专利名称：多轴数控伺服控制系统模型辨识方法
技术领域：
本发明属于数控技术领域，尤其是一种应用于多轴数控系统伺服控制系统控制模型的建立与辨识方法，具体地说是一种多轴数控伺服控制系统模型辨识方法。
背景技术：
当采用现代控制理论方法进行控制时，需要确切地知道数控伺服控制系统被控对象的系统模型。通常，建立被控对象系统模型的方法主要有理论建模法、系统辨识法和混合建模法三种方法。 即使采用同一种理论方法建立的系统模型，由于被控对象的结构、参数和环境具有不确定性，受到具体环境等因素的影响，在不同的环境中，得到的系统模型的具体结构参数值并不完全相同。因此，系统辨识方法比理论建模方法更具有实际的应用价值。 经典的系统辨识方法，如最小二乘估计法、极大似然法等，由于自身存在的缺点，难以得到令人满意的辨识结果。为了提高系统模型的辨识精度，神经网络和模糊方法等应用于系统辨识过程中，虽然这些方法在一定程度上提高模型的辨识精度，但是它们也存在较多的缺陷，如神经网络理论存在网络结构选择困难、容易限于局部最优解和出现过学习等问题。支持向量机是近年来机器学习领域里兴起的基于统计学习理论和最优化理论的一种新型学习方法，充分利用VC维理论、结构风险最小化原则、凸规则的Wolfe对偶以及KKT条件等理论知识，能够解决小样本、高维数和非线性等问题，具有较强的泛化能力。
发明内容
本发明的目的是针对现有的多轴数控伺服控制系统模型存在的精度低、可重复性性差的问题，发明一种综合运用支持向量机、粒度计算、系统辨识、免疫算法、遗传算法和微粒群优化算法等多种交叉学科的新型多轴数控伺服控制系统模型建模和辨识方法，为数控系统独立轴伺服控制和多轴联动伺服控制提供更加准确的控制模型。本发明的技术方案是一种多轴数控伺服控制系统模型辨识方法，其特征是它包括以下步骤(I)建立由插补器、位置控制器、驱动器、执行机构和位置检测装置组成的多输入多输出系统模型，并采用以下表达式表达
权利要求
1.一种多轴数控伺服控制系统模型辨识方法，其特征是它包括以下步骤 (1)建立由插补器、位置控制器、驱动器、执行机构和位置检测装置组成的多输入多输出系统模型，并采用以下表达式表达
2.根据权利要求I所述的多轴数控伺服控制系统模型辨识方法，其特征是所述的系统模型结构辨识包括以下步骤 (a)数据预处理，数据预处理是对原始采样输入和输出数据进行归一化处理； (b)确定系统最优阶次，采用二维搜索算法和支持向量机相结合的方法对系统阶次Iii和输入阶次Hii进行优化求解； (C)构建模型辨识数据样本，根据二维搜索算法中每次设定的模型的系统阶次n'和输入阶次m'值，输入和输出数据之间满足下列关系Pi (k) = f [Pi (k-1),, Pi (k-n/ ^ , Ui (k-1),, Ui (k-m/ )] i = 1,2,3 (2) (d)构建优化目标函数，以模型结构辨识建立的系统模型和输出数据之间的均方根误差为目标函数，其表达式和系统满足条件如下
3.根据权利要求I所述的多轴数控伺服控制系统模型辨识方法，其特征是所述的系统模型参数辨识包括以下步骤 Ca)构造信息粒，在高维特征空间采用优化聚类方法构造和划分信息粒；其信息粒构造及其划分思想为设高维特征空间输入数据集合为W= {wl, w2,…，wl},高维特征空间输入数据划分信息粒数为N个，Wi为表示属于第i类的数据集，定义一个指标集R = {I,.2，…，吣和一个R的非空子集的集合C = {Rl，R2，…，Rn}，构造规则f就是W到C的一个映射，即
4.根据权利要求I所述的多轴数控伺服控制系统模型辨识方法，其特征是所述的对支持向量机参数进行优化计算包括以下步骤 ①初始化参数，为基本参数赋初值； ②适应度计算，建立的适应度函数可表示为
全文摘要
本发明公开了一种多轴数控伺服控制系统模型辨识方法,它通过综合运用支持向量机、粒度计算、系统辨识、免疫算法、微粒群算法等多种交叉学科的先进理论和方法提高了系统模型的建模精度，采用二维搜索算法和支持向量机相结合的思想对数控伺服控制系统的模型结构进行辨识，提高了模型结构辨识精度；并采用基于信息粒度支持向量机方法对数控伺服控制系统的模型参数进行辨识，同时采用基于交叉变异功能的免疫微粒群优化算法对信息粒度支持向量机的参数进行优化，改善了辨识效果。本发明能有效地提高系统的辨识精度，为数控系统独立轴伺服控制和多轴联动伺服控制提供了准确的控制模型。
文档编号G05B19/18GK102707661SQ20121017130
公开日2012年10月3日 申请日期2012年5月29日 优先权日2012年5月29日
发明者张礼兵, 游有鹏 申请人:南京航空航天大学