数控铣削过程有约束广义预测控制

研究了数控铣削过程的有约束广义预测控制方法,构造了进给速度及其增量约束、铣削力上升时间约束及超调约束。为了保证控制实时性要求,提出了一种有约束预测控制律的解析算法。计算机仿真和试验结果表明,与无约束控制策略相比,控制系统的闭环性能可得到显著改善。     

铝合金航空薄壁件数控铣削加工变形预测与分析

在分析铣削加工中材料的变形机理、薄壁件数控铣削加工变形的基本特点的基础上,建立了集成于专业CAD/CAM/FEA系统的薄壁件数控铣削加工变形预测框架,以典型铝合金航空薄壁件数控铣削加工变形进行了预测与试验验证.     

数控机床切削加工过程智能自适应控制研究

在华中Ｉ型数控系统的基础上开发了智能自适应数控系统,以实现数控机床切削加工过程智能自适应控制,提高切削效率。用模糊控制器对数控铣削过程所进行的智能自适应控制试验结果表明,该智能自适应数控系统性能良好,能提高数控机床在切削加工过程中的智能水平及自适应能力,提高了其切削效率。     

纯镍风标加工的变形控制

纯镍风标是一种超薄零件,在加工中易变形.本文从毛坯的加工、数控铣削加工内腔和反面轮廓、零件边缘轮廓加工的过程中寻找控制零件变形的工艺方法.在毛坯加工中,合理运用刨削加工控制毛坯的变形,合理选择数控铣削加工中的刀路,保证了零件的基本轮廓;在加工零件边缘轮廓时使用线切割,在很大程度上减小了风标零件的变形.     

基于过程集成优化的复杂曲面数控铣削性能分析

针对复杂自由曲面变曲率、大扭曲的特征及其铣削性能难预测的问题,提出加工过程的集成优化的切削性能分析方法,在曲面多轴铣削工作流程中综合评价和提高切削加工效率和质量。建立了自由曲面体零件多轴加工集成优化铣削模型,集成切削加工刀位轨迹计算、切削仿真与机床运动仿真、切削力预测、工艺参数优化工作流程及其输入输出文件,实时从输出文件中解析提取计算结果参数,有效分析预测切削参数与切削力对加工效率和质量的影响,实现复杂自由曲面铣削过程的集成与全局优化。将该方法应用于大型混流式水轮机叶片的数控铣削性能分析,并与生产数据进行对比,进一步验证了所提加工过程集成优化方法可有效分析和预测大型自由曲面的数控铣削性能。     

基于加工质量预测与分析的数控铣削过程仿真系统研究与开发

本文以曲面产品的数控铣削为研究对象，介绍了用于数控铣削加工预测与分析的仿真系统，并着重就系统的结构和有关具体实现问题进行了讨论。     

数控铣削过程仿真技术的研究

讨论了数控铣削过程仿真技术，并以在高速铣削中应用球头铣刀为例，对数控铣削过程几何仿真和物理仿真作了详细的介绍。     

数字孪生驱动的数控铣削刀具磨损在线监测方法

针对数控铣床不断老化导致刀具磨损预测模型误差较大,加工过程中动态数据难以在线采集等问题,提出一种数字孪生驱动的刀具磨损在线监测方法。采用神经网络对加工过程中的多源数据进行特征提取,建立考虑机床老化的刀具磨损时变偏差量化模型,并在此基础上提出数控铣削刀具磨损的在线预测方法;开发了面向刀具磨损的数控铣削数字孪生系统,在线感知加工过程中的动态数据并实时仿真刀具磨损过程;最后,将该方法应用于实际加工中并与其他的预测方法进行了对比,结果表明该方法有效降低了机床老化带来的误差,实现了刀具磨损的精确预测。     

基于石墨电极的数控铣削加工技术探讨

数控铣削是重要的石墨电极加工技术,其高速铣削加工技术在石墨电极生产上极具优势。利用高速铣削技术可以获得更高的表面加工质量,并且由于在高速铣削过程中切削力更小,对于刚性较差的薄壁零件加工更有利。鉴于此,以数控铣削加工技术为背景,对石墨电极加工技术特点加以分析,并结合实例总结技术参数,以期形成解决瓶颈问题的技术措施,推动石墨电极数控铣削技术的发展。     

基于VB的数控铣削图形仿真系统研究

介绍了数控铣削仿真系统的设计背景以及实现系统的整体技术路线,采用VisualBasic语言在Windows操作系统环境下,设计了针对具体类型机床的仿真系统。该系统界面简单、操作方便。实现了对数控铣削程序的仿真,并以图形方式输出刀具的路径,以此来验证加工程序。     

