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凸轮磨床从动轴跟随主导轴的跟踪算法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景及研究意义第11-12页
    1.2 凸轮数控磨削的国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 在凸轮的加工工艺方面第12-15页
        1.2.2 伺服系统跟踪精度的研究第15-16页
        1.2.3 关于各运动轴配合控制的研究第16-17页
    1.3 仿形跟踪误差补偿概述第17-18页
    1.4 目前存在的主要问题第18页
    1.5 本文的主要内容和结构安排第18-21页
第2章 凸轮轮廓生成及磨削模型建立第21-31页
    2.1 引言第21页
    2.2 凸轮机构简介第21-22页
    2.3 升程表转角升程曲线的拟合第22-24页
    2.4 凸轮轮廓曲线的生成第24-27页
        2.4.1 反转法求凸轮轮廓第25-26页
        2.4.2 速度瞬心法求凸轮轮廓第26-27页
    2.5 凸轮磨削模型第27-29页
        2.5.1 反转法磨削模型第27-28页
        2.5.2 速度瞬心法磨削模型第28页
        2.5.3 两种方法比较分析第28-29页
    2.6 程序实现第29-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第3章 凸轮磨削的仿形跟踪误差补偿第31-39页
    3.1 引言第31页
    3.2 仿形跟踪第31-33页
        3.2.1 X轴对C轴理论值的跟踪第31-32页
        3.2.2 X轴对C轴实际值的跟踪第32页
        3.2.3 仿形跟踪误差补偿第32-33页
    3.3 凸轮轮廓误差模型第33-36页
        3.3.1 经典轮廓误差模型第33-34页
        3.3.2 仿形跟踪轮廓误差模型第34-35页
        3.3.3 轮廓误差与仿形跟踪误差之间的关系第35页
        3.3.4 仿形跟踪误差传递函数第35-36页
    3.4 仿真实验验证第36-37页
    3.5 本章小结第37-39页
第4章 基于模糊算法的仿形跟踪误差补偿器设计第39-59页
    4.1 引言第39页
    4.2 数控凸轮磨削仿真系统的建立第39-42页
        4.2.1 C轴仿真系统的搭建第39-40页
        4.2.2 X轴仿真系统的搭建第40-42页
        4.2.3 仿形跟踪误差补偿系统的搭建第42页
    4.3 凸轮片的选择及实验参数的确定第42-44页
    4.4 模糊控制器设计第44-51页
        4.4.1 模糊控制算法的理论基础第44-46页
        4.4.2 模糊控制器结构的选择第46-47页
        4.4.3 模糊化第47页
        4.4.4 模糊规则库的建立第47页
        4.4.5 解模糊器的确定第47-49页
        4.4.6 仿形跟踪下的模糊PID控制第49-51页
    4.5 模糊PID控制效果分析第51-58页
        4.5.1 凸轮磨床中模糊PID控制器的设计第51-56页
        4.5.2 仿真实验效果分析第56-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第5章 基于人工神经网络的仿形跟踪误差补偿器设计第59-71页
    5.1 引言第59页
    5.2 人工神经网络控制器设计第59-66页
        5.2.1 人工神经网络理论基础第59-60页
        5.2.2 拓扑结构及学习方式第60-61页
        5.2.3 BP神经网络第61-62页
        5.2.4 BP神经网络PID控制及权值修正第62-65页
        5.2.5 仿形跟踪下的人工神经网络PID控制第65-66页
    5.3 BP神经网络PID控制效果分析第66-69页
        5.3.1 凸轮磨床中人工神经网络PID控制器的设计第66-67页
        5.3.2 仿真实验效果分析第67-69页
    5.4 两种算法控制效果对比分析第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第6章 全文总结第71-73页
    6.1 本课题研究背景及拟实现目标第71页
    6.2 本课题的主要研究工作第71-72页
    6.3 研究展望第72-73页
参考文献第73-77页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第77-79页
致谢第79页

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