[发明专利]一种数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法

权利要求书

1.一种数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法，其特征在于：包括如下步骤，

S1，建立与物理实体对应的数字孪生体的虚拟模型，采用基于全局任务坐标系的多参数增益调度控制策略，得到多轴进给系统的时变耦合机理模型；利用信号测试与机器学习，建立多轴进给系统的数据驱动模型；

S2，虚实同步，通过具备兼容性的通讯协议，建立数字孪生体与物理实体间的双向感知关系；

S3，轮廓误差动态预估，获取动态特性参数、运动控制参数、非线性干扰以及轮廓形状参数，动态特性参数包括固有频率和阻尼比，用Dy表示，运动控制参数包括各类控制器参数，用Co表示，非线性干扰包括摩擦力、切削力和惯性力，用Di表示，轮廓形状参数包括曲率和拐角，用Sh表示，运动学参数包括速度、加速度和加加速度，用Mo表示；采用KPCA、Relief和LLE方法对数字孪生体进行降阶表征并泛化，得到轮廓误差与其多种影响因素间的动态映射模型，为CE＝M(Dy,Co,Di,Sh,Mo)；其中，CE表示轮廓误差，M表示轮廓误差与其影响因素间的映射关系；采用Q-Learning、DRL算法对动态映射模型进行训练与精度修正，得到轮廓误差在线的预估模型；

S4，轮廓误差抑制，根据预估模型，采用多目标优化算法得到最优运动控制参数及与其相应的轨迹最大限制速度，然后将最大限制速度和其他常规因素作为约束，对多轴进给系统进行插补控制。

2.根据权利要求1所述的数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法，其特征在于：所述最优运动控制参数及与其相应的轨迹最大限制速度的求解流程如下，根据预估模型，以轮廓误差最小化为目标，以弓高误差、向心加速度、向心加加速度为约束，采用布谷鸟算法在限制速度和运动控制参数的可行域中进行寻优。

3.根据权利要求2所述的数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法，其特征在于：所述最优运动控制参数及与其相应的轨迹最大限制速度的求解流程如下，首先，根据布谷鸟算法规则确定输入项，并根据轮廓误差在线的预估模型计算得到初始适应度值；然后，对于迭代次数未达到最大的情况，随机选取一组旧解，然后通过Levy flight产生新解，进而判断新解是否优于旧解，选取较优的解；然后，通过判断弃解因子是否大于弃解概率，决定是否进行局部搜索并产生新解，并根据新解来更新最优解和最优适应度值；如此循环，直至得到全局最优解及最优适应度值，全局最优解即为包括轮廓误差在内的多约束条件下的参数曲线最大限制速度以及最优运动控制参数。

4.根据权利要求3所述的数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法，其特征在于：还包括S5，以得到的参数曲线最大限制速度为基础，采用参数曲线匀速分段算法进行曲线分段，将参数曲线上具有局部最大进给速度的点或断点间的区域作为关键区域，并据此将参数曲线划分为若干分段；将各关键区域的最小进给速度确定为该区域的恒值进给速度，获得速度规划所需的分段曲线约束和规划参数信息；然后，考虑加工时间最短，采用双向扫描前瞻算法进行速度规划，得到几何约束、动态性能约束以及最大限制速度、最小速度波动限制下的平滑速度曲线，将参数曲线对应的平滑速度规划与最优运动控制参数作为插补控制输入。