CN111061221A - 一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,属于数控机床技术领域,建立模型分析模块和控制器模块,在模型分析模块中建立磁悬浮电主轴的工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型,在控制器模块中建立参数自校正模糊控制器、PID控制器、位移前馈补偿控制器和实时切换控制器,解决了传统控制算法不能及时响应跟踪控制转子的技术问题,提出磁悬浮电主轴参数自校正模糊控制策略,研究该模糊控制器的自适应能力及参数在线校正效果,提高磁悬浮电主轴系统的鲁棒稳定性,提出基于参数自校正模糊控制、经典PID控制及不平衡位移前馈补偿控制相结合的多模自适应混合控制策略,解决提出的多模混合控制策略稳定性问题。
Description
技术领域
本发明属于数控机床技术领域,涉及一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法。
背景技术
1976年法国SEP公司与瑞典SKF轴承公司联合投资成立了S2M公司,对超高速精密加工机床的磁轴承主轴进行了系统的研究和开发,并于1977年开发了世界上第一台高速机床用的磁悬浮主轴。该公司1981年在Hanover欧洲国际机床展览会议上,首次推出了B20/500磁悬浮主轴系统,并在35kr/min速度下进行了钻、铣现场表演,这些高速、高精度、高效以及低功耗的优良性能引起了各国专家的广泛关注。
目前传统的针对磁悬浮轴承系统稳定悬浮控制的研究虽说已经非常成熟,但是还是存在以下缺陷:
1、主动抑制不平衡振动和其他扰动的能力不足,尤其对存在基础振动的数控机床磁悬浮电主轴的主动抑制能力欠缺。
2、针对数控机床磁悬浮电主轴不平衡振动补偿的研究,经典陷波器不能保证闭环系统的稳定性,广义陷波器的结构和运算复杂,自组织学习迭代等智能算法物理意义不明确,以上单一控制算法均不适用干扰信号种类繁多且实时复杂多变的数控机床中磁悬浮电主轴控制系统。
3、针对干扰主动振动控制的研究,所利用的先进控制器阶次往往较高,在振动尤其是扰动发生时控制器对振动响应速度慢,不利于提升控制品质。
4、针对数控机床中磁悬浮电主轴的主动振动控制问题的研究较少,尚未发现同时考虑机床基础振动和磁悬浮电主轴转子不平衡振动的实时主动振动控制相关研究报道。
发明内容
本发明的目的是提供一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,解决了传统控制算法不能及时响应跟踪控制转子的技术问题。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,包括如下步骤:
步骤1:建立模型分析模块和控制器模块,模型分析模块部署在上位机中,控制器模块用于控制数控机床的磁悬浮电主轴;
步骤2:在模型分析模块中建立磁悬浮电主轴的工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型;
根据工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型之间的动力学关系建立系统震动模型;
步骤3:根据系统震动模型得出控制数控机床的工件或刀具工作台的实时振动数据;
步骤4:在控制器模块中建立参数自校正模糊控制器、PID控制器、位移前馈补偿控制器和实时切换控制器;
控制器模块实时监测数控机床的磁悬浮电主轴的转子转速;
参数自校正模糊控制器用于在不是平稳切削工况时,在线修正模糊控制器的参数或控制规则,增强模糊控制器的自适应能力;
PID控制器用于在平稳切削工况时,单独控制数控机床的磁悬浮电主轴;
实时切换控制器用于通过转子转速自动识别是否处于平稳切削工况,并切换参数自校正模糊控制器和PID控制器的控制权;
步骤5:位移前馈补偿控制器用于与PID控制器联合控制数控机床的磁悬浮电主轴,包括如下步骤:
