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第1章 绪论1

1.1 机床适应控制概念及分类1

1.2 机床适应控制机能及意义4

1.3 机床适应控制系统的发展及应用6

1.3.1 机床适应控制系统的产生6

1.3.2 机床适应控制策略的发展10

1.3.3 机床适应控制系统的应用12

1.3.4 机床适应控制系统的展望14

第2章 机床加工系统变量的检测及信号处理16

2.1 加工过程变更检测17

2.1.1 切削力检测17

2.1.2 切削温度检测18

2.1.3 切削功率和电流检测20

2.2 刀具磨、破损检测及信号处理22

2.2.1 AE传感器检测及信号处理22

2.2.2 加速度传感器检测及信号处理24

2.2.3 位移传感器检测及信号处理26

2.2.4 切削声音传感器检测及信号处理28

2.2.5 光学图像传感器检测及信号处理30

2.2.6 放射性同位素传感器检测及信号处理32

2.3 加工工件精度检测33

2.3.1 表面粗糙度检测33

2.3.2 尺寸形状检测36

2.4 机床加工状况检测40

2.4.1 振动和切屑检测40

2.4.2 机床热变形检测43

3.1 力、力矩和功率模型46

3.1.1 切削力经验模型及其单因素回归分析方法46

第3章 机床加工系统模型46

3.1.2 切削力稳态模型参数的实时估计方法48

3.1.3 切削力动态模型参数的在线最小二乘递归估计方法50

3.1.4 切削力滤波模型参数的在线递归估计方法51

3.1.5 切削力随机模型参数的在线递归估计方法53

3.1.6 切削力非线性模型的在线神经网络辨识方法54

3.1.7 切削力矩和功率模型55

3.1.8 磨削力和功率模型56

3.2 机床加工优化模型56

3.2.1 目标函数56

3.2.2 约束函数58

3.2.3 优化模型60

3.3 刀具磨损模型61

3.3.1 变切削条件下的后刀面磨损估计62

3.3.2 基于主轴转速变化的后刀面磨损预测66

3.3.3 基于力检测和非线性观测器的在线后刀面磨损估计67

3.3.4 基于自适应观测器的在线后刀面磨损估计70

3.3.5 基于自敌视尖观测器的在线刀具磨损估计72

3.3.6 基于神经网络的鲁棒刀具磨损估计74

3.4.1 加工精度加归分析模型78

3.4 机床加工精度模型78

3.4.2加工精度递归估计模型79

3.4.3加工精度神经网络模型80

第4章 机床约束适应控制82

4.1 反馈适应控制82

4.1.1 PID控制策略82

4.1.2 车削力积分控制系统83

4.2 参数适应控制86

4.2.1 参数适应控制结构86

4.2.2 铣削力参数适应控制系统87

4.3.2 铣削力模型参考适应控制系统90

4.3 模型参考适应控制90

4.3.1 模型参考适应控制结构90

4.4 变结构适应控制92

4.4.1变结构适应控制策略93

4.4.2 车削力变结构适应控制系统94

4.5 神经网络适应控制97

4.5.1 神经网络控制原理97

4.5.2 铣削力神经网络直接控制系统98

4.6.1 模糊控制原理100

4.6 模糊适应控制100

4.6.2 铣削力模糊控制系统101

第5章 机床加工参数优化103

5.1 机床加工参数拉格朗日优化103

5.1.1 拉格朗日优化算法103

5.1.2 车削参数拉格朗日优化算例104

5.2 机床加工参数几何规划106

5.2.1 几何规划算法106

5.2.2 车削参数几何规划算例107

5.3.1 可行方向搜索优化原理110

5.3 机床加工参数可行方向搜索优化110

5.3.2 铣削参数可行方向搜索优化算例111

5.4 机床加工参数神经网络非线性规划113

5.4.1 K-L神经网络非线性规划113

5.4.2 车削参数的K-L神经网络非线性优化算例115

5.5 机床加工参数时变递归神经系统优化117

5.5.1 时变递归神经系统117

5.5.2 车削参数时变递归神经系统优化算例118

5.6 机床加工参数增广拉格朗日乘子型神经网络优化118

5.6.1 增广拉格朗日乘子型神经网络优化118

5.6.2 铣削参数增广拉格朗日乘子型神经网络优化算例119

5.7 机床加工参数遗传算法优化120

5.7.1 遗传算法优化120

5.7.2 铣削参数遗传算法优化算例122

5.8 机床加工参数变搜索域遗传算法优化123

5.8.1 变搜索域遗传算法优化123

5.8.2 铣削参数变搜索域遗传算法优化算例125

第6章 机床最优适应控制126

6.1 典型机床最优适应控制系统126

6.1.1 典型机床适应控制系统结构126

6.1.2 铣削过程127

6.1.3 优化理论128

6.1.4 自适应控制器设计129

6.2 基于刀具磨损机理自然约束的最优适应控制130

6.2.1 刀具磨损机理自然约束130

6.2.2 最优控制模型132

6.3 基于模型的铣削最优适应控制132

6.3.1 刀尖温度参数辨识和计算133

6.4.1 车削加工过程的神经网络最优控制136

6.4 基本神经网络的机床最优适应控制136

6.3.3 适应控制136

6.3.2 刀具磨损模型136

6.4.2铣削加工过程的神经网络最优控制140

6.5 遗传算法和神经网络融合型机床最优适应控制145

6.5.1 加工过程神经网络在线辨识145

6.5.2 加工过程遗传算法最优控制146

6.5.3 铣削加工过程最优控制实验147

6.6 基于知识的机床专家最优适应控制系统148

6.6.1 系统辨识和自适应建模148

6.6.3 铣削最优控制系统149

6.6.2 最优控制策略149

第7章 机床几何适应控制151

7.1 典型立铣几何适应控制151

7.1.1 刀具偏狗模型和递归参数估计151

7.1.2 几何适应控制152

7.1.3 立铣几何适应控制实验153

7.2 立铣表面精度自校正控制156

7.2.1 立铣过程状态空间模型156

7.2.2 基于零极点配置的状态反馈158

7.2.3 铣削几何适应控制仿真159

7.3 立铣平直度几何自适应控制161

7.3.1 加工误差和偏移模型161

7.3.2 导轨误差跟踪控制164

7.3.3 立铣几何适应控制实验165

7.4 多轴机床轮廓精度的模型参考自适应控制168

7.4.1 交叉藕合控制168

7.4.2 模型参考自适应控制170

7.4.3 应用实验173

7.5.1 学习控制器176

7.5 圆型误差在线比例-积分学习控制176

7.5.2 实验178

7.6 基于模型的车削精度预测控制179

7.6.1 加工系统的机械学模型179

7.6.2 卡尔曼滤波和状态预测182

7.6.3 控制器设计184

7.6.4 系统性能评估185

7.7 多维铣削力和轮廓误差的神经网络控制187

7.7.1 神经网络控制结构187

7.7.2 实验189

第8章 机床适应控制系统193

81 基于Multibus-Ⅰ的机床适应数控系统193

81.1 基于Multibus-Ⅰ的机床适应数控系统结构193

8.1.2 机床适应数控操作系统204

8.2 基于ISA的机床适应数控系统214

8.2.1基于ISA的机床适应数控系统结构214

8.2.2 自适应控制卡218

8.2.3 自适应数控系统软件222

参考文献225