CN105334804A

CN105334804A - 一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法

Info

Publication number: CN105334804A
Application number: CN201510870184.1A
Authority: CN
Inventors: 朱国力; 李萍
Original assignee: Huazhong University of Science and Technology
Current assignee: Huazhong University of Science and Technology
Priority date: 2015-12-01
Filing date: 2015-12-01
Publication date: 2016-02-17
Anticipated expiration: 2035-12-01
Also published as: CN105334804B

Abstract

本发明公开了一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其包括以下步骤：建立数控机床的系统动力学模型，计算差分方程；生成伪随机序列；通过NC编程将伪随机序列转变成数控机床的速度激励信号；根据速度激励信号，通过同步动作在数控系统的每个插补周期内给定速度激励信号，实现自激励；通过同步动作在数控系统的每个插补周期内采集数控机床结构参数辨识信号数据；选定辨识参考模型，利用MATLAB系统辨识工具箱和采集的数据，对数控机床的系统动力学模型进行辨识，得到数控机床结构参数值。本发明在无需外加激励条件和数据采集传感器的情况下，通过数控编程完成对数控机床的激励及辨识实验，降低激励和数据采集成本，简单易行。

Description

一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法

技术领域

本发明属于机床结构参数辨识技术领域，更具体地，涉及一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法。

背景技术

高速、高精度、高效率是现代数控机床发展的趋势，伺服系统的动态性能是影响数控机床的重要因素，其好坏取决于控制参数的整定，控制参数不仅会影响进给系统的跟随误差，严重时还会使机械系统产生振荡，影响加工质量甚至造成设备的破坏。对于数控系统，伺服系统控制参数的整定又取决于机械结构参数，准确获取转动惯量、刚度和阻尼等机械结构参数值是整定控制参数，优化伺服系统动态性能的基础。

目前，模态实验分析方法是数控设备机械结构参数辨识的通用方法，该方法是基于模态分析理论，同时测量输入激励和输出响应信号，从而识别出机械结构的参数值，其中激励信号的设计是参数值辨识的关键。但是对于重、大型机床，输入激励信号难以实施，因此，上述方法难以适用于重、大型机床结构参数的辨识。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其中通过数控编程设计了M序列的自激励信号，解决了重、大型数控机床系统辨识中激励信号输入的难题，通过同步动作在每个插补周期内实现辨识信号数据的采集，在无需外加激励条件下，通过数控编程即可完成对数控机床的激励和辨识信号的采集，完成辨识测试，该方法简单、高效、易用，工程实用性强。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)建立待辨识数控机床的系统动力学模型，并计算其差分方程；

2)利用仿真软件生成二进制的伪随机序列，伪随机序列的采样时间为数控机床数控系统的插补周期；

3)通过NC编程将所述伪随机序列转变成数控机床的速度激励信号；

4)根据所述速度激励信号，通过同步动作在数控系统的每个插补周期内给定速度激励信号，从而实现数控机床的自激励；

5)通过同步动作在数控系统的每个插补周期内采集数控机床在自激励下的结构参数辨识信号数据；

6)选定辨识参考模型，利用MATLAB系统辨识工具箱和采集的数据，对数控机床的系统动力学模型进行辨识，得到数控机床结构参数值。

作为进一步优选的，所述步骤2)中生成的伪随机序列采用MATLAB系统辨识工具箱中的模块生成，生成的伪随机序列存储到数组变量中。

作为进一步优选的，所述步骤3)通过NC编程将伪随机序列转变成数控机床激励信号的具体步骤如下：首先，在NC程序中自定义数组变量；然后，通过NC编程中的SET()函数，将步骤2)中生成的伪随机序列赋值给所述数组变量；最后，在NC程序中将数组变量转变成速度信号赋值给计算变量$AC_PARAM[]。

作为进一步优选的，步骤4)中数控机床的自激励具体产生过程如下：利用数控机床自带的同步动作功能中的WHENEVER指令，在数控机床每个插补周期内对条件进行循环检查，只要条件被满足，就在每个插补周期内执行相应的动作；通过MOV[X]指令实现伺服电机的正反转，其中X为运动轴编号；通过FA[]函数将计算变量$AC_PARAM[]中的速度信号输入到数控系统实现速度控制。

