CN104898568B - 基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法 - Google Patents

基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，该方法通过G代码产生激励信号并输入到进给系统中，用峰值拾取法对工作台时域响应信号进行频域分析，辨识出进给系统的传动刚度值；以工作台位移、速度、加速度的稳态误差均方根的加权求和为评价指标，对伺服系统的控制参数进行优化。本发明可以方便准确地辨识出进给系统的刚度，当刚度发生改变使得机床精度不能满足要求时，根据控制参数与评价指标的关系调节控制参数，使其性能达到最优。

Description

基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法
【技术领域】
本发明属于数控机床控制技术领域，特别涉及一种数控机床进给系统控制参数优化方法。
【背景技术】
数控机床加工过程中由于频繁的启停、换向等动作，不可避免地对机械系统各部件会产生冲击，造成系统各动、静结合部的接触特性发生变化，从而影响其刚度值，此时机床出厂时设定的伺服控制参数已经不能够保证机床处于最佳的运行状态，因此需对伺服控制参数进行优化调整。
申请号为201410007516.9的专利申请辨识了系统惯量，得到初始PI参数，根据给定目标阶跃指令，获取响应曲线的超调量、上升时间及稳态波动三个指标，辨识出系统阶跃响应曲线的类型，从而调整控制参数。申请号为201310695273.8的专利申请辨识出速度环被控对象模型的参数，再根据模型的参数以及性能指标对伺服驱动器的控制参数进行寻优整定，以获得最优的控制参数。文献(刘栋，数控伺服系统建模分析与基于GA算法参数优化研究)中用遗传算法对三环调节器参数进行优化。文献(康亚彪，数控机床伺服系统动态仿真及参数优化)中用遗传算法和改进的复形法对伺服系统的参数进行优化整定。然而以上专利或文献并未考虑刚度对系统性能的影响，且提出的性能指标并不能很好的反映数控机床在运动过程中的精度，以至于整定出的参数并不能使机床运动性能达到最优。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，以克服现有技术的不足。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，包括以下步骤：
1)将一种由多段随机时间、随机速度构成的频域幅值为1的运动指令生成G代码序列输入到数控机床中，对数控机床产生输入激励信号；
2)数控机床的工作台运动产生位移响应，采集工作台的时域响应信号；3)将采集到的时域响应信号进行频域分析，求得数控机床进给系统的频响函数，从而得到一阶反共振幅值A1、频率ω1和一阶共振幅值A2、频率ω2；
4)查电机手册得到电机转动惯量J1，对数据进行分析再处理，利用步骤3)得到幅值频率得到最终的等效刚度值Kθ：
式中：
J2为负载转动惯量，其表达式为
5)每测得一次刚度值，数控机床都按照统一的位移斜坡测试轨迹指令控制数控机床伺服系统工作，并实时采集响应数控机床运动位置信息；
6)依据测试轨迹指令信息和机床运动位置信息，通过评价指标对数控机床伺服控制系统动态性能进行综合评价；
7)根据一系列控制参数数值组合，调整伺服系统控制参数使其评价指标最小，此时的控制参数为最优值。
优选的，步骤1)所述的一种由多段随机时间、随机速度构成的运动指令的频域幅值恒为1。
优选的，所述的步骤2)中采集工作台的时域响应信号和步骤5)中实时采集响应数控机床运动位置信息由激光干涉仪完成。
优选的，所述的步骤4)由数据分析模块完成。
优选的，步骤6)中，所述评价指标为位移稳态误差均方根值、速度稳态误差均方根值和加速度稳态误差均方根值的加权求和E，其表达式如下式(1-7)所示：
式中：x实际—激光干涉仪采集的工作台实际位移值；
x理论—机床当前运动轴的指令位置；
v实际—工作台实际速度值；
v理论—机床当前运动轴的指令速度；
a实际—工作台实际加速度值；
a理论—机床当前运动轴的理论加速度；
A1—位移稳态误差均方根值权重系数；
A2—速度稳态误差均方根值权重系数；
