CN110515348A - 一种机床的伺服电机选型方法 - Google Patents

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Abstract

一种机床的伺服电机选型方法,搭建数控机床虚拟样机平台;确定进给系统的最大速度和最大加速度,根据进给系统的最大速度和最大加速度,确定进给系统的输入工艺,再进行伺服电机初选,得到候选电机;针对候选电机,以进给系统的动态性能指标为优化目标,通过遗传算法优化各个候选电机的控制参数,从而得到优化后的各个候选电机的控制参数;在数控机床虚拟样机平台上输入优化后的各个候选电机的控制参数,进行仿真,得到各个候选电机对应的进给系统的动态性能指标,选择最小的进给系统的动态性能指标Q对应的电机,完成电机优选。本发明从设计阶段就从工艺、控制等方面综合考虑伺服电机的选择,提高了机床的整体性能和设计效率。

Description

一种机床的伺服电机选型方法
技术领域
本发明主要涉及到数控机床领域,具体涉及一种机床的伺服电机选型方法。
背景技术
伺服电机是数控机床的重要组成部分,电机选择的好坏直接影响了机床的整体性能。数控机床由机械、驱动与控制等子系统共同协作发挥其系统功能,考虑单方面的优化往往难以达到机床高性能的要求。传统的机床设计方法既缺少对机床整机的静态和动态性能的深入分析,更没有考虑加工过程和控制回路同机械机构的耦合会对系统性能造成什么影响。
目前对于电机的选择,大多还是根据机电设计的一般经验,在满足转速、力矩、功率等能力要求后,按照推荐的惯比范围较保守的选择一种电机,然后进行简单的校核,并不考虑电机参数对系统性能会有什么影响。这种电机选择方法往往导致电机参数和其他系统的不匹配,结果使得数控机床在实际工艺、控制参数下系统性能出现恶化。同时在工程实际中,即使发现因为电机原因导致性能恶化,由于不同电机,其基座和法兰连接不同,也很难再更换。往往只能通过牺牲机床工艺能力,花费大精力调节控制参数,勉强维持机床的正常使用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机床的伺服电机选型方法,提高数控机床伺服电机选型的合理性,从设计阶段就从工艺、控制等方面综合考虑伺服电机的选择,提高数控机床的动态性能。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种机床的伺服电机选型方法,包括如下步骤:
1)搭建数控机床虚拟样机平台,包括建立进给系统的机械结构模型,控制器建模和电机驱动建模;
2)确定进给系统的最大速度和最大加速度,根据进给系统的最大速度和最大加速度,确定进给系统的输入工艺,再根据进给系统的输入工艺进行伺服电机初选,得到候选电机;
3)针对步骤2)得到的候选电机,以进给系统的动态性能指标Q为优化目标,通过遗传算法优化各个候选电机的控制参数,从而得到优化后的各个候选电机的控制参数;
4)在数控机床虚拟样机平台上输入优化后的各个候选电机的控制参数,进行仿真,得到各个候选电机对应的进给系统的动态性能指标Q,通过比较动态性能指标的数值大小,从中选择最小的进给系统的动态性能指标Q,最小的进给系统的动态性能指标Q对应系统性能最优的电机,完成电机优选。
