机械制造工程学实验指导书。
目录。实验一动态测量与实时补偿 2
实验目的和要求 2
基本原理和方法 2
实验步骤 4
实验报告要求 5
实验二螺纹数控加工** 5
实验目的和要求 6
基本原理和方法 6
实验步骤 6
实验报告要求 7
实验三 plc控制三相异步电动机变频调速实验 7
实验目的和要求 7
基本原理和方法 7
实验步骤 8
实验报告要求 10
实验四 plc顺控程序设计及调试实验 10
实验目的和要求 10
基本原理和方法 11
实验步骤 11
实验报告要求 12
实验五 pc与plc串行通信程序设计与调试实验 13
实验目的和要求 13
基本原理和方法 13
实验步骤 13
实验报告要求 16
实验一动态测量与实时补偿。
一、 实验目的和要求。
通过本实验，以传动链误差为对象，掌握加工过程误差补偿的原理和方法：
正确运用误差测控仪及计算机系统进行加工过程误差补偿实验。
熟悉误差补偿系统必须包含的三个主要的功能装置，并通过误差测控仪了解这些装置的具体配置方法。
了解各种补偿控制算法的基本原理，并观察比较其控制效果。
二、 基本原理和方法。
加工过程误差补偿的基本原理依据原有的表现误差条件，对其分析、测量，人为地在工艺系统中引入一个与原有误差等值反向的误差源，使附加误差源与原有误差源相抵消，以减少或消除加工误差。
2． 1 误差补偿系统。
误差补偿系统必须包含三个主要的功能装置：（1）误差信号发生装置，获得补偿对象的固有误差函数，作为补偿系统中附加误差的依据。（2）信号同步装置，保证附加误差源与原有误差源反向；（3）运动合成装置，实现附加误差源与原有误差源的合成。
误差补偿系统的组成，从控制系统的角度看，它由误差检测环节、控制器、伺服系统和机械传动机构组成（如图3-1所示），其中由伺服驱动系统和机械传动部件组成的执行机构是影响控制系统动态特性的主要因素。
图3-1 误差控制系统框图。
2．2 误差补偿的控制算法。
首先应该分析或建立系统的动态数学模型，针对系统的动态特性采取某种控制算法，目的是为了达到需要的控制效果。
本实验装置中，机械传动机构的动态特性可以用一个积分环节来近似描述；步进电机的动态特性可以用一阶惯性环节来描述。因此，控制系统框图可简化为3-2图所示：
图3-2 补偿控制系统框图。
本实验系统软件设计了五种控制算法供补偿控制实验。
1）最速控制：其控制量u(i)由下式给出。
u(i)=kp* e(i)
e(i)=10*ruler_value[i]-coder_value[i]
kp——是一个常数，其大小由实验整定，在本实验模块中已由软件内部设置，不需实验者在操作界面中输入。
ruler_value[i] —第i个采样点所检测到的光栅尺的脉冲个数。
coder_value[i] —第i个采样点所检测到的光电编码盘的脉冲个数。
2） 常规pid控制：其控制量u(i)由下式给出。
u(i)= u(i-1)+k0* e(i-1)+k1* e(i-2)+k2 * e(i-3)
k0=kp+ki*ts+kd/ts
k1=-kp-2*kd/ts
k2=kd/ts
其中kp（比例系数）、ki（积分系数）、kd（微分系数）是由实验者输入。
的常数， ts为采样周期，本系统中，
上述控制就是按偏差的比例、积分、微分控制，是过程控制中应用最广泛的一种控制。实验中，比例、积分、微分系数的设定应反复试测，以达到满意的控制效果。一般规律是：
增大比例系数将加快系统的响应，在有静差的情况下有利于减少静差。但过大的比例系数会使系统有较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏。增大积分系数有利于加快消除静差，但过大的积分系数将会使系统有较大的超调。
增大微分系数有利于加快系统响应，使超调量减少，稳定性增加，但系统对扰动的抑制能力减弱，对扰动有敏感的响应。在实验中，根据各系数对过程影响的趋势，可以采取先比例，再积分，再微分的整定步骤来确定各系数的大小。
3）智能pid控制：
是在常规pid基础上，剖析了其不足，建立的非线性pid控制。由于系统动态过程及暂态过程中，对于比例、积分、微分控制作用的要求是不同的，因此，在动态过程的不同阶段，采取不同的比例、积分、微分控制作用将有利于解决稳定性与准确性之间的矛盾，又能增强系统对不确定因素的适应性。
pid参数的动态调整，**于对系统动态特征的认识，本系统选用误差e和误差变化量e作为基本的特征变量，设计了如下的推理规则：
1）if| e(i)|≥m1, 则 u(i)= k0kpe(i) (强比例控制模式)；
2）if| e(i)|（3）if（e(i) e(i)）>0 或（e(i) =0 与e(i)≠0） 则（pi控制模式）：
4）if（e(i) e(i)）0 或e(i)e(i-1) 0,则 ( 弱比例控制模式)：
if|e(i)|m3,then u(i)u(i-1)+k3kpe(i);
