摘要
CNC机床进给系统中的非线性因素（如惯性和摩擦）以及非最小相位特性会导致显著的跟踪误差，并直接降低加工零件的轮廓精度。传统的基于逆模型的前馈控制依赖于传递函数极点和零点的显式计算，这在高阶系统中存在数值稳定性差的问题，并给工程设计带来困难。为了解决上述问题，本文提出了一种基于预览的部分逆补偿前馈控制方法。该方法基于混合响应模型架构，将系统动态分解为表征主导线性特性的基本响应模型和表征非线性摩擦特性的摩擦响应模型。仅对基本响应模型构建近似的逆模型，并提出了SRCZ方法来消除逆模型中的不稳定极点，而无需显式计算极点和零点，从而为后续的逆模型迭代优化提供稳定的初始解。此外，通过利用CNC系统中可用的有限预览轨迹信息，引入了迭代学习概念，以迭代优化使用SRCZ方法获得的稳定逆模型的参数，显著提高了逆模型的精度。同时，将摩擦响应模型的预测结果纳入补偿目标中，以抵消非线性动态的影响。在两台CNC机床上进行的跟踪和加工实验结果表明，与现有的前馈控制方法相比，最大绝对跟踪误差降低了26%至65%，实际零件轮廓误差从5
