CN103777573B - 减小轮廓加工误差的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种减小轮廓加工误差的方法和系统。所述方法包括以下步骤：获取震荡周期，并根据所述震荡周期计算延迟时间值；预估系统特性，计算系统特性参数，并根据系统特性参数计算分配系数；根据计算得到的分配系数值和延迟时间值对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，将每个伺服周期分解成在所述延迟时间输出的数个部分。上述减小轮廓加工误差的方法和系统，通过在伺服周期中将原始插补位置分解为多个部分在不同延迟时间输出，从而对原始规划路径进行了处理，改善系统响应，减小了轨迹的轮廓误差，提高了加工精度。

Description

减小轮廓加工误差的方法和系统

技术领域

本发明涉及加工误差控制领域，特别是涉及一种减小轮廓加工误差的方法和系统。

背景技术

在工业生产中，通过多轴连续轨迹数控设备进行加工得到广泛的应用。该多轴连续轨迹数控设备加工工件的过程中，由于机床特性和控制系统等原因，按照原始规划的路径进行加工会导致系统响应较差，从而导致轮廓误差的加大。

发明内容

基于此，有必要针对传统的按原始规划路径易增大误差的问题，提供一种减小轮廓加工误差的方法，能降低加工误差，提高加工精度。

此外，还有必要提供一种减小轮廓加工误差的系统，能降低加工误差，提高加工精度。

一种减小轮廓加工误差的方法，包括以下步骤：

获取震荡周期，并根据所述震荡周期计算延迟时间值；

预估系统特性，计算系统的特性参数，并根据所述系统的特性参数计算分配系数；

根据计算得到的分配系数值和延迟时间值对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，将所述原始插补位置分解成在所述延迟时间输出的预设数个部分。

在其中一个实施例中，所述预估系统特性，计算系统的特性参数，并根据所述系统特性参数计算分配系数的步骤包括：

预估系统的阻尼比和无阻尼自然频率，并根据所述震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率计算系统的特性参数，并根据所述系统特性参数计算分配系数。

在其中一个实施例中，计算系统的特性参数的公式为：

$k=e^{-{\mathrm{\ζw}}_n\frac{T}{6}}$

其中，k为系统的特性参数，ζ为系统的阻尼比，w_n为系统的无阻尼自然频率，T为震荡周期，e为自然常数。

在其中一个实施例中，所述预设数个部分为3个部分，分配系数k₁,k₂,k₃，延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，计算公式为：

$k_1=\frac{1}{1-k+k^2}$

$k_2=\frac{-k}{1-k+k^2}$

k₃＝1-k₁-k₂

其中，k为系统的特性参数，k₁,k₂,k₃为分配系数；

$N_1=\mathrm{int}(\frac{T}{6T_S}+0.5)$

$N_2=int(\frac{2T}{6T_S}+0.5)$

其中，T为震荡周期，T_s为伺服周期，int为取整函数。

在其中一个实施例中，所述3个部分的输出是根据所述分配系数和延迟时间，通过卷积运算实现分解和延时，卷积矩阵如下：

$\[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{coef}}_0& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_1}& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_2}\end{array}\]=\[\begin{array}{ccccc}{k}_3& \mathrm{0...0}& k_2& \mathrm{0...0}& k_1\end{array}\]$

其中，coef₀表示卷积矩阵的第0个系数，表示卷积矩阵的第N₁个系数，表示卷积矩阵的第N₂个系数，k₁,k₂,k₃为分配系数，分别对应于卷积矩阵的coef₀。

一种减小轮廓加工误差的系统，包括：

获取模块，用于获取振荡周期，并根据所述震荡周期计算延迟时间值；

预估模块，用于预估系统特性，计算系统的特性参数，并根据所述系统的特性参数计算分配系数；

处理模块，用于根据计算得到的分配系数值和延迟时间值对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，分解成在所述延迟时间值输出的预设数个部分。

在其中一个实施例中，所述预估模块还用于预估系统的阻尼比和无阻尼自然频率，并根据所述震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率计算系统的特性参数，并根据所述系统特性参数计算分配系数。

