考虑模型不确定性的基于分解控制直流电机系统的摩擦补偿方法

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和电机波动力矩，为提高转台摇摆状态位置跟踪精度，该文基于分解控制的设计方法提出了一种新的鲁棒自适应摩擦补偿方法。该设计具有积分形式的自适应补偿器来补偿常值的可参数化的摩擦模型不确定性，而设计鲁棒补偿器来补偿不可参数化的摩擦模型不确定性。最后综合两种补偿器形成完整的补偿控制律。Lyapunov方法证明了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪性能，仿真结果证实了该补偿方法对高精度运动曲线跟踪的有效性。     

采用复合控制的直流力矩电机摩擦补偿

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和负载扰动,为提高转台位置跟踪精确度,采用复合控制方法进行摩擦补偿研究.在转台直流电机系统中,电机模型采用简化的二阶线性直流电机模型,摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的动态摩擦模型.补偿方法包含一个参数自适应律和CMAC神经网络,用于估计未知模型参数、辨识位置周期摩擦扰动并给与补偿.仿真结果表明,复合控制补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪,提高了转台位置跟踪精确度.     

基于修正LuGre模型的反步自适应摩擦补偿控制

LuGre模型是一种常用的对伺服系统进行动态摩擦建模和补偿的模型。基于一种改进的LuGre模型,建立了伺服系统模型;利用反步自适应控制算法得到系统控制律,并构造Lyapunov函数证明了系统的稳定性;将控制结果方面与传统的前馈PID固定摩擦补偿算法进行比较。仿真结果表明该方法能有效降低摩擦因素的不利影响,且比传统的控制算法具有更高的跟踪精度。     

低频线振动台系统的鲁棒自适应重复学习控制

由于没有传动机构,永磁直线同步电机(PMLSM)作为低频线振动台的驱动部件对扰动和参数不确定性很敏感,摩擦力及纹波推力扰动等非线性因素严重影响了PMLSM的运动精确度.针对上述问题,提出一种鲁棒自适应重复学习控制方法,用于提高低频线振动台系统的精度.所设计的控制律由参数自适应控制、积分滑模控制、重复学习控制组成.参数自适应控制用来估计未知的模型参数并予以补偿;积分滑模控制用来镇定低频线振动台系统,抑制非周期扰动;重复学习控制用来抑制周期性扰动,提高对周期性位置信号的跟踪性能.采用Lyapunov理论设计的鲁棒自适应重复学习控制律能够保证闭环系统的渐近稳定性和位置跟踪性能.仿真结果表明,鲁棒自适应重复学习控制方法明显提高了系统的跟踪性能,改善了加速度失真度.     

基于模型参考自适应滑模控制的直线电机速度环研究

为了获得直线电机较高的跟踪和鲁棒性能，在库仑摩擦模型补偿控制基础上，同时考虑动子质量、粘滞摩擦系数的时变性，提出了基于模型参考自适应滑模控制的直线电机速度环控制方案，将模型补偿、自适应补偿尚未能完全补偿的部分当作外界干扰，由滑模控制加以克服。仿真结果表明，该方案可以获得较高的速度跟踪性能和鲁棒性能，并且由于自适应控制的应用，减小了滑模控制引起的抖振。     

电液伺服系统的非线性鲁棒自适应控制

摘要：针对电液伺服非线性系统的参数不确定性以及模型不确定项，基于Lyapunov稳定方法，提出了一种适用于电液伺服系统的非线性鲁棒自适应控制策略。首先以跟踪误差为基础给出系统目标控制函数的定义方法，然后基于Lyapunov稳定性分析方法，给出了不确定参数的自适应律， 以及自适应控制器的设计。同时引入一种简单的鲁棒设计方法补偿系统的模型不确定项。该方法具有结构简单，鲁棒性强的特点，并且系统控制量平稳，无振动现象出现。仿真结果显示，采用该控制方法可取得良好的控制效果，并进一步证实了理论分析的正确性。     

基于摩擦补偿的永磁球形电机自适应模糊控制

针对摩擦可能引起永磁球形电机控制系统品质恶化的问题,提出樽糊逼近的摩擦补偿自适应控制方案.首先,通过卡尔丹角(Carden)旋转,建立考虑摩擦项的转子动力学模型,分别基于已知模型和名义模型设计控制方案.基于名义模型的控制方案采用改进的模糊补偿自适应控制器分别补偿摩擦项以及系统不确定性因素,以减少模糊规则的数目,控制律参数基于李亚普诺夫稳定性理论自适应调节,控制方案保证了闭环系统的稳定性.仿真试验结果表明,该控制方案能有效实现对摩擦项等不确定信号的补偿,从而提高球形电机的跟踪控制性能.     

