数控机床模糊控制器的设计与仿真研究

雷 蕾

(西安航空职业技术学院航空制造工程学院，陕西 西安 710089)

作者简介：雷蕾（1987—），女，讲师，硕士，主要研究方向为数控设备维护，1105925765@qq.com.

摘要：以数控机床伺服系统为研究对象，以模糊PID控制理论为依据，设计了数控机床模糊PID控制器。使用模糊控制规则对PID参数进行修改，从而使控制器的自适应能力得以显著提升，对该模糊PID控制器使用Simulink进行仿真，测试结果表明，与传统PID控制器相比，该控制器的响应速度和鲁棒性显著提高，数控机床的加工精度较高且无超调，数控机床的整体控制性能显著提升。

关键词：数控机床；伺服系统；模糊 PID 控制；仿真

中图分类号：TG659   文献标识码：A   文章编号：2095-509X(2020)10-0122-03

我国工业经济的可持续发展离不开不断进步的科学技术的有力支撑。数控机床系统作为衡量科技和经济发展水平的关键技术装备，在工业生产自动化的实现过程中发挥了重要作用，为加工过程的高精度、可靠性提供了支撑。数控系统一直是被研究的重点对象之一，其伺服控制、曲线插补方法、加减速及轮廓控制等几项关键技术是研究的热点，其中伺服控制技术在提高数控机床性能方面起重要作用。伺服控制系统具有负载扰动、非线性、参数时变等不足，建立其准确的模型难度较大。模糊控制由于不需要建立被控对象的数学模型，且具有鲁棒性好等优势，将PID(比例、积分、微分)控制与模糊控制相结合又可以弥补单一模糊控制稳态精度低的不足，因此本文以模糊PID控制理论为依据，完成了基于模糊PID的数控机床模糊控制器的设计。

1 数控机床动态性能控制算法分析

在工业生产自动化的实现过程中，数控机床系统起到了重要作用。使现代数控机床精度得到进一步提高的关键部件之一是数字伺服系统（具有高速、高精度的优势），CNC数控机床加工系统的工作效率及稳定性和准确性取决于数字伺服系统（以伺服电机为驱动元件）的性能。目前国内外大多采用如下3种控制算法对机床控制性能进行分析：1)基于经典控制理论的控制算法，该算法包括PID反馈控制、解耦控制等方法，但其中的PID控制参数在选定后无法改变，算法不具备实时调整的功能；2)基于现代控制理论的控制算法，以自适应控制、鲁棒控制等作为控制策略，该算法考虑了数控进给系统存在非线性环节导致的系统结构参数的变化，采用现代控制方法在线估计并补偿系统非线性等的影响，从而提高了系统的动态性能，但控制策略算法较为复杂且精确度不高，补偿计算量大；3)基于智能控制理论的控制算法，智能控制具有较强的学习、推理能力，适应性强，有利于减少不确定性，获取较优的性能指标，主要包括模糊逻辑控制、神经网络控制和人工智能控制。随着工业生产对控制精度等要求的不断提升，模糊控制被广泛应用于数控机床伺服系统传统的PID控制过程中，但对于包括主轴转速、切削速度及深度等在内的输入参数，由于其所存在的不确定性，导致对系统的静、动态性能同时兼顾的难度较大，且调整参数过程较为繁琐、超调量大。模糊PID控制是语言控制的一种，它无需建立被控对象的数学模型，具备适应能力强，设计算法简便、易实现且抗干扰能力强等优势，且可从经验归纳和优化中直接获取［1］。