步骤A1:在位移前馈补偿控制器中建立自适应迭代学习算法;
步骤A2:通过自适应迭代学习算法获取并增强位移反馈中与转速同频的信号Vk;
步骤A3:将信号Vk与PID控制器市场的信号Ck叠加作为广义被控对象的输入信号Uk;
步骤A4:根据输入信号Uk控制控制数控机床的磁悬浮电主轴。
优选的,在执行步骤2时,通过分析加工过程中工件或刀具工作台对X向导轨、Y向导轨以及丝杠的影响,得出数控机床存在的基础振动响应信号,基础振动响应信号包括等效刚度变量K1、K2、K3和等效阻尼变量C1、C2、C3,其中,K1和C1分别代表X向导轨上的等效刚度变量和等效阻尼变量,K2和C2分别代表丝杠上的等效刚度变量和等效阻尼变量,K3和C3分别代表Y向导轨上的等效刚度变量和等效阻尼变量;
根据基础振动响应信号建立数控机床基础振动模型;
根据数控机床基础振动响应信号和直接切削激振力对磁悬浮悬浮特性的交叉影响,建立耦合振动模型;
针对五自由度磁悬浮电主轴系统,通过分析四个径向和一个轴向磁悬浮轴承结构,得出转子在每个自由度上承受的电磁力函数,电磁力函数包含有刚度变量和阻尼变量;
由于五自由度磁悬浮电主轴系统的磁悬浮轴承结构呈轴对称分布,所以四个径向刚度变量K4和径向阻尼变量C4对应相等,轴向刚度变量为K5,轴向阻尼变量为C5,根据电磁力函数及转子振动方程建立磁悬浮电主轴转子的振动模型。
优选的,在执行步骤4时,在参数自校正模糊控制器中设置一个模糊参数调整器,用于根据偏差e和偏差变化ec在线实时校正量化因子Ke、Kec和比例因子Ku。
本发明所述的一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,解决了传统控制算法不能及时响应跟踪控制转子的技术问题,本发明针对数控机床加工过程中干扰信号种类繁多且实时复杂多变特点,提出磁悬浮电主轴参数自校正模糊控制策略,研究该模糊控制器的自适应能力及参数在线校正效果,提高磁悬浮电主轴系统的鲁棒稳定性,本发明针对磁悬浮电主轴运行环境多变、存在不平衡位移振动等,提出基于参数自校正模糊控制、经典PID控制及不平衡位移前馈补偿控制相结合的多模自适应混合控制策略,研究实时切换控制器的稳定性,尤其各控制器间实时切换过程中可能存在的突变行为对整个系统造成的稳定性影响,解决提出的多模混合控制策略稳定性问题。
附图说明
图1为本发明的系统震动模型的示意图;
图2为本发明的数控机床磁悬浮电主轴多模自适应控制原理图;
图3为本发明的数控机床磁悬浮电主轴参数自校正模糊控制原理图;
图4为本发明的磁悬浮电主轴不平衡位移前馈补偿控制原理图。
具体实施方式
如图1-图4所示的一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,包括如下步骤:
步骤1:建立模型分析模块和控制器模块,模型分析模块部署在上位机中,控制器模块用于控制数控机床的磁悬浮电主轴;
步骤2:在模型分析模块中建立磁悬浮电主轴的工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型;
根据工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型之间的动力学关系建立系统震动模型;
步骤3:根据系统震动模型得出控制数控机床的工件或刀具工作台的实时振动数据;
数控机床中磁悬浮电主轴非线性动态仿真模型的建立是否合理,对仿真分析结果有着很大影响。本发明通过分析数控机床基础振动响应来源、磁悬浮电主轴受力特性以及基础振动与电主轴之间耦合振动等,建立系统振动模型,其包括数控机床工况振动模型、耦合振动模型和磁悬浮电主轴振动模型,开发系统非线性动态仿真模型。
步骤4:在控制器模块中建立参数自校正模糊控制器、PID控制器、位移前馈补偿控制器和实时切换控制器;