控制受限的直流伺服系统非线性摩擦补偿

针对机电位置伺服系统实际运行时不可测摩擦状态和控制输入限制问题,设计了一种基于辅助系统的鲁棒饱和补偿跟踪策略。该控制策略将包含未知外摩擦状态项视为未知输入,构造不可测摩擦状态观测器。为了解决输入控制受限问题,基于辅助系统设计鲁棒饱和补偿控制器,把它考虑到自适应鲁棒控制器设计进行补偿。仿真和实验结果表明,该补偿策略提高了直流伺服系统的精度,为该类伺服系统高性能控制的分析与设计提供一种理论参考。     

基于切换系统理论的伺服转台摩擦建模与补偿

为了降低非线性摩擦因素对伺服转台的影响,提高系统的跟踪性能,本文提出了一种基于切换理论的伺服转台摩擦建模和补偿方法。该模型用LuGre摩擦模型和Stribeck摩擦模型分别表征在启动阶段和平稳运行工况下转台内部的摩擦特性。首先采用遗传算法分别辨识模型动静态参数,然后以转台速度和刚鬃形变的程度作为切换条件,基于切换系统理论获得的摩擦模型,最后在原有PID控制的基础上结合摩擦补偿,实现基于切换摩擦模型的复合控制。未加入补偿时的动态跟踪误差平均值约为0.01425 rad/s,而加上补偿之后速度跟踪误差平均值降低为0.00192 rad/s,对补偿前后的跟踪数据进行残差分析的结果也证明了该模型的有效性。实验结果表明该切换摩擦模型能直观、精确地描述伺服转台的摩擦特性,基于该摩擦模型的反馈补偿能减小系统的跟踪误差,提高系统的跟踪性能。     

基于周期性扰动学习的永磁直线电机自适应滑模位置控制

针对永磁直线同步电机伺服系统易受周期性扰动、摩擦力及参数摄动等不确定性因素影响位置跟踪精确度的问题,提出了一种基于周期性扰动学习的自适应滑模控制方法.采用滑模控制确保永磁直线同步电机伺服系统对不确定性因素具有较强的鲁棒性,提高系统响应速度.利用周期性扰动学习算法学习系统中的周期性扰动并进行补偿,同时设计自适应律估计系统非周期性扰动和学习误差,削弱滑模抖振现象.基于李雅普诺夫稳定性理论,分析证明了此控制器的渐进稳定性,保证系统位置跟踪误差在有限时间内收敛.仿真与实验验证了所提出的周期性扰动学习的自适应滑模控制器能显著提高永磁直线同步电机伺服系统的动态响应性能和鲁棒性能,而且可以达到更高的位置跟踪精确度.     

基于自适应摩擦补偿的复合非线性轨迹跟踪控制

伺服系统中存在的非线性摩擦环节,往往会使系统的性能受到影响。针对电机伺服系统,设计了一个复合非线性轨迹跟踪控制器,并通过降阶扩展状态观测器对未测量的速度和未知扰动进行估计。为了消除摩擦力带来的不良影响,在轨迹跟踪控制的基础上,加入了自适应摩擦补偿环节。先通过MATLAB进行了仿真分析,后将该方案应用于直流电机伺服系统进行试验验证。仿真与试验结果表明,该自适应补偿方案能有效抑制摩擦产生的不利影响,实现被控系统对目标轨迹快速准确的跟踪。     

