周寶同,林 崗
(河海大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,江蘇 常州 213022)
數(shù)控銑床是加工制造過程的重要制造裝備。近年來,雖然數(shù)控銑床的發(fā)展取得了長足的進(jìn)步,但隨著生產(chǎn)力的發(fā)展,傳統(tǒng)的數(shù)控銑床顯露出了弊端。它是基于對零件工藝分析,編制數(shù)控程序,屬于非實時控制加工,出于對加工母機(jī),刀具保護(hù)等考量,加工參數(shù)選取的比較保守,不能充分發(fā)揮數(shù)控機(jī)床的性能,造成了很大程度上的資源浪費(fèi)。因此,研究新的銑削過程控制方法,提高加工效率,具有較大的工程價值。
模糊控制的概念是由美國加利福利亞大學(xué)教授L.A.Zadeh提出來的。模糊理論的引入,可將人的判斷,長期累積的經(jīng)驗,思維過程用一套數(shù)學(xué)形式表達(dá)出來,從而使對復(fù)雜系統(tǒng)或無法建立精確數(shù)控模型的系統(tǒng)做出合乎實際的,符合人類思維方式的處理成為可能。較傳統(tǒng)控制而言,數(shù)控銑床應(yīng)用模糊控制具有較多優(yōu)點(diǎn)。
數(shù)控銑床的自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[1-2],如圖1所示。模糊控制器是實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)的核心部分,它輸出一個速度給運(yùn)動控制卡,運(yùn)動控制卡根據(jù)速度調(diào)節(jié)脈沖輸出給伺服電機(jī),伺服電機(jī)通過放大作用,驅(qū)動伺服馬達(dá)帶動進(jìn)給機(jī)構(gòu)。同時測量伺服電機(jī)電流,轉(zhuǎn)換成功率參數(shù),與給定恒功率相比較,完成一個周期的循環(huán)控制作用。
圖1 數(shù)控銑床自適應(yīng)控制結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of milline machine in self-adaptation control
一個完整的模糊控制器主要包括3個方面的內(nèi)容:模糊量的精確化,將一個精確的輸入轉(zhuǎn)換成一個模糊集合;模糊控制算法的設(shè)計,編制模糊控制規(guī)則,實現(xiàn)恒功率控制;輸出信息的模糊判決,將一個模糊的量精確化輸入到控制器上。
1.3.1 輸入量的模糊化
在控制系統(tǒng)中,模糊控制器的輸入語言變量E和EC的量測值都是確定數(shù),但模糊控制器的輸入要求為模糊集合,因此需要將精確值模糊化[3]。在本論文中,選定伺服電機(jī)額定功率為400 W,誤差e的基本論域為[-30,30],誤差變化率e論域為[-24,24],控制量變化 u 的基本論域為[-36,36],n 均取 6。
根據(jù)誤差的實時測量值 e1,以及量化因子ke,由ni=ke×e1求取e1在基本論域[-30,30]上的量化等級,然后查找語言變量E的賦值表,找出在元素ni上與最大隸屬度對應(yīng)的語言值所決定的模糊集合。該模糊集合便代表確定數(shù)e1的模糊化。
1.3.2 模糊控制算法的設(shè)計
由模糊控制控制器誤差基本論域為 [-30,30],E的論域X={-6,-5, …,0, …+5,+6}, 得誤差 e的量化因子 ke=6/30=0.2,為語言變量選取 7 個語言值:PB,PM,PS,0,NS,NM,NB。根據(jù)實際操作者的實踐經(jīng)驗[5],可建立語言變量E的賦值表,如表1所示。
表1 語言變量E的賦值表Tab.1 Language variable e assignment table
用同樣的方法可建立語言變量EC和U的賦值表?;诓僮髡呤謩涌刂撇呗缘目偨Y(jié),得出一組有49條模糊條件語句構(gòu)成的模糊控制規(guī)則,將這些模糊條件語句加以歸納,可建立數(shù)控銑床恒功率系統(tǒng)控制規(guī)則的模糊控制狀態(tài)表,如表2所示,表中有X號稱為死區(qū)。
表2 模糊狀態(tài)控制表Tab.2 Fuzzy control state table
模糊空控制狀態(tài)表2包含的每一條模糊條件語句都決定一個模糊關(guān)系[6],它們共有49個,事例計算如下:
1.3.3 輸出量的模糊判決
模糊控制器的輸出是一個集合,但要是對伺服電機(jī)進(jìn)行控制,就必須給出一個精確的量,那么有必要對該模糊集合進(jìn)行解模糊計算。離線建立該解模糊查詢表,把它存放到計算機(jī)的存儲器上,編寫一個查找查詢表的子程序。在實際控制過程中,在一個采集周期內(nèi),將采集到的誤差e(k)和計算得到的誤差變化e(k)-e(k-1)分別乘以量化因子得到相應(yīng)論域中的元素,到查詢表中查詢,即可得到所需的控制量uij,乘以比例因子ku,即為所需加到被控過程的實際控制量變化值。
為了驗證該控制方法對數(shù)控系統(tǒng)的實用性,以數(shù)控系統(tǒng)上使用的某種伺服電為例,對當(dāng)數(shù)控銑削加工情況發(fā)生變化時,伺服電機(jī)自我調(diào)節(jié)能力進(jìn)行了仿真[6-7]。其數(shù)學(xué)模如圖2所示。
模擬當(dāng)銑削力變化為80N時,控制系統(tǒng)的相應(yīng)曲線如圖3所示。
從圖中可以看出,控制響應(yīng)曲線最大超調(diào)量約為2.5,響應(yīng)時間約為0.5 s,穩(wěn)態(tài)誤差較小,基本可以滿足控制要求。
圖2 伺服電機(jī)數(shù)學(xué)模型Fig.2 The mathematical model of servo motor
圖3 伺服電機(jī)自適應(yīng)控制響應(yīng)曲線Fig.3 Response curve of servo motor
文中提出的將模糊控制[8]應(yīng)用于數(shù)控銑床加工過程自適應(yīng)控制,以恒功率為約束目標(biāo),能夠有效提高加工效率和快速調(diào)整銑床加工趨向穩(wěn)定狀態(tài),研究表明可以提高加工效率20%以上[1],部分地區(qū)已開始推廣使用,有廣泛的應(yīng)用前景。
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