补偿模糊神经网络在机床热误差预报模型中的应用

提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价。     

数控机床热误差补偿技术的发展状况

热变形误差补偿是提高精密数控机床加工精度的关键技术之一,热误差补偿控制设备已成为现代高档数控机床必备的智能模块。     

数控机床热误差的补偿

热误差是数控机床的最大误差源．本研究通过对机床热特性的实验和分析，利用神经网络模型对非线性热误差进行了补偿．     

智能机床的误差补偿技术

误差补偿技术是智能机床精度提高与保持的关键技术之一.分析了国内外机床误差补偿技术研究现状,提出智能机床误差补偿技术总框架;总结了智能机床误差源、误差元素、几何与热误差的误差元素模型及建模方法,以及典型的误差补偿方法;研究了力误差补偿技术、基于零件在线测量的误差综合补偿技术;最后,对未来智能机床误差补偿技术的发展重点进行展望.     

加工误差智能预报技术

对自动化加工过程中加工误差的预报技术进行了分析，分析比较了传统预测理论和基于神经网络的智能预测，结果表明智能技术应用于加工误差预报是今后的发展方向。     

数控机床智能化技术

数控机床向高速、高效、高精化发展,要求数控机床具有热补偿、振动监测、磨损监测、状态监测与故障诊断等智能功能.融合几个或几种智能传感器,采用人工智能方法,通过识别、分析、判断及推理,实现数控机床的智能功能,为智能部件的实现打下基础.     

数控机床误差补偿技术现状与展望

本文综合国内外数控机床误差补偿技术现状,指出其主要不足和难点,并介绍针对这些不足和难点而进行的研究课题,其中包括:基于机床外部坐标系原点偏移的实时补偿器研制、复合误差建模和补偿、考虑温度变化的机床误差高效测量、五轴数控机床误差解耦实时补偿、机床上关键温度点的优化选择、切削力误差实时补偿。     

基于多体系统理论的数控机床综合误差建模技术

误差补偿是进一步提高机床精度的重要途径,真实准确的误差模型对最终的误差补偿的效果起着决定性的作用.采用基于多体系统理论的建模方法,对机床拓扑结构、机床的误差元素和坐标系之间的变换矩阵进行充分分析,建立了特定数控机床的综合误差模型,为后期实施对特定机床的实时误差补偿提供了误差计算依据.     

基于QGA算法优化支持向量机回归的数控机床主轴热误差建模研究

针对精密数控机床主轴的热误差的实时监测反馈问题，提出了一种用于主轴热误差的建模方法。该方法利用QGA(Quantum Genetic Algorithm)寻优算法和支持向量机回归方法的复合建模方式，建立了机床主轴热误差回归模型。并通过搭建主轴热特性测试平台，采用聚类方法筛选主轴的温度敏感点，将采集到的热特性数据用于构建的热误差建模中。实验结果表明，该方法在机床主轴热误差预测中，残差值小于1.5μm，能够为主轴热误差的闭环控制过程提供准确反馈。     

机床热变形误差的动态模型

尝试采用动态线性模型来提高机床热变形误差的预报精度，并且可在较少温度测点情况下仍然得到满意的预报结果．     

一种非线性滤波器的误差分析及应用

针对一类具有未建模误差和扰动的非线性系统的状态估计问题,提出一种在线估计并补偿模型误差的非线性滤波算法,该算法利用非线性预测滤波(NPF)基于预测输出残差的方差最小的基本原则估计模型误差,冉利用扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想对补偿后的模型进行状态估计;详细推导了状态估计误差及其方差阵的传播模型.以卫星姿态确定系统为例,...     

基于简化Mohr模型的光纤陀螺温度补偿方法研究

为了提高光纤陀螺温度补偿精度,采用Mohr理论建立了光纤环圈的热传递模型,准确分析了光纤环圈内部的温度变化和分布情况,计算得到了光纤环圈的Shupe误差。根据Shupe理论误差和陀螺仪输出的相关性分析,得到了最优的光纤环圈热传递参数。根据热传递参数建立了光纤陀螺温度补偿模型,完成了光纤陀螺的实时温度补偿,实际补偿后光纤陀螺仪变温精度提高了约3.4倍。     

永磁同步电机改进预测电流控制

在模型预测控制中,大量的计算会产生动作延迟,并且离散化方法的不准确性也会将误差引入系统,当采样时间较长时上述两种情况会导致系统性能恶化。为解决该问题,可采用双线性变换法获得更为精确的电机离散时间模型,该离散方法可保证系统有更优的稳定性。再通过引入延时补偿来解决预测电流时由于计算导致的动作延迟,从而减小电流纹波。基于此搭建仿真模型并进行试验研究,仿真与试验证明该预测系统具有动态跟踪特性好、电流纹波小和抗负载扰动强等优点。     

基于极限学习机的黑障区智能导航算法

在黑障区飞行阶段中,惯性导航系统会因缺少辅助导航系统而持续累积误差,导致飞行器导航系统可靠性下降。针对这一问题,提出了一种新的基于极限学习机的黑障区智能导航算法,通过极限学习机(ELM)对GPS正常工作的导航信息进行学习。在黑障区,利用学习得到的模型对惯性导航系统进行误差补偿,较好地修正了当GPS失锁时惯性导航系统的误差,避免了因误差累积而导致的导航信息发散。仿真结果表明,该算法能够保证在GPS失锁的黑障区中导航系统输出的信息有较好的可靠性和精度,能够为接下来的姿态调整和着陆准备提供良好的基础。     

基于多参量模型的光纤陀螺温度误差补偿

温度漂移误差是制约光纤陀螺精度的重要因素之一。针对传统光纤陀螺温度补偿方法仅对温度项建模导致补偿精度差的问题,提出了一种新型多参量模型来补偿光纤陀螺温度误差的方法。通过对陀螺零漂误差和温度各相关项进行相关性分析,将温度和温度速率的乘积项及温度梯度滞后项引入到温度漂移误差模型中,建立了多参量分段补偿模型对零偏进行补偿,显著改善了光纤陀螺的零偏稳定性。使用实测光纤陀螺数据对提出的补偿方法进行实验验证,结果表明采用该方法补偿后,零偏误差平方和降低2个数量级,陀螺漂移均值、方差稳定在零点附近,补偿效果优于温度项分段拟合方法,与非线性模型预测效果相当。     

旋转捷联惯导系统原理及典型方案分析

旋转捷联惯导系统采用旋转调制误差补偿技术对陀螺仪和加速度计误差进行调制,可以提高系统导航精度。文章借助捷联系统基本误差方程,简要分析了旋转调制误差补偿的机理;通过对几种典型IMU旋转方案的分析和仿真,验证了旋转调制误差补偿技术的有效性并比较了不同旋转方案的特点。     

捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

基于龙伯格扰动观测器的永磁同步电机PWM电流预测控制

针对传统永磁同步电机(PMSM)PWM电流预测控制中电机参数扰动造成的电流静差及振荡问题,提出基于龙伯格(Luenberger)观测器的PWM电流预测控制。首先,将系统参数扰动引入到电机电压方程,构建在参数扰动中拥有优良性能的Luenberger观测器来观测系统扰动。其次,离散化Luenberger扰动观测器,通过极点配置分析系统稳定性。最后,将观测器估计系统扰动引入含参数扰动项的电压方程中,为PWM电流预测控制算法提供实时性扰动补偿。仿真结果表明,所提算法能够快速无静差地观测出系统扰动,有效避免参数扰动造成的电流静差及振荡问题,提高电流预测算法的鲁棒性。