1 研究背景(Researchbackground)

　　現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)給機(jī)械制造業(yè)帶來了深刻的變化。一方面，它們促使形成國際上的激烈競爭市場，使用戶對產(chǎn)品質(zhì)量、品種和價(jià)格的要求越來越嚴(yán)格，在機(jī)械制造業(yè)中表現(xiàn)為高精度、多品種、小批量、低本錢和快周期的生產(chǎn)要求;另一方面，它們與機(jī)械制造科學(xué)技術(shù)的結(jié)合，為機(jī)械制造產(chǎn)業(yè)適應(yīng)這種發(fā)展趨勢提供了重要的系統(tǒng)理論和實(shí)現(xiàn)的技術(shù)基礎(chǔ)。

　　數(shù)控機(jī)床正是適應(yīng)這種需求而正在發(fā)展著，已發(fā)展有加工中心、柔性制造單元等。它們是電子技術(shù)、信息技術(shù)和機(jī)床技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。近十幾年來，國外數(shù)控機(jī)床技術(shù)發(fā)展很快。我國數(shù)控機(jī)床技術(shù)發(fā)展相對產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)國家來說，無論在產(chǎn)量、產(chǎn)值和擁有量的數(shù)控化率方面，還是在品種、性能和可靠性等技術(shù)方面，都還有很大差距。因此，根據(jù)國內(nèi)外機(jī)械制造自動(dòng)化發(fā)展現(xiàn)狀，從我國的實(shí)際出發(fā)，除必要的跟蹤研究以外，集中必要的人力和資金研究機(jī)械制造自動(dòng)化關(guān)鍵設(shè)備和基礎(chǔ)理論與技術(shù)，例如高性能新型數(shù)控系統(tǒng)、高精度伺服控制技術(shù)與主軸驅(qū)動(dòng)技術(shù)等，對我國機(jī)械制造水平，特別是基礎(chǔ)技術(shù)水平的進(jìn)步，為更高層次的綜合自動(dòng)化的開發(fā)以及對國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展均具有重要意義。新一代數(shù)控裝置，實(shí)現(xiàn)高速度、高精度、高效率和高可靠性的加工是優(yōu)先考慮的題目。應(yīng)該指出，高速度、高精度、高效率和高可靠性4個(gè)高性能指標(biāo)是同一的整體。要實(shí)現(xiàn)高性能控制，高性能數(shù)控系統(tǒng)伺服控制器設(shè)計(jì)是基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)之一。本文對其中一個(gè)重要研究方面)))高性能運(yùn)動(dòng)控制在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行評述。

2 研究現(xiàn)狀(Presentsituation)

　　2.1 面臨挑戰(zhàn)

