航空航天难加工大型复杂构件等温锻造过程温度均匀与极低速稳定运行控制

The isotherm forging for large-scale complex aerospace components requires a uniform temperature distribution of the forging piece and a desirable low-velocity motion of the forging equipment on the whole forging process. However, since the forging temperature field is a complex distributed parameter system, this brings a challenge for its modeling and controlling. In addition, using a extremely big force to control a extremely low-velocity and high-precision motion is very difficult to the heavy forging equipment. . This project will develop an intelligent forging method to satisfy the conditions of the isotherm forging. First, a spatiotemporal LS-SVM modeling method is proposed for modeling of the temperature field, in which the kernel function is used to reflect the spatial correlation between different spatial locations. This novel modeling method is superior to the traditional LS-SVM method which cannot be directly applied in the modeling of the distributed parameter system. Secondly, a control method for the temperature field is proposed, where a spatiotemporal LS-SVM inverse controller and a robust filter design method are developed. This can built a closed-loop control relation between forging piece, die and heating device, which can produce a uniform temperature control. Thirdly, based on the nonlinear vibration theory, a solving method is developed to find a solution of the nonlinear operating model in forging process. With the help of the nonlinear stability theory, it further derives the stable operating condition and the stability region of the control parameters, which can lead to a stable operation under the extremely low speed. Lastly, a intelligent monitor and control method based on the online LS-SVM distribution model developed here is proposed for the high-performance manufacture of a batch of forgings.

航空航天大型复杂构件等温锻造要求锻件温度均匀与模锻装备极低速稳定运行。但具有传质传热的锻件温度场强非线性分布参数特性致使温度难以均匀控制，复杂液压环境下极大驱动力控制极小运行速度与极高运行精度是大型模锻装备面临的难题。本项目以实现等温锻造过程所需的温度均匀与极低速稳定运行条件为目标，设计补温装置与温度测量系统，提出全新的以核函数表示空间位置关系的时空支持向量机温度场建模方法，弥补传统支持向量机不能直接建立分布参数系统模型的不足；创新温度场控制方法，提出时空支持向量机逆控制器与时空鲁棒滤波器设计方法，建立锻件-模具-补温装置的闭环控制，实现温度均匀控制。提出基于非线性振动理论的复杂非线性运行模型的求解方法，借助非线性系统稳定性理论推导极低速稳定运行条件及控制参数稳定域，实现极低速稳定运行。提出构建在线支持向量机分布模型的批量锻件负载力监测系统与一致性控制策略，实现批量构件的高一致性成形制造。

大型复杂构件等温锻造要求锻件温度均匀与模锻装备极低速稳定运行。而锻件温度场强非线性分布参数特性致使其温度难以建模与控制，大惯量大流量条件下极大驱动力控制极小运行速度与极高运行精度是大型模锻装备面临的难题。.本项目以实现等温锻造过程所需的温度均匀与极低速稳定运行条件为目标，针对锻件加热过程非线性与强时变温度场的精确建模与预测的难题，在传统集中参数系统建模方法的基础上，增加了对空间维度的表征和处理能力，创新了温度场建模方法，提出了时空模糊、时空支持向量机、时空极限学习机等非线性温度场建模方法，实现了加热过程的精确预测；针对非线性及时变锻造热过程控制难题，提出了时空支持向量机逆控制、在线模糊PID控制、基于约束嵌入时空模型的模型预测控制等方法，实现了锻件加热过程的精确控制。 .针对大型模锻装备极低速运行不平稳的问题，揭示了振动、爬行与极限环等非线性动力学行为规律，探明了大惯量装备极低速稳定运行条件，建立了控制参数的稳定域；针对锻造过程多种不确定性下的建模问题，在传统支持向量机与极限学习机的基础上，引入概率加权、均值方差同时最小化等思想，提出了概率加权支持向量机建模方法、概率正则化极限学习机建模方法、最小化均值方差支持向量机建模方法等，实现了噪声、小样本等条件下的鲁棒建模；针对不确定性下的锻造过程控制问题，提出了基于稳定域的反馈控制、支持向量机控制、模糊PID控制等方法，实现了极低速稳定运行控制。.针对批量锻件质量评估与控制问题，提出了随机干扰下的锻造加热过程强非线性温度场置信区间建模方法，有效地预测了温度变化范围及趋势；通过采集批量锻件负载力数据，提出了批量锻件锻造过程的负载力分布模型构建方法，实现了批量锻件的负载力分布建模；针对批量锻件锻造过程的负载力波动等问题，提出了离线/在线混合建模的复杂模锻过程自适应反馈控制策略，实现了批量锻造过程的精确控制。