作为进一步优选的，步骤5)中结构参数辨识信号数据的具体采集过程如下：在数控系统的每个插补周期内将轴位移、轴转速、轴加速度、驱动力矩电流数据赋值给计算变量$AC_PARAM[]，然后通过WRITE指令将报数据写入指定的文件中。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

1.本发明通过数控编程设计了M序列(即伪随机序列)的自激励信号，解决了重、大型数控机床系统辨识中激励信号输入的难题，在无需外加激励条件下，通过数控编程即可完成对数控机床的激励和辨识信号的采集，完成辨识测试，可准确辨识出等效惯量和等效阻尼等机床结构参数值，该方法简单、高效、易用，工程实用性强。

2.本发明通过同步动作在每个插补周期内实现辨识信号数据的采集，通过数控编程在无需装置数据采集传感器的情况下即可实现辨识信号的采集，大大降低辨识实验的激励成本和数据采集的费用，减小激励所造成的损失。

附图说明

图1是本发明的数控机床结构参数辨识流程示意图。

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。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

图1是数控机床结构参数辨识流程示意图，如图1所示，本发明的基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其包括以下步骤：

2)利用仿真软件生成二进制的伪随机序列(M序列)，序列的采样时间为数控机床数控系统的插补周期；

3)通过NC编程将所述伪随机序列转变成数控机床的速度激励信号：

使生成的速度激励信号成M序列形式，以确保激励信号有足够的频带宽度覆盖系统的频带，实现有效激励，并且速度激励信号的幅值要加以限制，幅值太小不能实现机床的有效激励，幅值太大容易造成机床损坏。

4)根据所述速度激励信号，通过同步动作在数控系统的每个插补周期内给定速度激励信号，从而实现伪随机序列形式的激励信号，进而实现数控机床的自激励：

利用数控系统同步动作功能，通过数控编程编写同步动作，在每个插补周期内对数控机床实现速度控制，无需外加激励条件即可对数控机床进行自激励。

5)通过同步动作在数控系统的每个插补周期内采集数控机床在自激励下的结构参数辨识信号数据：在每个插补周期内对数控系统里的信号数据(如轴位移、轴转速、轴加速度、驱动力矩电流等)进行读写操作，采集辨识信号数据。

进一步的，步骤1)所述动力学模型和差分方程通过以下过程得出：

首先，以数控机床机械系统为研究对象，建立待辨识系统的动力学微分方程：

M \overset{\cdot\cdot}{X} + C \overset{\cdot}{X} + K Y = T_{m} - T_{L} - T_{d} - - - (1);

式(1)为动力学微分方程的一般表达式，其包含所要辨识的参数，式中，X为状态变量，M为质量矩阵，C为阻尼矩阵，K为刚度矩阵，T_m为电机输出力矩，T_L为负载，T_d为摩擦力矩；

将式中的摩擦力矩当成干扰信号，机床空运行，负载力矩为零，经过拉式变换，则待辨识系统的传递函数G_P(s)为：

G_{P} (s) = \frac{X (s)}{T_{m} (s)} = \frac{1}{{Ms}^{2} + C s + K} - - - (2);

式中，s为拉氏变换符号，X(s)、T_m(s)分别为X、T_m的拉氏变换。

采用零阶保持器进行采样，再将式(2)离散化，零阶保持器传递函数G₀(s)为：

G_{0} (s) = (1 - e^{- {sT}_{s}}) / s - - - (3);

式中，T_s为采样周期；

将式(2)的离散化，则待辨识模型的离散化形式：

G(z)＝Z{G₀(s)G_P(s)}(4)；

式中，Z{}为Z变化，即把连续传递函数离散化，z为差分算子。

得到差分方程的一般表现形式为：

A(z)X(k)＝B(z)T_m(k-1)(5)。

式中：k为时间序列，A(z^-1)＝1+a₁z^-1+a₂z^-2+…a_nz^-n；B(z^-1)＝1+b₁z^-1+b₂z^-2+…b_nz^-n；a₁～a_n和b₁～b_n分别为差分方程一般式的系数。

更为具体的，步骤2)中生成的伪随机序列采用MATLAB/communicationsmodeling系统辨识工具箱中的PNSequenceGenerator模块生成，生成的伪随机序列存储到数组变量中。

