基于数字挛生技术的数控机床调试研究.pdf

第36卷第4期2022年第4期Vol.36 No.4N0.4.2022技术与教育TECHNIQUE&EDUCATION基于数字挛生技术的数控机床调试研究侯佳欣孙肇佳(东北电力大学工程训练教学中心，吉林 吉林132011;吉林工业职业技术学院智能制造学院，吉林吉林132013)摘要:在工业生产中，数控机床作为一种重要的加工设备,其使用性能将直接影响企业的生产 效率。由于数控机床的应用场合复杂多变，加工产晶多样化，机床中的机电系统具有非 常复杂的耦合关系，传统的调试方法难以满足多样化需求。为此,提出了 一种利用数字 挛生技术在仿真环境下对数控机床加工进行虚拟调试的方法，旨在通过虚拟调试使机 床在复杂加工环境中获得最佳运行参数，从而降低调试成本并获得较好的效果。关键词:数字挛生;数控机床;调试方法中图分类号:TG659汀P391.9 文献标识码:A1引言数控机床在工业生产中具有重要地位。数控 机床的调试是指机床从停止状态到生产状态的 过渡过程,而调试的目的在于测试设备投入生产 后能否正常运行，这也是数控机床投入使用的重 要前置工作叫由于数控机床在使用中面临多种 复杂环境，所以调整优化调试阶段的各项参数需 要注重稳定性,否则加工工艺和工况的变化都会 降低原参数控制能力。在数控机床的实际使用中，传统调试方法的 过程比较繁杂，包括外观检査、通电试验、MDI 实验和程序调试等几十个步骤。其中，对于控制 器和执行器的调试过程就占到整个工作时间的 四分之一叫调试环境也会直接影响调试结果，由于传统调试方法的周期较长,而调试过程中机 床无法继续生产，难免会造成极大资源浪费，因 此国内外研究人员提出了对数控机床进行虚拟 调试的想法。有使用半实物仿真方法调试控制器 的叫也有利用虚拟样机进行调试的叫还有基于 多领域模型的数控机床控制器进行虚拟调试的 方法这些虚拟调试方法尽管在一定程度上弥 补了传统调试方法的不足,但在复杂的机床应用 场景中,效果却不尽如人意,这也使虚拟调试的 实际应用受到了诸多限制。因此,笔者提出了一 种基于数字李生技术的数控机床调试方法，利用 虚实映射对数控机床构建数字李生模型,并以此 为基础来研究数控机床面对复杂场景时的参数 调整和优化,从而保障机床的控制效果。2数字挛生调试技术框架设计数字李生技术是一种连接物理实体和虚拟 模型的数字化系统,在模拟仿真和产品建模等领 域具有很好的技术延续性和关联性。数字李生技 术典型特征如下：(1)数字化双胞胎。在虚拟空间用数字化表 示物理对象的实体,实现状态交互与双向映射。(2)同步性。通过实时获取数据，从而映射物 理实体的状态信息。(3)推演。对李生的生命周期进行模拟及演作者简介:侯佳欣(1991),男，硕士，助理实验师。研究方向:控制系统研发。孙肇佳(1989),女，硕士，助教。研究方向:机电一体化。34技术与教育进,从而为运营物理实体服务。优化。为提高生产效率，对物理对象的运 行机理和过程进行数字化描述，并利用大数据分 析等手段来优化动作指令零数字李生作为一种典型共性技术，是由多种 学科融合而成，具有跨系统、跨领域融合的优势,而数控机床作为一种涉及多学科的机电一体化 产品,其运行过程中具有变量多、强耦合和非线 性等特点，这就使得数字李生技术应用于数控机 床的使用和调试过程具有较强的可行性。本设计中基于数字李生技术的数控机床调 试框架如图1所示。根据数控机床电机系统内部 耦合特性，先利用实时映射策略构建数字李生仿 真模型，再设计人机交互平台，最后利用真实生 产环境模拟仿真模型运动，以进行数字李生调 试。虚拟调 试平台虚拟系统物理系统&李生模型在|仿真结果|计算特征指标虚拟调试平台,信号I,扭矩h虚拟控制器虚拟执行器虚拟负载fol接受控制指令 模拟控制策略 设置控制参数实现期望运动 模拟负载变化 设置机械参数执行控制指令 提供驱动力矩 设置电气参数控制指令、运 行参数、负载 信号等物理累统PID参数&主轴刚度&电机主軸转速&加工场 景仿真页载变化模拟舉生模型阶跃负载&止秋负载&斜披*图1基于数字挛生技术的数控机床调试框架运行參数设定埋杂工况仿宾旬，径问加载力数据交互 实时映射2.1构建数控机床数字李生模型由于数控机床运行中涉及变量多、耦合强，使得数控机床的建模和仿真过程更加复杂，因此 传统的针对单一方向的仿真软件已经无法胜任,本设计使用集电气、自动化、机械与液压等多学 科、多领域于一体的建模仿真技术来构建数控机 床仿真模型，建模过程如下：（1）分析数控机床系统，将该系统分为执行 器、控制器和负载三个部分;多领域模型则分为 电气系统、控制系统和机械系统。