在轮廓加工过程中,数控机床完成的加工轨迹是多轴协调运动的结果,其产品加工质量由轮廓误差(实际轮廓与期望轮廓之间的几何偏差)来衡量。如何在高速大曲率轮廓加工中保持微小的轮廓误差是当前多轴机械加工行业中亟待解决的难题。本论文据此提出了一种基于全局任务坐标系的精密轮廓运动控制方法：首先提出了一种新的适用于实时控制的轮廓误差精确计算模型和相应的正交全局任务坐标系,然后考虑实际机电系统动力学模型所具有的参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,直接基于全局任务坐标系下的强耦合非线性系统动力学模型,最终设计出具有强协调能力和抗干扰能力的高性能轮廓运动控制器。该方法所采用的任务坐标系较之传统的任务坐标系具有轮廓误差计算精确、便于速度规划、适宜实时控制等优点,所采用的控制算法较之当前多轴系统常用的控制算法具有协调能力强、抗干扰能力强、轮廓运动控制精度高等优点,解决了两维系统的高速高精度大曲率轮廓运动控制问题,并为高维系统的精密轮廓运动控制提供了理论框架。本论文首先依据轮廓误差的定义,结合微分几何知识,给出了一种新的适用于实时控制的轮廓误差精确计算模型—与已有的计算模型不同,该模型精确到真实轮廓误差的一阶近似值,仅依赖于期望轮廓的几何形状,而与期望运动点以及各轴跟踪误差无关。然后,基于该计算模型,提出了一种正交全局任务坐标系—与传统常用的局部任务坐标系依附于期望运动点不同,该全局任务坐标系只依赖于期望轮廓的几何特性,其中一个任务坐标轴直接对应于轮廓误差,用以约束实际运动点准确地运行在期望轮廓上,另一个任务坐标轴则对应运动路程,用以驱动实际运动点跟踪期望运动点。当构建好任务坐标系后,将笛卡尔坐标系里的多轴系统动力学模型变换为全局任务坐标系下的强耦合非线性系统动力学模型,并考虑实际物理系统动力学常具有的参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,设计出具有强协调能力和抗干扰能力的自适应鲁棒精密轮廓运动控制器。此外,本论文还考虑到实际多轴机械系统中常具有的典型非线性干扰,并以定位力和死区为例,分别提出协调自适应鲁棒轮廓运动控制框架下的定位力补偿和死区补偿方案,理论和实验研究均证明了所提的补偿方法的有效性。最后,构建了高维系统中的轮廓误差计算模型以及相应的全局任务坐标系,并设计了高维系统的自适应鲁棒轮廓运动控制器,该控制器适用于高维数控机床和多轴机械臂等。本论文提出的基于全局任务坐标系的精密轮廓运动控制方法,使得两维直线电机系统以角速度w=7rad/s、最大速度vmax=1.4m/s、最大加速度amax=9.8ms2跟踪长轴0.2m、短轴0.1m的椭圆时(高速小曲率轮廓跟踪),轮廓误差均方根值为2.70μm,最大轮廓误差为8.85μm;在以角速度w=7rad/s、最大速度vmax=1.4m/s、最大加速度amax=9.8m/s2跟踪长轴0.2m、短轴0.02m的椭圆时(高速大曲率轮廓跟踪),轮廓误差均方根值为2.20μm,最大轮廓误差为6.73μm。实验结果对比表明：所提的全局任务坐标系在高速大曲率轮廓运动控制性能上远强于传统常用的局部任务坐标系,其轮廓误差均方根值降低了61.1%；所提的轮廓运动控制器抗干扰能力强,且轮廓运动控制精度高；所提的定位力补偿有效提高了轮廓运动控制精度,有定位力补偿比无定位力补偿,轮廓误差均方根值降低了30%左右；所提的死区补偿也有效消除了死区的影响。实验结果证明所提方法是解决目前工业界多轴机械加工行业面临的高速高精度大曲率轮廓加工难题的有效途径,有望被应用于各种多轴运动系统中。