识出机床伺服系统的数学模型，然后基于该数学模型分析出伺服辨识系统的控制性能参数，从而能够测定机床伺服系统的固有特性参数。本发明实施例具有实施简便、可操作性强、测试结果精确度高等优点。

附图说明

图1是本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的方法的流程图；

图2是本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的方法中正负方波激励信号的示意图；

图3是本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的方法中伺服辨识系统架构的结构图；

图4是本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的方法中伺服系统的基本控制框图；

图5是本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的系统的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例采用的理论方法包括经典控制理论、系统辨识理论等。系统辨识理论用于辨识出机床伺服系统(包括位置控制器或CNC、伺服驱动器、伺服电机、机械传动机构以及位置检测元件等)的数学模型(如传递函数)；使用经典控制理论基于辨识出的数学模型分析出机床伺服系统的固有控制性能。

请参阅图1，为本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的方法的流程图。本实施例方法包括：

步骤100：加载激励信号，驱动机床伺服系统。

为了使辨识出的数学模型充分体现出伺服系统的动态特性，可以使激励信号包含各种频率成分。由于正负方波具有涵盖的频率成分宽、幅值变换频率低等优点，本实施例中可以采用如图2所示的对称正负方波作为激励信号。其中，在设置正负方波的幅值、每拍时长和总时长时需要注意：

正负方波的幅值不能过大，若其幅值过大，则可能导致中间控制量(如速度、电流等)超出伺服放大器线性区，带来饱和非线性影响，降低辨识精度，严重时可能损伤机器；

正负方波的幅值不能过小，若其幅值过小，则量化误差、摩擦滞环等非线性因素的影响较大，同样不利于提高辨识精度；

正负方波每拍时长设置方法：使正负方波的有效频带能覆盖系统的工作频率，通常取50～100ms；

正负方波的总时长T＝Ts*N，其中Ts为数据采样周期，N为数据采样点总数(应小于数据缓冲区的长度)。

对于伺服系统，激励信号的产生与加载可通过以下三种方式来实现：

方式一：利用加工文件编辑器编写产生激励信号的文件，然后下载到运动控制器上执行，驱动伺服系统；

方式二：由用户在PC机上开发产生激励信号的应用程序，通过运动控制器的控制接口函数驱动伺服系统；

方式三：大部分运动控制器产品定义了在线执行指令，因此可由在线执行指令编写产生激励信号的程序以驱动伺服系统。

在辨识伺服系统的控制性能时，要避免在激励信号作用下对机器造成损伤，另外要使伺服系统得到充分激励，提高辨识模型的准确性。需要从完整的机床伺服系统中去除轨迹生成器、速度前馈环节、加速度前馈环节、摩擦前馈环节、积分环节、位置补偿表输入端得到本发明实施例中的机床伺服系统，去掉轨迹生成器，便于激励信号直接加载到伺服控制环上，使伺服系统得到充分激励；去掉速度前馈环节，忽略阻尼引起的跟随误差，放开速度前馈环节对系统响应的束缚；去掉加速度前馈环节，忽略惯性引起的跟随误差，放开加速度前馈环节对系统响应的束缚；去掉摩擦前馈环节，忽略摩擦力引起的跟随误差，放开摩擦前馈环节对系统响应的束缚；去掉积分环节，忽略系统响应的稳态误差，放开积分环节对系统响应的束缚；去掉位置补偿表输入端，使伺服辨识系统成为单输入单输出系统。

图3示出本发明实施例中机床伺服系统的一个实例，该机床伺服系统由比较器、运动控制器(如图中的PD控制器)、数模转换(DAC)单元、驱动器、伺服电机、机械传动机构和位置传感器组成，PD控制器在激励信号(指令位移)的作用下控制驱动器驱动伺服电机工作，从而使机械传动机构产生相应的运动，位置传感器对机械传动机构的运动进行检测，将所检测的机械传动机构的实际位移反馈给比较器，比较器对指令位移和实际位移进行比较后输出比较结果，PD控制器根据比较结果对输出的控制信号进行调整。

