數(shù)控機(jī)床工作臺(tái)DSP定位誤差系統(tǒng)設(shè)計(jì)及分析

利用數(shù)控機(jī)床進(jìn)行機(jī)測(cè)時(shí)可以通過機(jī)床本體與測(cè)頭來完成。數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)可以通過硬件來建立復(fù)雜的算法，從而完成運(yùn)算的功能，由于片上集成了多種外設(shè)，因此具備高效控制與計(jì)算的能力，能夠滿足高效處理以及要求達(dá)到很高精度的應(yīng)用需求，還有一些研究人員則在DSP中增加了復(fù)雜的算法，從而可以完成物理量實(shí)時(shí)測(cè)試以及對(duì)誤差參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償?shù)男Ч?

相關(guān)方面的研究吸引了很多的學(xué)者。劉闊等!!根據(jù)機(jī)理驅(qū)動(dòng)原理為進(jìn)給軸建立時(shí)變誤差預(yù)測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)可以對(duì)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的絲杠溫度進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，達(dá)到了理想的溫度預(yù)測(cè)性能，同時(shí)促進(jìn)了機(jī)床加工尺寸精度的大幅提升。王勇等!?針對(duì)QMB125數(shù)控磨床開展實(shí)驗(yàn)研究，之后構(gòu)建了低序體陣列來實(shí)現(xiàn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的描述，測(cè)試了磨床運(yùn)行過程的幾何誤差源取樣結(jié)果，為機(jī)床運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)建了動(dòng)力模型，促進(jìn)了機(jī)床精度的顯著提升。王吳等利用矢量電機(jī)為交流同步同服電機(jī)建立了雙閉環(huán)控制模型，按照串聯(lián)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了電機(jī)模型和齒輪齒條的機(jī)電耦合模型，經(jīng)驗(yàn)證確定齒輪齒條誤差屬于進(jìn)給系統(tǒng)的一個(gè)最關(guān)鍵誤差源。

本文開發(fā)了一種通過遺傳算法(GA)來完成BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過程，通過DSP硬件系統(tǒng)對(duì)誤差進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并設(shè)置補(bǔ)償措施。

1 定位誤差系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

數(shù)控機(jī)床在測(cè)試系統(tǒng)包含了數(shù)控機(jī)床主體與測(cè)試感應(yīng)器兩個(gè)部分，這兩個(gè)結(jié)構(gòu)的誤差大小都對(duì)系統(tǒng)測(cè)試精度存在顯著影響，考慮到XY系統(tǒng)平臺(tái)定位誤差是對(duì)機(jī),床誤差產(chǎn)生影響的一個(gè)最關(guān)鍵因素，同時(shí)還跟實(shí)際運(yùn)動(dòng)過程的坐標(biāo)以及運(yùn)動(dòng)速率都存在較大關(guān)聯(lián)，會(huì)成復(fù)雜變化，選擇2835DSP屬于一款由高性能集成外設(shè)構(gòu)成的微控制器，位數(shù)為32，主頻為150 MHz，能夠滿足實(shí)時(shí)控制的需求。

本次建立定位誤差模型預(yù)測(cè)補(bǔ)償系統(tǒng)包含了數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)給軸反饋結(jié)構(gòu)、DSP建模預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及數(shù)控系統(tǒng)三個(gè)部分，具體見圖1，定位誤差預(yù)測(cè)補(bǔ)償是按照反饋中斷方式完成，補(bǔ)償方式是把DSP模塊預(yù)測(cè)誤差嵌入何服系統(tǒng)光柵位置反饋環(huán)節(jié)內(nèi)來完成。利用DSP建立機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)通信聯(lián)系，采集位置參數(shù)與速度信號(hào)，并輸入DSP定位誤差預(yù)測(cè)模型中，把預(yù)測(cè)定位誤差轉(zhuǎn)變成補(bǔ)償?shù)拿}沖信號(hào)再將其加入伺服反饋環(huán)內(nèi)來達(dá)到補(bǔ)償?shù)男Ч?

1.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

先通過Matlab軟件構(gòu)建得到GA-BP模型，得到優(yōu)化權(quán)值與閾值后，再將結(jié)果移植至DSP內(nèi)開展建模與預(yù)測(cè)，由此促進(jìn)預(yù)測(cè)速率的大幅提升

本文設(shè)計(jì)了一種三層結(jié)構(gòu)BP網(wǎng)絡(luò)，對(duì)隱含層與輸出層分別進(jìn)行2000次訓(xùn)練，控制學(xué)習(xí)讀率為0.1、將訓(xùn)練目標(biāo)設(shè)定在0.001:以GA筆法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)定位誤差預(yù)測(cè)模型進(jìn)行權(quán)值與閾值優(yōu)化，再將GA算法參數(shù)遺傳代數(shù)50、種群個(gè)數(shù)80、變異概率0.05、交叉概率0.8。按照以上參數(shù)通過Matlab構(gòu)建得到GA-BP仿真模型。

在Matlab軟件中構(gòu)建GA-BP模型再通過訓(xùn)練獲得最優(yōu)權(quán)值與閾值，再按照?qǐng)D2流程對(duì)DSP建立仿真模型。

第一步先歸一化計(jì)算獲得初始數(shù)據(jù);接著通過表達(dá)式構(gòu)建得到GA-BP模型，再把初始參數(shù)代入模型內(nèi)開展預(yù)測(cè);再對(duì)上述預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行反歸一化計(jì)算并輸出結(jié)果。

比較采用Matlab軟件運(yùn)行得到的優(yōu)化權(quán)值與國(guó)值建立的GA-BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差預(yù)測(cè)共需251us;以DSP設(shè)置的預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)各誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)所需的時(shí)間是29.5us所有誤差預(yù)測(cè)完成需915us，雖然Matlab相對(duì)DSP可以在更短時(shí)間內(nèi)獲得預(yù)測(cè)結(jié)果，但考慮到Matab只適合在電腦端進(jìn)行模擬計(jì)算，需在后期設(shè)置復(fù)雜的補(bǔ)償結(jié)構(gòu)。

本文開展數(shù)控機(jī)床工作臺(tái)DSP定位誤差系統(tǒng)設(shè)計(jì)及分析，得到如下有益結(jié)果:

1)本次建立定位誤差模型預(yù)測(cè)補(bǔ)償系統(tǒng)包含了數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)給軸反饋結(jié)構(gòu)、DSP建模預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及數(shù)控系統(tǒng)。

2)采用Matlab軟件運(yùn)行得到的優(yōu)化權(quán)值與閾值建立的GA-BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差預(yù)測(cè)共需251uS。采用GA-BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)達(dá)到了更高精度。