A3—加速度稳态误差均方根值权重系数；
Bθ—进给系统等效阻尼。
优选的，步骤3)中采用峰值拾取法将采集到的时域响应信号进行频域分析。
步骤1)中“运动指令”信号即输入信号的频域幅值恒为1，则对输出信号进行频域分析就是系统的频响函数；且运动指令应尽可能随机并且具有足够高的能量，以便能够激励起系统的模态。
步骤6)中，所述评价指标为位移稳态误差均方根值、速度稳态误差均方根值和加速度稳态误差均方根值的加权求和。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明提出了一种新的辨识伺服进给系统刚度的方法，可以实现数控机床现场方便准确快捷地对进给系统刚度的辨识。
(2)同本发明提出的评价机床性能的指标能够很好地反映机床的动态特性，此机床性能指标能够为参数优化提供依据。
【附图说明】
图1为基于刚度辨识的进给系统控制参数优化框图；
图2为数控机床频域幅值恒为1的激励输入速度-时间曲线；
图3为伺服进给系统频响函数示意图；
图4为测试轨迹指令图；其中图4(a)为时间-位移图；图4(b)为时间-速度图；
图5为评价指标与控制参数关系图。
【具体实施方式】
请参阅图1至图5所示，本发明一种基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，包括以下步骤：
1)将一种由多段随机时间、随机速度构成的、频域幅值为1的运动指令生成G代码序列输入到数控机床中，对其产生输入激励信号；2)工作台运动产生位移响应，采集工作台的时域响应信号；3)用峰值拾取法将采集到的时域响应信号进行频域分析，求得系统的频响函数，从而求得一阶反共振幅值、频率和一阶共振幅值、频率；4)查电机手册得到电机转动惯量J1，对数据进行分析再处理，利用步骤3)得到的幅值频率得到最终的等效刚度值；5)每测得一次等效刚度值，数控机床都按照统一的位移斜坡测试轨迹指令(图4所示，本领域一般技术人员也可设置成其它位移斜坡测试轨迹，只要保证每次测试使用统一的位移斜坡测试轨迹即可)控制数控机床伺服系统工作，并实时采集响应数控机床运动位置信息；6)依据测试轨迹指令信息和机床运动位置信息，通过评价指标对数控机床伺服控制系统动态性能进行综合评价；7)根据一系列控制参数数值组合，如图1调整伺服系统控制参数使其评价指标最小，此时的控制参数为最优值。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明作进一步说明：
在本发明中，基于刚度辨识的进给系统控制参数优化过程如图1所示，激励信号由如图2所示的由频域幅值恒为1的多段随机时间、随机速度构成的运动指令生成G代码序列，通过数控机床输入到机床中，对其产生输入激励。工作台运动产生位移响应，用Renishaw激光干涉仪采集工作台的时域响应信号，由于输入信号的频域幅值为1，对激光干涉仪采集到的信号进行频谱分析得到如图3所示的伺服进给系统频响函数，根据此图得到进给系统的一阶反共振幅值A1、频率ω1和一阶共振幅值A2、频率ω2，它们与进给系统的关系如式(1-1)～式(1-4)所示：
式中：
Kθ—进给系统等效刚度；
Bθ—进给系统等效阻尼；
J1—电机转动惯量；
J2—负载转动惯量；
查电机手册可以得到电机转动惯量J1，则可以得到：
每测得一次刚度值，数控机床都按照如图4所示的位移斜坡测试轨迹指令控制数控机床伺服系统工作，并实时采集响应数控机床运动位置信息。
依据指令信息和机床运动位置信息，通过评价指标即位移稳态误差均方根值、速度稳态误差均方根值和加速度稳态误差均方根值的加权求和E如式(1-7)所示对数控机床伺服控制系统动态性能进行综合评价，评价指标E与控制参数的关系图如图5所示，根据一系列控制参数数值组合，按照如图1所示调整伺服系统控制参数使其评价指标E为最小值，此时控制参数为最优值；
式中：x实际—激光干涉仪采集的工作台实际位移值；
x理论—机床当前运动轴的指令位置；
v实际—工作台实际速度值；
v理论—机床当前运动轴的指令速度；
a实际—工作台实际加速度值；
a理论—机床当前运动轴的理论加速度；
A1—位移稳态误差均方根值权重系数；
A2—速度稳态误差均方根值权重系数；
A3—加速度稳态误差均方根值权重系数。