更为具体的，步骤3)通过NC编程将伪随机序列转变成数控机床激励信号的具体步骤如下：首先，在NC程序中自定义数组变量；然后，通过NC编程中的SET()函数，将步骤2)中生成的伪随机序列赋值给所述数组变量；最后，在NC程序中将数组变量转变成速度信号赋值给计算变量$AC_PARAM[]。

进一步的，步骤4)中数控机床的自激励具体产生过程如下：利用数控机床自带的同步动作功能中的WHENEVER指令，在数控机床每个插补周期内对条件进行循环检查，只要条件被满足，就在每个插补周期内执行相应的动作；通过MOV[X]指令实现伺服电机的正反转，其中X为运动轴编号；通过FA[]函数将计算变量$AC_PARAM[]中的速度信号输入到数控系统实现速度控制，第n个插补周期的速度给定值对应着$AC_PARAM[]中第n个元素。

更具体而言，步骤5)中结构参数辨识信号数据的具体采集过程如下：在数控系统的每个插补周期内将轴位移、轴转速、轴加速度、驱动力矩电流等系统变量的数据赋值给计算变量$AC_PARAM[]，然后通过WRITE指令将报数据写入指定的文件中。

进一步的，步骤6)的辨识原理基于最小二乘法，辨识结构为ARX：[nanbnk]模型，模型阶次通过步骤1)中的差分方程来确定。

以下为本发明的具体实施例，本实施例以数控机床机械系统具体为永磁同步伺服电机(PMSM)为例，以具体说明本发明。

1)建立简化的机床机械系统动力学模型，并计算得到其差分方程；

首先，以永磁同步伺服电机(PMSM)为研究对象，建立简化的动力学微分方程：

J {\overset{\cdot}{w}}_{r} = T_{e} - {Bw}_{r} - T_{L} - T_{d} - - - (6)

该式为动力学微分方程的具体表现形式，式中，J为折算到电机轴的转动惯量，w_r为电机轴角速度，T_ε为电机输出力矩，B为粘性阻尼系数，T_L为负载、T_d为摩擦力矩。

将式中的摩擦力矩当成干扰信号，机床空运行，负载力矩为零，经过拉式变换，则有：

G_{P} (s) = \frac{w_{r} (s)}{T_{e} (s)} = \frac{1}{J s + B} - - - (7)

采用零阶保持器进行采样，再将式(7)的离散化，零阶保持器传递函数为：

G_{0} (s) = (1 - e^{- {sT}_{s}}) / s - - - (8)

式中，T_s为采样周期。

式(7)的离散化形式：

G (z) = Z {G_{0} (s) G_{p} (s)} = Z {b \frac{(1 - e^{- {aT}_{s}})}{s (s + a)}} = b \frac{1 - e^{- {aT}_{s}}}{z - e^{- {aT}_{s}}} - - - (9)

式中，a＝B/J，b＝1/J。

得到差分方程的具体表现形式为：

w_{r} (k) = e^{- {aT}_{s}} w_{r} (k - 1) + (1 - e^{- {aT}_{s}}) T_{ϵ} (k - 1) - - - (10)

式中，k为时间序列。

2)通过MATLAB仿真软件生成M序列：

首先，新建一个SimulinkModel仿真文件，在文件中添加communicationsmodeling工具箱中的PNSequenceGenerator模块，作为M序列生成器，其中Generatorpolynomial参数根据数据大小设置，N级M序周期内能生成的最长数据为2^N-1，这里选用的数据大小为2000，Generatorpolynomial参数为[1190]，即伪随机序列选用特征多项式为Initialstates参数设置为[00000000001]，sampletime参数取决于数控系统的插补周期，这里设置2ms，幅值为1，时间长度为4s；添加simout模块输出M序列数据，Variablename为v₀，启动仿真后数据存放在workspace，然后将数据保存为txt格式。

3)生成M序列形式的速度激励信号：

首先在NC程序里定义一个数组变量V_SET[N]，数据类型为整型，N为数组长度，然后根据步骤2)中的M序列数据用SET()函数初始化V_SET[]数组，最后将V_SET[]转变成速度激励信号，并赋值给$AC_PARAM[]计算变量，数控程序如下：

