【摘 要】
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现阶段,以手机、平板为代表的消费类产品的社会需求量越来越大,随着市场饱和的接近,产品间的竞争也变得越来越激烈。这类产品的零部件如手机玻璃,外壳等的加工具有产量大、重
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现阶段,以手机、平板为代表的消费类产品的社会需求量越来越大,随着市场饱和的接近,产品间的竞争也变得越来越激烈。这类产品的零部件如手机玻璃,外壳等的加工具有产量大、重复性高等特点。在现阶段的产品加工过程中,同一产品的每次加工都当作是对新产品的加工,不具备学习功能;为了改善现阶段的加工条件,使得产品加工朝着智能化的方向前进,本文引入迭代学习算法作为控制算法来指导产品的加工,并设计轮廓误差估计模型,引入交叉耦合控制,使得产品的高速下的精度以及效率得到提升。针对数控机床中的伺服控制系统的结构进行建模与辨识,通过对三环控制系统的设计,通过优化位置环控制器参数,使得系统稳定并且具备良好的重复性性能。良好的重复性是学习控制算法实行的前提,可以很好的体现出大批量重复加工的特点。轮廓误差表征了数控机床伺服系统的加工精度,主要由系统的进给速率以及各轴之间的耦合协调所引起的。对于跟随误差的补偿,单轴迭代学习算法可以达到学习补偿的效果;而轮廓误差由于存在多轴的耦合性因素,单纯的迭代学习对于单轴跟随性能有所提升,对轮廓误差的改善并不明显,这就需要引入交叉耦合控制。本文建立了轮廓误差的估计模型,该轮廓误差估计模型可以针对不同进给速率进行比较。利用所采集到的轮廓误差信息,将单轴迭代算法与多轴轮廓控制结合使用,提高多轴的同步性,进而降低系统的轮廓误差。对于存在的高频的噪声信息,采用离线的零相位滤波器进行处理。通过在XY平台实验,验证了所采用基于修改参考输入的交叉耦合迭代学习补偿的算法有效性。
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