《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》：Signal processing and force control for precision machining with grinding system integrating an aerostatic suspension compact pneumatic actuator
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本研究设计了一种基于气静悬浮的紧凑气动执行器（ASCPA），通过流体动力学模拟优化活塞参数，有效抑制摩擦。结合EM-KF-RTS算法（融合卡尔曼滤波、RTS smoother及EM参数自适应），在动态磨削测试平台上验证了ASCPA相较于传统（TPA）和低摩擦（LFPA）气动执行器的性能优势，其在力信号重构精度、抗干扰能力和动态响应方面均表现更优。
杨志国|李展新|牛彦霞|寇建刚|沈向凯|王奕轩|孙志波|马玉山|史艳
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，中国北京100191
摘要
信号处理是精密加工的核心组成部分，可靠的接触力信号是监控、控制和质量保证的基础。由于气动执行器的柔顺性，它们在磨削应用中备受青睐，但摩擦和粘滑现象会扭曲力信号并降低闭环性能。本研究开发了一种气静力悬浮紧凑型气动执行器（ASCPA），该执行器从源头上抑制了摩擦，并将其与传统气动执行器（TPA）和商用低摩擦气动执行器（LFPA）进行了比较。通过活塞级别的流体动力学仿真，实现了径向负载能力和空气消耗之间的平衡，从而能够制造原型并进行摩擦验证测试。从制造角度出发，提出了一种自适应状态空间力信号识别方法EM-KF-RTS。该方法结合了卡尔曼滤波器和Rauch-Tung-Striebel平滑器，并采用期望最大化算法进行在线参数调整。仅使用来自测试台的标准力值和空气供应压力测量数据，该估计器显著提高了对振动、电磁干扰和传感器噪声的抵抗能力，实现了精确的力重建。在恒定、正弦波和变幅调频条件下，以及在动态磨削测试台上发生突然外部接触和腔室间压力变化的情况下，对执行器-算法组合进行了评估。结果表明，EM-KF-RTS方法在恒定、正弦波和变幅频率参考信号下，以及在外部接触和腔室间压力变化的情况下，都能实现稳定的力识别。它表现出更好的动态响应性能、更低的均方根误差和更强的干扰抑制能力。
引言
磨削和抛光工艺在精密制造中不可或缺，特别是在光学镜头制造、航空发动机叶片加工和牙科复合材料处理等领域，这些领域对表面质量和尺寸精度有严格的要求[1]、[2]、[3]、[4]。实现均匀的材料去除和减轻亚表面损伤在很大程度上依赖于精确的力-位置控制[2]。在这种情况下，已经开发了包括阻抗控制、基于神经网络的、模糊自适应和有限时间收敛方法在内的先进控制策略，以改善轨迹跟踪、增强对复杂几何形状的适应性并保持工艺稳定性[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]。气动执行器因其固有的柔顺性、低成本和能够平滑调节力的能力而受到广泛关注，这使得它们非常适合安全的人机交互和多功能操作[11]。它们已广泛应用于软夹持器、柔性机器人末端执行器、胶囊抛光、叶片磨削以及医疗应用（如组织稳定），同时还展示了在双臂系统和混合手指中实现自适应抓取的能力[12]、[13]、[14]、[15]。此外，它们在抛光未知模型工件时能够保持恒定的法向力，这突显了它们在自动化制造场景中的有效性，因为在这些场景中刚性替代方案往往无法满足要求[16]、[17]。
尽管具有这些优势，气动系统仍面临限制其在高精度抛光中应用的关键技术挑战。其中最主要的问题是较大的摩擦、响应延迟和固有的非线性动态，这些问题共同影响了定位精度和力稳定性[18]、[19]。特别是摩擦会导致滞后和粘滑效应，从而在力估计和轨迹跟踪中产生显著误差[19]。在复杂的曲面加工（如涡轮叶片和金刚石外延层）中，这些限制更加明显，因为需要快速准确的实时力调节以避免过应力并保持轮廓的准确性[20]、[21]。现有的补偿方法（包括自适应观测器、滑模方法和基于PWM的力控制）虽然缓解了一些非线性和延迟问题，但仍不足以满足严格的抛光要求[22]、[23]、[24]、[25]。最近在机器人磨削方面的进展也表明，提高力控制的精度需要明确处理非线性摩擦。特别是Xun等人[26]提出了一种新的连续动态摩擦模型及其对应的补偿方法，用于力控制磨削执行器，这在实验中提高了力调节精度和磨削性能。这一研究方向通过控制和补偿层面解决摩擦引起的干扰，补充了气动执行器中减少摩擦的设计努力。
目前，研究主要集中在减少气动执行器的摩擦、提高控制精度以及优化其静态和动态性能上。Whitney等人[27]引入了一种使用滚动隔膜气缸对立结构的被动流体传动方式，由于密封的流体系统，实现了接近零的粘附和完全的可逆性。Qian等人[28]、[29]、[30]利用高频纵向振动来减少气动气缸中的摩擦，使动态摩擦减少了高达46.6%，并提高了轨迹跟踪精度[29]。Liu等人[31]提出了一种无摩擦气缸驱动的气动重力补偿系统的无模型自适应控制策略，实现了低于200 Pa的稳态误差。Zhu等人[32]开发了一种带有气静力轴承活塞的无摩擦气动气缸，通过有限元分析优化了其径向负载能力和稳定性。关于气静力和静水力轴承的相关研究表明，凹槽几何形状、节流器设计和供应压力显著影响性能、负载能力和稳定性[33]、[34]、[35]、[36]、[37]、[38]、[39]。