本发明进一步的改进在于,步骤1)中,通过Pro/E或Soildwork建立进给系统的机床的机械结构模型,然后将进给系统的机床的机械结构模型导入MATLAB/SimMechanics中;在MATLAB/Simulink中进行控制器建模和电机驱动建模。
本发明进一步的改进在于,控制器建模的具体过程为:采用位置环和速度环双回路控制,位置环采用比例控制,速度环采用PI控制器。
本发明进一步的改进在于,电机驱动建模的具体过程为:电机驱动建模包括惯量部分和力矩部分,电机惯量部分为电机的转子转动惯量JM,电机力矩部分建模是通过饱和限压模块限制电机的输出转矩,使电机的输出转矩始终不超过电机的最大转矩。
本发明进一步的改进在于,步骤2)中,根据进给系统的输入工艺进行伺服电机初选的具体过程为:根据进给系统的输入工艺,得到最大负载转矩Ta
依据最大负载转矩Ta小于电机最大转矩Tmax以及负载电机惯量比处于1~5范围内这两个指标,进行伺服电机初选,得到候选电机。
本发明进一步的改进在于,最大负载转矩Ta的计算公式为:其中,nm为电机稳定转速,ta为加速时间,JM为电机转动惯量,JL为负载惯量。
本发明进一步的改进在于,加速时间ta根据进给系统的最大速度和最大加速度计算得到;
负载惯量JL的计算公式:JL=Jr+Jo+Jd;其中,Jr为滚珠丝杠的转动惯量,ρ为滚珠丝杠的密度,D为滚珠丝杠的直径,L为滚珠丝杠的长度;Jd为移动部件的惯量,m为移动部件的质量,l为电机每转一转时物体在直线方向移动的距离。
本发明进一步的改进在于,步骤3)中,各个候选电机的控制参数包括位置比例增益,速度比例增益以及速度积分增益I。
本发明进一步的改进在于,步骤3)中,进给系统的动态性能指标Q的公式为: 为位置跟踪误差的最大值,为速度误差的最大值。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明采用虚拟样机技术对数控机床进给系统进行了建模,与传统进给系统建模相比,建立了机械系统、控制系统与工艺的联合仿真模型,能够更准确的反映实际数控机床伺服进给系统的运行特性,以用户最高的实际需求确定系统的输入工艺,以进给系统的动态性能为优化目标得到控制参数,在设计阶段就综合考虑电机驱动与机械结构、工艺和控制等各个子系统的耦合对系统性能的作用,在设计阶段就可以选择出即能满足机床能力需求,又能提高机床动态性能的电机,把缺陷尽可能消除在设计阶段。
附图说明
图1是进给系统的机械结构模型示意图.
图2是数控机床的控制器建模示意图。
图3是电机建模示意图。
图4是进给系统的输入工艺对应的位置图。
图5是进给系统的输入工艺对应的速度图。
图6是本发明的数控机床伺服电机选型的路线图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的技术方案进一步详细介绍。本发明中*表示相乘。
参见图6,本发明的一种机床的伺服电机选型方法为:搭建数控机床的虚拟样机平台:建立进给系统的机械模型,控制器和电机模块建模,在虚拟样机平台上进行电机选型研究;根据用户需求确定进给系统的输入工艺,并根据电机的力矩和惯量校核对伺服电机进行初步选型;以系统的位置误差和速度误差作为优化目标,依次对各个电机进行控制参数优化;在虚拟样机平台上,分别对各个电机进行仿真,得出在控制参数优化的情况下,各个电机对应的进给系统的动态性能,最后选出动态性能最优的电机,完成选型。本发明从设计阶段就从工艺、控制等方面综合考虑伺服电机的选择,提高了机床的整体性能和设计效率。