在其中一个实施例中，计算系统的特性参数的公式为：

$k=e^{-{\mathrm{\ζw}}_n\frac{T}{6}}$

其中，k为系统的特性参数，ζ为系统的阻尼比，w_n为系统的无阻尼自然频率，T为震荡周期，e为自然常数。

在其中一个实施例中，所述预设数个部分为3个部分，系数k₁,k₂,k₃，延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，计算公式为：

$k_1=\frac{1}{1-k+k^2}$

$k_2=\frac{-k}{1-k+k^2}$

k₃＝1-k₁-k₂

其中，k为系统的特性参数，k₁,k₂,k₃为分配系数；

$N_1=\mathrm{int}(\frac{T}{6T_S}+0.5)$

$N_2=\mathrm{int}(\frac{2T}{6T_S}+0.5)$

其中，T为震荡周期，T_s为伺服周期，int为取整函数。

在其中一个实施例中，所述3个部分的输出是根据所述分配系数和延迟时间，通过卷积运算实现分解和延时，卷积矩阵如下：

$\[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{coef}}_0& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_1}& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_2}\end{array}\]=\[\begin{array}{ccccc}{k}_3& \mathrm{0...0}& k_2& \mathrm{0...0}& k_1\end{array}\]$

其中，coef₀表示卷积矩阵的第0个系数，表示卷积矩阵的第N₁个系数，表示卷积矩阵的第N₂个系数，k₁,k₂,k₃为分配系数，分别对应于卷积矩阵的coef₀。

上述减小轮廓加工误差的方法和系统，通过在伺服周期中将原始插补位置分解为多个部分在不同延迟时间输出，从而对原始规划路径进行处理，改善系统响应，从而减小了轨迹的轮廓误差，提高了加工精度。

附图说明

图1为一个实施例中减小轮廓加工误差的方法的流程图；

图2为一个实施例中减小轮廓加工误差的系统的结构框图；

图3为加工半径为10毫米圆形的修正前后轮廓误差随圆弧角度变化示意图；

图4为图3中轮廓误差放大100倍后的示意图。

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。

图1为一个实施例中减小轮廓加工误差的方法的流程图。该减小轮廓加工误差的方法，包括以下步骤：

步骤102，获取震荡周期，并根据该震荡周期计算延迟时间值。

步骤104，预估系统特性，计算系统的特性参数，并根据该系统的特性参数计算分配系数。

在一个实施例中，步骤104包括：获取震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率，并根据该震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率计算系统的特性参数，并根据系统特性参数计算分配系数。

计算系统的特性参数的公式为：

$k=e^{-{\mathrm{\ζw}}_n\frac{T}{6}}$

其中，k为系统的特性参数，ζ为系统的阻尼比，w_n为系统的无阻尼自然频率，T为震荡周期，e为自然常数。

系统是指机械系统。

步骤106，根据计算得到的分配系数值和延迟时间值对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，将该原始插补位置分解成在该延迟时间输出的预设数个部分。

具体的，预设数个部分可为2、3、4、5等部分。根据该分配系数值和延迟时间对插补位置进行处理控制机床运动完成后，测量轮廓误差，然后再逐渐修正特性参数k，使轮廓误差最小。将特性参数k作为调节系数进行微调。

上述减小轮廓加工误差的方法，通过在伺服周期中将原始插补位置分解为多个部分在不同延迟时间输出，从而对原始规划路径进行处理，改善系统响应，从而减小了轨迹的轮廓误差，提高了加工精度。

在一个实施例中，预设数个部分为3个部分，采用3个部分时延迟最小。该3个部分的输出是根据所述分配系数和延迟时间，通过卷积运算实现分解和延时，所采用的卷积矩阵如下：

$\[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{coef}}_0& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_1}& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_2}\end{array}\]=\[\begin{array}{ccccc}{k}_3& \mathrm{0...0}& k_2& \mathrm{0...0}& k_1\end{array}\]$

