高性能运动控制在数控系统中的应用综述

　　滞后是产业过程中固有的特性，被以为是本来就存在于物理系统中的最难控制的动态环节。时滞较大时，将导致较大的超调量和较长的调节时间，甚至出现错误的控制，严重影响生产过程的控制品质。对于时延系统，最流行的方法是Smith(1957)提出的Smith预估器。但该方法对模型精度比较敏感，为消除此影响，Al2Majed提出了基于DOB的Smith控制方案。自70年代以来，人们一方面为了进步数学模型的精确程度及考虑不确定性因素的影响加强了对系统辨识、产业过程建模、自适应控制、鲁棒控制等方面的研究，另一方面开始突破传统控制思想的约束，试图面向实际产业过程的特点研究发展各种对模型要求低、在线计算简单方便、实时性好、控制效果佳的控制新算法。另一方面，计算机技术的飞速发展，也为新的控制策略提供了良好的运行平台和基础。猜测控制就是在这种情况下发展起来的一类新型控制算法[20]。猜测控制的出现为解决大延迟系统控制的困难开辟了一条新的途径。近20年来，国内外猜测控制的研究和应用日趋广泛。研究范围[21]已经涉及到猜测模型类型、优化目标种类、约束条件种类、控制算法以及稳定性、鲁棒性等方面，也包括多变量系统、非线性系统。随着猜测控制理论研究的不断深进、研究领域的不断扩展，越来越多的学者开始尝试把其他控制理论与猜测控制相结合，形成了很多新的猜测控制方法，如:基于神经网络的猜测控制;模糊猜测控制;灰色猜测控制;基于神经网络的自适应模糊猜测控制等。

　　2.3 多传感器信息融公道论在加工中的应用现状

　　多传感器信息融合(MSIF)是一个信息处理过程，它将来自不同途径、不同时间、不同空间的传感器信息协调成同一的特征表达，以完成对某一对象和环境特征的描述。现代产业生产以综合、复杂、大型、连续为其特点，采用了大量各式各样的传感器来监测和控制生产过程。在这种多传感器系统中，各传感器所提供信息的空间、时间、表达方式不同，可信度、不确定程度不同，侧重点和用途也不同，这对信息的处理和治理提出了新的要求。实践证实，单一的传感器很难正确反映加工状态，向多传感器信息融合发展是必然之路。多传感器能够提供加工过程多方面的信息，对这些信息进行综合和知识提取(即信息融合)，进而对加工过程进行正确的猜测和控制。信息融合技术在机械加工中的应用主要在于刀具状态监控、加工精度猜测、误差补偿等方面。MSIF与产业监测控制结合，将给传统的产业监测控制带来新的机理，可看形成一种新型的产业监测控制系统。

　　进步加工精度常用的方法有:基于进步机床精度的避免误差技术和基于消除误差本身的误差补偿技术。由于随着机床精度的进步，所需的本钱也将成倍增长。因此，在现有设备条件下，对于一般工件的加工，误差补偿技术将是一种行之有效的方法。加工误差建模预告技术是进步加工精度、减少加工误差、进行误差补偿的关键技术。国内外很多文献对误差补偿进行了大量研究，提出了多种建立误差补偿模型的方法，如三角关系法、有限元法、齐次坐标变换法和神经网络法等。加工过程状态信息包括切削速度、切削深度、进给量、振动、切削力、主轴电机电流、进给电机电流、声发射、刀具磨损度等，这些信息都与加工精度有关。如何从众多的信息源中得到误差或状态补偿信号与信息源的映射关系，其中人工神经网络法有非常强的学习能力和非线性映射能力，并且与其他方法相比具有直接性，经过适当练习能正确地实现从误差源到定位误差的映射，避免了其他方法工作量大或边界条件不充分的缺点，因此基于神经网络的信息融合技术将在误差补偿中得到广泛的应用。工程实际系统中，输进输出信号易受到噪声污染，随机模糊神经网络的出现为解决此类题目提供了思路。小波分析理论被以为是傅立叶分析的突破性进展。小波变换通过标准伸缩和平移对信号进行多标准分析，能有效提取信号的局部信息。小波神经网络继续了两者的优点，通过练习自适应地调整小波基的外形实现小波变换，同时具有良好的函数逼近能力和模式分类能力。

　　有些文献利用神经网络或小波神经网络进行刀具状态监测。但他们的工作大都是针对某一种工件或加工方法，所采用的预告模型也大都是基于大量历史加工数据的单一预告方法，切削条件变化或历史数据少时，预告精度将下降。因此，结合加工过程状态信息和历史加工数据建立具有自学习能力、较强的鲁棒性和自适应性的在线智能预告模型是目前迫切需要解决的题目。

