专利名称：一种提高数控机床进给运动精度的方法
技术领域：
本发明涉及一种提高数控机床进给运动精度的方法，属于数控机床控制技术领域。
背景技术：
数控机床沿一定轨迹重复加工某零件时，其运动控制需要执行沿一个轨迹的重复运行。目前数控系统的控制并未考虑此类运动的重复特性，每一次运行误差都重复产生。学习控制的思想是通过学习每次运动的误差，对控制量进行修正，从而在下次运动时提高运动的精度。它不需要精确的系统模型，对系统的未建模特性具有一定的鲁棒性，实时计算量小。 目前机床数控系统普遍采用位置指令脉冲对各进给轴进行控制，各轴驱动的跟随误差影响数控机床的加工精度。由于数控系统的封闭性、计算机硬软件结构及控制算法的复杂性等原因， 其均无进给运动学习功能；且用户无法在现有的数控系统中添加和实现该学习功能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种提高数控机床进给运动精度的方法。常规机床数控系统与进给轴驱动器之间添加本方法及装置，当数控系统控制机床沿一定轨迹重复加工零件时，学习装置会依据一定的学习规则，不断对控制信号进
行修正，减小运动误差，从而达到提高数控机床零件加工精度的目的。一种提高数控机床进给运动精度的方法，其特征在于包括以下过程
(1)进行批量生产中，将学习装置安装于数控系统和运动驱动器之间，数控系统输出的控制信号经过学习装置处理后再输送给运动驱动器，其中学习装置利用中断程序每 0. I-IOms执行一次，完成相应的学习过程；
(2)在进行第一个零件的加工过程中，利用学习装置读取数控系统输出的控制信号U。 (k)和控制信号与实际位置的误差信号％(k)，其中k为采样时刻，将上述控制信号UtlGO和误差信号存储于存储器中；
(3)在第二个及之后的零件加工时，利用学习装置根据学习策略，计算得到相应采样时亥Ij的控制信号IV1GO并输送给运动驱动器，并且刷新存储器中的控制信号IV1GO和误
差信号h+1(k)，其中学习算法为 uJ+1 (k)=Q(q) [Uj(k)+L(q)ej(k)] (1)
式中k为采样时间；j为重复学习控制的次数；U，为上次控制信号；e，为上次误差信号A为本次控制信号；Q(q)为保证学习过程稳定的滤波器；L(q)为学习策略。上述述滤波器Q(q)选取零相差滤波器，因为零相差滤波器具有仅对信号幅值进行处理而不影响信号相位的优点。上述学习策略为比例学习策略，L(Z)= Γ ,其中Γ为比例因子，其对应的学习算法
& - ik) = Oi-Q.1 U.rs.itI)其中Γ越小，误差减小的过程越平缓，但误差减小的速度越慢；Γ越大，误差减小的过程越快，但误差可能产生震荡。通过学习提高批量生产中数控机床进给运动精度的方法，其特征在上述学习策略为比例微分策略，即L (ζ) =z [Kp+Kd(1-Ζ—1)]，其中Kp\Kd。为比例和微分因子，其对应的学习算法
UJ+1 (k) =Q (q) {Uj (k) +Kpej (k+1) +Kd [ej (k+1) -ej (k) ] }
其中Kp取1 ;Kd越小，误差减小的过程越平缓，但误差减小的速度越慢；Kd越大，误差减小的过程越快，但误差可能产生震荡。学习策略的选择主要根据对误差收敛速度的要求选取，如对误差的收敛速度要求高，则需采用比例微分策略。对误差收敛速度要求不高，但要求算法简单可选用比例学习策略。一种提高数控机床进给运动精度的方法的学习装置，其特征在于安装于数控系统和运动驱动器之间，包括用于实现学习算法和控制功能的微处理器、与微处理器相连的用于存储以往控制信号与误差信号的大容量存储器；其中微处理器与数控系统指令脉冲接口、学习后控制脉冲接口、位置检测信号接口、键盘接口、LcD显示接口相联。在应用本发明的方法和装置时应注意学习控制的轨迹精度对电源扰动敏感，因此对供电系统提出了较高的要求；此外负载扰动的不确定性，也会对误差的收敛速度有一定影响。有益效果本发明提供的技术无需对原数控系统和驱动器做任何调整和改变，只要该装置安装在原数控系统和驱动器之间，在进行一种零件的重复加工(批量生产)时，通过大容量存储器记忆数控系统的控制和误差信号，并依据一定的学习算法，得到下一个零件加工所需新的控制信号并进行运动控制，新的控制信号将减小上一个零件加工时的运动误差。经过多次记忆一学习的过程，可使运动误差大大减小，从而提高数控机床的运动精度，其使用简单、易于实现、成本低廉。
图1为常规数控系统的驱动控制方案。图2为采用本学习装置的控制方案。图3数控系统运动指令曲线。图4随着学习次数的增加，误差IAE值的变化。图5具体实施技术的典型案例图6第3次迭代的圆弧误差曲线图7第6次迭代的圆弧误差曲线图8第12次迭代的圆弧误差曲线图9为控制软件流程示意图。图10为学习流程示意图.
