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％.

关键词：数控机床位置伺服系统、动态线性化、P型迭代学习控制、自适应迭代学习、数据驱动控制

所属期刊栏目：49

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目;广西电力职业技术学院高精度数字化探测技术协同创新团队研究成果

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：50-54