数控机床工作台DSP定位误差系统设计及分析

利用数控机床进行机测时可以通过机床本体与测头来完成。数字信号处理器(DSP)可以通过硬件来建立复杂的算法，从而完成运算的功能，由于片上集成了多种外设，因此具备高效控制与计算的能力，能够满足高效处理以及要求达到很高精度的应用需求，还有一些研究人员则在DSP中增加了复杂的算法，从而可以完成物理量实时测试以及对误差参数进行补偿的效果。

相关方面的研究吸引了很多的学者。刘阔等!!根据机理驱动原理为进给轴建立时变误差预测模型，发现可以对不同运动状态下的丝杠温度进行准确预测，达到了理想的温度预测性能，同时促进了机床加工尺寸精度的大幅提升。王勇等!?针对QMB125数控磨床开展实验研究，之后构建了低序体阵列来实现拓扑结构的描述，测试了磨床运行过程的几何误差源取样结果，为机床运动系统构建了动力模型，促进了机床精度的显著提升。王吴等利用矢量电机为交流同步同服电机建立了双闭环控制模型，按照串联结构设计了电机模型和齿轮齿条的机电耦合模型，经验证确定齿轮齿条误差属于进给系统的一个最关键误差源。

本文开发了一种通过遗传算法(GA)来完成BP网络的优化过程，通过DSP硬件系统对误差进行准确预测并设置补偿措施。

1 定位误差系统设计

1.1 系统硬件设计

数控机床在测试系统包含了数控机床主体与测试感应器两个部分，这两个结构的误差大小都对系统测试精度存在显著影响，考虑到XY系统平台定位误差是对机,床误差产生影响的一个最关键因素，同时还跟实际运动过程的坐标以及运动速率都存在较大关联，会成复杂变化，选择2835DSP属于一款由高性能集成外设构成的微控制器，位数为32，主频为150 MHz，能够满足实时控制的需求。

本次建立定位误差模型预测补偿系统包含了数控系统进给轴反馈结构、DSP建模预测系统以及数控系统三个部分，具体见图1，定位误差预测补偿是按照反馈中断方式完成，补偿方式是把DSP模块预测误差嵌入何服系统光栅位置反馈环节内来完成。利用DSP建立机床数控系统通信联系，采集位置参数与速度信号，并输入DSP定位误差预测模型中，把预测定位误差转变成补偿的脉冲信号再将其加入伺服反馈环内来达到补偿的效果。

1.2 系统软件设计

先通过Matlab软件构建得到GA-BP模型，得到优化权值与阈值后，再将结果移植至DSP内开展建模与预测，由此促进预测速率的大幅提升

本文设计了一种三层结构BP网络，对隐含层与输出层分别进行2000次训练，控制学习读率为0.1、将训练目标设定在0.001:以GA笔法对BP网络定位误差预测模型进行权值与阈值优化，再将GA算法参数遗传代数50、种群个数80、变异概率0.05、交叉概率0.8。按照以上参数通过Matlab构建得到GA-BP仿真模型。

在Matlab软件中构建GA-BP模型再通过训练获得最优权值与阈值，再按照图2流程对DSP建立仿真模型。

第一步先归一化计算获得初始数据;接着通过表达式构建得到GA-BP模型，再把初始参数代入模型内开展预测;再对上述预测结果进行反归一化计算并输出结果。

比较采用Matlab软件运行得到的优化权值与國值建立的GA-BP网络进行误差预测共需251us;以DSP设置的预测系统对各误差进行预测所需的时间是29.5us所有误差预测完成需915us，虽然Matlab相对DSP可以在更短时间内获得预测结果，但考虑到Matab只适合在电脑端进行模拟计算，需在后期设置复杂的补偿结构。

本文开展数控机床工作台DSP定位误差系统设计及分析，得到如下有益结果:

1)本次建立定位误差模型预测补偿系统包含了数控系统进给轴反馈结构、DSP建模预测系统以及数控系统。

2)采用Matlab软件运行得到的优化权值与阈值建立的GA-BP网络进行误差预测共需251uS。采用GA-BP网络构建的模型进行预测时达到了更高精度。