铣削过程在线辨识与极点配置自适应控制

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研究了铣削加工过程的建模、参数在线辨识及自适应控制问题,为铣削过程建立了二阶离散传递函数模型,提出了一种修正的带遗忘因子递推最小二乘参数辨识算法,从而解决了普通递推最小二乘辨识算法中由于递推计算协方差矩阵衰退或膨胀引起辨识结果失真的问题,采用极点配置设计原理,为铣削过程推导了自适应控制的控制律。仿真和实验表明,修正的最小二乘辨识算法和极点配置自适应控制律是正确和可靠的,自适应控制器可获得所需的响应性能。 The modeling of milling process, on-line identification of parameters and the adaptive control problem are studied. The second-order discrete transfer function model is established for the milling process. A modified recursive least square parameter identification algorithm with forgetting factor is proposed to solve the problem In the ordinary recursive least squares identification algorithm, the identification result is distorted due to the recession or expansion of the covariance matrix of the recursive calculation. The pole placement design principle is adopted to derive the control law of adaptive control for the milling process. Simulations and experiments show that the modified least squares identification algorithm and the pole placement adaptive control law are correct and reliable, and the adaptive controller can obtain the required response performance.
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