　　高速高精度加工是目前最重要的研究領(lǐng)域之一，其目的在于進(jìn)步機(jī)械加工生產(chǎn)率及改善加工質(zhì)量。然而，高速高精度加工在實(shí)用之前也面臨著很多挑戰(zhàn)。最主要的題目是在存在擾動(dòng)、非線性、模型和參數(shù)不確定性的情況下設(shè)計(jì)高性能的伺服控制器。當(dāng)使用有限帶寬的伺服控制器時(shí)，伺服延遲也成為引起位置誤差的主要原因，并會(huì)隨著高速加工時(shí)進(jìn)給速度的進(jìn)步而更加嚴(yán)重?，F(xiàn)代加工系統(tǒng)由伺服系統(tǒng)所支持，伺服控制器的性能和加工質(zhì)量、效率密切相關(guān)。從機(jī)床控制系統(tǒng)的角度看，機(jī)床控制是一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，控制系統(tǒng)中不確定因素的產(chǎn)生主要是由于:1)系統(tǒng)的輸進(jìn)包含有隨機(jī)擾動(dòng);2)系統(tǒng)的丈量傳感用具有丈量噪聲;3)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的參數(shù)甚至結(jié)構(gòu)具有不確定性。我們把第一、二類不確定因素稱為不確定環(huán)境因素，把第三類不確定因素稱為不確定模型因素。傳統(tǒng)的數(shù)控系統(tǒng)對機(jī)床的控制主要采用經(jīng)典控制論方法。大部分是PID控制，PID控制器以其結(jié)構(gòu)簡單，使用方便和運(yùn)行可靠等優(yōu)點(diǎn)在運(yùn)動(dòng)控制中也經(jīng)常被采用。不過在解決系統(tǒng)中存在著非線性因素不易定量描述的控制題目時(shí)，PID控制器顯得力不從心。由于PID控制器的結(jié)構(gòu)本身以及算法設(shè)計(jì)依靠對象的局限性，使得精度的改善導(dǎo)致動(dòng)態(tài)性能的減弱，而動(dòng)態(tài)性能的改善，又使執(zhí)行機(jī)構(gòu)龐大且能耗增加;再者，在從事具有快速高精度和魯棒性要求的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)時(shí)，同一控制器不僅用來改善輸進(jìn)輸出的動(dòng)態(tài)性能，而且還用來消除負(fù)載擾動(dòng)，要想得到使系統(tǒng)具有滿足的消息態(tài)性能指標(biāo)的PID參數(shù)整定算法是相當(dāng)困難的。由于經(jīng)典控制論方法完全依靠于精確數(shù)學(xué)模型，只能實(shí)現(xiàn)隨機(jī)控制，所以這類系統(tǒng)對不確定模型因素?zé)o能為力。而對不確定環(huán)境因素的處理則依靠于控制模型的非線性能力。這類控制系統(tǒng)的不確定因素處理能力是極為有限的?，F(xiàn)代控制論中的自適應(yīng)控制技術(shù)的作用是跟蹤系統(tǒng)參數(shù)、環(huán)境條件和輸進(jìn)信號等，然后通過改變內(nèi)回路的補(bǔ)償元件的參數(shù)而獲得滿足的性能。由于傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)的專有體系結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)的控制策略難以更新，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制需要較高的本錢和代價(jià)，而自適應(yīng)控制對控制性能的改善也不夠明顯，所以自適應(yīng)控制并沒有成為機(jī)床控制中的主流技術(shù)。

　　另外一個(gè)困難是實(shí)現(xiàn)高速加工過程和數(shù)控加工狀態(tài)的監(jiān)控[2]。加工過程和數(shù)控加工狀態(tài)主要包括下列幾方面的因素:1)控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)狀態(tài);2)各運(yùn)動(dòng)軸狀態(tài);3)刀具狀態(tài);4)機(jī)床輔助功能工作狀態(tài)等。狀態(tài)反饋信號主要來自于各類傳感器。由于目前傳感技術(shù)的限制，要全面地反饋以上加工狀態(tài)信息還不太現(xiàn)實(shí)。特別是對于刀具狀態(tài)和工件狀態(tài)的丈量，目前還缺乏有效的手段。傳統(tǒng)機(jī)床控制系統(tǒng)中，位置丈量和反饋是比較成熟的技術(shù)。位置丈量傳感器目前的熱門技術(shù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字反饋。用于監(jiān)視伺服電機(jī)等機(jī)構(gòu)的測力、測速傳感器也基本可滿足控制系統(tǒng)需求。而對刀具、工件狀態(tài)的實(shí)時(shí)丈量，目前還主要處于研究階段，固然不斷有新方法、新技術(shù)涌現(xiàn)，但總體來說，實(shí)現(xiàn)技術(shù)比較復(fù)雜、實(shí)現(xiàn)代價(jià)比較昂貴，一時(shí)還難以實(shí)用化。反饋能力的不足已嚴(yán)重制約了機(jī)床控制智能水平的進(jìn)步，成為進(jìn)一步改善機(jī)床控制性能的瓶頸。所以用于丈量刀具狀態(tài)、工件狀態(tài)、機(jī)床特性等加工要素的新型傳感器技術(shù)以及利用目前的傳感器對上述狀態(tài)進(jìn)行融合估計(jì)或軟丈量是機(jī)床智能控制的一個(gè)重要研究方向。最后，即使新型的傳感器、各種伺服控制算法以及過程控制策略是完善的，其應(yīng)用也受到傳統(tǒng)的閉式數(shù)控機(jī)床的限制。因此，研究開放式、模塊化的數(shù)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)成為另一重要課題。