其中，coef₀表示卷积矩阵的第0个系数，表示卷积矩阵的第N₁个系数，表示卷积矩阵的第N₂个系数，k₁,k₂,k₃为分配系数，分别对应于卷积矩阵的coef₀。

当该预设数个部分为3个部分，分配系数k₁,k₂,k₃，延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，计算公式为：

$k_1=\frac{1}{1-k+k^2}$

$k_2=\frac{-k}{1-k+k^2}$

k₃＝1-k₁-k₂

其中，k为系统的特性参数，k₁,k₂,k₃为分配的系数；

$N_1=\mathrm{int}(\frac{T}{6T_S}+0.5)$

$N_2=\mathrm{int}(\frac{2T}{6T_S}+0.5)$

其中，T为震荡周期，T_s为伺服周期，int为取整函数。

图2为一个实施例中减小轮廓加工误差的系统的结构框图。该减小轮廓加工误差的系统，包括获取模块220、预估模块240和处理模块260。其中：

获取模块220，用于获取震荡周期，并根据所述震荡周期计算延迟时间。

预估模块240用于预估系统特性，计算系统的特性参数，并根据所述系统的特性参数计算分配系数。系统特性包括系统的阻尼比和无阻尼自然频率。该预估模块240还用于预估系统的阻尼比和无阻尼自然频率，并根据该震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率计算系统的特性参数。

在一个实施例中，计算系统的特性参数的公式为：

$k=e^{-{\mathrm{\ζw}}_n\frac{T}{6}}$

其中，k为系统的特性参数，ζ为系统的阻尼比，w_n为系统的无阻尼自然频率，T为震荡周期，e为自然常数。

处理模块260用于根据计算得到的分配系数值和延迟时间对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，分解成在所述延迟时间输出的预设数个部分。

上述减小轮廓加工误差的系统，通过在伺服周期中将原始插补位置分解为多个部分在不同延迟时间输出，从而对原始规划路径进行处理，改善系统响应，从而减小了轨迹的轮廓误差，提高了加工精度。

预设数个部分可为2、3、4、5等部分，优选的为3个部分，采用3个部分时延迟最小。所采用的卷积矩阵如下：

$\[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{coef}}_0& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_1}& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_2}\end{array}\]=\[\begin{array}{ccccc}{k}_3& \mathrm{0...0}& k_2& \mathrm{0...0}& k_1\end{array}\]$

其中，coef₀表示卷积矩阵的第0个系数，表示卷积矩阵的第N₁个系数，表示卷积矩阵的第N₂个系数，k₁,k₂,k₃为分配系数，分别对应于卷积矩阵的coef₀。

该预设数个部分为3个部分，系数k₁,k₂,k₃，延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，计算公式为：

$k_1=\frac{1}{1-k+k^2}$

$k_2=\frac{-k}{1-k+k^2}$

k₃＝1-k₁-k₂

其中，k为系统的特性参数，k₁,k₂,k₃为分解的系数；

$N_1=\mathrm{int}(\frac{T}{6T_S}+0.5)$

$N_2=\mathrm{int}(\frac{2T}{6T_S}+0.5)$

其中，T为震荡周期，T_s为伺服周期，int为取整函数。

上述减小轮廓加工误差的方法和系统应用于加工半径为10毫米圆形，假设系统的阻尼比ζ为0.6，系统的无阻尼自然频率w_n为100，震荡周期T为78.5毫秒，修正前后的轮廓误差随圆弧角度变化如图3所示，图3中32为原始的轮廓误差，34为处理后的轮廓误差，横坐标为角度，单位度，纵坐标为误差值，单位毫米。将处理前后的轮廓误差放大100倍后，图4中42为原始输入规划路径轨迹，44为原始输出路径轨迹，46为处理后输出的路径轨迹，图4中横坐标为X坐标值，单位毫米，纵坐标为Y坐标值，单位毫米。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种减小轮廓加工误差的方法，包括以下步骤：

获取震荡周期，并根据所述震荡周期计算延迟时间；

预估系统的阻尼比和无阻尼自然频率，并根据所述震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率计算系统的特性参数，并根据所述系统的特性参数计算分配系数；

