基于改进FNN-CCC的双伺服压力机同步控制策略研究.pdf
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1、第 15 卷 第 9 期 精 密 成 形 工 程 2023 年 9 月 JOURNAL OF NETSHAPE FORMING ENGINEERING 175 收稿日期:2023-03-30 Received:2023-03-30 基金项目:国家自然科学基金(51975440);教育部创新团队发展计划(IRT_17R83);新能源汽车科学与关键技术学科创新引智基地项目(B17034);中央高校基本科研业务费专项资金(2022III006XZ)Fund:National Natural Science Foundation of China(51975440);Program for Innov
2、ative Research Team in University of Min-istry of Education of China(IRT_17R83);New Energy Vehicle Science and Key Technology Discipline Innovation and Introduc-tion Base Project(B17034);Fundamental Research Funds for the Central Universities(2022III006XZ)引文格式:宋燕利,程寅峰,曹威圣,等.基于改进 FNN-CCC 的双伺服压力机同步控制策
3、略研究J.精密成形工程,2023,15(9):175-182.SONG Yan-li,CHENG Yin-feng,CAO Wei-sheng,et al.Synchronous Control Strategy of Dual Servo Press Based on Improved FNN-CCCJ.Journal of Netshape Forming Engineering,2023,15(9):175-182.基于改进 FNN-CCC 的双伺服压力机 同步控制策略研究 宋燕利a,b,c,程寅峰a,曹威圣a,路珏a,b,c,杨真国a(武汉理工大学 a.现代汽车零部件技术湖北省重点实验
4、室 b.汽车零部件技术湖北省协同创新中心 c.湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心,武汉 430070)摘要:目的目的 改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法方法 建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法,引入迭代学习律,设计一种改进模糊神经网络-交叉耦合(FNN-CCC)同步控制器。基于系统控制模型进行单轴阶跃响应特性与双轴正弦跟随特性仿真,搭建嵌入式双伺服压力机驱动系统试验平台,在偏载干扰条件下进行双轴同步控制试验,验证所提出理论的有效性。结果结果
5、仿真结果表明,与模糊控制算法和 BP 神经网络控制算法相比,该控制器单轴控制算法的超调量分别减少了 11.5%和 25.5%,调节时间分别减少了 48.8%和 34.4%,具有更好的动态响应性能。与原控制器相比,改进后的交叉耦合同步控制器最大双轴同步误差降低了 65.7%,同步控制精度有所提高。试验结果表明,与传统 PID-交叉耦合控制器相比,改进的 FNN-CCC 控制器有更好的控制性能,在热冲压合模成形阶段,单轴跟踪误差分别减小了 81.8%和 75.0%,双轴同步误差减小了 69.2%。结论结论 所提出的同步控制策略在偏载干扰条件下具有较好的动态响应性能和鲁棒性,能够使同步误差快速收敛,
6、提高了双伺服压力机驱动系统的单轴跟踪精度和双轴同步控制精度,实现了对双伺服压力机的高精度控制。关键词:双伺服压力机;模糊神经网络;交叉耦合控制;同步控制;迭代学习 DOI:10.3969/j.issn.1674-6457.2023.09.021 中图分类号:TG315.5+7 文献标识码:A 文章编号:1674-6457(2023)09-0175-08 Synchronous Control Strategy of Dual Servo Press Based on Improved FNN-CCC SONG Yan-lia,b,c,CHENG Yin-fenga,CAO Wei-shenga
7、,LU Juea,b,c,YANG Zhen-guoa(a.Hubei Key Laboratory of Advanced Technology for Automotive Components,b.Hubei Collaborative Innovation Center for Automotive Components Technology,c.Hubei Collaborative Innovation Center for Automotive Components Technology,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,Ch
8、ina)ABSTRACT:The work aims to improve the dynamic response performance and robustness of the synchronization control 技术创新 176 精 密 成 形 工 程 2023 年 9 月 strategy of a dual servo press,enhance the single-axis tracking accuracy and dual-axis synchronization accuracy of the dual servo press,and achieve hig