具体包括如下步骤:
1)搭建数控机床虚拟样机平台,包括建立进给系统的机械结构模型,控制器建模和电机驱动建模。
其中,通过Pro/E或Soildwork建立进给系统的机床的机械结构模型,参见图1,然后将进给系统的机床的机械结构模型导入MATLAB/SimMechanics中;在MATLAB/Simulink中进行控制器建模和电机驱动建模。
参见图2,控制器建模的具体过程为:采用位置环和速度环双回路控制,位置环采用比例控制,通过调节位置比例增益P1来实现对位置的精确控制,保证系统的动态跟踪性能,速度环采用PI控制器,通过调节速度比例增益P2和速度积分增益I,增强系统抗扰动的能力,抑制速度的波动。
参见图3,电机驱动建模的具体过程为:对电机驱动模型作一定简化,电机驱动分惯量部分和力矩部分建模,电机惯量部分为电机的转子转动惯量JM,电机力矩部分建模是通过饱和限压模块进行模拟,饱和限压模块的数值为电机最大转矩,通过饱和限压模块限制电机的输出转矩,使电机的输出转矩始终不超过电机的最大转矩。
2)根据用户的加工需求,确定进给系统的最大速度和最大加速度,根据进给系统的最大速度和最大加速度,确定进给系统的输入工艺,参见图4和图5,再根据进给系统的输入工艺进行伺服电机初选。
根据进给系统的输入工艺进行伺服电机初选的具体方法为:根据进给系统的输入工艺,得到最大负载转矩Ta,最大负载转矩Ta小于电机最大转矩Tmax以及负载电机惯量比处于1~5范围内,依据这两个指标,进行伺服电机初选。
其中,最大负载转矩Ta的计算公式为:其中,nm为电机稳定转速(r/min)、ta为加速时间(s)、JM为电机转动惯量,JL为负载惯量。
加速时间ta可以根据已经确定的进给系统的最大速度和最大加速度计算得到,参见图5。
负载惯量JL的计算公式:JL=Jr+Jo+Jd。其中,Jr为滚珠丝杠的转动惯量,ρ为滚珠丝杠的密度,D为滚珠丝杠的直径,L为滚珠丝杠的长度;Jd为移动部件的惯量,m为移动部件的质量,l为电机每转一转时物体在直线方向移动的距离。
通过计算,选择满足Ta≤Tmax的电机,得到候选电机,完成电机的初选。
3)确定进给系统的动态性能指标Q,进给系统的动态性能分为2个指标,分别为位置误差和速度误差,各分配权重0.5。针对步骤2)得到的候选电机,以进给系统的动态性能指标Q为优化目标,通过遗传算法优化各个候选电机的控制参数,控制参数包括位置比例增益P1,速度比例增益P2以及速度积分增益I,从而得到优化后的各个候选电机的控制参数。
进给系统的动态性能指标Q的公式为:Q的数值越小越好。为位置跟踪误差的最大值,用来衡量系统响应的快速、稳定、准确性;为速度误差的最大值,用来评判系统的抗干扰能力。
4)在数控机床虚拟样机平台上输入优化后的各个候选电机的控制参数,进行仿真,得到各个候选电机对应的进给系统的动态性能指标Q,通过比较动态性能指标的数值大小,从中选择最小的进给系统的动态性能指标Q,最小的进给系统的动态性能指标Q对应系统性能最优的电机,完成电机优选。

