基于FTS的微结构表面超精密车削控制系统及实验研究

摘要

微结构表面是指具有特定微小拓扑形状的功能表面，由于其独特的光学特性、粘附性、摩擦性、耐腐蚀性等，在民用和军用工业领域中有着广泛的应用。利用快速伺服刀架(FTS)作为精密微位移加工模块来车削加工微结构表面的方法已经成为微结构表面切削加工的一种主流技术。目前，世界发达国家已经研发了基于FTS的微结构表面切削加工的超精密加工设备及其多轴数控系统，并成功的实现了高精度微结构表面的加工。国内对微结构表面切削加工的研究仅仅处于起步阶段，无论是加工设备还是加工质量与国外相比还具有相当大的差距。基于此，本文搭建了可用于复杂微结构表面加工的多轴数控系统，并针对微结构表面切削加工过程中的控制与优化问题进行了相应的研究。
　　建立多轴联动数控系统是实现非回转对称微结构表面加工的前提条件。为了满足加工实时性的要求，搭建的数控系统将FTS模块作为一个加工轴来对待，这样就避免了为 FTS设置独立的控制模块所带来的其他加工轴与之通讯的问题。由于在非回转对称微结构表面的加工中FTS的输出位移量是由主轴的角度位置θ和X轴方向的刀具位置共同决定的，本文利用UMAC控制器的时基触发控制方法实现FTS进给与主轴转角和X轴进给的精确同步，实现非回转对称微结构表面的加工。建立面向微结构加工的数控系统人机界面，及能够实现典型微结构表面加工的自动编程系统。
　　作为FTS的驱动元部件，压电陶瓷本身所固有的迟滞、蠕变等非线性特点不但会降低FTS系统的控制精度，而且可能造成系统失稳。因此，为了减小迟滞非线性的影响，提高FTS的跟踪控制精度，本文利用拓展输入空间法建立FTS迟滞系统的RBF神经网络模型，并在其逆模型基础上实现了FTS的闭环控制。由于理论上神经网络只能对一一映射或多对一映射建模，不能辨识FTS系统的迟滞特性这类多值映射的非线性现象，因此引入迟滞算子的概念，将迟滞算子的输出与系统的输入一起作为神经网络的输入向量，实现迟滞系统由多值映射到单值映射的转换。由于实际加工过程中使用的UMAC控制器将快速伺服刀架(FTS)也作为一个加工轴来对待，因此，利用UMAC控制器底层伺服控制开放性这一特点，编写自定义伺服算法代替控制器内建的PID算法，达到了对FTS精确控制的目的。
　　为了提高加工工件的表面精度，误差补偿方法是最为经济有效地方法之一。由于在微结构表面的超精密车削加工过程中，切削深度是随着微结构表面的轮廓不断变化的，不同于普通的平面切削加工。因此，针对微结构表面切削加工的特点，我们提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的误差补偿方法。通过分析在不同加工参数下得到的微结构表面误差轮廓，利用LS-SVM在小样本空间下的回归功能建立微结构表面切削加工过程的误差模型，并利用FTS作为误差补偿机构用以补偿在微结构表面切削过程中各种系统误差因素对加工表面轮廓精度的影响。通过回转对称正弦波微结构表面的误差补偿加工实验来证明该误差补偿方法的有效性。
　　应用搭建的多轴联动控制系统进行了相应的加工实验研究，成功实现了五波瓣微结构表面、正弦网格微结构表面等非回转对称微结构表面的车削加工。利用二维离散Fourier变换(2D-DFT)对已加工的正弦网格表面进行评价，分析了其表面误差频率成分及成因，并提出了相应的改进策略。

目录

基于FTS 的微结构表面超精密车削控制系统及实验研究

RESEARCH ON THE CONTROL SYSTEM ANDEXPERIMENTAL STUDY OF ULTRA-PRECISIONDIAMOND TURNING OF MICROSTRUCTUREDSURFACES BASE ON FTS

摘 要

Abstract

目 录

Contents

第1 章 绪 论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 微结构表面超精密车削加工技术国内外研究现状

1.3 微结构表面超精密加工数控系统国内外研究现状

1.3.1 国外微结构表面超精密加工数控系统研究现状

1.3.2 国内微结构表面超精密加工数控系统研究现状

1.4 快速伺服刀架控制方法研究现状

1.4.1 迟滞模型研究现状

1.4.2 迟滞非线性系统控制研究现状

1.5 基于FTS 的微结构表面车削误差补偿研究现状

1.6 本论文主要研究内容

第2 章 多轴联动超精密机床数控系统的搭建

2.1 引言

2.2 微结构表面超精密切削加工系统的总体结构

2.3 微结构表面形成原理

2.4 微结构表面超精密切削控制系统硬件结构设计与搭建

2.4.1 UMAC 运动控制器功能

2.4.2 UMAC 附卡功能

2.4.3 控制系统硬件结构

2.4.4 硬件系统连接

2.4.5 控制系统硬件调试

2.4.6 时基触发控制原理及系统设置

2.5 微结构表面超精密切削控制系统软件设计

2.5.1 软件系统总体结构

2.5.2 软件系统人机交互界面的设计

2.6 本章小结

第3 章 快速伺服刀架的自适应RBF 神经网络逆模型控制方法

3.1 引言

3.2 快速伺服刀架动态迟滞特性

3.3 FTS 基于RBF 神经网络的迟滞模型

3.3.1 拓展输入空间

3.3.2 基于神经网络的迟滞模型

3.3.3 模型的仿真研究

3.3.4 迟滞算子的改进

3.4 基于神经网络的迟滞逆模型

3.4.1 迟滞逆算子

3.4.2 逆模型仿真验证

3.4.3 迟滞逆算子的改进

3.5 快速伺服刀架的控制方法

3.5.1 自定义伺服算法

3.5.2 快速伺服刀架的跟踪效果

3.6 本章小结

第4 章 基于支持向量机的微结构表面车削误差补偿研究

4.1 引言

4.2 统计学习理论与支持向量机

4.2.1 统计学习理论的核心内容

4.2.2 支持向量机

4.2.3 最小二乘支持向量机

4.3 基于支持向量回归机的微结构表面加工误差回归估计

4.3.1 不同加工参数下微结构表面的加工误差

4.3.2 加工误差的最小二乘支持向量机回归估计

4.3.3 微结构表面车削误差补偿加工实验

4.4 本章小结

第5 章 微结构表面超精密切削实验研究

5.1 引言

5.2 时基触发功能实验研究

5.2.1 时基触发功能测试

5.2.2 时基触发功能的时间修正

5.3 非回转对称微结构表面加工实验

5.3.1 扇形波加工实验

5.3.2 正弦网格加工实验

5.4 微结构的表面评价

5.4.1 微结构表面几何特征评价

5.4.2 微结构表面的频域特征评价

5.5 本章小结

结 论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文及其它成果

哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明

致 谢

个人简历

附录