[发明专利]一种基于时间同步的多轴协同控制方法

说明书

本发明公开了一种基于时间同步的多轴协同控制方法，包括步骤1：N个轴开始运行；步骤2：采集采样周期、实际位置点及初始规划位置点；步骤3：计算单独延迟时间；步骤4：若符合精度要求，则结束，否则进入步骤5；步骤5：计算差值延迟时间；步骤6：计算补偿规划位置点；步骤7：将补偿规划位置点生产新的规划轨迹并运行，返回步骤2。本发明取得的有益效果：在不改变硬件下，改良规划位置点，将延迟时间大的点同步到延迟时间小的点，多轴协同的准确度高，并可移植性好，应用范围广，多轴耦合关系、控制结构简单，抗干扰性好，很好的解决多轴协同的问题，提高控制精度。

技术领域

本发明涉及多轴控制的技术领域，具体涉及一种基于时间同步的多轴协同控制方法。

背景技术

近年来，随着工业领域产品工艺要求的不断提高，以及生产规模的激增，为了得到更高的加工精度，生产制造阶段各子系统之间协同作用的重要性格外突显，在多轴运动控制中，人们一直致力于得到更高的运动控制精度，使得每个轴的实际运动可以比较准确地跟踪输入信号，然而由于伺服系统本身的延时、机械结构不可避免的摩擦以及传动系统的反向间隙问题，精确地跟踪规划路径以得到高精度轨迹依然存在着有待解决的问题，多轴协同控制技术作为一门跨学科的综合性技术，其在多机器人系统协调控制、航空航天、无轴传动印刷机伺服系统的协同控制、数控系统位置控制等多变量控制领域中得到了广泛的应用，解决了很多实际的工程问题，保证了生产线的高效、稳定运行，给社会经济发展带来了巨大的效益，作为多轴协同控制的关键技术之一，协同控制方法的发展随着控制结构的发展而发展。

一般的，采用一个电机控制一个轴，实现多轴同步控制即转化为多电机同步控制算法，多电机协同控制算法可大致分为两类，一种是经典算法，另一种智能算法，经典算法包括PID算法等，智能控制算法有神经网络控制，模糊控制，滑模变结构控制等。

PID算法，即比例-积分-微分控制，是目前为止工业控制领域最为常见也是发展最为成熟的一类控制方式，此算法主要适用于线性非时变系统，算法简单成本低结构易于实现且能消除稳态误差；智能控制算法可针对控制对象的环境、目标和任务的不确定性和复杂性提供解决方案，具有良好的自适应能力，鲁棒性好，适用于时变和欸线性系统，但它的自调整能力差，对非线性、强耦合系统的控制效果不理想；神经网络算法主要应用于多变量、非线性以及各种复杂不确定性系统，尤其在多输入输出系统中表现优异，是目前比较火热的智能控制算法之一，神经网络的优点是具有较强的自主学习和非线性逼近能力，缺点是网络权值的获取需要对大量的数据进行训练，在经济投入有限或者系统实时性要求较高的情况下，神经网络算法局限性较大；模糊算法是一种以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为数学基础的智能控制方法，但是将一个用于较为复杂的不确定系统中时，得到的精度会比较低，调节时间也比较长；滑模控制以其对参数变化及扰动不敏感、鲁棒性强、响应速度快等优点，在电机调速系统得到了广泛的应用，但是，它的开关特性在保证了系统鲁棒性的同时，也导致了输出抖振现象。

PID算法的调节效果依赖于被控对象的数学模型，只有在模型准确并且模型参数恒定的情况下才能获得理想的控制效果，且对非线性强耦合的系统控制效果不佳，而多直线电机伺服系统是一个非线性、时变复杂系统，建立起精确的数学模型是非常困难的，且在运行过程中当系统状态改变时，PID控制器参数无法做出相应的调整，故采用传统的PID控制效果会变差；智能协同控制算法普遍的不足在于，智能算法的运算时间会随着协同运动轴数量的增加而增大，一旦算法出现漏洞或者运算死区，极易造成系统的不稳定，因此对智能算法的探索及其实际工程应用还需要更多深入的研究，此外，以上两类控制算法皆需要设计独立的控制器硬件，当设备硬件条件无法改变时，控制算法的实现具有一定的难度。

发明内容