專利名稱：多軸數控伺服控制系統模型辨識方法
技術領域：
本發明屬于數控技術領域，尤其是一種應用于多軸數控系統伺服控制系統控制模型的建立與辨識方法，具體地說是一種多軸數控伺服控制系統模型辨識方法。
背景技術：
當采用現代控制理論方法進行控制時，需要確切地知道數控伺服控制系統被控對象的系統模型。通常，建立被控對象系統模型的方法主要有理論建模法、系統辨識法和混合建模法三種方法。 即使采用同一種理論方法建立的系統模型，由于被控對象的結構、參數和環境具有不確定性，受到具體環境等因素的影響，在不同的環境中，得到的系統模型的具體結構參數值并不完全相同。因此，系統辨識方法比理論建模方法更具有實際的應用價值。 經典的系統辨識方法，如最小二乘估計法、極大似然法等，由于自身存在的缺點，難以得到令人滿意的辨識結果。為了提高系統模型的辨識精度，神經網絡和模糊方法等應用于系統辨識過程中，雖然這些方法在一定程度上提高模型的辨識精度，但是它們也存在較多的缺陷，如神經網絡理論存在網絡結構選擇困難、容易限于局部最優解和出現過學習等問題。支持向量機是近年來機器學習領域里興起的基于統計學習理論和最優化理論的一種新型學習方法，充分利用VC維理論、結構風險最小化原則、凸規則的Wolfe對偶以及KKT條件等理論知識，能夠解決小樣本、高維數和非線性等問題，具有較強的泛化能力。
發明內容
本發明的目的是針對現有的多軸數控伺服控制系統模型存在的精度低、可重復性性差的問題，發明一種綜合運用支持向量機、粒度計算、系統辨識、免疫算法、遺傳算法和微粒群優化算法等多種交叉學科的新型多軸數控伺服控制系統模型建模和辨識方法，為數控系統獨立軸伺服控制和多軸聯動伺服控制提供更加準確的控制模型。本發明的技術方案是一種多軸數控伺服控制系統模型辨識方法，其特征是它包括以下步驟(I)建立由插補器、位置控制器、驅動器、執行機構和位置檢測裝置組成的多輸入多輸出系統模型，并采用以下表達式表達
權利要求
1.一種多軸數控伺服控制系統模型辨識方法，其特征是它包括以下步驟 (1)建立由插補器、位置控制器、驅動器、執行機構和位置檢測裝置組成的多輸入多輸出系統模型，并采用以下表達式表達
2.根據權利要求I所述的多軸數控伺服控制系統模型辨識方法，其特征是所述的系統模型結構辨識包括以下步驟 (a)數據預處理，數據預處理是對原始采樣輸入和輸出數據進行歸一化處理； (b)確定系統最優階次，采用二維搜索算法和支持向量機相結合的方法對系統階次Iii和輸入階次Hii進行優化求解； (C)構建模型辨識數據樣本，根據二維搜索算法中每次設定的模型的系統階次n'和輸入階次m'值，輸入和輸出數據之間滿足下列關系Pi (k) = f [Pi (k-1),, Pi (k-n/ ^ , Ui (k-1),, Ui (k-m/ )] i = 1,2,3 (2) (d)構建優化目標函數，以模型結構辨識建立的系統模型和輸出數據之間的均方根誤差為目標函數，其表達式和系統滿足條件如下
3.根據權利要求I所述的多軸數控伺服控制系統模型辨識方法，其特征是所述的系統模型參數辨識包括以下步驟 Ca)構造信息粒，在高維特征空間采用優化聚類方法構造和劃分信息粒；其信息粒構造及其劃分思想為設高維特征空間輸入數據集合為W= {wl, w2,…，wl},高維特征空間輸入數據劃分信息粒數為N個，Wi為表示屬于第i類的數據集，定義一個指標集R = {I,.2，…，吣和一個R的非空子集的集合C = {Rl，R2，…，Rn}，構造規則f就是W到C的一個映射，即
4.根據權利要求I所述的多軸數控伺服控制系統模型辨識方法，其特征是所述的對支持向量機參數進行優化計算包括以下步驟 ①初始化參數，為基本參數賦初值； ②適應度計算，建立的適應度函數可表示為
全文摘要
本發明公開了一種多軸數控伺服控制系統模型辨識方法,它通過綜合運用支持向量機、粒度計算、系統辨識、免疫算法、微粒群算法等多種交叉學科的先進理論和方法提高了系統模型的建模精度，采用二維搜索算法和支持向量機相結合的思想對數控伺服控制系統的模型結構進行辨識，提高了模型結構辨識精度；并采用基于信息粒度支持向量機方法對數控伺服控制系統的模型參數進行辨識，同時采用基于交叉變異功能的免疫微粒群優化算法對信息粒度支持向量機的參數進行優化，改善了辨識效果。本發明能有效地提高系統的辨識精度，為數控系統獨立軸伺服控制和多軸聯動伺服控制提供了準確的控制模型。
文檔編號G05B19/18GK102707661SQ20121017130
公開日2012年10月3日 申請日期2012年5月29日 優先權日2012年5月29日
發明者張禮兵, 游有鵬 申請人:南京航空航天大學