基于改进Dahl模型的进给伺服系统摩擦特性与补偿研究

针对进给伺服系统存在非线性摩擦的问题,介绍了一种改进的Dahl模型,该模型改善了Dahl模型的稳定性且能描述滞-滑现象。基于该模型建立了考虑摩擦的系统综合数学模型,分析了摩擦对系统性能的影响;同时,对系统采用固定摩擦补偿,并利用遗传算法对摩擦参数进行了辨识。结果表明,改进的Dahl模型摩擦补偿有效地消除了系统因摩擦而产生的"死区"、"平顶"等不良现象,提高了系统的运动精度和定位精度。     

基于LuGre模型的自适应摩擦补偿

为提高开放式伺服系统的动态性能,使其具有良好的适应能力,提出一种基于LuGre模型的自适应摩擦补偿方法.建立开放式伺服系统的动力学模型,并通过LuGre模型来描述系统的摩擦特性.考虑到摩擦模型的参数会随系统变化而发生改变,采用Backstepping方法设计自适应摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性.通过可编程多轴控制器(Programmable multi-axis controller,PMAC)编写伺服算法实现该自适应摩擦补偿方案,并通过试验验证该方案的有效性.试验结果表明:与传统的速度加速前馈补偿相比,该自适应摩擦补偿方案在正弦运动作为输入信号时,其跟踪误差由±40 μn降低到±7 μm.采用该补偿方案能有效地抑制摩擦干扰对伺服系统的不利影响,为提高伺服系统的动态跟踪性能奠定基础.     

基于分解的摩擦补偿研究

文中提出了一个基于分解的控制设计框架并合成了摩擦补偿方案,以最合适的控制方法来补偿每个类型的摩擦.具有未知但恒定的参数的未建模摩擦由自适应来进行补偿,而模型参数变化的摩擦及非参数未建模摩擦由鲁棒补偿器来进行补偿.两种补偿器综合起来,构成了总的补偿方案,仿真结果证明了该摩擦补偿方案的有效性.     

液压仿真转台摩擦力矩自适应补偿的研究

针对液压马达所受到的动静摩擦力矩难以精确测定的特点，提出一种基于非精确模型的摩擦力矩补偿方法。在补偿过程中考虑了静摩擦力矩和动摩擦力矩，但在系统的设计过程中并不需要其精确值仅需其上界值。把该控制算法应用于某型号液压仿真转台的液压伺服系统中获得了较满意的效果。实验结果表明，与一般的PID控制相比该控制算法对系统的摩擦力矩补偿是完全有效的。     

液压转台动态摩擦的自适应鲁棒补偿研究

复杂的动态非线性摩擦力矩是影响液压转台低速性能的关键因素.为提高液压转台的低速性能,通过分析液压转台单框动态摩擦力矩特性,建立转台摩擦的LuGre模型基础上,提出用一种自适应鲁棒控制补偿液压转台动态摩擦.构造两个非线性观测器对液压转台LuGre摩擦状态进行精确估计,不连续投影映射方法提高参数自适应和摩擦状态估计的稳定性,鲁棒反馈项削弱估计误差和未确定非线性以确保控制系统的鲁棒性能.对液压转台外框的试验结果证明了该方法的正确性和优越性.     

基于神经网络的机械手摩擦补偿方法控制研究

论文提出了一种利用扩展两层神经网络和模糊整定PD控制相结合,对机械手伺服系统进行控制器设计的自适应跟踪控制设计方法,利用扩展两层神经网络的精确逼近特性来逼近机械手伺服系统中的未知动态摩擦。利用Lyapunov理论证明引入的一鲁棒控制律保证了机械手闭环系统的稳定性,仿真结果验证了基于扩展两层神经网络控制方法的有效性。     

