[發(fā)明專利]一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法

在審

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• 申請日: 2023-04-21
• 公開（公告）號: CN116560301A
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發(fā)明（設計）人: 楊建中;段繼航;許光達;黃德海
• 申請（專利權）人: 華中科技大學;武漢智能設計與數(shù)控技術創(chuàng)新中心
• 主分類號: G05B19/408
• 分類號: G05B19/408
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 尚威

1.一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，該辨識方法包括下列步驟：

S1建立機床進給系統(tǒng)的數(shù)理模型，并確定待辨識參數(shù)的上下界；

S2預設指令位置信號，根據(jù)該預指令位置信號運行機床并采集機床實際運行數(shù)據(jù)；設定初始的待辨識參數(shù)；構建待辨識參數(shù)更新模型；

S3將預設指令位置信號和當前的待辨識參數(shù)輸入所述待辨識參數(shù)更新模型中，以此更新所述待辨識參數(shù)，將更新后的辨識參數(shù)和指令位置信號輸入所述數(shù)理模型中仿真獲得仿真結果，利用步驟S2采集的機床實際運行數(shù)據(jù)和該仿真結果計算損失函數(shù)，判斷當前損失函數(shù)與最優(yōu)損失函數(shù)之間的關系：

當前損失函數(shù)小于當前最優(yōu)損失函數(shù)時，將當前待辨識參數(shù)的值作為最優(yōu)待辨識參數(shù)，同時將損失函數(shù)增大次數(shù)置零，當前損失函數(shù)作為當前最優(yōu)損失函數(shù)；

當前損失函數(shù)大于當前最優(yōu)損失函數(shù)時，損失函數(shù)增大次數(shù)增加，判斷當前損失函數(shù)增大次數(shù)是否大于預設最大損失函數(shù)增大次數(shù)，是則損失函數(shù)增大次數(shù)置零，并更新所述待辨識參數(shù)更新模型中的學習率和步長；否則，進入下個步驟；

S4更新迭代次數(shù)，判斷當前迭代次數(shù)是否達到預設最大迭代次數(shù)，是，則輸出當前待辨識參數(shù)；否，則返回步驟S3。

2.如權利要求1所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，在步驟S2中，所述待辨識參數(shù)更新模型按照下列進行：

S21對于所述待辨識參數(shù)中的任意一個辨識參數(shù)，利用所述步長更新該辨識參數(shù)，將更新后的辨識參數(shù)輸入所述數(shù)理模型中仿真獲得仿真結果，利用該仿真結果與步驟S2中的機床實際運行數(shù)據(jù)計算參數(shù)梯度；

S22重復步驟S21直至獲得所述待辨識參數(shù)中每個辨識參數(shù)對應的參數(shù)梯度，所有辨識參數(shù)的參數(shù)梯度構成參數(shù)梯度集合，利用該參數(shù)梯度集合更新所述待辨識參數(shù)，以此實現(xiàn)待辨識參數(shù)的更新。

3.如權利要求2所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，在步驟S1中，利用所述步長更新該辨識參數(shù)按照下列關系式進行：

其中，是參數(shù)pⁱ增加梯度計算步長lⁱ后的值，是參數(shù)pⁱ減小梯度計算步長lⁱ后的值，pⁱ是待辨識參數(shù)中的第i個元素，i是待辨識參數(shù)元素的編號。

4.如權利要求2所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，在步驟S22中，所述利用該參數(shù)梯度集合更新所述待辨識參數(shù)是按照下列方式進行：

P＝P-G·lr

其中，P是待辨識參數(shù)，G是參數(shù)梯度集合，lr是學習率。

5.如權利要求2或3所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，在步驟S21中，所述參數(shù)梯度按照下列關系式進行：

其中，gⁱ是參數(shù)pⁱ的梯度，lⁱ是參數(shù)pⁱ的梯度計算步長，pⁱ是待辨識參數(shù)中的第i個元素，i是待辨識參數(shù)元素的編號。

6.如權利要求1或2所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，在步驟S3中，所述損失函數(shù)與待辨識參數(shù)有關，不同的辨識參數(shù)對應不同的損失函數(shù)計算公式。

7.如權利要求1或2所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，在步驟S3中，所述更新模型中的學習率和步長按照下列方式進行：

lr＝lr/2

L＝L/2

其中，lr是學習率，L是步長。

8.如權利要求1所述的一種基于梯度優(yōu)化的機床進給系統(tǒng)數(shù)理模型參數(shù)辨識方法，其特征在于，所述待辨識參數(shù)包括位置環(huán)增益、速度環(huán)增益、速度環(huán)積分常數(shù)、機床進給系統(tǒng)軸向剛度、機床進給系統(tǒng)軸向阻尼、等效轉動慣量、工作臺質量、庫倫摩擦力、最大靜摩擦力、stribeck速度和粘滯摩擦系數(shù)。