CNC之網路即時線性馬達動態模式鑑別及智慧型伺服調機

本研究之目的在於如何透過網路即時地執行CNC線性馬達動態模式鑑別以及智慧型Fuzzy-PID伺服調機。在線性馬達動態模式之即時鑑別方面，我們自行研發一套鑑別法，使用逆向離散傅立葉轉換（IDFT）及平衡實現合成法完成線性馬達動態模式之系統鑑別。此實用之系統鑑別法包括輸入不同頻率之正弦波信號與量測輸出信號以計算系統轉移函數之大小及相位，利用此所算得之結果再進行逆向離散傅立葉轉換，運用平衡實現法將脈衝響應合成最後之轉移函數。以此所鑑別出來之轉移函數來當性能追蹤指標。 智慧型伺服調機使用動態同步追蹤機制，以加入模糊推論（Fuzzy Inference）即時地調整線性馬達硬品迴路中之控制增益，使得其動態輸出響應逼近性能指標之動態輸出響應。實務上，若CNC工作時負載產生變化，可採用此性能追蹤機制來即時調機。 本研究透過RTLinux硬即時（Hard-Real-Time）多工運作系統以及TCP/IP即時網路傳輸機制建立一套智慧型網路即時伺服調機系統。此系統之運作主要是進行即時線上模式鑑別、動態追蹤與伺服調機之工作。

This research intends to conduct system identification for a linear motor-based five-axis CNC machine and establish a servo tuning mechanism for fuzzy-PID control gains. For linear motor identification, a method is developed using the inverse discrete Fourier transform (DFT) and balanced realization. For intelligent tuning of the servo system, the fuzzy inference mechanism adjusts servo control gains in a real-time manner which drives the targeted system’s response to track an ideal reference output. This makes it able to counter the load changes while ensuring manufacturing accuracy. Our design is to be realized via an RTLinux based multi-task data acquisition system and TCP/IP network transmission protocol for intelligent tuning of the servo system.