（2）对执行器、控制器和负载的各部件进行 机理分析。（3）使用Modelica作为多领域建模语言，编 译各功能部件的运动机理。（4）分析研究各功能部件之间的耦合关系，总结耦合机理，并实现部件之间的耦合连接。本设计中基于数字李生技术的数控机床构 建策略如图2所示。侯佳欣 孙肇佳 基于数字挛生技术的数控机床调试研究35机械滚珠丝杠11运动关系11传动元件1子系导轨八1弹簧阻尼1统11运动特性11机械约束11I 1i!电气电源1电磁转换11电源元件1子糸逆变器八V1逆变器元件1统电机1电族矩11电机元件11i!i!控制控制策略11磁链控制11反馈回路1子系控制算法1八/1算法元件1统控制效果11转矩控制11信号连接1图2基于数字挛生技术的数控机床构建策略1机理分析11 JM黑畀|实时映射|多领域仿真建模过程是数字李生技术应用 的重要前提,只有在全面准确分析研究数控机床 内部结构、运动机理和耦合机理基础上,才能成 功建立仿真模型。2.2构建加工环境数字李生模型不仅数控机床的加工场景多样化、复杂化,加工场景变化也将直接影响加工效果。由于加工 场景中对机床影响较大的因素包括运行参数、加 工工况与运行负载等叫因而对于加工场景的研 究模拟必不可少。在实际生产中，加工场景会产 生动态变化,传统调试方法只能根据初始数据调 整各项参数,一旦当数据发生变化将很难做出调 整，所以传统调试方法中的一次调试结果将影响 机床整个生命周期的使用效果，这就使得传统调 试方法的使用效果不尽如人意。针对这些问题,本设计使用数字李生技术对加工场景进行仿真 模拟,以适应加工场景的动态变化，并对调试参 数做出相应调整。构建加工场景数字李生模型策 略如图3所示图3构建加工环境数字挛生模型策略构建加工环境数字李生模型的具体步骤如 下：（1）运行参数设置。将工作频率、材料惯性质 量等与数字李生模型相映射的物理实体具体参 数加入模型中。（2）加工工况设置。将输入电压、加工速度和 加工指令等机床实际工作时的参数输入数字李 生模型中。（3）加工负载设置。先将如材料类型、质量、所处位置等实际加工时的系统内部材料相关数 据输入模型中，再推导工作所需扭矩和转动惯量 等，然后将实际加工时可能产生的负载扰动数据 以波形信号的方式加入数字李生模型中,使仿真 系统感知加工负载。（4）数控机床自身抗扰设置。在实际使用中，由于数控机床自身具有抗扰能力,可将机床自身 的抗扰方法经过模拟输入模型中，以便更加真实 地反映机床的实际加工过程。36技术与教育2.3数字李生模型调试策略 控制器、执行器和负载等部分配合运行,本设计经过上述过程建立好数字李生模型后，应制 中调试策略结构设计如图4所示。定适合本系统的调试策略。调试需要调试平台、图4数字辱生模型调试策略调试平台应对数字李生模型进行参数调整 和运动控制，以控制模型完成指定动作,并且实 现控制效果的可视化，所以调试平台必须要连接 模型,从而实时进行上传下载等通信功能。通过 调试平台修改的模型系统参数包括控制指令I、输入电压V、加载力F、负载扰动L、工作时间t,以及机械、电气和控制的三组参数Pm、Pe和Pco 具体如公式所示。CII.V.F.Pe.PcL,t（1）式中,Ci是控制场景，控制指令I包括机床 运行结果为R“包括速度响应和角度响运行中需要设置的主轴转速和进给速度等参数。应融。具体如公式（2）所示。&=%，伽（2）通过调试平台将仿真结果以数据和图像的 调试完毕，将所得最优结果参数组Pd上传形式进行可视化展示，再根据响应曲线结果分析 至实际数控机床,具体包括机械、电气和控制的 判断调试结束还是继续。三组参数Pm.Pe和Pco具体如公式（3）所示。Poi=（Pm Pe，Pc 展示W控制指令虚拟调试平台虚拟控制器虚拟执行器虚拟负载系统响应发送至数控系统是否图5数字李生模型调试流程侯佳欣 孙肇佳 基于数字挛生技术的数控机床调试研究37图5为数字李生模型调试流程。数字李生模 型调试方法借助仿真模型对数控机床实体进行 实时映射,实现了全过程的精准描述，从虚拟仿 真层面完成了对实体机床的调试工作。3数控机床数字挛生调试试验为验证本设计中数控机床数字李生调试技 术的可行性和调试效果，笔者以数控机床的主轴 系统作为实验对象,使用数字李生调试技术对主 轴速度环PID参数进行调试。3.1构建主轴系统数字李生模型首先将主轴系统分为三个子系统，分别是机 械子系统、电气子系统和控制子系统；再用 Modelica多领域建模语言分别描述三个子系统 及其耦合关系，并对系统中元件建模、连通与耦 合连接;然后实时记录采集主轴系统数据,并将 数据传输至数字李生系统,实现实时映射,从而 完成数字李生系统建模,具体设计如图6所示。