Claims (5)

1.一种基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将一种由多段随机时间、随机速度构成的频域幅值为1的运动指令生成G代码序列输入到数控机床中，对数控机床产生输入激励信号；
2)数控机床的工作台运动产生位移响应，采集工作台的时域响应信号；
3)将采集到的时域响应信号进行频域分析，求得数控机床进给系统的频响函数，从而得到一阶反共振幅值A1、频率ω1和一阶共振幅值A2、频率ω2；
4)查电机手册得到电机转动惯量J1，对数据进行分析再处理，利用步骤3)一阶反共振幅频率ω1和一阶共振频率ω2得到最终的等效刚度值Kθ：
<mrow> <msub> <mi>K</mi> <mi>&amp;theta;</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>J</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中：
J2为负载转动惯量，其表达式为
<mrow> <msub> <mi>J</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>2</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> <msub> <mi>J</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </msubsup> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
5)每测得一次刚度值，数控机床都按照统一的位移斜坡测试轨迹指令控制数控机床进给系统工作，并实时采集响应数控机床运动位置信息；
6)依据测试轨迹指令信息和机床运动位置信息，通过评价指标对数控机床进给系统动态性能进行综合评价；所述评价指标为位移稳态误差均方根值、速度稳态误差均方根值和加速度稳态误差均方根值的加权求和E，其表达式如下式(1-7)所示：
式中：x实际—激光干涉仪采集的工作台实际位移值；
x理论—机床当前运动轴的指令位置；
v实际—工作台实际速度值；
v理论—机床当前运动轴的指令速度；
a实际—工作台实际加速度值；
a理论—机床当前运动轴的理论加速度；
A1—位移稳态误差均方根值权重系数；
A2—速度稳态误差均方根值权重系数；
A3—加速度稳态误差均方根值权重系数；
Bθ—数控机床进给系统等效阻尼；
7)根据一系列控制参数数值组合，调整数控机床进给系统控制参数使其评价指标最小，此时的控制参数为最优值。
2.根据权利要求1所述的基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，其特征在于：步骤1)所述的一种由多段随机时间、随机速度构成的运动指令的频域幅值恒为1。
3.根据权利要求1所述的基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，其特征在于：所述的步骤2)中采集工作台的时域响应信号和步骤5)中实时采集响应数控机床运动位置信息由激光干涉仪完成。
4.根据权利要求1所述的基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，其特征在于：所述的步骤4)由数据分析模块完成。
5.根据权利要求1所述的基于刚度辨识的数控机床进给系统控制参数优化方法，其特征在于：步骤3)中采用峰值拾取法将采集到的时域响应信号进行频域分析。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106597849A (zh) * 2016-12-13 2017-04-26 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 光电系统伺服控制器生成装置及方法
JP6568147B2 (ja) * 2017-06-06 2019-08-28 ファナック株式会社 サーボモータ制御装置
CN109581087A (zh) * 2017-09-27 2019-04-05 上海铼钠克数控科技股份有限公司 机床导轨性能检测方法和系统
CN108733899A (zh) * 2018-05-02 2018-11-02 上海理工大学 频域响应计算的精密机床动态性能优化方法
CN108681310B (zh) * 2018-05-14 2020-10-27 西安交通大学 一种面向机械主轴高加速启停的控制器
US10814448B2 (en) 2018-08-28 2020-10-27 Dalian University Of Technology Comprehensive performance evaluation method for CNC machine tools based on improved pull-off grade method
CN112000011B (zh) * 2020-08-12 2022-05-24 深圳市烨嘉为技术有限公司 小龙门数控加工中心的机电耦合分析与优化方法
CN113448287B (zh) * 2021-07-08 2022-10-25 西安交通大学 一种大幅激光加工用光机电协同控制方法
CN113467367B (zh) * 2021-07-12 2022-11-01 华中科技大学 一种机床进给系统的刚度阻尼辨识方法
CN113609620B (zh) * 2021-08-11 2023-05-02 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 一种超精密机床进给系统伺服动刚度辨识方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1760562A2 (de) * 2005-08-31 2007-03-07 Dr. Johannes Heidenhain GmbH Verfahren zur adaptiven Vorschubregelung an numerisch gesteuerten Werkzeugmaschinen
JP4582080B2 (ja) * 2006-11-06 2010-11-17 株式会社豊田中央研究所 送り速度最適化装置、送り速度最適化方法、プログラム
CN101905340A (zh) * 2010-07-23 2010-12-08 西安交通大学 一种高速铣削稳定性快速判定方法
CN102662327A (zh) * 2012-05-18 2012-09-12 哈尔滨工业大学 液压驱动六自由度并联机构模态空间控制器解析设计方法
CN102929207A (zh) * 2012-11-09 2013-02-13 西安交通大学 一种数控机床伺服系统控制参数优化方法
CN103389646A (zh) * 2013-07-05 2013-11-13 西安交通大学 一种伺服进给系统闭环辨识方法
CN103413049A (zh) * 2013-08-20 2013-11-27 清华大学 基于机电耦合特性的并联机床结构优化参数值的获取方法
CN104331023A (zh) * 2014-10-30 2015-02-04 华侨大学 一种用于五轴数控加工的等残留高度刀触点轨迹的生成及优化处理方法
CN104407568A (zh) * 2014-12-01 2015-03-11 西北工业大学 一种数控加工参数实时自适应优化方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1760562A2 (de) * 2005-08-31 2007-03-07 Dr. Johannes Heidenhain GmbH Verfahren zur adaptiven Vorschubregelung an numerisch gesteuerten Werkzeugmaschinen
JP4582080B2 (ja) * 2006-11-06 2010-11-17 株式会社豊田中央研究所 送り速度最適化装置、送り速度最適化方法、プログラム
CN101905340A (zh) * 2010-07-23 2010-12-08 西安交通大学 一种高速铣削稳定性快速判定方法
CN102662327A (zh) * 2012-05-18 2012-09-12 哈尔滨工业大学 液压驱动六自由度并联机构模态空间控制器解析设计方法
CN102929207A (zh) * 2012-11-09 2013-02-13 西安交通大学 一种数控机床伺服系统控制参数优化方法
CN103389646A (zh) * 2013-07-05 2013-11-13 西安交通大学 一种伺服进给系统闭环辨识方法
CN103413049A (zh) * 2013-08-20 2013-11-27 清华大学 基于机电耦合特性的并联机床结构优化参数值的获取方法
CN104331023A (zh) * 2014-10-30 2015-02-04 华侨大学 一种用于五轴数控加工的等残留高度刀触点轨迹的生成及优化处理方法
CN104407568A (zh) * 2014-12-01 2015-03-11 西北工业大学 一种数控加工参数实时自适应优化方法

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