Claims (9)

1.一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)搭建数控机床虚拟样机平台,包括建立进给系统的机械结构模型,控制器建模和电机驱动建模;
2)确定进给系统的最大速度和最大加速度,根据进给系统的最大速度和最大加速度,确定进给系统的输入工艺,再根据进给系统的输入工艺进行伺服电机初选,得到候选电机;
3)针对步骤2)得到的候选电机,以进给系统的动态性能指标Q为优化目标,通过遗传算法优化各个候选电机的控制参数,从而得到优化后的各个候选电机的控制参数;
4)在数控机床虚拟样机平台上输入优化后的各个候选电机的控制参数,进行仿真,得到各个候选电机对应的进给系统的动态性能指标Q,通过比较动态性能指标的数值大小,从中选择最小的进给系统的动态性能指标Q,最小的进给系统的动态性能指标Q对应系统性能最优的电机,完成电机优选。
2.根据权利要求1所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,步骤1)中,通过Pro/E或Soildwork建立进给系统的机床的机械结构模型,然后将进给系统的机床的机械结构模型导入MATLAB/SimMechanics中;在MATLAB/Simulink中进行控制器建模和电机驱动建模。
3.根据权利要求2所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,控制器建模的具体过程为:采用位置环和速度环双回路控制,位置环采用比例控制,速度环采用PI控制器。
4.根据权利要求2所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,电机驱动建模的具体过程为:电机驱动建模包括惯量部分和力矩部分,电机惯量部分为电机的转子转动惯量JM,电机力矩部分建模是通过饱和限压模块限制电机的输出转矩,使电机的输出转矩始终不超过电机的最大转矩。
5.根据权利要求1所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,步骤2)中,根据进给系统的输入工艺进行伺服电机初选的具体过程为:根据进给系统的输入工艺,得到最大负载转矩Ta
依据最大负载转矩Ta小于电机最大转矩Tmax以及负载电机惯量比处于1~5范围内这两个指标,进行伺服电机初选,得到候选电机。
6.根据权利要求5所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,最大负载转矩Ta的计算公式为:其中,nm为电机稳定转速,ta为加速时间,JM为电机转动惯量,JL为负载惯量。
7.根据权利要求6所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,加速时间ta根据进给系统的最大速度和最大加速度计算得到;
负载惯量JL的计算公式:JL=Jr+Jo+Jd;其中,Jr为滚珠丝杠的转动惯量,ρ为滚珠丝杠的密度,D为滚珠丝杠的直径,L为滚珠丝杠的长度;Jd为移动部件的惯量,m为移动部件的质量,l为电机每转一转时物体在直线方向移动的距离。
8.根据权利要求5所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,步骤3)中,各个候选电机的控制参数包括位置比例增益,速度比例增益以及速度积分增益。
9.根据权利要求1所述的一种机床的伺服电机选型方法,其特征在于,步骤3)中,进给系统的动态性能指标Q的公式为: 为位置跟踪误差的最大值,为速度误差的最大值。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112835325A (zh) * 2021-01-03 2021-05-25 清华大学 一种用于滚珠丝杠进给系统的伺服电机选型方法
CN113732784A (zh) * 2021-08-23 2021-12-03 深圳华数机器人有限公司 数控机床的伺服电机的选型匹配方法
CN113942781A (zh) * 2021-10-15 2022-01-18 西门子工厂自动化工程有限公司 确定输送系统选型数据的方法和设备以及计算机可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105824290A (zh) * 2016-04-28 2016-08-03 叶志刚 一种基于pid在线标定机床的超高精密伺服驱动系统
CN106680713A (zh) * 2017-01-05 2017-05-17 中国科学院上海光学精密机械研究所 电机及其驱动器的选型比较测试及运动参数确定方法
CN108188821A (zh) * 2018-01-08 2018-06-22 东北大学 一种数控机床滚珠丝杠进给系统热误差预测方法
CN109815525A (zh) * 2018-12-06 2019-05-28 天津大学 一种进给系统动态特性多目标优化设计方法
US10416612B2 (en) * 2016-03-14 2019-09-17 Omron Corporation Control device and method for tuning a servo motor

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10416612B2 (en) * 2016-03-14 2019-09-17 Omron Corporation Control device and method for tuning a servo motor
CN105824290A (zh) * 2016-04-28 2016-08-03 叶志刚 一种基于pid在线标定机床的超高精密伺服驱动系统
CN106680713A (zh) * 2017-01-05 2017-05-17 中国科学院上海光学精密机械研究所 电机及其驱动器的选型比较测试及运动参数确定方法
CN108188821A (zh) * 2018-01-08 2018-06-22 东北大学 一种数控机床滚珠丝杠进给系统热误差预测方法
CN109815525A (zh) * 2018-12-06 2019-05-28 天津大学 一种进给系统动态特性多目标优化设计方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨森: "重型机床惯量匹配研究与电机选型软件开发", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112835325A (zh) * 2021-01-03 2021-05-25 清华大学 一种用于滚珠丝杠进给系统的伺服电机选型方法
CN113732784A (zh) * 2021-08-23 2021-12-03 深圳华数机器人有限公司 数控机床的伺服电机的选型匹配方法
CN113942781A (zh) * 2021-10-15 2022-01-18 西门子工厂自动化工程有限公司 确定输送系统选型数据的方法和设备以及计算机可读存储介质
CN113942781B (zh) * 2021-10-15 2023-12-01 西门子工厂自动化工程有限公司 确定输送系统选型数据的方法和设备以及计算机可读存储介质

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