步骤200：采集机床伺服系统的辨识数据。

本发明实施例中，采集伺服系统的指令位移和实际位移动态数据作为伺服系统的辨识数据。

辨识数据采集需要借助硬件(数据采集器)来实现，目前大部分运动控制器上本身集成了数据采集器，非常方便采集伺服系统的动态数据。对于不具备数据采集器或未公开数据采集接口的伺服系统，可以采用以下方案来获取指令位移和实际位移动态数据。

确定数据采样周期：采样周期应是伺服控制周期的整数倍，采样周期不能过小，以避免辨识出的数学模型阶次偏高，采样周期不能过大，以避免辨识出的数学模型难以反映出系统的高频特性，通常取伺服控制周期的1～10倍；

根据数据采样周期对激励信号(指令位移信号)进行离散处理，计算出运动平台的指令位移动态数据；

使用激光干涉仪或高速数据采集器，以上述数据采样周期，采集运动平台的实际位移动态数据。

由于干扰信号的存在以及传感器或者变送器的暂时失效，可能会造成个别信号严重偏离实际值，甚至丢失。当发生这种情况时，可以对采集的辨识数据进行预处理，如重构采样时丢失和异常的数据、去掉采样数据中的趋势项、数字滤波等。

步骤300：根据所采集的辨识数据辨识所述机床伺服系统的数学模型。

根据预处理后的所采集的辨识数据辨识机床伺服系统的数学模型。线性系统的辨识方法主要有非参数辨识和参数辨识两种。其中非参数辨识中最常用的两种模型是脉冲传递函数模型和频域模型，其辨识过程简单，但辨识精度不高；参数辨识中常用的模型是arx模型和状态空间模型，具有辨识精度高等优点。

以arx模型为例，其表达式为y(t)+a1*y(t-1)+......+ana*y(t-na)＝b1*u(t-nk)+b2*u(t-nk-1)+......+bnb*u(t-nk-nb+1)+e(t)，其中y为输出数据，u为输入数据，na、nb分别为多项式的阶数，nk表示从输入到输出有nk个采样周期的延时。对于该模型，辨识的目的就是要获得arx模型的系数。本发明实施例中可以采用离线辨识法(具有辨识精度高的特点)中最小二乘法辨识出机床伺服系统的闭环传递函数。

步骤400：根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。

本实施例中可以针对伺服系统控制性能中的频率特性进行分析。在此之前需要根据辨识出的闭环传递函数，计算出伺服系统的开环传递函数Gk。下面是由伺服辨识系统的闭环传递函数Gservo直接推导出开环传递函数的方法：

参考图4，由伺服系统的基本控制框图和梅逊增益公式可知Gk＝Gc*Gplant*K，Gservo＝K*Gc*Gplant/(1+Gc*Gplant*K)＝Gk/(1+Gk)，进而推导出Gk＝Gservo/(1-Gservo)，其中，Gc表示控制器的传递函数，Gplant表示控制对象的传递函数，K表示位置通道比例因子。

根据古典控制理论，若系统的闭环和开环传递函数已知，很容易求出系统的频率响应G(jw)，根据频域响应就可以计算出系统的频率性能参数，如系统带宽频率、剪切频率、幅值稳定裕度、相位稳定裕度等。

本发明还提供测定机床伺服系统的控制性能的装置，该装置包括：

数据采集单元，用于在被测机床伺服系统的工作过程中，采集所述机床伺服系统的辨识数据；

模型辨识单元，用于根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；

控制性能分析单元，用于根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。

在本发明测定机床伺服系统的控制性能的装置的更多实施例中，在所述数据采集单元和模型辨识单元之间还包括预处理单元，用于对所采集的辨识数据进行滤波处理、重构处理、和/或去除趋势项处理。

在本发明测定机床伺服系统的控制性能的装置的更多实施例中，所述伺服系统的数学模型是伺服系统的闭环传递函数；所述控制性能分析单元具体包括：开环传递函数计算单元，用于根据辨识出的闭环传递函数，计算所述伺服系统的开环传递函数；频率响应计算单元，用于根据所述闭环传递函数和开环传递函数，计算所述伺服系统的频率响应；性能参数计算单元，用于根据所述频率响应计算所述伺服系统的频率性能参数。

