数控机床进给伺服系统轮廓控制方法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 字母注释表 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-18页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第14-16页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外在该方向上的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 跟踪误差控制策略 | 第18-19页 |
| 1.2.2 轮廓误差控制策略 | 第19-20页 |
| 1.3 论文研究概述及主要内容 | 第20-22页 |
| 1.3.1 论文研究概述 | 第20-21页 |
| 1.3.2 论文主要内容 | 第21-22页 |
| 第二章 轮廓误差计算方法研究 | 第22-34页 |
| 2.1 轮廓误差精确计算模型 | 第22-24页 |
| 2.1.1 直线轨迹轮廓误差模型 | 第22-23页 |
| 2.1.2 圆弧轨迹轮廓误差模型 | 第23-24页 |
| 2.2 自由曲线轮廓误差估算模型 | 第24-29页 |
| 2.2.1 基于指令位置点的轮廓误差估算模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于指令位置点回溯的轮廓误差估算模型 | 第25-27页 |
| 2.2.3 基于优选插补点的估算模型 | 第27-29页 |
| 2.3 四点双圆加权逼近的轮廓误差计算模型 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于神经网络的交叉耦合控制方法 | 第34-47页 |
| 3.1 人工神经网络理论基础 | 第34-37页 |
| 3.1.1 神经网络概念及特性 | 第34-35页 |
| 3.1.2 神经元模型 | 第35-36页 |
| 3.1.3 神经网络学习算法 | 第36-37页 |
| 3.2 单神经元自适应PID控制器 | 第37-42页 |
| 3.2.1 经典PID控制模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 神经元PID控制器 | 第38-39页 |
| 3.2.3 单神经元自适应PID控制器 | 第39-42页 |
| 3.3 无耦合控制方法 | 第42页 |
| 3.4 交叉耦合控制方法 | 第42-43页 |
| 3.5 基于轮廓误差计算模型的交叉耦合控制方法 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 数控机床进给伺服系统建模与PID参数整定 | 第47-56页 |
| 4.1 数控机床进给伺服系统建模 | 第47-52页 |
| 4.1.1 进给伺服系统组成 | 第47-48页 |
| 4.1.2 进给伺服系统控制原理 | 第48页 |
| 4.1.3 进给伺服系统数学模型 | 第48-52页 |
| 4.2 PID控制器参数整定 | 第52-55页 |
| 4.2.1 PID控制器参数整定方法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 PID控制效果及抗扰动分析 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于MATLAB/Simulink的仿真 | 第56-70页 |
| 5.1 仿真环境介绍 | 第56-57页 |
| 5.2 交叉耦合控制仿真基础 | 第57-59页 |
| 5.2.1 Detla学习规则自适应性验证 | 第57-59页 |
| 5.2.2 单神经元自适应控制器的仿真 | 第59页 |
| 5.3 进给伺服系统圆周运动仿真 | 第59-62页 |
| 5.3.1 无耦合控制的圆周运动仿真 | 第59-61页 |
| 5.3.2 交叉耦合控制的圆周运动仿真 | 第61-62页 |
| 5.4 进给伺服系统指定轮廓仿真 | 第62-69页 |
| 5.4.1 指定轮廓简介 | 第62-63页 |
| 5.4.2 不同轮廓误差计算模型的对比 | 第63-65页 |
| 5.4.3 无耦合控制和交叉耦合控制的对比 | 第65-68页 |
| 5.4.4 仿真结果及分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-82页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
