專利名稱：多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種移動平均控制器設計方法，特別是涉及一種多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法。
背景技術：
零件加工過程中包含許多工序，每道工序的加工質(zhì)量都會受到多種誤差源的影響，在辨識出誤差源后如何快速有效的調(diào)整誤差源使加工過程回歸穩(wěn)定狀態(tài)已經(jīng)成為一個重要的技術難題。在離散加工過程的調(diào)整中，EPC控制器的應用得到了推廣，傳統(tǒng)的EPC控制器在進行加工過程調(diào)整時，或是針對單輸入單輸出的過程，結合狀態(tài)空間、卡爾曼濾波以及貝葉斯估計的方法，考慮噪聲對調(diào)整的影響，對加工過程進行調(diào)整；或是對于多輸入多輸出的生產(chǎn)過程，忽略測量噪聲對控制器性能的影響，造成過程調(diào)整的不準確。文獻I “Zilong Lian, Enrique del Castillo, “Adaptive deadband controlof a drifting process with unknown parameters”，Statistics & ProbabilityLetters, vol.77，pp.843-852，2007.”對于一個伴隨隨機漂移的生產(chǎn)過程，基于貝葉斯估計與卡爾曼濾波結合的方法設計的控制器解決了過程波動參數(shù)未知、噪聲參數(shù)先驗分布已知的情況。但是該控制器只適用于單輸入單輸出的生產(chǎn)過程，且要求過程噪聲參數(shù)已知；而實際制造過程多是多輸入多輸出的過程，且一個新的產(chǎn)品生產(chǎn)時，過程噪聲參數(shù)先驗信息是未知的。文獻2 “Tseng ST, Chou RJ, Lee SP.“A study on a multivariate EWMAcontroller”.1IE Trans, 2002 (34):541 - 549.”中對于多輸入多輸出的過程提出了多元指數(shù)加權移動平均控制器，并給出了該控制器的穩(wěn)定性條件以及加權因子的取值范圍，但該控制器的設計忽略了對測量數(shù)據(jù)中噪聲信息的考慮，直接依據(jù)測量數(shù)據(jù)或者測量值的預測值進行調(diào)整。而在實際生產(chǎn)中由于噪聲信息的存在，測量數(shù)據(jù)本身帶有誤差，并不能準確反應制造過程的真實波動情況，直接依據(jù)它進行制造過程的調(diào)整必將導致無謂的停機檢查和調(diào)整次數(shù)增多，增加了質(zhì)量監(jiān)控的不穩(wěn)定性，降低生產(chǎn)效率，增加產(chǎn)品的不合格率。文獻3 uSheng-Tsaing Tseng,Bo-Yan Jou and Chuan-Hao Liao, “Adaptivevariable EffMA controller for drifted processes，，，I IE Transactions.Vol.42, pp.247-259，2010.”公開了一種AVEWMA控制器，在線動態(tài)估計漂移率，調(diào)整過程，補償質(zhì)量損失，但該控制器的設計忽略了對測量數(shù)據(jù)中噪聲信息的考慮，且只適用于單輸入單輸出的生產(chǎn)過程。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有方法設計的AVEWMA控制器噪聲大的不足，本發(fā)明提供一種多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法。該方法充分考慮夾具、基準、夾緊力，刀具，銑削力等各種誤差輸入源，且在加工過程調(diào)整階段消除噪聲信息對測量數(shù)據(jù)的影響，分析噪聲信息與質(zhì)量波動測量數(shù)據(jù)和波動狀態(tài)數(shù)據(jù)的關系，采用貝葉斯狀態(tài)空間的方法設計制造過程質(zhì)量波動調(diào)整模型；進一步通過小波實時濾波的方法對制造過程質(zhì)量波動模型中的噪聲項進行處理，消除噪聲，得到準確的狀態(tài)值；基于除噪后的狀態(tài)值設計多元指數(shù)加權移動平均控制器來進行加工過程的調(diào)整。本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是:一種多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法，其特點是包括以下步驟:步驟一、綜合考慮機床刀具、夾具、定位基準三種誤差源建立夾具-工件系統(tǒng)加工特征綜合誤差模型，分析噪聲信息與質(zhì)量波動測量數(shù)據(jù)和波動狀態(tài)數(shù)據(jù)的關系，采用貝葉斯狀態(tài)空間的方法構建加工過程的質(zhì)量波動模型，得到加工偏移量的狀態(tài)空間模型，如公
式⑴所示:
權利要求
1.一種多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟一、綜合考慮機床刀具、夾具、定位基準三種誤差源建立夾具-工件系統(tǒng)加工特征綜合誤差模型，分析噪聲信息與質(zhì)量波動測量數(shù)據(jù)和波動狀態(tài)數(shù)據(jù)的關系，采用貝葉斯狀態(tài)空間的方法構建加工過程的質(zhì)量波動模型，得到加工偏移量的狀態(tài)空間模型，如公式(I)所示:
2.根據(jù)權利要求1所述的多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法，其特征在于:所述小波實時降噪方法優(yōu)選sym4小波進行小波降噪處理，選擇極大極小值閾值，使用軟閾值。
3.根據(jù)權利要求1所述的多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法，其特征在于:所述Jo = 5。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多元指數(shù)加權移動平均控制器設計方法，用于解決現(xiàn)有方法設計的AVEWMA控制器噪聲大的技術問題。技術方案是首先建立產(chǎn)品加工過程質(zhì)量波動模型，其次采用小波實時降噪方法對質(zhì)量波動數(shù)據(jù)進行處理，基于濾波狀態(tài)設計出WRD-MEWMA控制器。由于設計方法綜合考慮加工過程中各種誤差源輸入項，采用貝葉斯狀態(tài)空間的方法建立加過程的質(zhì)量波動模型，基于此模型采用小波實時濾波的方法對測量數(shù)據(jù)中的噪聲信息進行處理，得到更加準確的過程測量數(shù)據(jù)，基于此數(shù)據(jù)設計出WRD-MEWMA控制器。與背景技術MEWMA控制器的性能進行比較，根據(jù)YIBO JIAO等對控制律提出的評價指標，采用本發(fā)明方法使得特征位姿誤差向量均值以及方差的范數(shù)比背景技術MEWMA方法分別降低了11.37%和8.01%。
文檔編號G05B19/18GK103176425SQ20131008019
公開日2013年6月26日 申請日期2013年3月13日 優(yōu)先權日2013年3月13日
發(fā)明者李山, 楊青龍, 陳冰, 王佩, 楊升, 劉凱 申請人:西北工業(yè)大學