9、h-precision position control of the forming process.A mathematical model of the dual servo press drive system was established to analyze the sources of synchronization error in the system.Combining the fuzzy neural network single-axis control algorithm with iterative learning law,an improved fuzzy n
10、eural network-cross-coupling(FNN-CCC)syn-chronization controller was designed.Based on the system control model,single-axis step response characteristics and dual-axis sinusoidal tracking characteristics were simulated.An embedded dual servo press drive system test platform was built to conduct dual
11、-axis synchronization control experiments under biased load interference to verify the effectiveness of the proposed theory.The simulation results showed that the single-axis control algorithm of the FNN-CCC controller had better dynamic response performance compared with fuzzy control and BP neural
12、 network control,with overshoots reduced by 11.5%and 25.5%,and adjustment times reduced by 48.8%and 34.4%,respectively.The maximum dual-axis synchronization error of the improved cross-coupling synchronization controller was reduced by 65.7%compared with the original controller,improving synchroniza
13、-tion control accuracy.Experimental results showed that compared with the traditional PID-cross-coupling controller,the im-proved FNN-CCC controller had better control performance,reducing single-axis tracking errors by 81.8%and 75.0%,and dual-axis synchronization errors by 69.2%during the hot stamp
14、ing forming stage.The proposed synchronization control strategy has good dynamic response performance and robustness under biased load interference,enabling rapid convergence of synchro-nization error and improving the single-axis tracking accuracy and dual-axis synchronization control accuracy of t
15、he dual servo press drive system,thereby achieving high-precision control of the dual servo press.KEY WORDS:dual servo press;fuzzy neural network(FNN);cross coupling control(CCC);synchronization control;iterative learning 伺服压力机具有成形精度高、生产效率高、节能环保1-3等优势,逐渐成为汽车、船舶等领域首选的冲压生产设备。随着构件大型化、一模多件等制造需求的不断升级,大吨位
16、伺服压力机成为重要发展趋势46。双伺服同步驱动能够突破单个电机功率的限制,提高伺服压力机的最大吨位,但其复杂的控制结构也对同步控制精度提出了更高的要求7-8,所以有必要对双伺服压力机同步控制问题展开研究。针对上述问题,国内外学者主要从单轴运动控制和双轴同步控制两方面进行研究,其中,双伺服系统的单轴运动控制多采用 PID 控制、模糊控制、自适应控制等方法9-11。Tanaka 等12提出了一种基于模糊框图的模糊控制系统稳定性分析及设计方法,但其模糊控制规则要基于经验凑配法确定,难以取得最优解。杨力等13采用神经网络 PID 控制器实现了对压铸机压射速度的准确控制,改善了铸件品质。Xie 等14针
17、对数控机床进给伺服系统,提出了一种模糊自适应PID 控制方法,该方法的响应速度快、超调量小,能够有效提高单轴控制精度。双伺服压力机双轴同步控制多采用主从控制、并行控制、交叉耦合控制、虚拟主轴控制等方式15-17。孙晓林等18针对多电机伺服控制系统,进行了基于模糊控制的多电机伺服系统特性研究,将伺服电机转速误差控制在 0.1 r/min 以内。倪敬等19针对双缸电液伺服同步驱动系统,引入了改进粒子群算法,提出了IPSO-PID 同步控制策略,提高了双缸电液伺服系统的跟踪性能和同步性能。邓飙等20针对双缸电液伺服同步控制系统的高精度及快速性要求,采用了 PID 型 迭代学习算法,实现了双缸运行的高