基于预滑—动态摩擦力矩估计模型的自适应前馈补偿方法

根据数控交流伺服工作台进给系统从静止到宏观运动的过渡时间,和零速度时刻的指令加速度大小呈反比关系,区分摩擦力矩的预滑动区和滑动区,由此提出基于力矩值估计的摩擦补偿方法;在设定指令加速度后,基于命令力矩值的摩擦力矩模型,不需要测量速度就可以补偿工作台进给系统中的摩擦。同时,考虑到参数的不确定性,设计非线性摩擦自适应控制方案,对其稳定性进行理论证明。在交流伺服工作台进给系统上对基于摩擦力矩值估计的自适应前馈补偿方法进行验证。试验结果表明,基于预滑—动态摩擦力矩估计模型的自适应前馈补偿方法能实现在不同指令加速度下对期望轨迹的跟踪,并能大大提高系统的跟踪精度。     

新型摩擦模型的参数辨识及补偿实验研究

针对影响运动控制性能的非线性摩控因素,对一种新型摩擦模型的参数辨识及其基于摩控模型的补偿进行了实验研究,详细地给出了摩控模型参数的辨识步骤及补偿算法,实验结果表明,此辨识方案及补偿算法可以应用于工业的高精度运动控制中。     

磁流变阻尼器Dahl模型的参数化建模

磁流变阻尼器由于自身独特的优点,在工程上受到了广泛的关注。为了描述磁流变阻尼器的非线性和迟滞性,首先在现有的实验设备上进行了阻尼器的标定试验搜集数据,其次,在Simulink环境下建立了磁流变阻尼器的Dahl模型,对模型中的参数进行了辨识,最终进行了仿真对比。     

X-Y定位平台自适应神经网络的摩擦补偿控制

针对X-Y定位平台中摩擦等非线性部分对控制精度的影响问题,提出了基于自适应神经网络的鲁棒控制策略。设计神经网络控制器对摩擦及干扰等不确定部分进行补偿,其网络逼近误差作为外界扰动通过鲁棒控制器消除,保证X-Y平台的定位精度;设计神经网络参数学习算法,保证权值的在线自适应实时调整。基于H∞的HJI理论证明了控制系统的稳定性,并保证了系统L2增益小于给定的指标。试验结果表明所提控制方法能够很好补偿摩擦模型,提高了定位精度,具有重要工程应用价值。     

Robust adaptive integral backstepping control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

This paper presents a robust adaptive integral backstepping control strategy with friction compensation for realizing accurate and stable control of opto-electronic tracking system in the presence of nonlinear friction and external disturbance. With the help of integral control term to decrease the steady-state error of the system and combining robust adaptive control approach with the backstepping design method, a novel control method is constructed. Nonlinear modified LuGre observer is designed to estimate friction behavior. Robust adaptive integral backstepping control strategy is developed to compensate the changes in friction behavior and external disturbance of the servo system. The stability of the opto-electronic tracking system is proved by Lyapunov criterion. The performance of robust adaptive integral backstepping controller is verified by the opto-electronic tracking system with modified LuGre model in simulation and practical experiments. Compared to the adaptive integral backstepping sliding mode control method, the root mean square of angle error is reduced by 26.6% when the proposed control method is used. The experiment results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed strategy.     

基于区间分析理论的摩擦补偿研究

本文采用新型Stribeck模型和区间辨识方法对伺服系统中的摩擦补偿进行了研究。首先,针对Stribeck摩擦模型存在非线性、控制计算量大和不利于控制器设计等缺点,本文对其进行了线性化,并提出一种线性化的Stribeck模型;然后介绍了区间理论的参数辨识方法,并对方法的有效性进行了仿真验证研究;利用所提出的新模型进行了摩擦实验,结果显示该模型可以辨识出摩擦参数,接着设计了前馈摩擦补偿控制器。最后,分别采用阶跃和正弦输入信号进行实验,结果显示采用所设计摩擦补偿器补偿后,两种信号的稳态精度分别提高了26.8%和83.63%,验证了新模型和方法的有效性。本文提出的新型Stribeck模型易于工程应用,所用区间分析理论适用于参数辨识。     

Modeling and control compensation of nonlinear friction using adaptive fuzzy systems

System performance in terms of control accuracy and stability is usually negatively affected by friction occurrences in mechanical systems. Thus, it is important to model the friction properly so that it can be used in controller design. This paper employs adaptive fuzzy systems to approximate unknown nonlinear friction functions, and applies the estimation of friction in proportional-derivative (PD) control law to enhance the control performance. On the basis of Lyapunov stability theory, a bound of tracking errors of the closed-loop control system is derived. Techniques proposed in this paper have been applied to a typical motion control system for simulation studies. The results obtained demonstrate that our proposed method in this paper has good potential in controlling many mechanical systems with unknown nonlinear friction.     

