虚拟轴机床基于CMAC滑模变结构控制的实验研究
史晓娟,李曼
(西安科技大学机械工程学院,西安 710054)
摘要:文章针对虚拟轴机床的双摆角铣头位置伺服系统,将小脑模型关节控制器(CMAC)与滑模变结构控制相结合,设计了基于小脑模型关节控制器(CMAC)的神经元离散滑模控制算法并进行了实验研究。实验结果表明,采用这种控制策略不仅极大地降低了常规滑模变结构控制中的抖振现象,且具有良好的动、静态性能及较强的鲁棒性,实现了虚拟轴机床双摆角铣头快速、准确的位置伺服控制。
关键词:虚拟轴机床;位置伺服系统;CMAC(小脑模型关节控制器);神经元离散滑模变结构;抖振
中图分类号:TG659;TP273 文献标识码:A
引言
虚拟轴机床是机床技术、空间机器人技术、现代伺服技术和数控技术相结合而产生的一种新型自动化加工设备。位置伺服系统是虚拟轴机床的重要组成部分之一,虚拟轴机床的最高运动速度、跟踪及定位精度、加工表面质量、生产率及工作可靠性等技术指标,主要决定于位置伺服系统的动态和静态性能[1]。虚拟轴机床对位置伺服系统的性能要求主要表现在:①稳态跟踪的精确性;②动态响应的精确性与快速性;③对系统参数变化和不确定干扰的鲁棒性。位置伺服控制高性能的获得,主要是通过对执行机构、测量装置以及控制策略特性的选择和对控制策略的设计来达到。智能仪器和新的执行机构只能简化机械运动控制的实施装置,只有新的先进控制策略的设计和应用,才能达到消除或减小非线性进而真正达到高性能的最终目标。
参数变化和外部干扰引起的不定性是位置伺服系统难以解决的棘手问题。当这种不定性影响比较严重时,传统的线性控制策略(PID控制)和自适应控制不能满足要求,而滑模变结构控制可以通过控制器结构的不断调整和变化来有效地控制具有参数变化和外部扰动的被控对象,能够保证控制系统具有很强的鲁棒性和适应性。滑模变结构控制最大的缺点就是所谓的“抖振”问题,许多学者致力于该方面的研究,也取得了很多成果,归纳起来,主要方法有:边界层法、趋近率方法、高增益的连续化方法、基于状态的控制法等[2-3]。
小脑模型关节控制器(CMAC)是由含局部调整、相互覆盖接受域的神经元组成,它是模拟人的小脑的一种学习结构,是基于表格查询式输入输出的局部神经网络模型,提供了一种从输入至输出的多维非线性映射的能力[4]。由于其具有收敛速度快,泛化能力强、结构简单、易于软硬件实现等特点,本文将CMAC与滑模变结构控制相结合,提出了基于CMAC神经元离散滑模控制的策略以改善滑模变结构的控制性能。
1 CMAC神经元离散滑模控制位置伺服系统
滑模控制的思想是将变结构控制中切换函数的平方作为一种性能指标,通过一定的控制算法使该性能指标达到最优,由此保证状态空间中起始于任意一点的状态轨迹,能够到达并保持在切换面上。由于切换面是预先选定的,并且在切换面上的运动不受系统特性及外部扰动的影响,因此状态轨迹最终将沿切换面运动,到达状态空间原点。
在图1所示的系统中,选择一PID控制器作为CMAC网络的教师信号。在控制的初始时刻, CMAC存储器中各个单元的内容均为零。因此, CMAC对于控制的作用为零。系统一旦运行起来,则CMAC的学习算法不断地将CMAC控制器的输出uCMAC与总的控制量u相比较,用其误差调整CMAC存储器中各相应单元的权值,使误差逐渐减小。当uCMAC与u相等时,即意味着PID控制器输出为零,此时CMAC网络就停止学习。因此,只要PID控制器有非零输出, CMAC网络就进行学习。为了确定PID控制器中的控制参数,引入一神经元自适应元件(Adaline),构成一种神经元PID控制,使其根据理想切换函数sr(x)与实际切换函数s(x)之间的误差自适应调整PID控制参数。由于PID控制器采用滑模控制的思想进行设计,因此当其输出为零时,表示状态轨迹达到了期望的切换面,CMAC也就完成了达到这一预期控制效果所需控制规律的学习过程。CMAC网络训练次数愈多,积累的经验就愈丰富,逼近精度就愈高,控制也就愈精确。此外,CMAC算法是十分简单的δ算法,它的收敛速度比常规的BP算法快得多,这样就使这种控制策略具有实时应用的可能性。
2 实验研究
2.1 实验系统组成
实验系统组成如图2所示。上位计算机(PC机)与DSP TMS320LF2407之间通过PC总线连接,因此需要根据DSP的总线宽度、传送数据的长度制定一套完善的握手协议,以保证数据能够在上位机和下位机之间可靠地接收和发送。上位计算机通过PC总线给位置伺服系统发出指令位置,同时通过位置检测电路实时检测虚拟轴机床双摆角铣头转台和摆角的实际位置。
 双摆角位置控制系统有两种D/A转换,其中一种为12位的D/A转换,采用了一片双通道的D/A转换器AD7547,通过控制规律计算其输出作为控制信号,分别控制转台和摆角的运动;另一种为8位的D/A转换,采用了两片单通道的D/A转换器DAC0832,用以求解转台和摆角的实际位移量,通过示波器可记录其位置跟踪曲线。
2.2 系统软件设计
为了获得满意的运行效果,编写合理、完善的控制软件是十分必要的。针对已实施的系统硬件,运行过程中软件的主要工作有:电动机运行状态(转角)的采样和数据处理;控制算法的计算和实施。因此,所设计的软件主要包括:①初始化程序;②常规滑模变结构控制算法软件;③基于小脑模型关节控制器(CMAC)的神经元离散滑模控制算法软件;④故障处理软件等。
软件的流程如图3所示。
3 实验结果
为了验证基于CMAC的神经元离散滑模变结构控制器的性能,本文将这种控制策略应用于虚拟轴机床双摆角铣头的位置伺服控制中,并进行了实验研究。
实验中所用的交流永磁同步伺服电动机参数为:
额定转速: 2000 r/min;
额定电流: 7.5 A;
额定电压: 220 V;
额定转矩: 7.9 Nm;
转动惯量: 0. 00549 kgm²;
定子电阻: 0.488Ω;
定子电感: 19.24 mH。
实验中,位置环采样周期选择为4ms。实验波形由IWATSU DS-8812数字示波器进行记录。
系统输入指令为50r/min,在空载实验条件下,实验结果如图4、5所示。在图4中, a和b分别是采用常规滑模变结构控制算法时的斜坡响应曲线θ和控制量曲线u。在图5中, a和b分别是采用基于CMAC的神经元离散滑模控制算法时的斜坡响应曲线θ和控制量曲线u。由实验结果可以看出,采用基于CMAC的神经元离散滑模控制策略,不仅大大降低了常规滑模控制中存在的抖振(与图4相比抖振幅度降低了50% ),且有效地改善了系统的动态品质,使系统最终以较理想的方式在滑模面上运动。
4 结论
针对常规滑模控制中,在状态轨迹沿滑模面运动过程中易产生抖振的现象,本文将基于CMAC的神经元离散滑模变结构控制策略引入到虚拟轴机床双摆角位置伺服的实时控制中。实验研究结果表明,该控制方法不仅大大地降低了系统的抖振,且使位置伺服系统具有良好的动态品质和较强的鲁棒性,达到了设计目标。
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