加工中心伺服系统的摩擦补偿与仿真研究
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进入21世纪之后，计算机科学技术以及电子电力科学都得到了飞速发展，在应用阶段开始引入了更为*和科学的智能控制策略，在非线性摩擦力影响问题方面，这种策略无疑提供了 一种新的途径和方法[1]。从根本上来说，非线性摩擦力在应用中导致的问题不能简单地用量化控制办法以及对被控对象进行精确的数学建模来解决，但是智能控制提供了问题解决的可能性。对非线性摩擦力，通过利用*方法实现在线补偿及辨识，采用智能控制策略，使用不依赖于系统模型的方法可使摩擦机器的控制问题得到更好的解决。
1摩擦补偿方法分类
1.1独立于模型的补偿
与模型相独立的摩擦补偿主要包括两个方面：在高增益基础上实现的pid控制器补偿;抖动补偿[2]。对于一些单向低速运动系统，尤其是采用pd控制器的伺服系统，爬行现象可以通过增加微分和比例反馈增益进行消除，但是稳态误差却不能同时得到消除。使用pid控制器虽然可以使稳态误差减小，但是却存在使系统产生振荡的风险。tung等人深入研究了如何通过积分控制作用的引入降低甚至避免带给系统的危害，但是还没有得到满意的研究结论。在系统中通过引入高频信号可以对动态特性进行进_步的改善。在伺服系统中，对于摩擦环节引起的问题，可以通过引入抖动方法解决，达到在低速运动中平滑不连续摩擦力的目的。在这种补偿中常用两种方法，即法向抖动和切向抖动，其中前者是把抖动作用沿着接触面法向施加，达到减小摩擦系数的目的；后者是把抖动作用沿着运动方向施加，达到减小摩擦对性能的影响的目的。
1.2基于模型的补偿
在系统中，如果摩擦模型是已知的，那么就可以额外添加一个控制作用，与每一瞬的摩擦力相抵消，使摩擦对系统性能的影响得到有效消除。基于模型的摩擦补偿器结构如图1所示。
在对摩擦模型进行补偿的添加时，如果是通过离线整定的方法确定模型参数，那么就属于固定补偿；如果是利用在线辨识的方法确定模型参数，那么就属于自适应补偿。
如果摩擦力变化是由环境条件、负载变化抑或润滑条件导致的，那么可以通过自适应补偿达到更有效实施补偿的目的。
1.3智能摩擦补偿
从国内外研究结果可以发现，精确模型的建立还存在较大的困难，不仅如此，即便使用的模型已经较为完备，但是表达式的复杂性会导致基于模型的补偿和系统分析难以实现[3 ]。所以，当系统没有精确的模型时，在摩擦补偿中引入模仿人类的智能是值得探索的有效方法。
2自适应模糊控制器的设计
环境、负载变化以及润滑条件等的变化会导致摩擦的变化，这是因为这些外在的条件改变，会间接的影响加工中心伺服系统性能。为了有效提升加工中心动静态特性，本文针对摩擦补偿进行自适应模糊控制器的构建。
2.1控制器结构
控制规则可以由自适应模糊控制器自动修改，修改依据通常为误差及其变化率的大小，目的是尽可能减小误差在具体实践过程中，性能的提高不仅可以通过对模糊控制规则进行直接修改，还可以对控制器参数进行调整来实现，两者的充分结合和合理匹配能使控制效果更佳理想。
这里，在改进模糊控制器过程中主要采取以下方式：首先通过积分环节的引入，使得系统稳态误差得到有效消除；其次，根据误差及其变化率大小对模糊控制器的比例和量化因子进行分段自调整；后，通过对控制规则调整因子的调整，根据误差及其变化率大小动态调整控制规则。自适应模糊控制系统如图2所示。
为了提高系统定位精度，从误差模糊集中挑选出8个元素，经过模糊决策和推理对论域内的所有组合都相应地给以模糊控制量，再通过向精确量的转变获取控制查询表，根据系统实际运行情况引入仿真系统手工修订后就得到对系统进行实时控制的查询表。具体模糊控制查询表如表1所示。
备注：为保证文章的完整度，本文核心内容都pdf格式显示，如未有显示请刷新或转换浏览器尝试！
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与模型相独立的摩擦补偿主要包括两个方面：在高增益基础上实现的pid控制器补偿;抖动补偿[2]。对于一些单向低速运动系统，尤其是采用pd控制器的伺服系统，爬行现象可以通过增加微分和比例反馈增益进行消除，但是稳态误差却不能同时得到消除。使用pid控制器虽然可以使稳态误差减小，但是却存在使系统产生振荡的风险。tung等人深入研究了如何通过积分控制作用的引入降低甚至避免带给系统的危害，但是还没有得到满意的研究结论。在系统中通过引入高频信号可以对动态特性进行进_步的改善。在伺服系统中，对于摩擦环节引起的问题，可以通过引入抖动方法解决，达到在低速运动中平滑不连续摩擦力的目的。在这种补偿中常用两种方法，即法向抖动和切向抖动，其中前者是把抖动作用沿着接触面法向施加，达到减小摩擦系数的目的；后者是把抖动作用沿着运动方向施加，达到减小摩擦对性能的影响的目的。
1.2基于模型的补偿
在系统中，如果摩擦模型是已知的，那么就可以额外添加一个控制作用，与每一瞬的摩擦力相抵消，使摩擦对系统性能的影响得到有效消除。基于模型的摩擦补偿器结构如图1所示。
在对摩擦模型进行补偿的添加时，如果是通过离线整定的方法确定模型参数，那么就属于固定补偿；如果是利用在线辨识的方法确定模型参数，那么就属于自适应补偿。
如果摩擦力变化是由环境条件、负载变化抑或润滑条件导致的，那么可以通过自适应补偿达到更有效实施补偿的目的。
1.3智能摩擦补偿
从国内外研究结果可以发现，精确模型的建立还存在较大的困难，不仅如此，即便使用的模型已经较为完备，但是表达式的复杂性会导致基于模型的补偿和系统分析难以实现[3 ]。所以，当系统没有精确的模型时，在摩擦补偿中引入模仿人类的智能是值得探索的有效方法。
2自适应模糊控制器的设计
环境、负载变化以及润滑条件等的变化会导致摩擦的变化，这是因为这些外在的条件改变，会间接的影响加工中心伺服系统性能。为了有效提升加工中心动静态特性，本文针对摩擦补偿进行自适应模糊控制器的构建。
2.1控制器结构
控制规则可以由自适应模糊控制器自动修改，修改依据通常为误差及其变化率的大小，目的是尽可能减小误差在具体实践过程中，性能的提高不仅可以通过对模糊控制规则进行直接修改，还可以对控制器参数进行调整来实现，两者的充分结合和合理匹配能使控制效果更佳理想。
这里，在改进模糊控制器过程中主要采取以下方式：首先通过积分环节的引入，使得系统稳态误差得到有效消除；其次，根据误差及其变化率大小对模糊控制器的比例和量化因子进行分段自调整；后，通过对控制规则调整因子的调整，根据误差及其变化率大小动态调整控制规则。自适应模糊控制系统如图2所示。
为了提高系统定位精度，从误差模糊集中挑选出8个元素，经过模糊决策和推理对论域内的所有组合都相应地给以模糊控制量，再通过向精确量的转变获取控制查询表，根据系统实际运行情况引入仿真系统手工修订后就得到对系统进行实时控制的查询表。具体模糊控制查询表如表1所示。
备注：为保证文章的完整度，本文核心内容都pdf格式显示，如未有显示请刷新或转换浏览器尝试！
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