基于PSO算法的自适应PMD补偿系统设计

提出了一种应用于WDM系统中的自适应偏振模色散(PMD)补偿方法,用粒子群优化(PSO)算法来实现DOP的搜索和跟踪,并经D/A转换,将对应的电压施加在偏振控制器上,调制电压范围为0～10V,调节信号的基本偏振态,从而形成闭环反馈控制模块,通过多次迭代,得到DOP的最佳值,实现对PMD的自适应补偿.     

纳米定位系统动态误差灰色模型补偿方法研究

对等步距多工位工作的纳米工作台,采用灰色模型能够同时对定位误差中的系统误差和随机误差进行动态补偿。讨论了提高灰色模型精度的方法,建立了改进背景值的等维新息GM(1,1)灰色预测模型。用5 μm步距定位误差进行了一步预测分析,结果表明该模型具有较高的预测精度;5 μm和3 μm步距的定位误差预测补偿实验表明,工作台的定位误差可以控制在40 nm以内。实验证明了灰色预测模型用于纳米定位系统动态补偿的有效性,且需要的建模数据很少、计算量小,适用于具有时变特征的精密定位系统。     

自适应模糊逻辑的多模型跟踪

为了克服基于"当前"统计模型的交互式多模型算法难以恰当地确定当前模型的概率,以及系统参数amax和a-max在跟踪过程中不能自适应调整的缺点,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模犁跟踪算法.介绍了基于"当前"统计模型的交互式多模型算法,给出了算法的基本步骤.在"当前"统计模型算法基础上,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪改进算法,采用模糊推理给出了模型的选择概率,以提高跟踪的速度;同时,采用蚁群算法对设计参数进行优化,以提高跟踪的精度.最后,将所设计的基于"当前"统计模型的多模型改进算法用于机动目标的跟踪仿真.实验结果表明:改进的算法使得跟踪精度提高了20%左右,机动目标跟踪一次仿真时间为0.047 s,基本满足高速、高精度跟踪目标的要求.     

A novel disturbance-observer based friction compensation scheme for ball and plate system

Friction is often ignored when designing a controller for the ball and plate system, which can lead to steady-error and stick-slip phenomena, especially for the small amplitude command. It is difficult to achieve high-precision control performance for the ball and plate system because of its friction. A novel reference compensation strategy is presented to attenuate the aftereffects caused by the friction. To realize this strategy, a linear control law is proposed based on a reduced-order observer. Neither the accurate friction model nor the estimation of specific characteristic parameters is needed in this design. Moreover, the describing function method illustrates that the limit cycle can be avoided. Finally, the comparative mathematical simulations and the practical experiments are used to validate the effectiveness of the proposed method.     

A compound scheme on parameters identification and adaptive compensation of nonlinear friction disturbance for the aerial inertially stabilized platform

A compound scheme is proposed to compensate the effect of nonlinear friction disturbance on the control precision of a three-axis inertially stabilized platform (ISP) for aerial remote sensing applications. The scheme consists of friction parameters identification and adaptive compensation. A LuGre model-based ISP friction model is first developed. Then, a comprehensive experimental scheme is proposed to obtain the static friction parameters. Further, the dynamic parameters are identified by experiments and dynamic optimization. On the basis of identified parameters and Lyapunov stability theory, a backstepping integral adaptive compensator is designed to compensate the nonlinear friction disturbance. Simulations and experiments are carried out to validate the scheme. The results show that the compound scheme can accurately obtain the friction parameters and improve the control precision and stability of ISP.