数控铣削过程的有约束广义预测控制 - 文章

数控铣削过程的有约束广义预测控制

作者：黄田李为民

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前言

通过在线调节进给速率实现切削过程的自适应恒力控制是大幅度提高数控铣床生产率的有效途径，也是众多学者多年来一直潜心研究的课题。然而，在前人所提出的各类自适应恒力控制算法［1～6］中，控制器的参数整定通常仅依赖于被控系统过去和当前的动力学行为，而未考虑控制输入和系统输出前景的影响，且未对控制器施加合理的约束条件。因此，当因切深或切宽突变而诱发铣削力突变时，通常会导致被控系统输出超调或控制输入过大。

为克服上述问题，本文针对数控铣削过程的特点，研究构造有约束广义预测控制律的方法，并据此提出一种控制器参数整定解析算法。仿真和试验结果表明，该方法具有工程实用性强，鲁棒性好及可满足实时控制要求的优点。

1　无约束广义预测控制律设计

如图1所示的数控铣削过程恒力控制系统由控制器和铣削过程组成。其中，伺服进给与铣削加工两部分串接构成铣削过程。图中vf为进给速度，F为实际铣削力，Fr为参考铣削力。

图1　数控铣削恒力控制系统

综合考虑伺服系统动态特性和刀具变形等因素，瞬态铣削过程可简化为一二阶线性系统［9］

A(z^-1)f(t)=B(z^-1)v_f(t-1)

式中　A，B——向后传递算子z^-1的多项式，且

A(z^-1)=1+a₁z^-1+a₂z^-2

B(z^-1)=b₀+b₁z^-1

数a1、a2、b0和b1可用递推最小二乘法估计。

2　约束条件

工程实践表明，数控铣削过程恒力控制需考虑如下约束：进给速度应在机床设计范围内且保证铣削力小于机床—刀具—工件系统的极限允荷。进给速度增量应小于各坐标的加减速极限，且在刀具空切时应限制增量上限以免切入时因铣削力过大造成刀具破损。当实际铣削力大于设定值时，应尽快降低进给速度。应有效地控制铣削力超调以避免刀具变形对表面质量的影响。综上所述，数控铣削过程的恒力控制需对进给速度及其增量、实际铣削力上升时间和超调施加约束。

3　有约束广义预测控制律设计

解析算法

由式知，性能指标函数一般为优化空间(Δv_T，J)∈R^N_v+1中的超曲面。注意到控制前景为N_v=2，故求解QP问题可在三维空间中进行。此时因Δv的分量为Δv_f(t)和Δv_f(t+1)，故由式(14)知第i个约束条件可表示为

d_1iΔv(t)+d_2iΔv(t+1)≤c_i

在实际控制问题中，因Δvf(t)和Δvf(t+1)仅在由二者张成平面的第Ⅰ象限(F(t)Fr)，故可定义如下两类约束条件：

定义：若约束条件与坐标轴构成闭域或与坐标轴构成一带状区域，则称为第一类约束条件；否则称为第二类约束条件。

设两类约束条件数分别为k′和k-k′，则由上述定义和图2知，无约束极小值点的位置存在三种情况：①极小值点在可行域内，无约束解即为有约束解。②不满足第一类约束条件pi(i=1,…，k′)。③不满足第二类约束条件p′j(j=k′+1,…，k)。据此，可构造有约束广义预测控制律解析解法。

图2　无约束极小值点的位置

若性能指标函数的无约束极小值点在可行域之外，注意到平面Γ通过无约束极小值点(线)并与可行域相交，且平面Γ与性能指标函数J的交线JΓ在极小点任一侧是单调上升的，故有约束极小点必为Γ与可行域边界的交点。据此，可经求交运算和比较交点坐标获得约束条件边界，然后在约束边界上用解析法求得进给速度的解析解答。

计算机仿真表明，与无约束控制策略相比，闭环系统的性能可得到显著改善，且算法可满足实时控制要求［9］。

4　切削试验

切削试验设备为Cincinatti H1000卧式加工中心，控制器为DSPmaster-C50信号处理板。试验过程中，安装在主轴末端的光电编码器提供每转1024脉冲作为DSP板的外部时钟以保持采样周期与主轴转速同步。由KISTLER测力仪拾取的切削力信号经电荷放大滤波后由DSP板按有效值合成，并按前述算法计算控制指令。控制指令经光隔功放输入给数控系统内置PLC，并通过改写进给倍率寄存器实时调节进给速度(见图3)。