　　2.2 運(yùn)動(dòng)控制研究現(xiàn)狀

　　工件的尺寸精度由輪廓精度所決定，這個(gè)事實(shí)激發(fā)了很多研究者將重點(diǎn)放在了改善輪廓精度上。改善輪廓精度的方案主要分為兩類:1)基于多軸協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的控制方法[5，6];運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中的基本題目就是要求多軸聯(lián)動(dòng)以實(shí)現(xiàn)具體的性能指標(biāo)。Koren提出了多軸協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)控制。Kulkarini具體研究了多軸協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償控制策略并提出了最優(yōu)方案。Tomizuka等人在多軸協(xié)調(diào)控制器的基礎(chǔ)上增加了自適應(yīng)前饋策略以改善其暫態(tài)性能和抑制干擾的能力。但上述各類方法的局限性在于其多軸協(xié)調(diào)指標(biāo)是線性的。Keron提出了一種變增益的多軸協(xié)調(diào)控制器，但系統(tǒng)的穩(wěn)定性尚未證實(shí)，其難點(diǎn)在于幾何輪廓的時(shí)變特性難于和傳遞函數(shù)結(jié)合在一起進(jìn)行分析。Chiu在考慮非線性協(xié)調(diào)指標(biāo)下對于相對階為1的系統(tǒng)提出了綜合控制算法。Kokotovic利用積分反推的辦法往掉了相對階的限制。肖本賢將智能控制引進(jìn)協(xié)調(diào)控制中，利用自適應(yīng)模糊控制手段向各聯(lián)動(dòng)軸提供附加補(bǔ)償，以進(jìn)步系統(tǒng)魯棒性。但以上算法都沒有考慮模型不確定性和外部干擾的影響，這也是當(dāng)前研究的一個(gè)方向。

