[發明專利]基于模糊PID自整定計算的超精密車床運動控制方法

有效

• 申請號: 202011439944.0
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112486099B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 李兆中;岳曉斌;孫守利;陽紅;張敏;劉有海;戴曉靜;楊光偉;尹承真;姜忠
• 申請（專利權）人: 中國工程物理研究院機械制造工藝研究所
• 主分類號: G05B19/408
• 分類號: G05B19/408
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 伍旭偉

1.基于模糊PID自整定計算的超精密車床運動控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

以車床的直線運動導軌為被控對象，獲取該直線運動導軌的預設位置信息與實際位置信息，根據預設位置與實際位置的偏差值及偏差值變化率，采用模糊PID控制算法計算出控制輸出量，將該控制輸出量輸入至控制系統中來控制所述直線運動導軌運動；

其中，通過模糊PID控制算法計算出所述控制輸出量的步驟具體為：

采用傳遞函數建立所述直線運動導軌的控制模型，基于該控制模型設計帶前饋的PID控制算法；

基于所述帶前饋的PID控制算法，設計模糊PID自整定算法，對該模糊PID自整定算法中的模糊輸出量及各個模糊子集的論域范圍進行選取，得到輸出量的論域分布參數，根據該論域分布參數通過優化得出所述控制輸出量；

所述傳遞函數的表達式為：

式(1)中，Z(s)為直線運動導軌實際位置信號，M為直線電機動子、滑臺和負載的質量之和，K_f為直線電機推力系數，I_q(s)為推力電流，F_dist(s)為擾動力，L為直線電機交流電感，R為直線電機電樞電阻，K_e為反電動勢常數，U_q(s)為直線電機電壓q軸分量，K_pwm為逆變器放大系數，τ_pwm為逆變器時間常數，K_i為電流環PI控制器放大系數，τ_i為電流環PI控制器時間常數，τ_fil為電流環濾波器時間常數，β為電流反饋系數，U^*(s)為控制輸入。

2.根據權利要求1所述的超精密車床運動控制方法，其特征在于，所述模糊PID自整定算法主要包括：

對所述直線運動導軌的位置偏差e及其變化率ec做模糊化處理，即在論域上定義若干個模糊子集，并規定其隸屬函數，進而將清晰輸入量轉換為模糊輸入量；

定義一組模糊控制規則表，用于描述模糊輸入量即直線運動導軌的位置偏差e及其變化率ec和模糊輸出量即Δk_p、Δk_i、Δk_d的一組“if-then”條件語句關系，并據此確定所述模糊輸出量的所屬模糊子集及其對應的隸屬度；

使用解模糊方法，根據模糊輸出量的所屬模糊子集及其對應的隸屬度計算出Δk_p、Δk_i、Δk_d的清晰量，并通過k_p＝k_p0+Δk_p、k_i＝k_i0+Δk_i、k_d＝k_d0+Δk_d實時整定PID參數，其中，k_p0、k_i0、k_d0分別為初始比例、積分、微分系數。

3.根據權利要求2所述的超精密車床運動控制方法，其特征在于，所述模糊PID自整定算法中，模糊輸出量及各個模糊子集均采用三角隸屬函數，且各個模糊子集的論域采用指數式分布。

4.根據權利要求1所述的超精密車床運動控制方法，其特征在于，根據所述論域分布參數優化得出所述的控制輸出量是指采用仿真分析構造數據集，根據數據集構造線性回歸預測模型，并用于實現所述論域分布參數的自整定而得出的優化值。

5.根據權利要求1所述的超精密車床運動控制方法，其特征在于，所述帶前饋的PID控制算法的算法律為：

式(2)中，u^*為控制輸入，k_vff為速度前饋系數，k_aff為加速度前饋系數，k_p為比例系數，k_i為積分系數，k_d為微分系數，e為位置偏差，z_com為導軌指令位置信號，z_act為導軌實際位置信號。