交流永磁伺服系统技术讲座 第二讲 伺服系统的组成(一)

四、伺服系统组成伺服系统主要由三部分组成:被控制的机械对象,伺服电动机,控制装置。按传感器安放的位置分为全闭环和半闭环两种控制结构。全闭环控制:不仅控制伺服电动机, 而且对受控机械对象终端的速度或位置也进行控制。因此,不仅在伺服电动机的输出端,而且机械机构终端也要放置传     

通过直线伺服鲁棒跟踪控制方法提高轮廓加工精度

为了减小零件加工的轮廓误差,提出了一种采用直线伺服驱动的零相位跟踪控制器(ZPETC)和干扰观测器 (DOB)相结合的鲁棒跟踪控制策略。零相位误差跟踪控制器作为前馈跟踪控制器,提高了快速性,使系统实现准确跟踪;基于干扰观测器的鲁棒反馈控制器补偿了外部扰动、未建模动态、系统参数变化和机械非线性等不确定因素,并根据预测到的干扰信息对各轴进行补偿以消除干扰对系统的影响,从而保证了系统的强鲁棒性能。仿真结果表明所提出的控制方案是有效的,既能实现完好跟踪,又有较强的鲁棒性能,从而提高了轮廓加工精度。     

基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制研究

在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载变化的影响,文中提出了一种模糊小脑模型神经网络(FCMAC)直接逆控制的方案,可动态地克服这些影响.文中给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,该方法能够明显提高直线伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

学习前馈控制在高精度直线伺服系统中的应用

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,采用学习前馈控制(LFFC)策略对其进行有效的补偿控制.在系统和扰动定性知识的基础上,设计了基于B样条网络的学习前馈补偿控制.仿真结果表明,该控制策略有效地降低了负载扰动、端部效应、摩擦力及参数变化等对系统性能的影响,提高了直线伺服系统的跟踪精度.     

基于Smith预估和性能加权函数的永磁直线同步电机鲁棒迭代学习控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)迭代学习控制(ILC)过程中,由于扰动及时间滞后引起的系统不稳定、误差难以收敛及跟踪精度下降等问题,提出一种基于Smith预估和性能加权函数的鲁棒ILC方案。Smith预估器与ILC相结合,可在不需要PMLSM精确数学模型的情况下,减少时间滞后对系统跟踪性能的影响,避免迭代过程中由于时间滞后的累积而引起的系统不稳定。由于系统存在外部扰动、参数变化、端部效应等不确定因素,充分利用性能加权函数的信息设计反馈控制器,在满足鲁棒收敛条件情况下,可使位置误差收敛到期望值。实验结果表明,所提出的控制方案可以提高PMLSM伺服系统的位置跟踪精度,增强系统的鲁棒性。     

鲁棒的超声图像肝硬化识别方法

为了减少利用超声图像进行肝硬化诊断时临床医师的主观性对诊断准确性的影响,首次提出了一种利用Gabor变换和LBP特征融合的方法对肝硬化和正常肝脏进行识别。首先对原始肝脏样本分别提取其Gabor特征和LBP特征,然后将这两种特征进行融合,得到鲁棒性较强的特征,并利用C-SVM进行训练和分类。该方法克服了超声环境下肝脏图像所受的光照影响、边缘模糊,以及在尺度因素的影响下,其病变区域与正常区域的纹理用肉眼很难区分等困难,对正常肝脏和肝硬化的识别精度达到了100%,说明提出的方法可有效提高在超声环境下对肝硬化的诊断准确率,减少临床医师主观性的影响。     

基于扩展卡尔曼滤波器的高速永磁直线同步电机扰动前馈补偿

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受摩擦力和推力波动等外部扰动影响的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的扰动前馈补偿方法。首先,建立了与位移函数相关的扰动模型,作为扰动前馈补偿器。然后,利用EKF估计电机初始位置并反映到扰动前馈补偿器中,同时自适应调整扰动模型的系数,以实现扰动模型与实际扰动的同步,达到对系统扰动补偿的目的。最后,系统仿真和实验结果表明该方案是有效可行的,与扰动观测器相比,基于EKF的PMLSM伺服系统在扰动补偿方面具有更加优越的性能。     

数控机床直线伺服驱动控制的若干问题与展望

分析了直线电机模型的特殊性及存在的问题，同时还相应地进行了控制算法的计算分析，并对直线电机悬浮力的应用前景进行了展望.直线电机在数控机床应用方面实现了所谓零传动，负载侧的干扰没有受到衰减，宜于采用H_∞鲁棒控制方法抑制扰动的影响.为减小或消除摩擦对低速精加工时伺服特性的干扰，采用磁悬浮技术是一个根本的解决方案.直线电机正好集直接驱动、水平推力控制与垂直力磁悬浮控制于一身，是未来数控机床伺服驱动的一个发展方向.     

提高轮廓加工精度的零相位自适应鲁棒交叉耦合控制

为了提高精密工件的轮廓加工精度,在分析系统轮廓误差的基础上,提出将零相位误差跟踪控制器(ZPETC)、自适应鲁棒控制器(ARC)和交叉耦合控制器(CCC)相结合的控制策略.ZPETC提高了系统动态响应的快速性,消除系统的滞后现象,实现了准确跟踪;ARC克服了系统参数变化、负载扰动等不确定性,增强了系统的品质鲁棒性和稳定性;CCC用以消除各轴之间的增益参数和动态参数不匹配的影响,以进一步减小轮廓误差.仿真结果表明所提出的控制方案十分有效,为提高零件的轮廓加工精度指供了一种新方法.     

永磁直线同步电动机智能递归非奇异终端滑模控制

为解决永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行过程中易受参数变化、外部扰动、摩擦阻力等不确定性因素 影响的问题, 本文提出一种基于双隐层径向基函数神经网络(DRBFNN)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法 来提高PMLSM系统的控制性能. 首先, 分别构造非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面, 使得两滑模面依次连续 到达, 可在削弱抖振的同时保证跟踪误差在理论上的有限时间内收敛至零. 但由于系统不确定性的边界难以确定, 因此引入具有更高拟合精度和泛化能力的DRBFNN对不确定性进行逼近和补偿, 并通过在线自适应更新连接权重, 进一步提高神经网络的逼近能力. 最后, 系统实验结果表明, 该方法能够有效抑制不确定性对系统的影响, 提高了系 统的位置跟踪精度, 并使系统具有较强的鲁棒性.