[发明专利]多元指数加权移动平均控制器设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种移动平均控制器设计方法，特别是涉及一种多元指数加权移动平均控制器设计方法。

背景技术

零件加工过程中包含许多工序，每道工序的加工质量都会受到多种误差源的影响，在辨识出误差源后如何快速有效的调整误差源使加工过程回归稳定状态已经成为一个重要的技术难题。在离散加工过程的调整中，EPC控制器的应用得到了推广，传统的EPC控制器在进行加工过程调整时，或是针对单输入单输出的过程，结合状态空间、卡尔曼滤波以及贝叶斯估计的方法，考虑噪声对调整的影响，对加工过程进行调整；或是对于多输入多输出的生产过程，忽略测量噪声对控制器性能的影响，造成过程调整的不准确。

文献1“Zilong Lian,Enrique del Castillo，“Adaptive deadband control of a drifting process with unknown parameters”,Statistics & Probability Letters,vol.77,pp.843-852,2007.”对于一个伴随随机漂移的生产过程，基于贝叶斯估计与卡尔曼滤波结合的方法设计的控制器解决了过程波动参数未知、噪声参数先验分布已知的情况。但是该控制器只适用于单输入单输出的生产过程，且要求过程噪声参数已知；而实际制造过程多是多输入多输出的过程，且一个新的产品生产时，过程噪声参数先验信息是未知的。

文献2“Tseng ST,Chou RJ,Lee SP.“A study on a multivariate EWMA controller”.IIE Trans,2002(34):541–549.”中对于多输入多输出的过程提出了多元指数加权移动平均控制器，并给出了该控制器的稳定性条件以及加权因子的取值范围，但该控制器的设计忽略了对测量数据中噪声信息的考虑，直接依据测量数据或者测量值的预测值进行调整。而在实际生产中由于噪声信息的存在，测量数据本身带有误差，并不能准确反应制造过程的真实波动情况，直接依据它进行制造过程的调整必将导致无谓的停机检查和调整次数增多，增加了质量监控的不稳定性，降低生产效率，增加产品的不合格率。

文献3“Sheng-Tsaing Tseng,Bo-Yan Jou and Chuan-Hao Liao,“Adaptive variable EWMA controller for drifted processes”,IIE Transactions.Vol.42,pp.247-259,2010.”公开了一种AVEWMA控制器，在线动态估计漂移率，调整过程，补偿质量损失，但该控制器的设计忽略了对测量数据中噪声信息的考虑，且只适用于单输入单输出的生产过程。

发明内容

为了克服现有方法设计的AVEWMA控制器噪声大的不足，本发明提供一种多元指数加权移动平均控制器设计方法。该方法充分考虑夹具、基准、夹紧力，刀具，铣削力等各种误差输入源，且在加工过程调整阶段消除噪声信息对测量数据的影响，分析噪声信息与质量波动测量数据和波动状态数据的关系，采用贝叶斯状态空间的方法设计制造过程质量波动调整模型；进一步通过小波实时滤波的方法对制造过程质量波动模型中的噪声项进行处理，消除噪声，得到准确的状态值；基于除噪后的状态值设计多元指数加权移动平均控制器来进行加工过程的调整。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种多元指数加权移动平均控制器设计方法，其特点是包括以下步骤：

步骤一、综合考虑机床刀具、夹具、定位基准三种误差源建立夹具-工件系统加工特征综合误差模型，分析噪声信息与质量波动测量数据和波动状态数据的关系，采用贝叶斯状态空间的方法构建加工过程的质量波动模型，得到加工偏移量的状态空间模型，如公式(1)所示：