英语论文翻译

如果差值为正并且超过阈值，则选择修改的方法来估计切削力，但是比例常数乘以大约0.2秒，以便考虑滑移率。如果差值为正并且超过某个阈值，则选择修改的方法来估计切削力，但是比例常数乘以0.2秒以考虑滑动率。来自合成监视器的估计切削力与测量信号一起在图2中示出。由合成监视器估计的切削力与测量信号一起在图2中示出。估计性能在稳态和瞬态下都是令人满意的。稳态和瞬态的估计性能是令人满意的。需要控制车削过程中的切削力，使得无论切削深度、切削速度、工件和刀具如何，切削力都保持在参考值。车削过程中的切削力需要控制，这样无论切削深度、切削速度、工件、刀具如何，切削力都会保持在参考值。因为切削力不容易测量，所以第3节中支持的估计切削力信号用于车削力控制。因为切削力不容易测量，所以在第3节中获得的估计切削力信号用于控制车削力。为了最小化参考切削力和估计切削力之间的误差，基于三种控制策略来确定进给超驰的大小:PI控制、自适应控制以及最后的模糊逻辑控制。为了使参考切削力和估计切削力之间的误差最小，进给修整的大小应根据三种控制策略来确定:PI(比例积分)控制、自适应控制和模糊逻辑控制。所提出的转动力控制系统被构造成如图3所示的框图。转动力控制系统的结构如图3所示的方框图。本节的主要目的是调查利用估算切削力控制车削力的可行性，而不是比较三种策略的控制性能。本节的目的是研究使用估算的切削力控制车削力的可行性，而不是比较上述三种策略的控制性能。因此，对于每个控制策略，使用估计的切削力的控制性能与使用测量的力的控制性能进行比较。因此，在每种控制策略下，使用估计的切削力和使用测量的力的控制性能进行比较。PI控制器的设计需要进给速度和切削力之间的车削过程的动态模型。PI控制器的设计需要车削过程中进给速度和切削力之间的动态模型。车削过程可以建模为一阶模型[15]，即使模型参数K和T？即使有模型参数k和t，车削过程也可以建模为一阶模型15？(提问时请注意这句话和后面一句话有问题。)可以有不同的值，这取决于工件、刀具和切割共同版本。其中a和f是切削深度和进给速度，根据工件、刀具和切削条件可以有不同的值。其中a和f分别是切削深度和进给速度。从标称模型设计PI控制器，并使用齐格勒-尼科尔斯方法确定其增益。PI控制器由标称模型设计。其增益由齐格勒-尼科尔斯方法确定，数控车床的进给超驰度在0-255%的范围内。数控车床的进给调整范围为0-255%。抗饱和调节被添加到PI控制器，以便当超驰命令超出op燃烧范围时不恶化控制性能。为了在调节指令超出工作范围时不恶化控制性能，在PI控制器中加入了抗饱和调节。PI控制器可以代替图3中的控制策略块。pi控制器可以用来代替图3中的控制策略块。在实际车削过程中，驯服过程模型如Eq (10)的参数是随切削条件、工件和刀具而变的非线性参数。在实际车削过程中，像公式(10)这样的车削过程参数是随切削条件、工件和刀具而随时间变化的，是非线性的。因此，传统的控制方法无法保证控制规格的稳定性。因此，传统的控制方法无法保证控制的技术条件，如稳定性。许多自适应控制方案[5-10，12，15，16等。]是为了超越上述限制而开发的。为了克服上述限制，人们开发了许多自适应控制方案，如5-10、12、15、16等。因为本节的主要目的是研究使用估算的切削力进行车削力控制的可行性，所以采用了Lin和Masory [16]提出的可变增益自适应控制器，但稍加修改，以便可以利用估算的切削力。因为本节的主要目的是研究用预估切削力控制车削力的可行性，所以采用了Lin和Masory16介绍的变增益自适应控制器，但稍加修改，就可以用预估切削力了。

补充问题:自适应控制器由一个力反馈回路组成，其中估算的切削力与参考值进行比较并受到控制。d以综合方式改变进料速度。自适应控制器包括一个力反馈回路，其中估算的切削力与参考值进行比较，并通过以积分方式改变进给速度来控制。()分别是可变控制器增益和参考切削力。()分别是可变控制器增益和参考切削力。为了确定控制器增益，首先估计切削过程的静态增益，确保估计的切削力是真实的。为了确定控制器增益，假设估计的切削力是正确的，然后估计切削过程的静态增益。估算静态增益后，调整控制器增益k，以保持开环增益恒定。估计静态增益后，调整控制器增益K以保持开环增益恒定。自适应环路增益被选择为最佳值[16]，使得受控系统稳定并具有最佳性能。自适应环路增益被选为最佳值16，因此被控系统是稳定的，具有最佳性能。图3中的控制策略块可以由该自适应控制器代替。图3中的控制策略框可以用这个自适应控制器代替。4.3模糊逻辑控制4.3模糊逻辑控制由于切削力与进给速度之间的关系是非常非线性且随时间变化的，因此将模糊逻辑[22]应用于控制器设计。因为切削力相对于进给速度的特性是非常非线性的并且随时间变化，所以采用模糊逻辑22来设计控制器。