　　2)基于進(jìn)步單軸運(yùn)動(dòng)精度的方法;大部分研究者將重點(diǎn)放在通過進(jìn)步單軸的跟蹤精度來實(shí)現(xiàn)小的輪廓誤差上。其中，Lee的工作是此類方法的代表。他們提出了綜合前饋摩擦力補(bǔ)償、擾動(dòng)觀測器、位置反饋控制器以及前饋控制器為一體的總體控制結(jié)構(gòu)，即基于擾動(dòng)觀測器(DOB)的高性能伺服系統(tǒng)。文獻(xiàn)對該控制策略作以改進(jìn)，將工件加工狀態(tài)以及統(tǒng)計(jì)信息也融進(jìn)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。圖1反映了這一重要而實(shí)用的控制策略模型。Ohnishi提出擾動(dòng)觀測器后由Umeno加以改進(jìn)，其作用在于補(bǔ)償擾動(dòng)和模型不確定性，使得系統(tǒng)對模型不確定性更具魯棒性。擾動(dòng)觀測器不局限于連續(xù)擾動(dòng)，而且抑制擾動(dòng)的帶寬也易于調(diào)整。但是由于它是基于線性系統(tǒng)理論設(shè)計(jì)的，因而不能有效地抑制不連續(xù)擾動(dòng)。比如，摩擦力會(huì)引起很大的位置誤差。因此，前饋摩擦力補(bǔ)償器用來改善系統(tǒng)的魯棒性。對于非線性摩擦力補(bǔ)償，常用的方法有:基于指數(shù)型非線性函數(shù)的在線補(bǔ)償法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆控制器補(bǔ)償法等。前饋控制器可采用最優(yōu)猜測控制、零相位誤差跟蹤控制、重復(fù)控制等。位置反饋控制通常采用PID控制。但當(dāng)系統(tǒng)參數(shù)變化較大或運(yùn)動(dòng)軌跡存在非連續(xù)加速度時(shí)，DOB則并不十分適當(dāng)，并且對于運(yùn)動(dòng)控制中的驅(qū)動(dòng)飽和的影響沒有考慮。為此，研究者將思路轉(zhuǎn)向自適應(yīng)控制。但由于缺乏魯棒性，傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中碰到了很大困難，而以魯棒化再設(shè)計(jì)、魯棒優(yōu)化原理和智能化思想為特征的魯棒自適應(yīng)控制受到歡迎，并引起了理論研究者的關(guān)注。為解決參數(shù)不確定性和非線性模型不確定性，Yao提出了新的運(yùn)動(dòng)控制方法，即自適應(yīng)魯棒控制。該方法綜合了自適應(yīng)控制和確定性魯棒控制的設(shè)計(jì)方法，揚(yáng)長避短，保存了二者的優(yōu)點(diǎn)而又克服了確定性魯棒控制不能保證暫態(tài)性能，自適應(yīng)控制魯棒性差的缺點(diǎn)。通過適當(dāng)?shù)目刂破鹘Y(jié)構(gòu)設(shè)置，可以保證魯棒控制既有良好的暫態(tài)性能又有較好的跟蹤精度;在自適應(yīng)控制中通過參數(shù)學(xué)習(xí)可以達(dá)到漸進(jìn)跟蹤，而不需要利用非連續(xù)控制律或高增益反饋的辦法。Al2Majed提出了基于線性自適應(yīng)魯棒控制(ARC)的高性能伺服系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，通過在數(shù)控系統(tǒng)以及高速大容量硬盤控制系統(tǒng)中應(yīng)用，證實(shí)了ARC比DOB具有更好的跟蹤性能。此外，基于DOB或ARC的監(jiān)視控制、多速率采樣控制在運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中也得以應(yīng)用。

　　滯后是產(chǎn)業(yè)過程中固有的特性，被以為是本來就存在于物理系統(tǒng)中的最難控制的動(dòng)態(tài)環(huán)節(jié)。時(shí)滯較大時(shí)，將導(dǎo)致較大的超調(diào)量和較長的調(diào)節(jié)時(shí)間，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤的控制，嚴(yán)重影響生產(chǎn)過程的控制品質(zhì)。對于時(shí)延系統(tǒng)，最流行的方法是Smith(1957)提出的Smith預(yù)估器。但該方法對模型精度比較敏感，為消除此影響，Al2Majed提出了基于DOB的Smith控制方案。自70年代以來，人們一方面為了進(jìn)步數(shù)學(xué)模型的精確程度及考慮不確定性因素的影響加強(qiáng)了對系統(tǒng)辨識(shí)、產(chǎn)業(yè)過程建模、自適應(yīng)控制、魯棒控制等方面的研究，另一方面開始突破傳統(tǒng)控制思想的約束，試圖面向?qū)嶋H產(chǎn)業(yè)過程的特點(diǎn)研究發(fā)展各種對模型要求低、在線計(jì)算簡單方便、實(shí)時(shí)性好、控制效果佳的控制新算法。另一方面，計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，也為新的控制策略提供了良好的運(yùn)行平臺(tái)和基礎(chǔ)。猜測控制就是在這種情況下發(fā)展起來的一類新型控制算法[20]。猜測控制的出現(xiàn)為解決大延遲系統(tǒng)控制的困難開辟了一條新的途徑。近20年來，國內(nèi)外猜測控制的研究和應(yīng)用日趨廣泛。研究范圍[21]已經(jīng)涉及到猜測模型類型、優(yōu)化目標(biāo)種類、約束條件種類、控制算法以及穩(wěn)定性、魯棒性等方面，也包括多變量系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)。隨著猜測控制理論研究的不斷深進(jìn)、研究領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，越來越多的學(xué)者開始嘗試把其他控制理論與猜測控制相結(jié)合，形成了很多新的猜測控制方法，如:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的猜測控制;模糊猜測控制;灰色猜測控制;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)模糊猜測控制等。

