李铎

（200093 上海市 上海理工大学 机械工程学院）

0 引言

相比于传统旋转电机，直线电机能够直接将电能转化为机械能，不需要中间传动装置的同时可以高效驱动直线进给系统。随着现代制造技术的发展，高精尖数控机床对响应性和精密性的要求日愈提高，直线电机因具有高精度、高速度、高加速度和高可靠性等优势，已广泛应用于高精数控机床[1-2]。

受到直线电机驱动的高速和高加速进给在提高加工效率的同时不仅降低了系统能耗，也提升了工件的加工精度。然而直线电机由于自身缺少中间缓冲机构，其对各种干扰更加敏感，在运行过程中易受到推力纹波、端部效应、摩擦阻力等因素的影响，以致驱动性能受限[3-5]。通常采用传统的PID 控制策略可以初步解决上述问题，但是当数控机床的加工精度和稳定性要求进一步提高时，常规PID 控制方式实现的性能往往不够理想[6-8]。

目前多数结合单一智能算法进行PID 参数优化的研究仍需依赖仿真软件模拟系统输出作为优化对象。本文采用结合两种智能算法的方式以消除仿真模拟的离线和低效等缺点。基于直线电机的力学和电磁学模型，分析了直线进给伺服系统驱动性能的影响因素，选取上升时间和速度超调量作为评价指标，通过核偏最小二乘法(KPLS)建立的可靠回归模型，应用蝙蝠算法(BA)优化伺服系统PID 参数。实验结果表明，该优化方法在最大速度超调量的约束下，可有效辨识得到较随机实验组上升时间更短的伺服PID 参数组合。……