18、精度同步控制。Chen 等21采用主从控制方法作为双伺服压力机的同步控制方法,研究表明,与开环控制相比,该方法的同步性能有所提高,但存在一定的迟滞效应。Wang等22设计了基于误差估计模型的交叉耦合控制器,有效降低了多轴伺服系统的轮廓误差,提高了加工精度,但未对交叉耦合结构进行优化,无法实现自适应比例增益以应对变负载工况。综上所述,对于具有复杂非线性特征的双伺服压力机,传统单轴控制算法(如模糊控制)存在过于依赖专家经验、参数整定困难的问题,传统双轴同步控制策略的鲁棒性较差,难以应对变负载工况,进而会影响成形精度。针对以上问题,本文引入迭代学习律,设计了改进模糊神经网络-交叉耦合同步控制器,以提
19、高双伺服压力机的同步控制性能。1 双伺服压力机驱动系统模型与分析 1.1 系统简介 某双伺服压力机驱动系统的示意图如图 1 所示,该系统由一组滚珠丝杠-肘杆传动结构与伺服电机、滑块等组成。该双伺服压力机的工作原理如下:伺服电机通过齿轮副减速,驱动滚珠丝杠机构将旋转运动转换为直线进给运动,并通过三角肘杆增力驱动滑块进行成形加工。该双伺服压力机的齿轮传动比为 3,三角肘杆最大增力比为 9,其主要技术参数如表 1 所示。第 15 卷 第 9 期 宋燕利,等:基于改进 FNN-CCC 的双伺服压力机同步控制策略研究 177 图 1 双伺服压力机及其驱动系统 Fig.1 Dual servo press
20、ure and drive system:a)double servo press;b)schematic diagram of a dual servo drive system 表 1 双伺服压力机主要技术参数 Tab.1 Main technical parameters of dual servo press Key parameter Detailed description Parameter Nominal pressure The maximum force allowed to be borne by the slider when it is at thenominal p
21、ressure stroke or nominal pressure angle from the bottom dead center 30 000 kN Nominal working stroke When the nominal pressure is reached,the distance between the sliderand the bottom dead center 15 mm Rated travel The distance traveled by the slider from the top dead center to the bottom dead cent
22、er 400 mm Rated number of trips The number of work strokes that the slider can complete per minute 0-10 min1 Servo motor power Siemens 1PH8284 large inertia heavy-duty servo motor 303 kW Workbench size Dimensions of the working table of the press 3 000 mm1 500 mm200 mm 双伺服压力机能够通过精确控制滑块位置,完成脉动加压、变速挤压
23、等新工艺,改变材料应力、应变分布,提高成形性能,但是双轴位置不同步会造成偏载,导致应力、应变不均匀分布,产生局部变薄甚至开裂的缺陷,因此,要求在双伺服压力机运行过程中严格控制单轴跟踪精度和双轴同步精度23。1.2 系统数学模型 该双伺服压力机驱动系统动力源为 2 台松下A6MDMF 系列交流永磁同步伺服电机,其系统控制 框图如图 2 所示。其中,PR、SR、CR 分别代表伺服驱动器的位置环、速度环和电流环控制器,为实现伺服电机高性能控制,常使用外部控制器代替位置环控制器;SY 为双轴同步控制器,用于输出误差补偿信号、进行同步误差修正。对该系统传递函数进行简化计算,得到开环传递函数如式(1)所示
24、。ijfij11()11K KKG spTsRLsBJss(1)图 2 双伺服压力机驱动系统控制框图 Fig.2 Control block diagram of dual servo press drive system 178 精 密 成 形 工 程 2023 年 9 月 式中:i、j为速度环和电流环的时间常数;T为其余环节的时间常数;K为比例系数;Ki、Kj为速度环和电流环比例增益;R为定子电阻;L为定子电感;s为拉普拉斯变换中的复变量;B为黏滞摩擦因数;J为电机转动惯量;p为极对数;f为电机磁链。1.3 系统误差分析 该双伺服压力机驱动系统的单轴速度与位置跟踪误差可以用式(2)表示。该
25、双伺服压力机驱动系统的双轴速度与位置同步误差可以用式(3)表示。vp0()()()()()()dtttttttt(2)v121v12v2p1201v12v20()()()()()()()()()()d()()()()dtttttttttttttttttt(3)式中:v为单轴速度跟踪误差;(t)表示伺服电机在时刻t的期望角速度;(t)表示伺服电机在时刻t的实际角速度;p为单轴位置跟踪误差;v1、v2为双轴系统中各轴的速度跟踪误差;1、2为两轴的期望输出;1、2为两轴的实际输出;t为时间;v为双轴速度同步误差;p为双轴位置同步误差。由式(3)可知,双伺服压力机驱动系统的同步误差主要来自于单轴跟踪误
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