基于ESO及NTD的PMSM无机械传感器位置控制

在分析永磁同步电机(PMSM)系统模型的基础上,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)及非线性跟踪微分器(NTD)的PMSM无机械传感器位置控制系统。控制系统通过基于ESO及NTD的观测器实时观测出电机转子位置及转速,在此基础上实现PMSM无机械传感器位置控制。仿真和实验结果表明该系统结构简单,控制快速、准确、无超调,对于外界干扰具有较强的鲁棒性。     

基于ESO的永磁同步电机直接转矩控制

为了实现永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制,本文提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的定子磁链和转速观测器.选取定子磁链作为状态变量,并将包含转速信息的不确定项扩张成为新的状态变量,通过ESO即可实现定子磁链及转速的实时估计.仿真及实验结果表明新型控制策略结构简单,显著地改善了系统的动、静态性能及鲁棒性...     

分布式卷积神经网络在刀具磨损量预测中的应用

刀具磨损量预测对提高设备运行的安全性和可靠性具有重大意义。为了提高刀具磨损量预测精度,本文提出了基于分布式卷积神经网络的刀具磨损量预测方法,该方法将原始高频信号样本作为输入,在模型中分为若干个子序列,利用分布式卷积-池化层作为局部特征提取器,从子序列中自适应提取特征,并对特征数据进行批标准化处理,最后经过非线性映射,对刀具磨损量进行预测。本文提出的模型与BPNN模型相比均方误差降低了51.3%,具有更高的预测精度。     

基于轮廓最优圆逼近方法的轮廓误差控制

设计并实现了基于轮廓最优圆逼近方法的轮廓误差估计模型,该模型克服了常规方法对于任意加工曲线,廓误差计算过程复杂、计算量大、难以应用到实时任务的缺点,通过实时读取数控机床的位置反馈值和插补器的指令数据估算出轮廓误差值,结合双模糊变论域自适应控制算法,应用于两轴数控系统并实时补偿各单轴控制器,实现对复杂加工过程轮廓误差实时估算并补偿。在实验数控机床上加工两种典型轮廓,对比实验表明,所提出的基于轮廓最优圆逼近方法的双模糊变论域轮廓误差控制方法能有效减小加工轮廓误差,有更高的轮廓精度。     

基于数控流水线技术的开放式数控系统

为使开放式数控系统的设计不依赖于特定的软硬件平台,提出了一种由数控主控流水线线程、驱动程序和数控微代码实时执行单元构成的数控流水线体系.该体系定义了开放的数控规范指令和数控微代码接口,保证模块的互换性,实现了流水线的可重构.数控流水线线程封装了从指令译码到生成数控微代码的主要控制功能,并采用标准编程接口和软件开发技术确保可移植性.数控微代码实时执行单元由可重构的开放式硬件进行实时控制,通过缓冲区隔离了流水线的实时和非实时部分.实验表明,数控流水线体系可适应各种通用的软硬件平台,为开放式数控系统的构建提供了一种实用方法.     

改进B样条曲线应用于6R机器人轨迹优化

利用D-H标架法建立了机器人的运动学模型,并在分析轨迹规划流程基础上将改进B样条曲线用于机器人关节空间轨迹插值;在论述改进原因并详细阐述改进B样条曲线的生成方法后,给出改进B样条曲线应用时的速度与加速度性质及算法实现细节;在MATLAB 2014a平台上进行仿真实验,利用改进方法实现圆弧轨迹运动。结果表明,该方法能够有效提高机器人在关节运动及空间轨迹的平滑性,进而可优化机器人的轨迹运动。     

结合域对抗自适应的刀具磨损预测方法

数控加工中存在刀具几何误差及安装误差、刀具及工件材料性能的随机波动等因素,导致刀具之间的磨损过程与监测信号上存在较大差异的问题,使得刀具磨损值难以精确预测。为此,本文提出了一种结合域对抗自适应的多尺度分布式卷积长短时记忆网络模型（Multiscale time-distributed convolutional long short-term memory,MTDCLSTM）。将加工过程中采集到的多传感器信号作为模型输入,通过域分类器与预测器之间的对抗学习,提取出可有效表征刀具磨损且与域无关的多尺度时空特征,经预测器的非线性映射,实现对刀具磨损值的精确预测。实验结果表明,结合域对抗自适应的MTDCLSTM模型预测性能明显优于分布式卷积神经网络、长短时记忆网络、卷积神经网络与支持向量机模型。与基于迁移成分分析的支持向量回归模型相比,本文模型的均方根误差与平均绝对误差分别降低了59.8%和62.5%,决定系数提高了66.1%,可有效缩小刀具个体之间的差异,提高磨损值预测精度。     

一种对数控系统运动轨迹中的转接段进行曲线拟合的方法

针对由于数控轨迹转接处存在夹角,从而导致加减速突然变化引起的加工误差.提出了一种在转接处构造分段三次Hermite参数多项式进行曲线拟合的方法,说明了此种参数多项式不会出现奇点和拐点的范围,保证了曲线的光顺性,从而保证了加速度的连续性.简要分析了在转接处使用此种参数多项式进行拟合的误差.并证明了如果参数间隔越小,则此种曲线拟合的效果越好.     

通用型前瞻速度规划算法

为优化进给速度曲线,节约加工时间并提高加工质量,提出一种通用的前瞻速度规划算法.该算法可以在满足进给速度约束条件的前提下,对加工路径进行预读,实现进给速度的前瞻规划处理.算法以规划元为单位对加工路径进行划分,通过对加减速算法的抽象和封装实现不同种类的前瞻速度规划,以及对进给速度控制功能算法的重构.仿真和实验表明,该算法在几种不同加减速方式下都可以正确重构,实现进给速度的实时前瞻规划,改善数控机床的加工效率和运动平稳性.