【摘 要】
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直线电机进给系统作为数控机床重要部件之一,其动态性能反映了系统抵抗动态外载荷的能力,与抗振性密切相关,直接影响系统进给运动精度和控制精度。由于直线电机进给系统长期在高速、高加速度、变速、变加速度、振动、变载、启停等复杂工况环境下服役,导致其精度衰退具有渐变性,很难长期保持测量仪器和测量环境处于同一条件,监测的数据也不够精确。本文将数字孪生技术引入研究直线电机进给系统动态性能预测,取得了如下成果:（
【基金项目】
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天津市自然科学基金一般项目（项目编号:16JCYBJC19100）
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直线电机进给系统作为数控机床重要部件之一,其动态性能反映了系统抵抗动态外载荷的能力,与抗振性密切相关,直接影响系统进给运动精度和控制精度。由于直线电机进给系统长期在高速、高加速度、变速、变加速度、振动、变载、启停等复杂工况环境下服役,导致其精度衰退具有渐变性,很难长期保持测量仪器和测量环境处于同一条件,监测的数据也不够精确。本文将数字孪生技术引入研究直线电机进给系统动态性能预测,取得了如下成果:（1）在分析复杂装备性能预测典型方法——基于可靠性统计、基于物理模型和基于历史数据驱动方法优缺点的基础上,鉴于数字孪生具有虚实融合、以虚控实、以实利虚、迭代优化和全流程数据驱动等优点,结合直线电机进给系统动态性能预测需求,构建了数字孪生数据驱动的直线电机进给系统动态性能预测体系架构和模型,主要包括数字孪生虚拟模型、物理实体、传感检测、孪生数据以及它们之间的连接交互。（2）由于直线电机进给系统是一个典型的复杂机电耦合系统,输出的进给位移、速度和加速度不仅影响机械系统的动态响应,而且也会影响伺服系统的动态响应,同时伺服输出力的变化作用到机械环节,又会影响机械系统的动态响应,这里从多领域多学科模型融合角度采用面向对象的多域统一建模语言Modelica建立了直线电机进给系统机械模型、电气模型和控制模型融合的多域数字模型,并对其模态和瞬态进行数值模拟仿真分析,获取了相应的仿真孪生数据,建立了仿真孪生数据库。（3）搭建了直线电机进给系统物理实体和动态性能测试传感检测网络,设计了相应的工况条件,完成了模态测试实验和敏感点振动测试实验,通过对实验结果进行分析处理,得到了物理孪生数据并建立了相应的物理孪生数据库。（4）将获取的仿真孪生数据和物理孪生数据采用D-S证据理论进行融合,输入到构建的BP神经网络性能预测模型中,训练性能预测模型并对其精度进行验证,通过传感检测物理实验数据更新优化数字孪生数据驱动的性能预测模型,结果表明数字孪生数据驱动的性能预测模型比传统性能预测模型精度提高了5.64%,从而验证了本文所提方法的合理性和可行性,为直线电机进给系统精度保有及退化提供数据来源,为后续性能稳态控制和运行状态健康维护提供技术支撑。
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