Figure 2 shows a diagram of the proposed control architecture. The real-time federate override function block modulates position increments according to the model-based and process monitoring- based federate override requirements.

Feedrate override values, f, can take on values between zero and one. When the feedrate override requires a reduction in feedrate (f < 1), the feedrate modulation method demonstrated previously in Refs. [18–21] adds additional zero motion incre- ments to the trajectory provided by the process plan. Figure 3 illustrates this technique.

摘要：计算机数控机床（CNC）的进给率优化是一项具有挑战性的任务，随着制造行业需要更快 的机床，其重要性与日俱增。该领域的大多数研究集中在使用建模的过程约束优化进给速 率。一 些研究人员建议使用测量工艺参数来优化。前一种方法存在建模过程数据中的不 确定 性。后一种方法难以实现高水平的最优性。本研究提出了将建模和测量过程数据的结合，描 述 了组合测量和建模的过程约束的控制体系结构。在这个架构中，我们提出了一种新的算 法，利 用建模的速度和加速度约束来确定最优进给速率。新的进给速度优化算法的新控制结构已经在 高速双轴工作台上得到了实验验证。

关键词：进给速率优化，数控机床，建模过程约束，测量过程约束

0   引 言 

    在现代制造系统中，工艺系统向CNC机床提供G代码运动命令。这些命令由插补器用于为线，圆和自由曲面创建参考轨迹。轨迹由 刀具路径和进给率合成，进给率表示刀具的 进给速度。为了减少运动开始和结束时的加 速度波动，加速/减速算法通常并入商用机 床中的线和圆的插补器[1]。

参考文献提供了进一步改进加工轨迹的两种主要方法。第一种方法是通过了解机床的模型知识和加工过程，在预处理操作期间约束速度，加速度和振动[2-17]。第二种方法使用测 量的过程数据，通过实时调整总进给速度来限制轴的加速度和速度[18-24]。

这项研究的目的是建立一个进给速率优化算法，可以集成建模和测量过程数据。这 种方法在允许显着的模型不确定性的同时提 供了高度优化的运动轨迹。

本文的其余部分组织如下：第1部分提供 背景和文献审查这项工作。第2部分描述了允 许组合模拟和测量过程约束进行 进给优化的 建议架构。第3部分提出了一种新的算法来确 定建 模速度和加速度约束的最佳进给速 度。第4和5部分提供实验结果和结论。

1    背 景 

 传统的CNC控制架构是从过程计划系统接收G代码运动命令，再由插补器将运动命令传送到轴的位置，控制器根据参考位置决定运动增量ΔX和ΔY。当过程规划系统提供超出机床能力的运动命令时，这种控制架构可能会出现错误。通常，由于轴驱动器内的电压和电流约束，机床的进给速度和加速度都受到限制[25]。此外，由于诸如刀刃断裂，刀柄断裂，主轴转矩，主轴功率，刀具偏移，表面粗糙度或振动等限制因素，切削过程可能进一步限制最大进给率[26-33]。 

 传统的轨迹优化策略是使用机床的模型数据和切割过程。基于模型的轨迹优化集中于使用大量小线段定义的自由曲面。优化算法通过符合期望约束的线段进行样条，例如弦误差，速度，加速度和振动。这是一个具有挑战性的拟合和优化问题，用五次样条[2,3]或参数曲线[4-7]解决。越来越多的机床制造商已经在其CNC机床中添加了非均匀理性基本样条（NURBS）作为专有G代码扩展，因为它们可以表示具有较小G代码文件的自由轨迹。当刀具路径由NURBS定义时，优化任务将被缩小到沿样条选择最佳进给速度。对于约束两轴或三轴笛卡尔坐标系机床的速度和加速度，分析进给率优化策略已经被提出[8,9]。一个约束加速度的有效算法是采用迭代两阶段策略，来用于限制前向通道中的第一个加速度，以及反向通道中的减速度[10,11]。