Metoda doboru prędkości posuwu w układach sterowania numerycznego maszyn wieloosiowych z wykorzystaniem algorytmów sterowania predykcyjnego oraz sztucznych sieci neuronowych

Abstract

Rozprawa doktorska dotyczy zagadnienia wyznaczania optymalnej prędkości posuwu w układach sterowania maszyn wieloosiowych w szczególności obrabiarek CNC (ang. Computerized Numerical Control - sterowanie numeryczne z użyciem komputera). W pracy omówiono problematyk˛e generacji trajektorii ruchu w układach sterowania maszyn CNC. Zaproponowano nowatorskie rozwiązanie doboru maksymalnej prędkości posuwu przy zachowaniu zadanej tolerancji błędów konturu. Algorytm wykorzystuje neuronowy model napędów posuwu maszyny w celu estymacji błędów konturu powstałych w procesie obróbki. Na tej podstawie algorytm optymalizacyjny wyznacza optymalny profil prędkości. Nielinowy problem optymalizacyjny rozwiązywany jest z wykorzystaniem algorytmu optymalizacji rojem cząstek (ang. Particle Swarm Optimization - PSO) rozbudowanego o metodę mnożników Lagrange’a. Algorytm zaimplementowano w sterowniku CNC w formie komputera PC z systemem czasu rzeczywistego Linux RTAI. Na podstawie uzyskanych wyników badań symulacyjnych i doświadczalnych wykazano zmniejszenie czasu realizacji zadanej trajektorii ruchu przy jednoczesnym zapewnieniu nie przekraczania zadanego poziomu błędów konturu.