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研究生:施裕敦
研究生(外文):Shi, Yu-Dun
論文名稱:應用車刀位置及差異馬達電流的非等圓車削
論文名稱(外文):Noncircular Cutting on Lathe Using Tool Position and Differential Motor Current
指導教授:黃志良黃志良引用關係
指導教授(外文):Hwang Chih-Lyang
學位類別:碩士
校院名稱:大同工學院
系所名稱:機械工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:非等圓車削類神經網路建模模糊滑動控制
外文關鍵詞:noncircular cutting on latheneural-network modelingfuzzy sliding-mode control
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本篇發展了一個應用車刀位置及差異馬達電流的非等圓車削。首先,以一
有效率的 類神經網路學習車刀位置及伺服系統的差異馬達電流。所謂
的差異馬達電流,為實 際車削之馬達電流與空車削之馬達電流間的差
值。此時根據學習完成的模式設計一 前饋控制,以獲得可接受的追蹤
結果。雖然前饋控制有考慮受到車削力負載下的車 刀位置,而系統時
常遭受不確定因素(例如:雜訊,不同切削條件,系統原件的老化) ,
無法保證原先預定的行為。在此情況下,加入模糊滑動模式控制,以減少
切削誤差 。如此,所建議的方法包括兩部份:前饋控制,模糊滑動模式
控制。使用所建議方法 的非等圓車削之實驗結果,如車削後工件的輪廓
誤差和車削後工件的表面粗糙度, 都大幅的改善。


In this thesis, a noncircular cutting on lathe (NCL) using the
signals of tool position and differential motor current
is developed. First, an effective neural network is used
to learn a weighted combination of the tool position and
differential motor current of servosystem achieved from the
difference between the motor current under real cutting and that
of air cutting. Then a feedforward control based on the
learned model is designed to obtain an acceptable
tracking result. Although the feedforward control is achieved
from the consideration of tool position under the
cutting force, its performance cannot be ensured as the system
is subjected to uncertainties (e.g., noise, different cutting
condition, aging of system component). Under these
circumstances, an adaptation in control input generated
by a fuzzy sliding-mode control is then synthesized with the
previous feedforward control to reduce the cutting error. Thus
the proposed control contains two parts: one is feedforward
control, the other is fuzzy sliding-mode control. The
experimental results of NCL using the proposed control
including profile error of finished work piece and surface
roughness of finished work piece, are much ameliorated.


QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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