超精密机床控制策略
摩擦补偿控制技术
超精密机床相对普通机床而言,其伺服进给系统要求具有纳米级控制精度。在实现超精密机床的高精度控制中,机械传动机构的stick/slip摩擦仍是一个棘手的问题,它与机床的定位、跟踪精度有直接的关系,如机床运动的低速“颤振”、精密定位中的极限环和运动换向中较大的跟踪误差等问题。国内外学者在对于摩擦力的克服方面进行了深入的研究,提出的解决方案可分为两类:无摩擦模型补偿和有摩擦模型补偿。
对于无摩擦模型补偿,可分为以下几种方式:(1) PD控制补偿,通过增加系统的增益和阻尼,来扩大平稳跟踪的速度范围,使在一定速度以上stick/slip现象消除。(2) 积分控制补偿,当PD控制用来实现稳定跟踪时,位置或速度的积分控制用来减小稳态误差。在积分作用下,系统在低速跟踪中会出现极限环,一般采用具有死区的积分器来消除极限环。(3) 颤振,利用高频颤振信号加入系统中以改变系统的性能,颤振能够平滑低速下的摩擦的不连续性。(4) 自适应脉冲控制补偿,通过一系列小的冲击,达到精确的定位。远离零速率时,采用正常的线性控制器,接近零速率时,自适应脉冲起控制作用,通过改变脉冲宽度来实现定位。(5) 变增益补偿,在大角度误差范围采用较小的开环增益,而在小角度误差范围采用大开环增益,以提高系统对stick/slip摩擦抑制能力。
而基于摩擦模型的补偿方法可归纳如下:(1) 前馈补偿。通过设置摩擦扰动观测器,根据模型不变性原理,引入前馈控制对扰动力矩进行实时补偿。(2) 自适应控制。基于摩擦力矩模型,对模型参数采用不同辨识方法,产生了最小二乘和模型参考自适应等不同的自适应控制方案。(3) 变结构控制。将摩擦视为系统的参数摄动及外干扰作用,采用变结构滑模理论或鲁棒镇定设计方法,克服摩擦力矩。(4) 神经网络方法。神经网络具有较强的处理非线性环节的能力,可利用神经网络方法建立低速摩擦模型,并根据该模型设计补偿环节。(5) 混合方法。综合不同方法的优点可以组合出新的方法。例如Jong Hyeon[1]为解决运动过程中具有时变参数的摩擦模型问题,提出了将时间延迟控制器(TDC)和滑模控制器(SMC)相结合而形成时间延迟滑模控制器(TDSMC),这种新型控制器既具有SMC的较强的参数变化鲁棒性,同时还具有TDC的处理系统中的未知动态特性和干扰的非凡能力。