图3　试验装置示意图

此种接口方案的优点是仅需变更PLC程序而无需改变CNC硬件。设定两次测得有效力信号后，估计器和控制器开始工作。

试验条件如下：

刀具：直径24 mm三齿高速钢螺旋棒铣刀，螺旋角30°。
工件：Q235优质碳素钢(几何尺寸见图4)。

图4　工件形状

切削条件：主轴转速300 r/min，径向切深4 mm，轴向切深分别为15 mm、20 mm、25 mm和30 mm四挡，切削长度分别为50 mm、40 mm、30 mm和20 mm四挡，逆铣，油冷。

控制器参数设定：铣削力设定值400 N，CNC编程速度40 mm/min，进给倍率最小值和最大值按数控系统原值设定，分别为0和120%，每挡间距为4%。控制指令取整使用舍去小数点方法，以保证稳态铣削力小于设定值。控制器预选参数取值为Nv=2、N=5和ρ=80，控制效果如图5。

图5　恒力铣削

由试验结果可见，在空切阶段由于铣削力为零，进给速度迅速上升至设定上限，即40×120%=48 mm/min。当进入切削后，由于铣削力大于设定值，控制器调节进给速度，使得铣削力很快跟踪设定值。由于进给速度分挡造成铣削力不是精确等于设定值，但在整个切削过程当中，稳态铣削力始终小于设定值，达到了预期的控制效果。当轴向切深为30 mm时，进给速度达到设定下限，即40×36%=14.4 mm/min。

图6示出了切削条件不变既不实施恒力控制，当CNC编程进给速度为40 mm/min，进给倍率为36%时的铣削力结果。由图可见，最大铣削力约为400 N，即等于恒力铣削中的铣削力设定值。然而，若不记空切阶段，普通铣削大约用时620 s，而恒力铣削仅用时380 s，可见铣削效率的提高是非常显著的。

图6　普通铣削
进给速度40×36%=14.4 mm/min

5　结论

本文研究数控铣削过程的有约束广义预测控制方法，得到如下结论：

(1) 广义预测控制因计入被控系统输入、输出前景的影响，故稳定性和输出性能优良，且算法结构适合包含约束条件。
(2) 针对数控铣削过程的特点提出的四种约束条件可显著改善被控系统的输出性能。
(3) 所提出的有约束广义预测控制律解析算法可满足数控铣削恒力控制的实时性要求。

作者简介　黄田，男，1953年生，博士，教授，博士生导师，天津大学先进制造技术研究所所长，天津市机械制造授衔专家。研究方向：并联机床设计与制造、机械动力学、智能控制。发表了论文60余篇，获教育部科技进步奖2项。

作者单位：天津大学机械工程学院　天津　300072

参考文献

1　Tomizuka M, Oh J H, Dornfeld D A. Model reference adaptive control of the milling process. InHardtD E, Book W J eds. Control of Manufacturing Process and Robotic Systems, ASME, New York, 198337～44
2　Dameshmend L K, Pak H A. Model reference adaptive control of cutting force in milling. InDonath Med. Dynamic Systems Modeling and Control, ASME, New York, 198543～50
3　Lauderbaugh L K, Ulsoy A G. Model reference adaptive control in milling. ASME J. Engng. Ind., (1).198913～21
4　Altintas Y. Direct adaptive control of end milling process. Int.J.Mach. Tools Manufact.,34(4),1994.461～474
5　Hsu P L, Hsieh M Y. Application of self-tuning control on industrial CNC machines. Int.J.Mach. ToolsManufact., 1994，34(6)859～877
6　Huang S J, Chiou K C. The application of neural networks in self-tuning constant force control. Int. J.Mach. Tools Manufac t.1996,36(1)17～31
7　Clarke D W, Mohtadi C, Tuffs P S. Generalized pre- dictive control——Part and Part .Automatica, 1987,23(2)137～160
8　Astrom K J, Wittenmark B. Adaptive control. New YorkAddison Wesley, 1989.
9　李为民.基于多感知信息的数控铣削过程有约束广义预测控制［博士学位论文］.天津天津大学，1998.(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (4/19/2005)


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