由于数控机床在加工过程中存在电主轴受到时变非线性的冲击振动以及机床基础振动干扰,且该振动干扰往往滞后于磁悬浮轴承控制系统,造成控制系统误差增大,另外磁悬浮转子存在不平衡位移振动也会对控制系统造成影响,为了提高磁悬浮控制系统稳定性,保证加工精度,本发明采用基于参数自校正模糊控制、经典PID控制和位移前馈补偿控制等相结合的多模自适应混合控制策略,实现数控机床中磁悬浮电主轴的混合控制。
控制器模块实时监测数控机床的磁悬浮电主轴的转子转速;
参数自校正模糊控制器用于在不是平稳切削工况时,在线修正模糊控制器的参数或控制规则,增强模糊控制器的自适应能力;
当数控机床对不规则毛坯或存在瑕疵毛坯进行高速、大进给量切削时,转子将受到强干扰激振力,且此时机床基础响应为强干扰随机信号,此时系统误差较大,采用参数自校正模糊控制器控制被抽象为广义被控对象的磁悬浮电主轴,可快速响应干扰信号并提高抗干扰能力及鲁棒性。
PID控制器用于在平稳切削工况时,单独控制数控机床的磁悬浮电主轴;
由于参数自校正模糊控制不具有积分环节,其对稳态系统控制精度不高,则当数控机床在平稳切削工况下时,系统误差较小,此时通过实时切换控制器切换,由经典PID控制器单独控制磁悬浮电主轴系统,可消除稳态误差。
实时切换控制器用于通过转子转速自动识别是否处于平稳切削工况,并切换参数自校正模糊控制器和PID控制器的控制权;
步骤5:位移前馈补偿控制器用于与PID控制器联合控制数控机床的磁悬浮电主轴,包括如下步骤:
步骤A1:在位移前馈补偿控制器中建立自适应迭代学习算法;
步骤A2:通过自适应迭代学习算法获取并增强位移反馈中与转速同频的信号Vk;
步骤A3:将信号Vk与PID控制器市场的信号Ck叠加作为广义被控对象的输入信号Uk;
步骤A4:根据输入信号Uk控制控制数控机床的磁悬浮电主轴,以便增强磁悬浮轴承的主动控制作用,限制电主轴转子径向跳动。
多模自适应混合控制器设计好坏的评价指标为能否保证整个数控机床磁悬浮电主轴系统稳定运行、平稳切换,如果不能实时平稳切换,不仅起不到多模态控制的作用,反而可能造成系统失稳影响电主轴有效工作。因此本发明在线识别判断机床基础振动响应、转子转速等信息,并将该信息实时传输至实时切换控制器,保证实时切换控制器在参数自校正模糊控制算法、经典PID控制算法及不平衡位移前馈补偿控制算法之间实现自适应切换降低实时切换控制器在实时切换过程中对整个系统稳定性造成的影响,最终如何保证提出的多模自适应混合控制策略的控制稳定性。
优选的,在执行步骤2时,通过分析加工过程中工件或刀具工作台对X向导轨、Y向导轨以及丝杠的影响,得出数控机床存在的基础振动响应信号,基础振动响应信号包括等效刚度变量K1、K2、K3和等效阻尼变量C1、C2、C3,其中,K1和C1分别代表X向导轨上的等效刚度变量和等效阻尼变量,K2和C2分别代表丝杠上的等效刚度变量和等效阻尼变量,K3和C3分别代表Y向导轨上的等效刚度变量和等效阻尼变量;
根据基础振动响应信号建立数控机床基础振动模型;
根据数控机床基础振动响应信号和直接切削激振力对磁悬浮悬浮特性的交叉影响,建立耦合振动模型;
本实施例通过为机床本体与磁悬浮电主轴定子各个安装接触位置的支撑刚度和阻尼模型,根据不同的支撑特性进行建模,从而建立耦合振动模型。
针对五自由度磁悬浮电主轴系统,通过分析四个径向和一个轴向磁悬浮轴承结构,得出转子在每个自由度上承受的电磁力函数,电磁力函数包含有刚度变量(位移刚度和电流刚度)和阻尼变量;
由于五自由度磁悬浮电主轴系统的磁悬浮轴承结构呈轴对称分布,所以四个径向刚度变量K4和径向阻尼变量C4对应相等,轴向刚度变量为K5,轴向阻尼变量为C5,根据电磁力函数及转子振动方程建立磁悬浮电主轴转子的振动模型。
优选的,在执行步骤4时,在参数自校正模糊控制器中设置一个模糊参数调整器,用于根据偏差e和偏差变化ec在线实时校正量化因子Ke、Kec和比例因子Ku。
本实施例中,为方便调试,在不影响控制效果的前提下,取Ke、Kec增加的倍数与输出的比例因子Ku减小的倍数相同
