【摘 要】
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电火花加工过程的数学模型在电火花加工的控制中起着至关重要的作用,它不仅影响加工过程的稳定性,同时也影响着加工过程的效率和加工精度,是实现电火花加工过程自适应控制等现代控制的关键性环节.然而电火花加工过程具有很强烈的非线性特性,所建立的模型须能准确地反应加工过程的特性,并跟踪其运行的轨迹.所建立的在线辨识的加工模型,先从自回归(AR)模型入手,然后通过理论推导,得出该模型的参数估计有偏;随后提出利用
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044
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电火花加工过程的数学模型在电火花加工的控制中起着至关重要的作用,它不仅影响加工过程的稳定性,同时也影响着加工过程的效率和加工精度,是实现电火花加工过程自适应控制等现代控制的关键性环节.然而电火花加工过程具有很强烈的非线性特性,所建立的模型须能准确地反应加工过程的特性,并跟踪其运行的轨迹.所建立的在线辨识的加工模型,先从自回归(AR)模型入手,然后通过理论推导,得出该模型的参数估计有偏;随后提出利用中间变量法来纠正参数的有偏估计,进而得到参数无偏估计的电火花加工过程数学模型.具体由两个卡尔曼滤波器来实现:第一个卡尔曼滤波器提供中间变量,即通过最新估计的参数获得极间放电状态辨识;第二个卡尔曼滤波器通过所辨识的极间放电状态递推估计二阶自回归模型的参数并给出超前一步预测值.两个卡尔曼滤波器并行运行、相互支撑,从而构成了一个在线辨识的电火花加工过程模型.
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