　　2.3 多傳感器信息融公道論在加工中的應(yīng)用現(xiàn)狀

　　多傳感器信息融合(MSIF)是一個(gè)信息處理過程，它將來自不同途徑、不同時(shí)間、不同空間的傳感器信息協(xié)調(diào)成同一的特征表達(dá)，以完成對某一對象和環(huán)境特征的描述?，F(xiàn)代產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)以綜合、復(fù)雜、大型、連續(xù)為其特點(diǎn)，采用了大量各式各樣的傳感器來監(jiān)測和控制生產(chǎn)過程。在這種多傳感器系統(tǒng)中，各傳感器所提供信息的空間、時(shí)間、表達(dá)方式不同，可信度、不確定程度不同，側(cè)重點(diǎn)和用途也不同，這對信息的處理和治理提出了新的要求。實(shí)踐證實(shí)，單一的傳感器很難正確反映加工狀態(tài)，向多傳感器信息融合發(fā)展是必然之路。多傳感器能夠提供加工過程多方面的信息，對這些信息進(jìn)行綜合和知識(shí)提取(即信息融合)，進(jìn)而對加工過程進(jìn)行正確的猜測和控制。信息融合技術(shù)在機(jī)械加工中的應(yīng)用主要在于刀具狀態(tài)監(jiān)控、加工精度猜測、誤差補(bǔ)償?shù)确矫?。MSIF與產(chǎn)業(yè)監(jiān)測控制結(jié)合，將給傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)監(jiān)測控制帶來新的機(jī)理，可看形成一種新型的產(chǎn)業(yè)監(jiān)測控制系統(tǒng)。

　　進(jìn)步加工精度常用的方法有:基于進(jìn)步機(jī)床精度的避免誤差技術(shù)和基于消除誤差本身的誤差補(bǔ)償技術(shù)。由于隨著機(jī)床精度的進(jìn)步，所需的本錢也將成倍增長。因此，在現(xiàn)有設(shè)備條件下，對于一般工件的加工，誤差補(bǔ)償技術(shù)將是一種行之有效的方法。加工誤差建模預(yù)告技術(shù)是進(jìn)步加工精度、減少加工誤差、進(jìn)行誤差補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵技術(shù)。國內(nèi)外很多文獻(xiàn)對誤差補(bǔ)償進(jìn)行了大量研究，提出了多種建立誤差補(bǔ)償模型的方法，如三角關(guān)系法、有限元法、齊次坐標(biāo)變換法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。加工過程狀態(tài)信息包括切削速度、切削深度、進(jìn)給量、振動(dòng)、切削力、主軸電機(jī)電流、進(jìn)給電機(jī)電流、聲發(fā)射、刀具磨損度等，這些信息都與加工精度有關(guān)。如何從眾多的信息源中得到誤差或狀態(tài)補(bǔ)償信號與信息源的映射關(guān)系，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法有非常強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和非線性映射能力，并且與其他方法相比具有直接性，經(jīng)過適當(dāng)練習(xí)能正確地實(shí)現(xiàn)從誤差源到定位誤差的映射，避免了其他方法工作量大或邊界條件不充分的缺點(diǎn)，因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合技術(shù)將在誤差補(bǔ)償中得到廣泛的應(yīng)用。工程實(shí)際系統(tǒng)中，輸進(jìn)輸出信號易受到噪聲污染，隨機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為解決此類題目提供了思路。小波分析理論被以為是傅立葉分析的突破性進(jìn)展。小波變換通過標(biāo)準(zhǔn)伸縮和平移對信號進(jìn)行多標(biāo)準(zhǔn)分析，能有效提取信號的局部信息。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)了兩者的優(yōu)點(diǎn)，通過練習(xí)自適應(yīng)地調(diào)整小波基的外形實(shí)現(xiàn)小波變換，同時(shí)具有良好的函數(shù)逼近能力和模式分類能力。

