基于数据驱动的数控机床自适应迭代学习控制

摘要

数控机床位置伺服系统受加工环境、零件形状和机床机电特性等变化因素的影响,其零件加工是一个典型的非线性、时变和不确定动力学变化过程,因此,建立其精确机制模型很困难.针对相同零件批量加工过程呈现的重复运行特点,基于被控对象的等价数据模型,提出一种基于数据驱动的自适应迭代学习控制方法.所提控制方法采用沿迭代轴的动态线性化方法,通过最小化控制目标函数,仅利用数控机床位置伺服系统的输入输出数据,实现学习控制增益的自适应更新,克服传统P型迭代学习控制方法固定增益的问题,并经过严格理论分析保证了该方法的收敛特性.仿真结果表明:提出的数据驱动自适应迭代学习控制方法,相比传统P型迭代学习控制方法,平均绝对误差和最大绝对误差分别减小了46％和56％.