[发明专利]一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法

说明书

本发明涉及一种基于DSP的数控机床X‑Y工作台定位误差实时补偿方法，应用激光干涉仪对不同速度、位置下数控机床X‑Y工作台的定位误差进行测量，在MATLAB中建立GA‑BP神经网络对测量数据进行训练，根据训练优化后的权值和阈值在DSP中进行定位误差建模和预测。本方法通过GA‑BP神经网络建模简化了建模难度，提高了补偿精度，又根据DSP强大的运算能力，将GA‑BP定位误差模型移植到DSP中，使系统达到实时补偿的要求。

技术领域

本发明涉及精密加工或误差补偿技术领域，具体是一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法。

背景技术

随着现代机械制造技术的飞速发展，高精尖产品的需求大大增加，进而对数控机床的加工速度和精度提出了更高的要求。X-Y工作台是数控机床的重要组成部分，其定位精度是影响机床加工精度的主要来源，其定位误差受到位置、运动速度、各部件的装配精度、摩擦磨损等因素的影响。目前常用的建模方法有最小二乘法、多体系统理论、齐次坐标变换法、正交多项式等等。以上方法的主要原理是通过系统的物理本质，建立相应的数学表达式。根据以上方法用软件建立的定位误差模型存在数学表达式复杂，补偿时效性差的问题。

随着嵌入式技术的发展，具有实时数据处理能力的DSP芯片在机械控制领域的补偿系统中得到广泛应用，由此本文提出了一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，它可以克服现有数控机床定位误差模型数学表达式复杂，补偿精度不高，补偿实时性差的不足，是一种简单有效的方法。

本发明实现发明目的采用如下技术方案：

一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，具体方法包括如下步骤：步骤1分析数控机床X-Y工作台定位误差存在原因和GA-BP神经网络的工作原理，确定输入输出信号；步骤2、由激光干涉仪对不同影响因素下X-Y工作台定位误差进行测量；步骤3、设计一个个体数量、遗传代数和隐含层数目可变的GA-BP神经网络，由此确定数控机床X-Y工作台定位误差的网络结构；步骤4、按GA-BP算法编程、训练，获得最优权值和阈值；步骤5、根据最优的权值和阈值，在DSP中建立数控机床定位误差补偿模型；步骤6、用DSP实现GA-BP神经网络，并在仿真平台模拟效果。

作为优选，本发明提供的一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，所述步骤1中数控工作台系统的输入信号为速度和位置，输出信号为定位误差。

作为优选，本发明提供的一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，所述步骤2中激光干涉仪对不同速度、位置下的定位误差进行测量。

作为优选，本发明提供的一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，步骤3中神经网络结构为2-6-1型。

作为优选，本发明提供的一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，步骤4中神经网络隐含层和输出层传递函数分别为tansig和purelin，表达式如(1)和(2)所示，

purelin(n)＝n (2)

其中n为输入变量。

作为优选，本发明提供的一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法，所述步骤5中在DSP建模具体方法为：

①建立输入变量的归一化函数，tansig(n)函数的值域为(-1，1)，建立如下归一化函数t₁：

其中t为原值，t₁为归一化值，amax为数据最大值，amin为数据最小值。