【摘 要】
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高速高精度数控加工技术是制造业发展的重要方向。在高速高精的加工中,空间轮廓误差会因为进给速率的增加而增大,并且多轴之间的参数匹配不当会造成轮廓的变形,这些问题在传
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高速高精度数控加工技术是制造业发展的重要方向。在高速高精的加工中,空间轮廓误差会因为进给速率的增加而增大,并且多轴之间的参数匹配不当会造成轮廓的变形,这些问题在传统的伺服控制方法中没有得到妥善的解决。本文深入分析了多轴加工过程中影响空间轮廓误差的因素,在此基础上提出了能够有效减小空间轮廓误差的交叉耦合补偿方案,主要研究内容如下:分析了数控进给伺服控制系统的结构,得到了单轴跟随误差与控制系统结构之间的关系,并进一步分析了多轴系统中影响空间轮廓误差的因素。从分析结果可以看出,在多轴加工过程中,进给速率和多轴之间的耦合关系是影响空间轮廓误差的因素,而进给速率在其中起着主导的作用。根据影响空间轮廓误差的因素,建立了基于交叉耦合控制器的空间轮廓误差模型,并对此模型进行了适当改进,简化了模型的计算过程,并将其应用到三平动轴的轮廓加工中。在带有转动轴的情况时,考虑到转动轴的非线性耦合关系的限制,故仅仅计算了平动轴方向上的误差分量。在空间轮廓误差补偿量的分配方面,则是采用成比例的分配方法,这样就可以充分利用已有的计算数据,有利于减小系统的计算量,并能有效控制补偿的精度。论述了交叉耦合控制器的参数调整方案,该方案采用了基于神经网络的自适应控制方法,此方法分为BP神经网络以及单神经元两种方法。前者的调节精度高,但是算法复杂,实时性相对较差;后者则充分简化参数的调整过程,实时性得到了很好的解决,但是其精度却有所下降,不过较使用经典PID控制器精度仍有所提高。通过对两轴中圆轮廓,拐角轮廓以及三轴空间中螺旋曲线的仿真中可以得到采用交叉耦合控制器之后空间轮廓误差的大小可以得到明显的降低,而使用基于BP神经网络的自适应模块之后,空间轮廓精度得到了更好的优化。
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