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数控 数控变工况切削过程的插补控制 罗力渊，廖洪鹏，张 毅，刘振超 (广东交通职业技术学院， 广东广州 510800) 况切削过程的伺服稳定性，对系统的状态变量进行模糊量化和归一化处理，应用神经网络建立模糊规则，对 进行在线整定，通过神经网络的自学习和加权系数的调整，排除了由于切削过程中的工况改变对插补精度的 关键词：数控；插补；变1==况；控制 中图分类号：TG659 文献标识码：A 文章编号：1009—9492(2011)01—0021—03 l刖 舌 ② 模糊化模块。对系统的状态变量进行模糊量化和 归一化处理。这样做的优点是利用模糊控制的鲁棒性和非 切削阻力的改变必然导致伺服电动机电流的改变，如 果仅仅依靠电流环的自身调节，导致的效果和所希望的结 线性控制作用：对作为实现模糊规则神经网络NN的输入 果往往是相反的 。在这种情况下，不是要稳定电流， 进行预处理．避免了NN的活化函数采用 Sigmoid函数时， 而是要改变速度，数控伺服系统的控制一般只考虑到速 直接输入量过大而导致输出饱和，使得对输入不再敏感的 度、位置和电流三个参数的控制，即所谓的三环控制 I 3]。 缺点。 实际上，在数控加工的过程中，南于多方面的原因，工况 ③ 神经网络NN。用于表示模糊规则，经过神经网络 的学习，以加权系数的形式表现出来，规则的生成就转化 随时都会改变．如材料物理性能的不均匀，其切削阻力在 为加权系数初值的确定和修改。根据系统的运行状态，调 随时改变。南于切削阻力的改变，必然导致伺服系统的不 节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。 稳定，或者说，单方面的依靠增大伺服控制的增益不可能 即使输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的 个可 进一步提高加工精度．因为伺服系统的调节能力都是有限 的。所以，一切仅仅以追求 “稳定”为目标的=三环控制不 调参数， K．，‰，通过神经网络的自学习，加权系数 可能达到这个目标。 的调整，从而使其稳定状态对应于某种最优控制律下的 对于电流环．快速性是主要的性能指标，因为在受到 PID控制器参数。 扰动时，必须迅速调节，才能保证力矩最小，电流调节器 2．2控制系统的设计 不要求做到无静差调节 ，因此电流调节器采用比例调 2．2．1 PID控制的实现 节。 数字PID控制器是将模拟PID控制算法离散化 [5]，通 位置调节是保证加工精度的关键，在变工况情况下， 过程序实现．因此使系统设计更灵活、方便。其离散PID 仅仅采用通常的对位置智能PID算法进行修正的方法 (如 积分分离的PID算法)是不够的，对于不确定的诸多因 素，拟采用神经网络模糊PID算法进行修正。 2插补控制中的设计 2．1插补控制器的结构 基于神经网络的模糊PID控制器系统结构如图 1所 示。控制器由三部分组成。 ① PID控制器。直接对被控对象过程进行闭环控制， 图1 具有神经网络模糊 PID控制系统结构 并且三个参数 、 、 为在线整定式。