本发明所述的一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,解决了传统控制算法不能及时响应跟踪控制转子的技术问题,本发明针对数控机床加工过程中干扰信号种类繁多且实时复杂多变特点,提出磁悬浮电主轴参数自校正模糊控制策略,研究该模糊控制器的自适应能力及参数在线校正效果,提高磁悬浮电主轴系统的鲁棒稳定性,本发明针对磁悬浮电主轴运行环境多变、存在不平衡位移振动等,提出基于参数自校正模糊控制、经典PID控制及不平衡位移前馈补偿控制相结合的多模自适应混合控制策略,研究实时切换控制器的稳定性,尤其各控制器间实时切换过程中可能存在的突变行为对整个系统造成的稳定性影响,解决提出的多模混合控制策略稳定性问题。
Claims (3)
1.一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:建立模型分析模块和控制器模块,模型分析模块部署在上位机中,控制器模块用于控制数控机床的磁悬浮电主轴;
步骤2:在模型分析模块中建立磁悬浮电主轴的工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型;
根据工况振动模型、耦合振动模型和机床基础振动模型之间的动力学关系建立系统震动模型;
步骤3:根据系统震动模型得出控制数控机床的工件或刀具工作台的实时振动数据;
步骤4:在控制器模块中建立参数自校正模糊控制器、PID控制器、位移前馈补偿控制器和实时切换控制器;
控制器模块实时监测数控机床的磁悬浮电主轴的转子转速;
参数自校正模糊控制器用于在不是平稳切削工况时,在线修正模糊控制器的参数或控制规则,增强模糊控制器的自适应能力;
PID控制器用于在平稳切削工况时,单独控制数控机床的磁悬浮电主轴;
实时切换控制器用于通过转子转速自动识别是否处于平稳切削工况,并切换参数自校正模糊控制器和PID控制器的控制权;
步骤5:位移前馈补偿控制器用于与PID控制器联合控制数控机床的磁悬浮电主轴,包括如下步骤:
步骤A1:在位移前馈补偿控制器中建立自适应迭代学习算法;
步骤A2:通过自适应迭代学习算法获取并增强位移反馈中与转速同频的信号Vk;
步骤A3:将信号Vk与PID控制器市场的信号Ck叠加作为广义被控对象的输入信号Uk;
步骤A4:根据输入信号Uk控制控制数控机床的磁悬浮电主轴。
2.如权利要求1所述的一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,其特征在于:在执行步骤2时,通过分析加工过程中工件或刀具工作台对X向导轨、Y向导轨以及丝杠的影响,得出数控机床存在的基础振动响应信号,基础振动响应信号包括等效刚度变量K1、K2、K3和等效阻尼变量C1、C2、C3,其中,K1和C1分别代表X向导轨上的等效刚度变量和等效阻尼变量,K2和C2分别代表丝杠上的等效刚度变量和等效阻尼变量,K3和C3分别代表Y向导轨上的等效刚度变量和等效阻尼变量;
根据基础振动响应信号建立数控机床基础振动模型;
根据数控机床基础振动响应信号和直接切削激振力对磁悬浮悬浮特性的交叉影响,建立耦合振动模型;
针对五自由度磁悬浮电主轴系统,通过分析四个径向和一个轴向磁悬浮轴承结构,得出转子在每个自由度上承受的电磁力函数,电磁力函数包含有刚度变量和阻尼变量;
由于五自由度磁悬浮电主轴系统的磁悬浮轴承结构呈轴对称分布,所以四个径向刚度变量K4和径向阻尼变量C4对应相等,轴向刚度变量为K5,轴向阻尼变量为C5,根据电磁力函数及转子振动方程建立磁悬浮电主轴转子的振动模型。
3.如权利要求1所述的一种磁悬浮电主轴自适应混合控制方法,其特征在于:在执行步骤4时,在参数自校正模糊控制器中设置一个模糊参数调整器,用于根据偏差e和偏差变化ec在线实时校正量化因子Ke、Kec和比例因子Ku。
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