一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法与流程

本发明属于机床运动控制，具体涉及一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法。

背景技术：

1、数控机床具有加工精度高、生产效率高级工人劳动强度低等许多优点，广泛应用于汽车、医疗、航天及海洋等许多领域。随着产品精度的要求越来越高，人们对数控机床加工精度也提出了更高的要求。目前典型的pid控制已经不能很好地满足机床的控制要求，机床x-y运动平台在加工过程中，由于x轴和y轴由两台电机驱动，若两轴中有一轴存在较大的误差，就会导致整个加工误差增大。

2、因此，亟需提出一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，利用遗传算法的特殊寻优特性，来对pid控制的参数进行调整，从而提高机床加工轨迹跟踪精度，保障控制系统的稳定性。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，通过改进遗传算法调节器实时调节pid控制器参数，提高了机床的控制的精确性和鲁棒性。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，包括以下步骤：

4、s1、对机床平台进行数学建模，获取机床运动平台的数学模型；

5、s2、构建基于改进遗传算法的pid机床控制策略：

6、将u(k)输入pid控制器，pid控制器调节控制信号输出x(k)至电机执行器，电机执行器依据输出x(k)完成指令动作；

7、同时pid控制器将输出x(k)以及当前pid控制器参数发送至改进遗传算法调节器，进而将输出x(k)以及调节后的pid控制器参数反馈至pid控制器。

8、进一步地，所述步骤s1中，获取机床运动平台的数学模型，具体包括以下步骤：

9、根据x-y轴驱动的永磁同步直线电动机构建d轴和q轴坐标轴，建立运动平台电压和磁链方程式；

10、根据电机原理方程式计算电磁推力；

11、设定系统状态变量，建立系统状态方程式；

12、采用二阶微分方程建立机床运动平台的数学模型。

13、进一步地，所述运动平台电压和磁链方程式为：

14、

15、式中，ud、uq分别为d轴和q轴的电压；ψf为永磁体的励磁磁链；ψd、ψq分别为d轴和q轴磁链；rs为动子相电阻；ld、lq分别为d轴和q轴电感；id、iq分别为d轴和q轴电流；ωr为转子角速度。

16、进一步地，所述电机原理方程式为：

17、

18、所述电磁推力f’e为：

19、

20、式中，f’e为电磁推力；τ为永磁体极距；f为控制系统扰动力；m为电机负载质量；v为电机速度。

21、进一步地，所述系统状态方程式为：

22、

23、式中，u为控制系统输入信号；x(t)和v(t)分别为系统输出位置和电机运动速度。

24、进一步地，所述机床运动平台的数学模型为：

25、

26、式中，下标为1的参数表示x轴的参数，下标为2的参数表示y轴的参数；u1、u2分别为电流控制输入；kf1、kf2为推力系数；m1、m2为负载质量；f1、f2为外部扰动力。

27、进一步地，所述步骤s2中，pid控制器参数包括比例系数kp、积分系数ki和微分系数kd。

28、进一步地，所述步骤s2中，改进遗传算法调节器，包括执行以下步骤：

29、s21、初始化随机种群，由适应度函数选择最优和最差染色体，从i＝0开始循环；

30、s22、对种群中的全部染色体执行细菌共轭算子；

31、s23、依据算法的终止条件进行有限次数遗传循环；

32、s24、输出最佳染色体kp、ki和kd。

33、本发明的有益效果为：

34、(1)通过采用细菌共轭的思想，首先对常规的遗传算法流程进行了改进，并结合机床普通的pid控制，提出了结合改进遗传算法的自适应pid控制策略；在原有机床控制方案的硬件以及原有的电机霍尔传感器的基础上，实现了机床的精确控制和鲁棒性。

35、(2)本发明的自适应pid控制采用了改进的遗传算法来实时反馈调节pid控制器参数，将pid控制器参数kp、ki和kd看作是遗传算法中的染色体，由初始化种群然后随机选取参数，通过细菌共轭算子有遗传循环，直至满足算法终止条件，得到最佳的kp、ki和kd值，提升了对外界干扰的鲁棒性。

技术特征：

1.一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述步骤s1中，获取机床运动平台的数学模型，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述运动平台电压和磁链方程式为：

4.根据权利要求3所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述电机原理方程式为：

5.根据权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述系统状态方程式为：

6.根据权利要求5所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述机床运动平台的数学模型为：

7.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述步骤s2中，pid控制器参数包括比例系数kp、积分系数ki和微分系数kd。

8.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，其特征在于：所述步骤s2中，改进遗传算法调节器，包括执行以下步骤：

技术总结
本发明涉及一种基于改进遗传算法的自适应机床运动控制方法，属于机床运动控制技术领域，包括以下步骤：S1、对机床平台进行数学建模，获取机床运动平台的数学模型；S2、构建基于改进遗传算法的PID机床控制策略：将u(k)输入PID控制器，PID控制器调节控制信号输出x(k)至电机执行器，电机执行器依据输出x(k)完成指令动作；同时PID控制器将输出x(k)以及当前PID控制器参数发送至改进遗传算法调节器，进而将输出x(k)以及调节后的PID控制器参数反馈至PID控制器。本发明通过改进遗传算法调节器实时调节PID控制器参数，提高了机床的控制的精确性和鲁棒性。

技术研发人员：赵乐乐,叶燕燕,王尧欣,钟文键,李艳洲
受保护的技术使用者：泰州市东正交通器材有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15