基于LSTM神经网络修改参考输入的数控系统轨迹跟踪控制

作者：王小东; 王柱; 林承敏; 王天雷; 黄桂武; 周智恒

来源：机电工程技术, 2022, 51(12): 52-56+155.

DOI：10.3969/j.issn.1009-9492.2022.12.012

• 计算机数控 (CNC)
• LSTM-NN
• 跟踪控制

为减少数控加工系统的加工误差，提出了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM-NN）的计算机数控机床轨迹跟踪控制参考轨迹修正方法。该方法的实现是通过使用LSTM-NN建立实际轨迹与伺服系统参考轨迹之间的映射，并在不改变控制器的情况下修改参考轨迹以补偿跟踪误差。具体而言，首先分析数控系统伺服系统的结构，并建立单轴数学模型。其次，根据系统模型选择LSTM-NN的输入特征，运用伺服系统的实际轨迹和参考轨迹来训练LSTM-NN。最后生成可根据参考轨迹修改输入的模型。相较于三环PID控制伺服系统与LSTM神经网络逆模型控制系统的轮廓控制，所提出的方法在数控系统运行后的轮廓误差降低了11μm，有效提高了加工精度。

• 单位
  五邑大学; 广东科杰机械自动化有限公司; 华南理工大学