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レオロジーに基づく転がり摩擦モデリングとニューラルネットワークによるパラメータ同定

机译:神经网络的流变滚动摩擦建模与参数辨识

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摘要

工作?加工機械の位置決め制御精度向上が要求されているrn中,位置決め機構で広く利用されている転がり案内?軸受機構rn系で発生する転がり摩擦の非線形ばね特性が位置決め性能劣rn化の一要因となっていることは周知である.転がり摩擦はrn転がり要素と軌道面の接触部で発生する摩擦であり,転がりrn要素が有効に転がる粗動領域ではクーロン摩擦により摩擦のrn静的特性を示す.%This paper presents novel methodologies for a rheology-based rolling friction modeling and its parameterization in ball screw-driven table systems. The rolling friction exists in the table drive mechanism as a nonlinear component, which deteriorates the control performance in the fine positioning. The rolling friction behaviors, therefore, should be clarified to provide a precise numerical simulator and to design effective compensators. In the rolling friction modeling, a rheology-based friction model is introduced, considering the characteristics of contact points at the friction surface. The proposed friction model, in addition, is formulated by a neural network (NN), where the network parameters can be identified to express the actual friction behaviors. The proposed rolling friction modeling has been evaluated by a series of numerical simulations and experiments using a prototype for industrial positioning devices.
机译:虽然需要rn以提高机床和加工机的定位控制精度,但在定位机构中广泛使用的滚动导向/轴承机构rn系统中产生的滚动摩擦的非线性弹簧特性是降低定位性能的因素之一。众所周知滚动摩擦是在滚动元件与滚道表面之间的接触部分处发生的摩擦,并且在滚动元件有效滚动的粗运动区域中,摩擦的静态特性由库仑摩擦表示。本文介绍了一种基于流变学的滚珠丝杠驱动工作台系统滚动摩擦建模及其参数化的新方法。工作台驱动机构中的滚动摩擦是非线性的,这会降低精细定位的控制性能。因此,应该澄清滚动摩擦行为,以提供精确的数值模拟器并设计有效的补偿器。在滚动摩擦建模中,考虑到摩擦表面接触点的特性,引入了基于流变学的摩擦模型。此外,还通过神经网络(NN)来建立模型,其中可以识别网络参数以表达实际的摩擦行为。所提出的滚动摩擦模型已通过一系列数值模拟和实验验证,并使用了工业原型定位设备。

著录项

  • 来源
    《精密工学会誌》 |2010年第7期|p.819-826|共8页
  • 作者

    前田佳弘; 岩崎 誠;

  • 作者单位

    名古屋工業大学 (愛知県名古屋市昭和区御器所町);

    rn名古屋工業大学 (愛知県名古屋市昭和区御器所町);

  • 收录信息
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  • 正文语种 jpn
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