西门子模块6ES7526-1BH00-0AB0
1 引言
随着数控加工设备的广泛应用，各种**的数控加工控制系统也不断地开发出来，SINUMERIK 840D(以下简称840D)系统是当前应用较广泛的多轴控制系统之一。840D系统有完善的固定循环指令，可以在数控加工中心上完成钻孔、镗孔及攻丝等系列操作，在SAJO 12000P及UniSpeed3两型机床的应用中，其三坐标固定循环操作简便，参数完整，加工精度高；但在加工空间孔系时，刀轴方向的变化引起固定循环参数复杂化，增加了后置处理难度。840D系统的三坐标孔加工固定循环后置处理在多篇文章中已讨论，但无法处理五坐标孔加工坐标变换，因此本文对斜孔固定循环的参数变化规律进行探讨，并基于UG和CATIA刀位文件编制了相应的后置处理程序。
2 840D的固定循环
840D系统提供了24个固定循环，其中加工单孔的有CYCLE81～90。钻孔循环的参数包含了被加工孔的所有信息，因此后置处理需要把刀位文件中的定位语句和循环语句结合处理。现以CYCLE83为例先对其参数进行说明。
图1 加工方式
CYCLE83是深孔钻(Deep hole drilling)，加工方式如图1所示，其指令格式为CYCLE83(RTP，RFP，SDIS，DP，DPR，FDEP，FDPR，DAM，DTB，DTS，FRF，VARl)。各参数含义为：RTP-回退面的坐标；RFP-孔表面坐标；SDIS-安全距离(无符号)；DP-孔深值；DPR-孔深相对RFP值，不能和DP-起给定；FDEP-首钻深度；FDPR-首钻深度相对值，不能和FDEP一起给定；DAM-每次钻深递减值；DTB-孔底停留时间；DTS-排屑点停留时间；FRF-钻孔速度比率(0.001～1)；VARI-排屑方式：VARI的值为0，刀具回退SDIS的距离；其值为1时，刀具回退RFP+SDIS的距离。
840D的固定循环加工参数完整，可以适应各种加工方式，并且也有相当的自由度让用户选择。应用中要注意FRF是一个相对值，指用当前进给速度和该比率的乘积作为钻孔速度，因此FRF应该小于1。
3 固定循环后置处理
UG和CATIA是当前航空企业应用广泛的大型CAD/CAM工程软件，其孔加工刀位文件生成系统都很完善，以下从两软件的钻孔循环参数设置说明后置处理中的对应关系，均以DEEPHOLE为例。
3.1 UGⅡ的DRILLDEEP过程生成的刀位文件格式
CYCLE/DRILL，DEEP，STEP[，data[，data……]]，DWELL[，data]，RAPTO [，data 1，FEDTO[，data]，CAM[，data]，RTRCTO[，data]，MMPM[，data]，OPTION。
其中关键参数含义为：DEEP-孔深；STEP[，data[，data．……]]一每次钻到的孔深；DWELL[，data]-孔底停留时间；RAPTO[，data]-安全距离；FEDTO[，data]-钻人深度；RTRCTO[，data]-回退距离；MMPM[，data]-钻孔速度。
3.2 CATIA的DEEPHL过程生成的刀位文件格式
循环指令格式：CYCLE/DEEPHL，%MFG_TOTAL_DEPTH，%MFG_bbbbb_TIP，%MFG_PLUNGE_VAL，%MFG_DWELL_TIME，%MFG_OFFSET_RET，%MFG_FEED_MACH，%MFG_SPNDL_MACH，%MFG_PLUNGE_VAL，%MFG_DEPTH_DEC。
其中关键参数含义：MFG_TOTAL_DEPTH-总深度；MFG_bbbbb_TIP-安全距离；MFG_PLUNGE_VAL-钻人深度；MFG_DWELL_TIME-钻到底后停留时间；MFG_OFFSET_RET-钻孔回退距离；MFG_FEED_MACH-钻孔速度；MFG_SPNDL_MACH-钻孔主轴转速；MFG_PLUNGE_VAL-钻人深度；MFG_DEPTH_DEC-钻深递减值。
各参数与CYCLE83的对应关系依据各参数的实际意义确定。当加工方式为三坐标时，刀位文件各参数可以和数控程序指令参数直接对应，其中的变换关系见表1。
表1 参数的变换关系
