METU 使用 MATLAB 和 Simulink 助力自优化机床控制开发

中东技术大学 (METU) 的使命是通过培养创造性和批判性思维、创新精神和领导力，在研究、教育和公共服务领域追求卓越。除了提供符合最高全球标准的教育外，METU 的机械工程系还在汽车、机电一体化和生物力学等领域进行研究。

中东技术大学的一项研究重点是自优化加工系统 (SOMS)，它被认为是先进制造业的未来。 SOMS 旨在防止颤动，颤动是制造过程中的一种不稳定现象，会导致表面光洁度差、刀具寿命缩短，甚至刀具断裂。作为开端，他们正在开发一种基于时间的算法，用于在无需操作员干预的情况下，检测并消除 CNC 机床中的震颤。

METU 开发了一种基于卡尔曼滤波器的检测算法，该算法通过采样和分析振动频率，从轴编码器信号中检测震颤的发生。该算法会自动调整主轴转速，以在震颤造成损坏之前将其消除。 MATLAB^® 和 Simulink^® 用于在开发过程中测试和分析算法。

该算法使用卡尔曼滤波器来确定实际的轴速度，并识别由切削力引起的速度变化。通常情况下，这些力会产生可预测的信号，但在不稳定期间，会出现震颤频率。该算法的目标是使用周期性卡尔曼滤波器来检测震颤频率，将稳定分量与震颤分量分离开。动态带通滤波器 (BPF) 用于隔离潜在的震颤频率，每个 BPF 的输出都由一个扩展卡尔曼滤波器进行分析，以识别其频率、幅值和相位。一个选择算法通过检查频率方差来确认是否存在震颤，当找到主导频率时，频率方差会减小。

一旦检测到震颤，算法会计算震颤能量，并将其与周期性能量进行比较。该能量比率会通知一个控制系统，由该系统调整主轴转速。如果震颤能量超过阈值，控制器会增加主轴转速，直到该比率降低。开环控制器也可以设置一个特定的主轴转速，将震颤频率视为主轴频率的倍数。控制器的状态机是使用 Stateflow^® 管理的。

所有测试组件的函数都是使用 MATLAB 编写的，并均组合在一个 m 文件脚本中。例如，卡尔曼滤波器的调优是在一个 m 文件中完成的。然后，团队使用 Simulink 在将算法部署到控制器之前对其进行仿真分析。最后，该算法在一个 CNC 机床上进行测试，以确认实时的震颤和频率估计与分析结果一致。