if| e(i)|m3,then u(i)u(i-1)+k4kpe(i)}
其中： kp为比例控制系数；ki为积分控制系数；
d1、d2 分别为允许误差及误差变化范围；
m1、 m2、 m3 分别为针对误差及误差变化率的三个阈值；
k0、k1 、k3均为增益系数，k0、k1 、k3 1；
k2 、k4均为抑制系数，k2 、k4 1。
4）模糊自学习控制：
模糊控制的基本思想是用机器来模拟人对系统的控制。它的特点是不需要知道被控制对象的数学模型；易于实现对具有不确定性的对象和具有强非线形的对象进行控制；对被控对象特性参数的变化具有较强的鲁棒性；对于控制系统的干扰具有较强的抑制能力。
模糊控制规则可以从操作者的经验或专家的知识推出。通过采用模糊控制规则的自调整和自寻优的方法，还可以进一步优化控制律以获得更好的控制效果，这就是模糊自学习控制。
本实验采用双输入单输出的模糊控制器。输入是误差e和误差变化率ec，输出是控制量u。通过设定它们的模糊集、论域及其隶属函数确定它们的赋值表。
模糊控制规则是根据系统的阶跃响应和相平面轨迹来设计的21条控制规则。其形式是：“若误差为i ，并且误差变化率为，则控制量为”。
利用控制规则进行模糊推理得到控制量，再对控制量进行逆模糊化，最后得到控制量的精确值，送往由步进电机和机械传动部分组成的执行机构。
控制规则采取自调整和自寻优的控制方法，自调整的关键是设立调整因子，控制规则可以用一个解析表达式概括为：
u= -e+(1+)ec]
=(1/n)( s-0) |e|+0
式中0 0 s1，[0 -s] 。
上述控制规则的特点是调整因子在[0，s]范围内随着误差|e|的大小呈线形变化，（as-a0）越大自学习强度越大，但强度过大会引起系统振荡，n为误差e和误差变化ec的量化等级。
本实验以丝杠加工过程中的导程误差为实验研究对象，以差动螺母作为运动合成装置输入补偿运动。首先检测并绘制其丝杠在某一段内的导程误差曲线，再采取某一种控制算法，控制差动螺母进行实时补偿，并绘制出补偿后的丝杠导程误差曲线，供比较和分析。
三、 实验步骤。
1．从菜单或工具栏中进入实验三，显示实验三主界面。用右下角操作工具栏中的按钮调好工作台的测试起点。
2．分别点击“运行参数”、“控制参数”位图按钮设置运行参数和控制参数。
3．点击“测量补偿”位图按钮，进行误差测量补偿。(也可点击“实时测量”位图按钮进行实时测量而不要补偿)
4．点击其它位图按钮，进行结果显示、分析和输出打印。
各位图按钮的详细说明如下：
1． 控制参数：让用户选择一种控制算法。对于不同的控制算法，还有相应的对话框显示，供用户输入相应控制参数。
此参数的设置是为“测量补偿”按钮按动时所用，若测量补偿之前未设置控制参数，则以缺省参数（最速控制）代替。
最速控制：不需输入参数；
pid控制：输入参数分别为pid控制算法的比例、积分、微分三个控制参数；
智能pid控制：输入参数中，kp为比例控制系数；ki为积分控制系数；d1、d2分别为允许误差及误差变化范围（即在该范围内，控制器将不施加控制）；m1、m2、m3分别为针对误差和误差变化率的三个阈值， m1为强比例控制模式的下限，m3为弱比例控制模式的上限；k0为增益系数，k0>=1，k1为增益系数，k1>=1，k2为抑制系数，k2<1，k3为增益系数，k3>=1，k4为抑制系数，k4<1。
模糊自学习控制：输入参数中，a1、b1为误差的论域，a2、b2为误差变化的论域，a3、b3为控制量的论域；选择“自学习”选择框，则对模糊控制算法进行自学习，a0、as为调整因子，要求满足0<=a0<=as<=1。
用户自定义控制算法：本程序允许用户将自己的控制算法编程形成动态链接库，链入本应用程序。
2． 实时测量：点击“实时测量”按钮，仅驱动丝杠前进并检测出丝杠导程误差数据，形成误差数据文件实时显示误差曲线。
3．误差补偿：点击“测量补偿”按钮，将先以指定的参数对丝杠的导程误差进行测量并同时显示误差曲线，然后工作台自动退回到原起点，再根据用户选择的控制算法和指定的控制参数，对丝杠误差进行实时补偿，并绘出补偿后的误差曲线。
5． 测量结果：显示丝杠误差实时测量曲线。
6． 补偿结果：显示丝杠误差实时补偿曲线。
7． 测量数据：显示丝杠误差实时测量数据。
8． 补偿数据：显示丝杠误差实时补偿数据。
9． 辨识参数：设置系统辨识输入参数。系统辨识的输入类型为阶跃输入，其中“输入速度”为每秒送给电机的脉冲数，电机每得到400个脉冲，其主轴旋转一周。
10．启动辨识：启动系统，并获取系统在指定的阶跃输入下的输出响应。
10． 响应曲线：系统在指定的阶跃输入下的响应曲线，依据系统辨识理论，可获得系统模型。
四、 实验报告要求。
1． 整定pid控制参数，自己调整p、i、d控制系数，得到最佳的补偿效果，然后记录测量补偿时的运行参数、控制参数。打印测量、补偿曲线。
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