其中UG系统产生的刀位文件依该变换方式进行后置，结果如下(CATIA刀位文件后置结果类似)：
UG CLS文件：CYCLE/DRILL，DEEP，STEP，50.0000，20.0000，10.0000，DWELL，2.00，RAPTO，6.0000，FEDTO，-80.0000，CAM，2，RTRCTO，5.0000，MMPM，250.0000．OPTION
PAINT/COLOR，3
GOTO/80.0000，20.0000，100.0000，0.0000000，0.0000000，1.0000000
后置结果：
N50 C1 X80.000 Y20.000 Z105.000
N51 CYCLE83(105.000，100.000，20.000，，50.000，10.000，2.000，，0.014，1)
当加工孔系为空间任意孔时，加工方式为五坐标方式。840D系统的孔加工循环指令中孔深和刀轴方向的孔位均由前五个参数给出，简单如CYCLE81(RTP，RFP，SDIS，DP，DPR)，这五个值仅与孔的轴向参数有关。840D系统进行五坐标孔加工时，其移动坐标X、Y、Z轴定位是依赖TRAORI指令自动跟踪完成的，无法实现空间孔心坐标值直接控制孔循环轴向定位，因此要在后置处理中把加工坐标系变换成刀轴方向与孔心轴方向相同的坐标系，同时在加工中指定坐标变换。840D系统的主轴方向坐标系指定指令是TOframe。
以UniSpeed3机床为例，机床旋转轴为B轴和C轴，其旋转角度计算公式如下：
依机床结构取口β角度范围为正：
执行TOframe后，控制系统忽略C轴旋转，以B轴旋转后的主轴方向为Z坐标方向，Y坐标方向不变，X坐标以右手坐标系由YZ坐标方向给出。如图2所示，前表1中刀轴方向坐标值应给定图中Z′值，相应坐标变换关系为：
图2
依CATIA刀位为例按变换后的坐标值进行后置结果如下：
CATIA刀位文件：CYCLE/DEEPHL，15.00000，20.00000，.00000，.08333，1.30000，500.00000，5.00000，1.00000
GOTO/15.00000，55.98076，15.00000，258819，.965926PT
CYCLE/OFF
后置结果：
X15.000Y55.644216.256B-15.000C90.000
TOframe(主轴方向坐标系开启)
CYCLE83(11.907，10.607，20.000，，15.000，，5.000，1.000，0.083，，1,1)
TRAFOOF(关闭所有坐标变换)
应用该处理方式后，对多坐标孔系加工可以用UG或CASA的POINT-TO-POINT编程方式，编制孔加工程序直接后置处理生成加工程序控制加工。由于840D系统的钻孔循环指令孔深参数在CYCLE中给定，因此当孔系的中心轴方向变化时，只能依次给出孔位及方向，一一处理。孔系加工如下所示：
……
N50 TRAORI(2)
N51 G54G17
N52 G1X15.000Y55.644216.256B15.000C90.000
N53 TOframe
N54 CYCLE83 (11.907，10.607，15.000，，0.000，0.000，0.083，，1，1)
N55 TRAFOOF
N56TRAORI(2)
N57 C1X25．000Y55.981225.000B30.000N58 CYCLE83(-5.000，-25.000，1.300，-40.000，，0.000，，0.000，0.083，0.006，1)
N59 TRAFOOF
4 结论
应用前述的后置处理方式处理获得的五坐标孔加工程序可以直接在840D系统的机床上使用。程序在UniSpeed3机床和SAJ012000P机床(AB轴摆动)上调试通过。该后置处理方式在五坐标孔系加工的应用中获得了良好的反响，**了编程效率，同时结合UG和CATIA的编程及刀位验证可避免加工中的碰撞。该后置处理方式已整合在为西安飞机工业公司研制的UNISPEED3五坐标数控加工中心后置处理软件中，目前该软件应用状况良好
将粒子群算法与传统的PID控制器相结合，并采用平方误差矩积分函数作为适应度判据，构成了PSO-PID控制器，该控制器能够在线优化PID控制器参数。仿真结果表明，在系统工况发生变化时，新型控制器能够取得满意的控制效果。