根据计算得到的分配系数值和延迟时间对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，将所述原始插补位置分解成在所述延迟时间输出的预设数个部分。

2.根据权利要求1所述的减小轮廓加工误差的方法，其特征在于，计算系统的特性参数的公式为：

$k=e^{-{\mathrm{\ζw}}_n\frac{T}{6}}$

其中，k为系统的特性参数，ζ为系统的阻尼比，w_n为系统的无阻尼自然频率，T为震荡周期，e为自然常数。

3.根据权利要求1所述的减小轮廓加工误差的方法，其特征在于，所述预设数个部分为3个部分，分配系数k₁,k₂,k₃，延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，计算公式为：

$k_1=\frac{1}{1-k+k^2}$

$k_2=\frac{-k}{1-k+k^2}$

k₃＝1-k₁-k₂

其中，k为系统的特性参数，k₁,k₂,k₃为分配系数；

$N_1=\mathrm{int}(\frac{T}{6T_S}+0.5)$

$N_2=\mathrm{int}(\frac{2T}{6T_S}+0.5)$

其中，T为震荡周期，T_s为伺服周期，int为取整函数。

4.根据权利要求3所述的减小轮廓加工误差的方法，其特征在于，所述3个部分的输出是根据所述分配系数和延迟时间，通过卷积运算实现分解和延时，所述延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，卷积矩阵如下：

$\left[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{coef}}_0& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_1}& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_2}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccccc}{k}_3& \mathrm{0...0}& k_2& \mathrm{0...0}& k_1\end{array}\right]$

其中，coef₀表示卷积矩阵的第0个系数，表示卷积矩阵的第N₁个系数，表示卷积矩阵的第N₂个系数，k₁,k₂,k₃为分配系数，分别对应于卷积矩阵的

5.一种减小轮廓加工误差的系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取振荡周期，并根据所述震荡周期计算延迟时间；

预估模块，用于预估系统的阻尼比和无阻尼自然频率，并根据所述震荡周期、系统的阻尼比和无阻尼自然频率计算系统的特性参数，并根据所述系统的特性参数计算分配系数；

处理模块，用于根据计算得到的分配系数值和延迟时间对每个伺服周期中的原始插补位置进行卷积，分解成在所述延迟时间输出的预设数个部分。

6.根据权利要求5所述的减小轮廓加工误差的系统，其特征在于，计算系统的特性参数的公式为：

$k=e^{-{\mathrm{\ζw}}_n\frac{T}{6}}$

其中，k为系统的特性参数，ζ为系统的阻尼比，w_n为系统的无阻尼自然频率，T为震荡周期，e为自然常数。

7.根据权利要求5所述的减小轮廓加工误差的系统，其特征在于，所述预设数个部分为3个部分，分配系数k₁,k₂,k₃，延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，计算公式为：

$k_1=\frac{1}{1-k+k^2}$

$k_2=\frac{-k}{1-k+k^2}$

k₃＝1-k₁-k₂

其中，k为系统的特性参数，k₁,k₂,k₃为分配系数；

$N_1=\mathrm{int}(\frac{T}{6T_S}+0.5)$

$N_2=\mathrm{int}(\frac{2T}{6T_S}+0.5)$

其中，T为震荡周期，T_s为伺服周期，int为取整函数。

8.根据权利要求7所述的减小轮廓加工误差的系统，其特征在于，所述3个部分的输出是根据所述分配系数和延迟时间，通过卷积运算实现分解和延时，所述延迟时间为N₁*T_S、N₂*T_S，卷积矩阵如下：

$\left[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{coef}}_0& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_1}& \mathrm{...}& {\mathrm{coef}}_{N_2}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccccc}{k}_3& \mathrm{0...0}& k_2& \mathrm{0...0}& k_1\end{array}\right]$

其中，coef₀表示卷积矩阵的第0个系数，表示卷积矩阵的第N₁个系数，表示卷积矩阵的第N₂个系数，k₁,k₂,k₃为分配系数，分别对应于卷积矩阵的