本论文共分为七章,现分别简述如下：第一章,详细介绍了多轴轮廓运动控制的研究背景以及研究状况,归纳出高性能轮廓加工所涉及的高速高精度大曲率轮廓运动控制难题；简述了多轴机械系统常具有的典型非线性(死区、定位力和摩擦力)的研究现状；最后概述了本课题的研究意义及研究内容。第二章,针对两维运动系统,提出了一种新的适用于实时控制的轮廓误差精确计算模型和正交全局任务坐标系。所提的轮廓误差计算模型精确到真实轮廓误差的一阶近似值,且不依赖于期望运动点和各轴的跟踪误差。所构造的正交全局任务坐标系具有明确的数学表达式,只与期望轮廓的几何特性相关,且能保证任务曲线坐标在期望轮廓上的局部正交性。实验研究证明,基于该任务坐标系的轮廓运动控制器有效增强了两轴之间的协调性,使得两维运动系统可以实现高速高精度大曲率轮廓运动控制。第三章,直接基于所提的全局任务坐标系下的强耦合非线性系统动力学模型,并考虑实际多轴系统动力学所具有的参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,设计出一系列能有效处理强耦合和各种不确定性的高性能非线性自适应鲁棒轮廓运动控制器。该控制器在系统存在参数不确定性、不确定非线性和外干扰的情况下,能保证一定的鲁棒瞬态性能和稳态轮廓控制精度；在只存在参数不确定性时,该控制器理论上能保证轮廓运动控制的渐近稳定性和实际中趋于零的稳态轮廓误差。除了能取得良好的轮廓运动控制性能外,该控制器的参数自适应律可运用实际中参数估计收敛快的算法(如最小二乘法)进行在线参数估计,理论上,一旦持续激励(PE)条件满足,在线参数估计将收敛于物理参数的真实值。以上结论在实验研究中均得到了有效验证。第四章,针对直线电机多轴系统中常存在的定位力干扰,提出了一种含定位力补偿的自适应鲁棒轮廓运动控制器。理论上,在系统存在参数不确定性、不确定非线性和外干扰的情况下,该控制器能保证一定的鲁棒瞬态性能和稳态轮廓控制精度；在只存在参数不确定性时,该控制器能保证轮廓运动控制的渐近稳定性和实际中趋于零的稳态轮廓误差。实验研究证明所提的含定位力补偿的轮廓运动控制器能实现高速高精度轮廓运动控制,也证明所提的定位力补偿能明显提高轮廓运动控制精度。第五章,针对多轴机械系统中常存在的死区现象,提出了一种含死区补偿的直接/间接集成自适应鲁棒控制器。理论上,在死区未知且输出不可测、系统存在参数不确定性和不确定非线性的情况下,该控制器能够获得一定的鲁棒瞬态性能和稳态跟踪精度；通过对实际工作区间的实时监测,只在持续激励(PE)条件满足时做参数自适应,一旦系统仅存在参数不确定性和死区,该控制器能实现输出渐近稳定跟踪和准确的参数估计,即系统中的参数估计收敛于物理参数(包括死区的参数)的准确值,由此可实现对死区的完美补偿。实验研究证明了所提的死区补偿方案的有效性—有死区和没有死区的时候,系统输出跟踪误差差别不大。该补偿方案可被运用于含死区的多轴机械系统的轮廓运动控制器设计当中。第六章,提出了针对高维系统的全局任务坐标系,并设计了基于全局任务坐标系的高性能自适应鲁棒轮廓运动控制器。该任务坐标系由轮廓误差矢量和路程矢量组成,其中轮廓误差矢量由实际运动点到各个曲面的最短距离组成,用以约束实际运动点准确地运行在期望轮廓轨迹上；路程矢量则用以驱动运动点跟踪期望运动点。所提出的轮廓运动控制器考虑了任务空间中的动力学所具有的强耦合、参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,在理论上保证了一定的鲁棒瞬态性能和稳态轮廓控制精度。并且,在系统只存在参数不确定性时,该控制器理论上能保证轮廓运动控制的渐近稳定性和实际中趋于零的稳态轮廓误差。第七章,归纳总结了本论文的主要工作,阐述研究结论和创新点,并对多轴协调轮廓运动控制的研究进行了展望。此外,在附录A中,详细介绍了所设计搭建的轮廓运动控制实验系统,并探究了实验系统的物理特性及动力学模型。