1 前言
阀控缸是液压位置伺服控制系统常采用的一种形式，被广泛应用在对控制精度要求较高的大功率场合。活塞位置的偏差信号经PID控制器线性组合后，作为伺服阀控制信号，调节通过伺服阀的**，达到控制液压缸活塞位置的目的。在硬件条件一定的情况下，控制系统的性能主要取决于控制器性能，而控制器的参数又直接决定着系统的终控制效果。在钢铁生产中，液压位置伺服系统多运行在恶劣的环境下，系统的控制特性会随着设备老化以及现场扰动发生较大变化，这要求PID控制器参数能够根据现场情况适时调整，维持系统良好的控制性能。
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群智能的启发式算法，起源于对简单社会系统的模拟。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一个“粒子”。每个粒子由粒子速度决定运动方向和距离，每个粒子都包含一个适应值，空间中的所有粒子通过跟踪当前优粒子完成解空间中的搜索任务。
将粒子群算法的启发式搜索功能与PID控制器结合起来，构成PSO-PID控制器，并将优化后的PID控制器应用到液压位置伺服系统当中，结果表明采用PSO方法优化后的液压伺服系统在系统特性发生变化后仍能取得较好的控制效果。
2 粒子群优化原理
粒子群算法对生物种群行为进行模拟，采用群智能的方式进行寻优。每个粒子的状态根据自身优解Pb，和全局优解Gb进行更新。下式为粒子的速度表达式
v（k+1）=W1v（k）+C1r1（k）（Pb-x（k））+C2r2（k）（Gb-x（k）） （1）
x（k+1）=x（k）+v（k） （2）
式中：
v（k）-第k代粒子运动速度；
W1-粒子运动速度权重系数；
Pb-当前粒子的自身优解；
Gb-粒子群的优解；
x（k）-第k代粒子运动位置；
C1，C2-学习常数；
r1（k）-属于0～1间的随机变量。
为加快寻优速度、避免粒子群算法陷入局部优，需要对速度权重系数进行适应性调整。实际应用中可在迭代过程中线性调整加权系数，如下式所示：
式中：Wmax-粒子速度权重大值，Wmin-粒子速度权重小值，Nmax-大迭代次数，ni-当前迭代次数。
3 PSO-PID控制器
常规的PID控制器包括线性的反映偏差的比例环节、用于消除静差的积分环节、反映系统变化趋势的微分环节。下式为常规PID控制算法
PID控制器参数的优化所参照的目标函数必须与系统的调节品质密切相关。PSO-PID控制器可采用平方误差矩积分（ITSE）函数，作为粒子群优化的适应度判据。其表达式为：
式中：e（x）-系统误差，t-时间。
以误差目标函数为适应度判据，将PSO算法与常规PID控制器相结合，实现对PID参数的优化，构成一种新型的PSO-PID控制器，该控制器可以实现PID参数在线优化，如图1所示。
图1 PSO-PID控制系统框图
4 液压位置伺服系统
典型的液压位置伺服机构由伺服阀、液压缸和调节器以及反馈元件构成，其系统传递函数框图如图2。
图2 液压位置伺服系统框图
5 仿真研究
典型液压伺服系统的参数如表1所示。
表1 液压伺服系统参数
在仿真中通过PSO算法对PID控制器的kP和KI两个参数进行优化。模型中PID参数KP范围为0.01～0.5，K，范围为0.01～0.5，KD为0，大迭代数Nmax。为100次，粒子速度的大权重系数Wmax为0.9，小权重系数Wmin为0.3，学习因子C1、C2为2。图3为采用平方误差矩作为适应度判据后，优化后的系统阶跃响应，优化后的系统的综合性能相对于原系统有了**，响应速度**，稳定时间缩短，系统静态偏差很快得到消除。
图3 系统阶跃响应
图4 阻尼变化下的系统阶跃响应
液压设备经过长时间运转后，由于磨损、老化等原因，液压系统的系统参数会发生变化。图4为液压系统的阻尼系数减小后，PSO-PID控制器经过100次迭代优化后的系统阶跃响应曲线。当阻尼系数变小后，原PID控制系统稳定性变差，同时出现了振荡现象，而经过优化计算的PSO-PID控制系统，其性能优于传统PID控制系统。