　　有些文獻(xiàn)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行刀具狀態(tài)監(jiān)測。但他們的工作大都是針對某一種工件或加工方法，所采用的預(yù)告模型也大都是基于大量歷史加工數(shù)據(jù)的單一預(yù)告方法，切削條件變化或歷史數(shù)據(jù)少時(shí)，預(yù)告精度將下降。因此，結(jié)合加工過程狀態(tài)信息和歷史加工數(shù)據(jù)建立具有自學(xué)習(xí)能力、較強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)性的在線智能預(yù)告模型是目前迫切需要解決的題目。

　　2.4 數(shù)控系統(tǒng)開放式體系結(jié)構(gòu)的研究簡介

　　數(shù)控系統(tǒng)是一種專用的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它用于產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場控制，因而和通用計(jì)算機(jī)有很多區(qū)別。長期以來，數(shù)控系統(tǒng)的發(fā)展自成體系，建立自己的軟硬件結(jié)構(gòu)，實(shí)行技術(shù)保密和技術(shù)封閉，從而使得機(jī)床生產(chǎn)廠家和終極用戶很難進(jìn)行二次開發(fā)，限制了機(jī)床和數(shù)控系統(tǒng)的能力。當(dāng)數(shù)控機(jī)床進(jìn)進(jìn)分布式控制和柔性制造系統(tǒng)環(huán)境，甚至要求與CAD/CAPP/CAM等共同信息系統(tǒng)通訊后，原有的以單機(jī)服務(wù)為對象的CNC裝置顯得不夠用了，新的環(huán)境要求CNC裝置進(jìn)一步向開放式數(shù)控系統(tǒng)轉(zhuǎn)化

　　開放式體系結(jié)構(gòu)普遍采用模塊化、層次化的結(jié)構(gòu)，并通過各種形式向外提供同一的應(yīng)用程序接口，具有可移植性、可擴(kuò)展性、互操縱性和可縮放性等特點(diǎn)，即系統(tǒng)組成的內(nèi)部開放化和系統(tǒng)組成部件之間的開放化。目前，開放式體系結(jié)構(gòu)方面的研究主要集中在基于PC機(jī)的控制模塊功能劃分;控制模塊的軟硬件實(shí)現(xiàn);接口協(xié)議的劃分及制訂;體系結(jié)構(gòu)的參考模型研究;面向開放式體系結(jié)構(gòu)的機(jī)床控制系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)以及智能數(shù)控體系結(jié)構(gòu)等。實(shí)際上，從實(shí)用化的角度來看，開放式體系結(jié)構(gòu)的研究還處于初期階段，還有很多題目需要解決，具體在發(fā)展展看中作以闡述。

3 發(fā)展展看(Developmentprospect)

　　固然對于高性能數(shù)控系統(tǒng)伺服控制器設(shè)計(jì)方法的研究如此廣泛，但要真正達(dá)到高性能、智能化，特別是實(shí)用化，還存在不少題目?；亟Y(jié)為以下幾個(gè)方面，作為今后研究工作的參考。

　　(1)如何進(jìn)一步進(jìn)步控制器的整體性能?有效地綜合運(yùn)用當(dāng)前現(xiàn)代控制理論和智能控制理論的研究成果來進(jìn)步控制器的性能以達(dá)到避免誤差的目的，運(yùn)用基于多傳感器信息融合等理論的加工誤差智能建模預(yù)告技術(shù)來達(dá)到誤差補(bǔ)償?shù)哪康模叩慕Y(jié)合是有效的研究思路。