具体实施例方式
图1为常规数控系统的驱动控制方案；图2为采用本学习装置的控制方案。可以看出本发明所及装置安装在常规方案中数控系统与驱动器之间，不需对原数控系统与驱动器做改动，方便实用。图4为对式2模型描述的运动控制轴沿图3曲线运动，采用比例微分策略进行理论仿真分析的结果，可以看出经过3—5次迭代学习，误差的IAE(误差绝对值的积分)快速减小。
权利要求
1.一种提高数控机床进给运动精度的方法，其特征在于包括以下过程(1)进行批量生产中，将学习装置安装于数控系统和运动驱动器之间，数控系统输出的控制信号经过学习装置处理后再输送给运动驱动器，其中学习装置利用中断程序每 0. l-10m/s执行一次，完成相应的学习过程；(2)在进行第一个零件的加工过程中，利用学习装置读取数控系统输出的控制信号 u0(k)和控制信号与实际位置的误差信号，其中k为采样时刻，将上述控制信号U0OO 和误差信号存储于存储器中；(3)在第二个及之后的零件加工时，利用学习装置根据学习策略，计算得到相应采样时亥Ij的控制信号IV1GO并输送给运动驱动器，并且刷新存储器中的控制信号IV1GO和误差信号h+1(k)，其中学习算法为uJ+1 (k)=Q(q) [Uj(k)+L(q)ej(k)] (1)式中k为采样时间；j为重复学习控制的次数；u，为上次控制信号；e，为上次误差信号为本次控制信号；Q(q)为保证学习过程稳定的零相差滤波器；L(q)为学习策略。
2.根据权利要求1所述的一种提高数控机床进给运动精度的方法，其特征在上述学习策略为比例学习策略，即L(z) = T ,其中T为比例因子，其对应的学习算法u “il = 0 q I—J “ I k .1 十 Γ黾 I k Ij其中T越小，误差减小的过程越平缓，但误差减小的速度越慢；Τ越大，误差减小的过程越快，但误差可能产生震荡。
3.根据权利要求1所述的通过学习提高批量生产中数控机床进给运动精度的方法，其特征在上述学习策略为比例微分策略，即UzkzD^+Kda-Z—1)]，其中Kp\Kd ；为比例和微分因子，其对应的学习算法UJ+1 (k) =Q (q) {Uj (k) +Kpej (k+1) +Kd [ej (k+1) -ej (k) ] }其中Kp取1 ;Kd越小，误差减小的过程越平缓，但误差减小的速度越慢；Kd越大，误差减小的过程越快，但误差可能产生震荡。
全文摘要
一种提高数控机床进给运动精度的方法，学习装置安装在原数控系统和驱动器之间，无需对原数控系统和驱动器做任何调整和改变，方便实用。在进行一种零件的重复加工时，通过大容量存储器记忆数控系统的控制和误差信号，并依据一定的学习算法，得到下一个零件加工所需新的控制信号并进行运动控制，新的控制信号将减小上一个零件加工时的运动误差。经过多次记忆——学习的过程，可使运动误差减小，从而提高数控机床的轮廓运动精度。控制装置包括微处理器、大容量存储器以及数控系统进给运动控制指令信号、学习后的控制输出信号、位置检测信号接口等。
文档编号B23Q15/12GK102476320SQ20101055337
公开日2012年5月30日 申请日期2010年11月22日 优先权日2010年11月22日
发明者孙文秀 申请人:大连创达技术交易市场有限公司