基于PSO-NP機械加工尺寸PI型廣義預測控制.pdf

1、在進行機械加工質(zhì)量在線監(jiān)控的過程中，加工尺寸數(shù)據(jù)的預測是特別重要的，同時預測加工尺寸數(shù)據(jù)也是實現(xiàn)誤差反饋補償控制的關鍵，故研究高精度的并且能夠在實際的工業(yè)加工過程中發(fā)揮良好控制作用的加工尺寸數(shù)據(jù)預測的優(yōu)良算法顯得尤為重要。
　　機械加工通過對工件的幾何參數(shù)進行改造能夠有效地提高社會生產(chǎn)效率從而產(chǎn)生更大的經(jīng)濟效益，因此研究機械加工尺寸的預測控制顯得尤為重要。機械加工過程中對加工尺寸進行檢測和控制能夠有效的保證零件加工尺寸的精度，其首

2、要條件是建立適當?shù)哪Ｐ蛯庸こ叽绲淖兓闆r進行準確的描述和預測，而通過廣義預測控制中的多步預測，使系統(tǒng)根據(jù)以往尺寸的輸入，輸出數(shù)據(jù)和已選定的未來尺寸輸入值，不斷地預測未來尺寸的輸出值從而克服系統(tǒng)的不確定性以及增強系統(tǒng)的魯棒性。
　　但是GPC中所選的參數(shù)與工程實際要求的指標聯(lián)系不夠緊密，并且對于隨機突發(fā)的干擾不能達到實時的控制效果。PI型廣義預測控制能夠有效提高實時跟蹤性，改善系統(tǒng)的控制品質(zhì)，結合兩種控制技術的優(yōu)勢可以產(chǎn)生控制效果

3、更加符合實際要求的PI型廣義預測控制.
　　然而加工過程中各種因素的機理非常復雜，并且加工過程受到很多實際條件的約束，在控制系統(tǒng)中存在了約束，勢必會對控制量求解帶來難度，使問題復雜，計算量加大，影響了算法的性能，再加之PI型廣義預測控制的比例因子和積分因子整定比較困難，所以對其參數(shù)整定就有十分重要的意義。
　　針對機械加工過程中工件尺寸容易產(chǎn)生誤差的缺陷，本文通過對機械加工尺寸的檢測數(shù)據(jù)序列進行在線建模，提出了一種基于粒子群

4、算法和非線性規(guī)劃的帶約束的PI型廣義預測控制。該算法通過非線性規(guī)劃處理機械加工過程中控制系統(tǒng)輸入輸出的約束條件，從而得到帶約束的PI型廣義預測控制的控制律，再通過粒子群算法進行二次搜索，對約束PI型廣義預測的比例因子和積分因子進行優(yōu)化整定，通過matlab仿真結果表明該算法能夠?qū)庸こ叽绲淖兓M行準確的預測，使被加工零件尺寸基本上都控制在允許誤差內(nèi)。
　　在數(shù)控機床上連續(xù)加工了一批試件來預測其加工尺寸的輸出值，通過matlab仿真