微制造隔振平台振动的模糊广义预测控制

采用主动隔振与被动隔振相结合的技术,建立以空气弹簧为被动隔振元件、超磁致伸缩致动器为主动隔振元件的微制造平台6自由度隔振系统及其结构模型。提出一种改进的自适应广义预测控制算法,并与模糊控制结合起来,应用于微制造平台的振动控制中,实现广义预测控制与模糊控制的优势互补。计算机仿真与试验结果表明,所设计的微制造平台模糊广义预测控制系统具有良好的鲁棒稳定性、抗干扰能力和时域性能,可在非常宽的频率范围内将由干扰所引起的微制造平台的振动在被动隔振的基础上减少80%左右,效果显著。     

Cascade generalized predictive control strategy for boiler drum level

This paper proposes a cascade model predictive control scheme for boiler drum level control. By employing generalized predictive control structures for both inner and outer loops, measured and unmeasured disturbances can be effectively rejected, and drum level at constant load is maintained. In addition, nonminimum phase characteristic and system constraints in both loops can be handled effectively by generalized predictive control algorithms. Simulation results are provided to show that cascade generalized predictive control results in better performance than that of well tuned cascade proportional integral differential controllers. The algorithm has also been implemented to control a 75-MW boiler plant, and the results show an improvement over conventional control schemes.     

基于广义预测控制算法的水槽液位控制系统

为提高液位系统控制的可靠性和安全性,引入了广义预测控制算法。首先介绍了广义预测控制的基本算法,包括其基本理论、算法的优点及一些重要参数的选取标准。然后以水槽液位控制装置为控制对象建立了一个控制系统的数学模型,并对应用广义预测控制算法的该模型进行了仿真验证。仿真结果表明,所提出的算法具有良好的动态响应性能和快速跟踪设定值,并具有较好的控制效果。无论系统是否存在模型失配,只要控制系统是稳定的,就不会有静差。     

基于T-S模糊模型的辨识与控制

针对一类非线性系统,采用模糊辫识的方法建立系统的T-S模型,结合广义预测控制对模糊预测控制进行研究.应用模糊聚类和递推最小二乘法辫识T-S模糊模型的前提结构和结论参数.对于非线性系统来讲,T-5模糊模型有良好的描述特性,并结合广义预测控制的滚动优化,实现对非线性系统的有效控制.仿真结果说明了该算法的有效性.     

基于广义预测相邻耦合理论的多点顶推系统同步控制策略

针对多点顶推系统的同步控制问题,提出了一种广义预测相邻耦合同步控制策略。根据多变量广义预测理论,建立了多缸电液伺服系统的CARIMA模型。结合相邻耦合控制理论,构造了同步误差观测器,预测了同步误差。对广义预测控制算法进行了改进,在性能指标中嵌入跟踪误差与同步误差及其差分量,确保同步误差与跟踪误差在全局范围内并渐进收敛于零。实验表明该策略较之主从式PID控制策略,具有更好的跟踪性能和同步性能。     

基于T-S模糊模型的非线性系统广义预测控制

针对离散非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的广义预测控制方法。该方法将采样点的T-S模糊模型转化为采样点线性模型与非线性误差叠加的线性形式,通过迭代修正非线性误差,使具有非线性误差的线性模型预测控制律逐渐逼近采样点T-S模糊模型预测控制律。同时,该预测控制方法也能适用于当系统受输入输出约束时的控制。仿真结果验证了所提出的TS模糊模型广义预测方法有效。     

一种隐式广义预测自校正控制算法及仿真研究

广义预测控制是一种新型的远程预测控制方法,它集多种算法的优点为一体,具有较强的鲁棒性。采用不辨识对象模型参数的隐式算法,更是大大减少了计算工作量,节省了时间。该文介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法且对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果说明了该算法的优越性和可行性。     

基于FIGA的广义T-S模糊模型预测控制

利用广义T-S模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化，并利用一种快速综合性遗传算法（FIGA）对广义T-S模糊模型进行参数辨识，根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）得到当前的控制动作。通过Matlab仿真证明了该方法的有效性。     

隐式广义预测自校正控制算法及其在氯化聚乙烯生产中的应用研究

广义预测控制具有柔化作用、多步预测、滚动优化和在线自适应校正等优点,能直接处理具有大滞后和不确定性的工业对象。该文采用隐式广义预测自校正控制算法,并将其应用于氯化聚乙烯生产控制中,仿真结果表明,该算法适用范围广,提高了控制精度。     

一种克服模型参数失配的广义预测控制算法

针对模型参数失配对广义预测控制输出的影响,提出了一种输出增量反馈的广义预测控制简化算法.该算法通过引入一个输出增量速度函数,设计了输出增量参考序列,以控制输出增量的方式间接控制系统输出;同时利用阶梯控制方式,对输入增量引入柔化系数矩阵进行约束,既避免了传统预测控制律中逆矩阵的求解,减少了计算量,又防止了控制量的剧烈变化;最后引入控制增量增益,利用这个自由度提高了系统的鲁棒稳定性.仿真结果表明:该预测控制简化算法能有效克服模型参数失配带来的影响,抑制系统输出调整过程中的输出波动,缩短调整时间,提高系统的动态特性,并抑制系统控制输入的剧烈变化.