作为机械设备的关键零部件,凸轮的磨削精度直接影响着发动机等机构的整体性能。近年来随着数控磨削技术的不断发展,凸轮磨削精度得到了大幅度提高。不同于传统靠模仿形的加工方式,目前多采用两轴联动系统精密加工。通过控制工件旋转轴与砂轮进给轴的协同运动,完成凸轮磨削。由于凸轮的磨削精度最终反映在凸轮的轮廓误差上,可以将磨削过程的精度问题看作是对轮廓误差的控制问题,因此相比于通过减小各单轴跟踪误差以间接减小轮廓误差的方法,直接减小轮廓误差的方法效果更佳。本文引入切向-轮廓控制算法,以减小凸轮轮廓误差、提高系统磨削精度为目标,对该控制算法提出一系列的改进,从而实现对轮廓误差直接有效的控制。主要研究内容如下:1、磨削前的准备工作。为了维持凸轮轮廓的原有特性,消除升程数据可能带有的误差,对厂家提供的原始升程数据进行光顺处理和三次样条插值。在此基础上通过反转法和联动数学模型,求得系统的输入序列值。2、引入切向-轮廓控制算法。为了促进切向-轮廓控制算法在凸轮磨削系统中的应用,选取合适的转换矩阵,实现坐标系间的转换。并提出了位置跟踪补偿算法,与切向-轮廓控制器、位置环控制器共同构成整体轮廓误差控制算法,实现轮廓误差的进一步减小。并由仿真实验验证上述算法的有效性。3、设计切向-轮廓控制器的参数优化算法。在整体轮廓误差控制算法中,切向-轮廓控制器的参数选取直接影响凸轮的磨削精度。为了能够有效减小轮廓误差,采用差分进化算法,对切向控制器与轮廓控制器的增益系数进行优化。以当前磨削过程中凸轮轮廓误差的最大绝对值为适应度函数,由增益系数构成的二维矢量作为进化的种群个体,经迭代计算得出个体最优解。仿真实验表明,具有最优解的系统其磨削精度得到了提高。4、设计切向-轮廓控制器的参数自适应控制算法。由于凸轮的轮廓曲率复杂多变,若要减小凸轮的轮廓误差,还可以从参数自适应控制方面展开研究。采用BP(Back Propagation)神经网络算法,令网络输出层的输出分别对应切向控制器与轮廓控制器的增益系数,通过实时修正各层权系数,实现控制器增益系数根据不同磨削点和轮廓误差的自适应变化,并由仿真实验验证了其有效性。另外,对比分析参数优化算法与参数自适应控制算法的优缺点,在时效性方面参数优化算法更省时,在轮廓误差控制方面参数自适应控制算法更具优势。