然而，在磨削和抛光过程中经常会出现不必要的振动，导致效率降低和潜在的结构损坏。Tang等人[40]通过将重构的混合优化输入整形器集成到多前馈框架中，研究了机器人磨削用弹性执行器的振动抑制，并报告了力跟踪和磨削质量的改进。表征工具-工件交互区域中的接触力至关重要，因为准确识别这种力不仅可以抑制振动，还可以防止加工损坏。研究人员探索了各种逆向技术来进行结构动力学中的力识别，通常利用先进的信号处理、时频分析和非接触式计算机视觉方法进行全面的振动测量和分析[41]、[42]、[43]。例如，Khoo等人[44]结合操作变形分析和频率响应函数测量以及伪逆方法，在欠定、确定和过定情况下恢复了轻质结构上的冲击力。Lourens等人[45]提出了一种增强型卡尔曼滤波器，该滤波器结合了建模误差，从加速度数据中估计未知力和状态。Azam等人[46]引入了一种双卡尔曼滤波器，用于仅使用输出加速度的关节输入-状态估计，解决了力和位移估计中的漂移问题。Naets等人[47]通过添加虚拟位置测量数据提高了基于卡尔曼的估计稳定性，克服了仅使用加速度数据的局限性。Zhang等人[48]在模型不确定性和测量噪声的情况下，使用蒙特卡洛马尔可夫链开发了一个贝叶斯框架进行力重建。Nayek等人[49]在增强型状态空间表示中提出了高斯过程潜在力模型，用于随机关节输入-状态估计，展示了对抗漂移的鲁棒性。Nguyen等人[50]提出了一种基于高斯过程回归的姿态依赖最优控制方法，用于在周期性力作用下的机器人铣削中的主动振动抑制。Guo等人[51]引入了主动接触机器人铣削，通过控制额外的界面力来提高稳定性，同时保持灵活性和去除率。Khan等人[52]提出了一种基于奇异摄动的自适应积分滑模控制，结合状态观测器，用于柔性关节机器人，能够在不确定性和干扰下实现鲁棒跟踪。
尽管之前的研究改进了气动执行器并提高了逆向力识别的能力，但仍存在一些重大挑战——最显著的是简化建模、对测量噪声的敏感性以及在动态接触条件下的有限鲁棒性。为了解决这些问题，开发了ASCPA以及一种自适应状态空间估计算法，该算法结合了卡尔曼滤波器、Rauch–Tung–Striebel平滑器和期望最大化（EM–KF–RTS）。构建了一个动态表面磨削测试平台来模拟实际制造场景。在这个平台上，将ASCPA与TPA和LFPA进行了比较，并在代表性参考信号和干扰下评估了EM–KF–RTS的力识别能力。主要贡献总结如下：
- 1)
设计了一种基于静压空气润滑的ASCPA。通过流体动力学仿真优化了控制径向负载能力和空气消耗的活塞参数，以指导原型制造。一个专用的摩擦测试平台量化了其与TPA和LFPA的摩擦行为：相对于LFPA，ASCPA的最大静摩擦和库仑摩擦分别减少了99.12%和98.56%；相对于TPA，减少了99.58%和99.48%。
- 2)
引入了一个用于在普遍干扰下进行制造导向力估计的EM–KF–RTS框架。通过结合卡尔曼滤波、RTS平滑和基于EM的参数调整，该方法比传统的频域方法提供了更强的噪声抑制和更准确的力重建；仿真进一步证明了其在低信噪比下提取动态力的鲁棒性。
- 3)
使用动态表面磨削平台在三种无干扰参考条件（恒定、正弦波和变幅频率力）和两种干扰情况（突然外部接触和腔室/供应压力变化）下评估了执行器和估计器的性能。结果表明，EM–KF–RTS在所有条件下都能实现可靠的力识别，而ASCPA的响应速度更快，跟踪精度更高，从而提高了精密磨削中接触力信号的可分析性。
章节片段
执行装置设置和摩擦特性
本节详细介绍了ASCPA。首先介绍了ASCPA的设计方案。随后，对关键部件——气静力活塞进行了流体动力学仿真，以优化其结构参数，从而制造出原型。最后，建立了一个摩擦测试平台来评估ASCPA的摩擦特性，并与两种气动执行器进行了比较，证实了其卓越的低摩擦性能
动态磨削平台和数据采集
本节介绍了一种自适应状态空间估计算法（EM–KF–RTS），该算法结合了卡尔曼滤波器和Rauch–Tung–Striebel平滑器，并采用基于EM的迭代优化来自适应识别模型参数，以实现最佳信号估计。为了验证其有效性，构建了一个动态表面磨削力控制平台，集成了ASCPA、LFPA和TPA，以模拟实际磨削场景。
图8展示了整个测量-估计-控制流程
实验结果和讨论
本节详细评估了EM-KF-RTS算法在力识别方面的性能，并将其应用于三种不同的执行器（ASCPA、LFPA和TPA），以验证其在磨削力控制场景中的性能。实验在三种无干扰和两种有干扰的磨削场景中进行，以便系统地评估算法的识别能力和执行器的动态性能。在执行器比较实验中，为了确保公平性，
结论
本研究提出了一种新型气静力悬浮紧凑型气动执行器（ASCPA）的设计，旨在实现紧凑型气动末端执行器在磨削应用中的低摩擦性能。基于静压空气悬浮润滑，进行了流体动力学仿真以优化影响径向负载能力和空气消耗的活塞参数，指导原型制造。建立了一个专用的摩擦测试平台和与TPA的对比实验
CRediT作者贡献声明
杨志国：撰写——原始草案。李展新：形式分析。牛彦霞：软件开发。寇建刚：验证。沈向凯：数据管理。王奕轩：资金获取。孙志波：项目管理。马玉山：项目管理。史艳：项目管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（资助编号524B2049）的支持。