　　(2)前面所述及的有關(guān)設(shè)計(jì)方法仍然存在各自的缺點(diǎn)，因此高性能的控制器設(shè)計(jì)依靠于這些相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步完善。比如，猜測控制理論中的穩(wěn)定性和魯棒性分析亟需突破;針對產(chǎn)業(yè)過程大量存在的非線性及不確定等系統(tǒng)的特點(diǎn)，非線性猜測控制和魯棒猜測控制將成為今后研究的重點(diǎn);如何將自適應(yīng)魯棒控制用于時(shí)延系統(tǒng)和高階系統(tǒng)中等。因此，進(jìn)一步完善并改進(jìn)這些方法是今后發(fā)展的一個(gè)方向。這些研究方向包括多軸非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)與建模;相對于干擾和參數(shù)變化的魯棒反饋控制;相對于性能變化的魯棒前饋控制;相對于時(shí)間延遲的猜測控制;基于擾動(dòng)觀測器的高性能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì);基于非線性自適應(yīng)魯棒控制的高性能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì);多軸運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)控制;智能監(jiān)視控制;軌跡規(guī)劃等。

　　(3)基于多傳感器信息融合等理論的加工誤差

　　智能建模預(yù)告技術(shù)是系統(tǒng)辨識(shí)模式識(shí)別、多傳感器融合技術(shù)、猜測理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、小波變換、分形理論和基于知識(shí)的決策與控制等技術(shù)的綜合應(yīng)用，因此充分利用以上各種技術(shù)的上風(fēng)并繼續(xù)注重學(xué)科的交叉研究是至關(guān)重要的。

　　(4)控制策略的實(shí)現(xiàn)題目實(shí)際上就是開放式體系結(jié)構(gòu)的研究，這也是實(shí)現(xiàn)高性能、智能化數(shù)控的關(guān)鍵技術(shù)。從目前的研究成果來看，開放式體系結(jié)構(gòu)還沒有同一，明確的概念內(nèi)涵、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)還處于百家爭叫時(shí)代。目前還有很多題目有待進(jìn)一步研究:解決Windows等操縱系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性題目;各系統(tǒng)之間的體系結(jié)構(gòu)缺乏兼容性;缺乏實(shí)時(shí)性的傳輸控制協(xié)議;各類面向?qū)ο蟮男碌臄?shù)據(jù)表達(dá)方法必須與開放式數(shù)控系統(tǒng)相容;作為完全開放的數(shù)控系統(tǒng)，其安全性和可靠性受到很大的威脅，因此可靠性與安全性的研究也是有必要的。

　　(5)數(shù)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)除了開放化以外，網(wǎng)絡(luò)化、軟件化將是一個(gè)趨勢，也將是研究的重點(diǎn)。軟件數(shù)控是數(shù)控系統(tǒng)的新概念，/包括伺服控制在內(nèi)的控制決策完全用基于PC的軟件實(shí)現(xiàn)0及/核心控制策略的用戶開放性0是軟件數(shù)控的兩個(gè)基本特征[29]。這種開放結(jié)構(gòu)不僅支持運(yùn)動(dòng)控制策略的定制，完全面向數(shù)控系統(tǒng)的智能化實(shí)現(xiàn)，使得數(shù)控系統(tǒng)具有更大的性能空間和更好的系統(tǒng)交互性，而且可以充分鑒戒相關(guān)學(xué)科的最新成果，從而促進(jìn)數(shù)控技術(shù)本身的快速成長。要實(shí)現(xiàn)軟件數(shù)控，系統(tǒng)對CPU的計(jì)算能力提出了更高的要求。更高性能的處理機(jī)、更優(yōu)化的實(shí)時(shí)調(diào)度能力，是軟件數(shù)控能達(dá)到滿足控制性能的基礎(chǔ)。