控制子系统机械子系统3.2构建数字李生调试平台本设计中的数字李生调试平台使用前后端 分离框架搭建。为确保数据传输的快速性和稳定 性，与机床的数据传输应用FOCAS通讯协议。先 将搭建好的数字李生系统使用FMI标准发布为 FMU文件，再通过通信网络连接至网页后端，从 而实现平台和模型的连接。数字李生调试平台界 面如图7所示。控制指令、目标参数输入特征指标可视化仿真结果可视化图7数字舉生调试平台界面38技术与教育图7的界面中设计了虚拟工况和控制指令 等调节按钮，以及重要数据显示和实时相应曲 线。这样通过响应时间、稳态误差和超调量等参 数,就能够直观看出控制效果,便于判断与修改 运行参数。3.3主轴系统参数调试数控机床主轴系统的调试应在一定的加工 参数下进行,本设计中系统的初始参数设置如表 1所示。表1系统初始参数设置电气参数数值转子惯量(炖血)0.000 35定子电阻(Q)0.35d轴同步电感(H)0.006q轴同步电感(H)0.008额定频率(Hz)50密度(kg/m?)7 850连接阻尼(N ms/rad)1.2主轴轴向刚度(N/m)1039主轴径向刚度(N/m)397间隙阻尼(N-s/m)10速度环比例系数Kp1速度环积分系数Ki0速度环微分系数Kd0电流环d轴积分时间(s)10电流环q轴积分时间(8)10(电=)*图8三种工况下系统响应曲线图8为三种工况下的系统响应曲线。其中,初始参数下,即未调试系统的响应时间长且稳态 误差大。当增加速度环比例增益至曲线中有较少 超调量时，改变了速度环积分增益，降低了超调 量，减小了稳态误差值。经过调试后，可得如表2 所示的优化后参数。侯佳欣 孙肇佳 基于数字李生技术的数控机床调试研究39表2调试优化后参数控制参数名称数值速度环比例系数Kp35速度环积分系数Ki1247速度环微分系数Kd0.003 5优化后的主轴转速设定为2 000 r/mino从图 8可以明显看出，调试后响应曲线的稳态误差和 超调量都有了较大改善;增加负载后响应曲线的 响应时间增加至33 ms,稳态误差增加至3.18,超调量为0。通过对比可以看出，添加加工场景 后，控制效果出现失准现象。因此，为使数字李生 系统调试方法更加有效，应加入加工场景仿真模 拟，设置初始参数与前文相同、进给速度为1 m/s、轴向和径向加载力均为200 N、输入电压为 270 V。模拟实际加工负载变化规律，并将传统主 控数控机床前馈补偿的抗扰方式加入仿真系统 中;设置主轴转速2 000 r/min,可以得到如图9 中的初始响应曲线和优化后响应曲线;重复调试 步骤,可以得到如表3所示的优化参数设置。图9增加加工场景后调试响应曲线(UPUH)S*表3增加加工场景后优化参数设置控制参数名称数值速度环比例系数Kp75速度环积分系数Ki2 552速度环微分系数Kd0.0025增加加工场景的模拟仿真后，可以看出响应 际加工中，与未增加加工场景的调试结果的对比速度为29 ms、稳态误差为1.47、超调量为0,说 数据如表4所示。明本次调试的响应速度较快且控制精度高。在实表4数据对比响应时间(ms)未模拟加工场景模拟加工场景对比结果()332912.12稳态误差3.181.4 753.8640技术与教育表4中的响应时间缩短了 12.12%、稳态误 差降低了 53.86%。由此可见，在实际加工情况 下，经过数字李生系统调试后的参数更加适合。4结论针对数控机床系统的传统调试方法存在的 诸多不足,提出了_种基于数字李生技术的数控 机床调试方法。通过设计并构建了数字李生模 型，并根据实际加工场景对调试过程做出改进,搭建了数字李生系统调试平台，最后使对数控机 床的主轴系统进行了验证试验，进一步说明了应 用数字李生系统进行数控机床的调试方法的可 行性。由于该调试效果优于传统调试方法，并且 系统响应时间和稳态误差等都得到改善,在节约 人力物力的同时，不失为一种高效智能的现代化 调试方法。参考文献1 姚培福，王建国,谭正洲基于工业数字李生仿真建模的虚拟工厂业务协同模型研究J机械与电子，2021(11):67-7 2.2 J Gr ti bel,T Thrash,L Aguilar,et al.The Hitchhikers Guide to Fused Twins-A Conceptualization toAccess Digital Twins in situ in Smart CitiesJ.Remote Sensing,2022(13):3095.3 K Algamy,A S Abdelrahman,M Youssef.A novel platform for power train model of