高精度定位系统的摩擦力自适应前馈补偿

为了有效抑制机电系统摩擦力等外部扰动对系统动态性能的影响,针对直驱伺服系统中往复定位存在的摩擦力,提出了一种基于自适应前馈控制器的摩擦力补偿策略,此方法能够有效利用参考模型与被控对象的位置跟踪误差等信息,在线实时确定自适应控制率,在保证系统稳定的条件下,能够有效克服系统摩擦力及模型慢时变等引起的系统动态性能异常。针对直驱伺服系统建立其数学模型,根据数学模型确定自适应补偿环节的数学形式,并利用Lyapunov函数证明了自适应控制率的稳定性。最后通过试验表明,在跟踪正弦位置指令时,基于自适应前馈补偿的方法动态跟踪误差的均方根值为4.8μm,与PID无摩擦补偿控制方法相比,提高了47.3%,与传统模型参考自适应控制方法相比,提高了17.9%。综上所述,所提方法可以有效抑制系统摩擦力干扰,提高系统动态跟踪精度。     

Adaptive friction compensation with partially known dynamic friction model

This paper illustrates the application of a model-based adaptive friction compensation on a DC motor servomechanism. The dynamic friction model and the control structure studied previously by the authors were used as a basis for this study. The paper first proposes a two-step off-line method to estimate the nominal static and dynamic parameters associated with the model. Then two adaptive globally stable mechanisms are introduced to deal with structured normal forces and temperature variations. Assuming that a nominal friction model is known and that the friction variations can be suitably structured, adaptation is performed on the basis of only one parameter. The paper presents experimental results validating the identification of the dynamic friction model and the adaptive control scheme. These results show that the adaptive loop improves over a fixed compensation scheme and over a PID controller without friction compensation. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

基于七阶EKF的永磁直线伺服系统变质量估计和扰动补偿

永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统易受摩擦力和推力波动等外部扰动的影响,为保证系统按照期望轨迹运动,需要对这些扰动进行补偿,而且系统质量信息的准确性对扰动补偿能力有很大影响。针对这一问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的变质量估计和扰动补偿方法。首先,建立与电机位置有关的扰动模型,作为扰动补偿器。然后,采用七阶EKF计算电机初始位置、估计质量的变化并反映到扰动补偿器中,同时通过自适应律整定扰动模型系数确保扰动模型与实际扰动保持同步,实现对系统的变质量估计和扰动补偿。实验结果证明了所提控制方案的有效性与可行性,明显提高了系统的位置跟踪性能和抗扰性能。     

一种补偿动态摩擦的自适应模糊控制方法

机械系统的摩擦力精确数学模型很难建立，一直是人们所关注的问题。文中针对小型DC电机采用自适应模糊系统在线逼近摩擦模型并将辨识结果作为PD算法的补偿项。在控制方法上，文中采用了基于自适应模糊补偿的PD控制器．在系统证明上，从李雅普诺夫函数中导出了自适应参数并且分析了闭环系统跟踪误差的有界性。在算法实现上，利用Mauab对文中的方法及证明的有效性进行了验证。文中的方法也可应用到其它机械系统的摩擦补偿建模与控制上，如机器人系统。     

高速大行程滚珠丝杠副智能测控平台的伺服控制

为了研究滚珠丝杠副的动态特性如定位精度、重复定位精度、速度及加速度跟踪、动态摩擦力矩、负载扰动、预紧力、疲劳性能、温升和机械振动等对滚珠丝杠副精度保持性能的影响,针对五轴联动加工中心高速大行程滚珠丝杠副设计了一套伺服电机+滚珠丝杠副高速运转、直线电机模拟负载扰动、多通道信号采集的智能精密测控试验平台;建立了测控平台时变参数不确定性和外力扰动的优化动力学模型;提出了基于遗传算法的自适应非线性PID双位置反馈的控制算法和速度、加速度前馈误差补偿的控制策略。试验结果表明,该控制策略具备小的跟踪误差、较强的抗干扰能力和稳定性,满足测控平台的试验需求。     

Global adaptive output feedback controllers with application to non‐linear friction compensation

In this paper, we consider a class of non‐linear systems in which a set of constant parameters is unknown and some state variables are not available for measurement. For such systems we provide a constructive procedure for the solution of the global adaptive tracking problem with dynamic partial state feedback. We illustrate an application of the control strategy to the adaptive non‐linear friction compensation of a DC motor servomechanism. We improve previous results in tow directions: we allow for a subset of the unmeasurable states to enter in a system non‐linearly; we consider systems which are linearly parametrized with respect to a set of unknown constant parameters. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.