DEFINTI_1；

FORI_1＝0TON；

$AC_PARAM[I_1]＝50+V_SET[I_1]*200(r/min)；

ENDFOR。

4)实现数控系统的自激励：

利用数控系统的同步动作功能，根据步骤3)编写的速度激励信号，在每个插补周期内改变数控机床进给值，具体如下：

DEFINEZ_MWAS$AC_MARKER[1]；

Z_MW＝0；

ID＝1WHENEVER(Z_MW<N)DOMOV[X]＝1FA[X]＝$AC_PARAM[Z_MW]；

ID＝2WHENEVER(Z_MW>＝N)DOZ_MW＝NMOV[X]＝0；

ID＝3WHENEVER(Z_MW<N)DOZ_MW＝Z_MW+1。

数组变量$AC_MARKER[1]是同步动作标记，可以在同步动作中读取和写入，ID为同步动作编号，WHENEVER为条件循环检查函数，在每个插补节拍中对条件进行循环检查，只要条件满足，就在每个插补节拍中执行相应的动作。MOV[X]为启动指令轴运动，MOV[X]＝1为正方向；MOV[X]＝1为负方向；MOV[X]＝0停止轴运动，FA[X]为轴的进给率。

5)采集数控机床结构参数辨识信号数据：

数控系统力矩信号和轴速度信号的数据采集根据数控系统的同步动作实现，NC程序如下：

DEFSTRING[32]STRING_1；

DEFSTRING[32]STRING_2。

力矩值和速度移值采集：

ID＝4$AC_PARAM[5000+Z_MW]＝$VA_TORQUE[X]；

$AC_PARAM[10000+Z_MW]＝$VA_VACTM[X]。

保存采集的力矩信号和轴速度信号数据，NC程序如下：

FORI_1＝0TON。

力矩信号采集数据：

STRING_1＝<<$AC_PARAM[5000+I_1]。

轴速度信号采集数据：

STRING_2＝<<$AC_PARAM[10000+I_1]。

将力矩信号数据写入文件X1_T.MPF：

WRITE(ERROR,"/_N_WKS_DIR/_N_PROT_WPD/_N_X1_T_MPF",STRING_1)。

将轴速度信号数据写入文件X1_V.MPF：

WRITE(ERROR,"/_N_WKS_DIR/_N_PROT_WPD/_N_X1_V_MPF",STRING_2)。

数控伺服系统辨识的输入和输出数据就存储在文件X1_T.MPF和X1_V.MPF里。

6)数控机床结构参数的辨识，其基于MATLAB系统辨识工具箱实现，具体过程如下：

在ImportData界面导入输入输出数据，力矩激励信号为输入数据，轴速度信号为输出数据，采样周期为2ms；在Preprocess下拉框可以对输入输出数据进行去均值、去趋势以及滤波等数据预处理；在Estimate下拉框选择辨识方法，根据所要辨识的传递函数(10)，选择辨识方法为PolynominalModels，辨识模型的结构为ARX：[nanbnk]模型，多项式阶次：na＝1，nb＝1，nk＝1，na为多项式分母阶次，nb为多项式分子阶次+1，nk为输入-输出时延。

本领域的技术人员容易理解，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

1.一种基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其特征在于，所述步骤2)中生成的伪随机序列采用MATLAB系统辨识工具箱中的模块生成，生成的伪随机序列存储到数组变量中。

3.如权利要求1或2所述的基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其特征在于，所述步骤3)通过NC编程将伪随机序列转变成数控机床激励信号的具体步骤如下：首先，在NC程序中自定义数组变量；然后，通过NC编程中的SET()函数，将步骤2)中生成的伪随机序列赋值给所述数组变量；最后，在NC程序中将数组变量转变成速度信号赋值给计算变量$AC_PARAM[]。

4.如权利要求3所述的基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其特征在于，步骤4)中数控机床的自激励具体产生过程如下：利用数控机床自带的同步动作功能中的WHENEVER指令，在数控机床每个插补周期内对条件进行循环检查，只要条件被满足，就在每个插补周期内执行相应的动作；通过MOV[X]指令实现伺服电机的正反转，其中X为运动轴编号；通过FA[]函数将计算变量$AC_PARAM[]中的速度信号输入到数控系统实现速度控制。

5.如权利要求4所述的基于数控编程的数控机床结构参数的辨识方法，其特征在于，步骤5)中结构参数辨识信号数据的具体采集过程如下：在数控系统的每个插补周期内将轴位移、轴转速、轴加速度、驱动力矩电流数据赋值给计算变量$AC_PARAM[]，然后通过WRITE指令将报数据写入指定的文件中。