　　2.4 数控系统开放式体系结构的研究简介

　　数控系统是一种专用的计算机系统，它用于产业现场控制，因而和通用计算机有很多区别。长期以来，数控系统的发展自成体系，建立自己的软硬件结构，实行技术保密和技术封闭，从而使得机床生产厂家和终极用户很难进行二次开发，限制了机床和数控系统的能力。当数控机床进进分布式控制和柔性制造系统环境，甚至要求与CAD/CAPP/CAM等共同信息系统通讯后，原有的以单机服务为对象的CNC装置显得不够用了，新的环境要求CNC装置进一步向开放式数控系统转化

　　开放式体系结构普遍采用模块化、层次化的结构，并通过各种形式向外提供同一的应用程序接口，具有可移植性、可扩展性、互操纵性和可缩放性等特点，即系统组成的内部开放化和系统组成部件之间的开放化。目前，开放式体系结构方面的研究主要集中在基于PC机的控制模块功能划分;控制模块的软硬件实现;接口协议的划分及制订;体系结构的参考模型研究;面向开放式体系结构的机床控制系统的规划、设计与实现以及智能数控体系结构等。实际上，从实用化的角度来看，开放式体系结构的研究还处于初期阶段，还有很多题目需要解决，具体在发展展看中作以阐述。

3 发展展看(Developmentprospect)

　　固然对于高性能数控系统伺服控制器设计方法的研究如此广泛，但要真正达到高性能、智能化，特别是实用化，还存在不少题目。回结为以下几个方面，作为今后研究工作的参考。

　　(1)如何进一步进步控制器的整体性能?有效地综合运用当前现代控制理论和智能控制理论的研究成果来进步控制器的性能以达到避免误差的目的，运用基于多传感器信息融合等理论的加工误差智能建模预告技术来达到误差补偿的目的，二者的结合是有效的研究思路。

　　(2)前面所述及的有关设计方法仍然存在各自的缺点，因此高性能的控制器设计依靠于这些相关技术的进一步完善。比如，猜测控制理论中的稳定性和鲁棒性分析亟需突破;针对产业过程大量存在的非线性及不确定等系统的特点，非线性猜测控制和鲁棒猜测控制将成为今后研究的重点;如何将自适应鲁棒控制用于时延系统和高阶系统中等。因此，进一步完善并改进这些方法是今后发展的一个方向。这些研究方向包括多轴非线性动态系统辨识与建模;相对于干扰和参数变化的鲁棒反馈控制;相对于性能变化的鲁棒前馈控制;相对于时间延迟的猜测控制;基于扰动观测器的高性能控制系统设计;基于非线性自适应鲁棒控制的高性能控制系统设计;多轴运动协调控制;智能监视控制;轨迹规划等。

　　(3)基于多传感器信息融合等理论的加工误差

　　智能建模预告技术是系统辨识模式识别、多传感器融合技术、猜测理论、神经网络、模糊系统、小波变换、分形理论和基于知识的决策与控制等技术的综合应用，因此充分利用以上各种技术的上风并继续注重学科的交叉研究是至关重要的。

　　(4)控制策略的实现题目实际上就是开放式体系结构的研究，这也是实现高性能、智能化数控的关键技术。从目前的研究成果来看，开放式体系结构还没有同一，明确的概念内涵、系统实现技术还处于百家争叫时代。目前还有很多题目有待进一步研究:解决Windows等操纵系统的实时性题目;各系统之间的体系结构缺乏兼容性;缺乏实时性的传输控制协议;各类面向对象的新的数据表达方法必须与开放式数控系统相容;作为完全开放的数控系统，其安全性和可靠性受到很大的威胁，因此可靠性与安全性的研究也是有必要的。

　　(5)数控系统体系结构除了开放化以外，网络化、软件化将是一个趋势，也将是研究的重点。软件数控是数控系统的新概念，/包括伺服控制在内的控制决策完全用基于PC的软件实现0及/核心控制策略的用户开放性0是软件数控的两个基本特征[29]。这种开放结构不仅支持运动控制策略的定制，完全面向数控系统的智能化实现，使得数控系统具有更大的性能空间和更好的系统交互性，而且可以充分鉴戒相关学科的最新成果，从而促进数控技术本身的快速成长。要实现软件数控，系统对CPU的计算能力提出了更高的要求。更高性能的处理机、更优化的实时调度能力，是软件数控能达到满足控制性能的基础。