electric cars with experimental validation using real-time hardware in-the-loop(HIL):A case study of GM Chevrolet Volt 2 nd generation C.2018 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition(APEC).San Antonio,TX,USA：IEEE,2018：3510-3516.4 0 Mathias,0 Gerrit W,D Oliver,et al.Automatic model generation forvirtual commissioning based on plant engineering dataC.Conference:19th World Congress of the International Federation of Automatic Control Cape Town,South Africa:Elsevier Ltd.,2014：11635-1164 0.王春晓,骆伟超，刘日良等基于Modelica的数控机床多领域建模与虚拟调试J.组合机床与自动化 加工技术,2018(10):102-105.6 K Funk,G Reinhart.Digital Twins at the Crossroad of Production,Product and Technology C.Mikrosystemtechnik 2017,Congress.Munich,Germany:VDE,2018.7 于洋,王立春数控机床环境温度的故障维修与分析J.金属加工(冷加工),2015(01):86-87.Research on NC Machine Tool Debugging Based on Digital Twin TechnologyHOU Jiaxin SUN Zhaojia(Engineering Training and Teaching Center,Northeast Electric Power University,Jilin 132011,China;School of Intelligent Manufacturing,Jilin Vocational College of Industry and Technology,Jilin 132013,China)Abstract:As an important processing equipment,the use performance of NC machine tools directly affects the production efficiency of enterprises in industrial production.However,because of the complex and changeable application occasions of NC machine tools,the diversified processing products,and mechanical and electrical systems in machine tools have very complex coupling relations,the traditional debugging methods are difficult to meet the diversified needs.To solve these problems,this paper proposes a virtual debugging method for NC machine tool processing in the simulation environment using digital twin technology.Through virtual debugging,the machine tool can obtain the best operating parameters when facing the complex processing environment,which can greatly reduce the debugging cost and obtain better results.Key words:digital twins;numerical control machine;debugging method