请参阅图5，为本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的系统的结构图。本发明实施例测定机床伺服系统的控制性能的系统包括机床伺服系统、数据采集单元、预处理单元、模型辨识单元和控制性能分析单元：

机床伺服系统用于在所加载的激励信号的作用下进行相应的工作；该机床伺服系统可以采用本发明方法实施例中提供的机床伺服系统的实例实现。

数据采集单元用于在所述机床伺服系统的工作过程中，采集所述机床伺服系统的辨识数据；

预处理单元用于对所采集的辨识数据进行滤波处理、重构处理、和/或去除趋势项处理；

模型辨识单元用于根据经预处理单元处理的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；在本实施例中，伺服系统的数学模型可以是伺服系统的闭环传递函数。

控制性能分析单元用于根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。具体可以包括：开环传递函数计算单元，用于根据辨识出的闭环传递函数，计算所述伺服系统的开环传递函数；频率响应计算单元，用于根据所述闭环传递函数和开环传递函数，计算所述伺服系统的频率响应；性能参数计算单元，用于根据所述频率响应计算所述伺服系统的频率性能参数。

本发明测定机床伺服系统的控制性能的装置和系统的实施例可以参考本发明测定机床伺服系统的控制性能的方法实施例实现。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1、一种测定机床伺服系统的控制性能的方法，其特征在于，包括：

加载激励信号，驱动机床伺服系统；

采集所述伺服系统的辨识数据；

根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；

根据所述数学模型分析所述机床伺服系统的控制性能参数。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型前还包括：对所采集的辨识数据进行滤波处理、重构处理、和/或去除趋势项处理。

3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式实现激励信号的加载：

执行加载到运动控制器中的产生激励信号的文件，所述文件是利用加工文件编辑器所编写的；或者，

执行在电脑上开发的产生激励信号的应用程序，通过运动控制器的控制接口函数实现激励信号的加载；或者，

执行运动控制器中采用在线执行指令编写的产生激励信号的程序。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述伺服系统的辨识数据包括：所述伺服系统的指令位移动态数据和实际位移动态数据。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述伺服系统的数学模型具体是伺服系统的闭环传递函数；

根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数具体包括：

根据辨识出的闭环传递函数，计算所述伺服系统的开环传递函数；

根据所述闭环传递函数和开环传递函数，计算所述伺服系统的频率响应；

根据所述频率响应计算所述伺服系统的频率性能参数。

6、一种测定机床伺服系统的控制性能的装置，其特征在于，包括：

数据采集单元，用于在被测机床伺服系统的工作过程中，采集所述机床伺服系统的辨识数据；

模型辨识单元，用于根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；

控制性能分析单元，用于根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。

7、如权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述数据采集单元和模型辨识单元之间还包括预处理单元，用于对所采集的辨识数据进行滤波处理、重构处理、和/或去除趋势项处理。

8、如权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述伺服系统的数学模型具体是伺服系统的闭环传递函数；

所述控制性能分析单元具体包括：

开环传递函数计算单元，用于根据辨识出的闭环传递函数，计算所述伺服系统的开环传递函数；

频率响应计算单元，用于根据所述闭环传递函数和开环传递函数，计算所述伺服系统的频率响应；

性能参数计算单元，用于根据所述频率响应计算所述伺服系统的频率性能参数。

9、一种测定机床伺服系统的控制性能的系统，其特征在于，包括：

机床伺服系统，在所加载的激励信号的作用下产生输出响应；

数据采集单元，用于在所述机床伺服系统的工作过程中，采集所述机床伺服系统的辨识数据；

模型辨识单元，用于根据所采集的辨识数据辨识所述伺服系统的数学模型；

控制性能分析单元，用于根据所述数学模型分析所述伺服系统的控制性能参数。

10、如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述机床伺服系统由比较器、运动控制器、模数转换单元、驱动器、伺服电机、机械传动机构和位置传感器组成。

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