基于神经网络的伺服机械手LuGre摩擦补偿控制

针对伺服机械手系统的LuGre摩擦模型参数辨识难,难以建立其精确的数学模型,利用径向基函数( RBF)神经网络的万能逼近特性逼近LuGre摩擦,并作为计算转矩控制器的补偿项。通过Lyapunov方法证明了系统的稳定性以及闭环系统跟踪误差的收敛性。仿真结果证明控制算法能对摩擦进行有效补偿,提高了伺服机械手系统的轨迹跟踪控制性能。     

基于Morlet-SVR和ARIMA组合模型的网络流量预测

针对网络流量的非线性和多维度动力学特性,结合小波多尺度分析的能力,提出了基于Morlet小波核函数的支持向量机回归算法（Morlet-SVR）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的组合模型预测网络流量.采用Morlet-SVR和ARIMA分别预测通过Mallat小波分解和单支重构得到的近似信号和多尺度细节信号,最后通过线性叠加得到最终预测结果.通过仿真实验分别对比分析了基于径向基核函数的支持向量机回归算法和ARIMA预测模型,通过3种误差评估得知该组合模型具有更高的预测精度.     

用实时小波分析消除噪声的动态测量误差补偿

在传感器的输出端串接一个动态补偿环节来改善传感器性能,消除动态测量误差.补偿环节本质上是一个带通或高通滤波器,在补偿动态测量误差的同时,会引入严重的高频噪声干扰,影响测量系统的精度.为了解决该问题,研究了一个采用实时小波滤波算法,消除动态测量误差补偿中噪声干扰的方法.该方法采用实验数据,通过系统辨识的方法得到补偿环节系数,消除动态测量误差.同时,用正交紧支撑小波和滑动数据窗口,构造一种保留离线小波降噪优点的实时小波降噪算法,消除噪声干扰.最后,通过对薄膜热电偶动态测量误差补偿的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

非圆车削用GMA迟滞逆补偿控制方法

为分析了非圆截面零件的加工特点及其对伺服刀架的控制要求,研究了可用于高速伺服跟踪控制的超磁致伸缩驱动器(GMA)的前馈补偿控制策略.采用经典Preisach模型对GMA的非线性迟滞进行建模,研究了模型的可逆性,推导了求逆算法,通过开环前馈补偿实验证明了逆算法的有效性.实验比较了在开环、前馈补偿和前馈补偿加PID闭环控制3种情况下,GMA对期望位移输出序列的跟踪能力.结果表明,前馈补偿将跟踪误差由开环控制时的-28.3%～24.2%减小到-1.3%～5.9%,而基于前馈补偿的PID控制则将跟踪误差进一步减小到-1.0%～1.3%,满足了伺服跟踪要求     

基于改进PID算法的动态模拟目标控制研究

在动态目标模拟系统中,为降低环境噪声、电机推力波动及端部效应时伺服直线电机控制精度的影响,依次进行了一阶低通滤波算法、电机推力波动补偿算法、重复控制算法与常规PID算法复合的控制算法研究.最后分别用常规PID算法和改进后的算法,对直线电机进行了给定速度为50mm/s和157mm/s的控制实验.实验结果表明:相对于常规的PID算法,改进后的算法大大降低了伺服直线电机速度控制的平均误差与标准偏差,并在很大程度上提高了伺服直线电机控制器的控制性能.     

谐波驱动伺服系统的改进自适应鲁棒控制

针对谐波驱动伺服系统存在参数不确定性、干扰及非线性摩擦的问题,考虑位置相关摩擦的特性,提出改进自适应鲁棒控制算法.采用未知参数的正余弦函数组合的形式表征位置相关摩擦的特性,采用库仑-黏性摩擦表征速度相关摩擦力的特性.在期望补偿自适应鲁棒控制算法的基础上,增加自适应律的比例项,提高参数辨识的性能,有效抑制系统高频干扰.理论证明了控制系统的全局稳定性.分别在考虑位置摩擦和未考虑位置摩擦的情况下,采用自适应鲁棒控制、期望补偿自适应鲁棒控制及改进自适应鲁棒控制算法对单自由度机械臂的谐波驱动伺服系统进行实验研究.结果表明,该方法具有良好的控制性能.     

国际黄金价格的小波变换FAR预测模型

针对黄金价格时间序列的非平稳性特征,将小波分析与FAR(函数系数自回归)模型结合,并作预测分析.利用Mallat算法中的Daubechies小波变换和多项式样条估计,对1991年1月～2007年12月的厅平均国际黄金价格,建立了基于小波变换的FAR模型,并对2008年1月～2008年3月的数据进行短期预测.预测误差明显减小.在国际黄金价格的预测中,基于小波变换的FAR模型优于单纯的FAR模型.     

小波神经网络在压力传感器温度补偿中的应用

介绍了小波神经网络的模型、算法和分类,在此基础上研究了其在压力传感器温度补偿方面的应用,给出了该网络实现温度补偿的训练过程及结果,根据实验数据得出了相关结论,并指出了应用时存在的问题和今后的研究方向．     

基于动态基函数的强回归小波神经网络

针对小波神经网络(wavelet neural network,WNN)难以选取合适小波基函数和确定隐含层节点数等问题,提出使用集成学习改进小波神经网络的方法,提高小波神经网络容错能力和自学习能力.本方法首先通过降维、归一化预处理样本数据并确定测试数据分布权值;然后通过随机选取不同的小波基函数构造出异构小波神经网络序列并反复训练样本数据;最后使用AdaBoost算法集成学习生成强回归小波预测器.对UCI数据库中数据集进行仿真验证,实验结果表明:本方法比传统小波神经网络预测平均误差减少30%以上,有效地提高了小波神经网络的预测精度和泛化能力.     

基于卷积力矩观测器与摩擦补偿的机器人碰撞检测

针对常规工业机器人在未知环境下运行时可能产生碰撞的安全性问题,提出一种新型的机器人碰撞检测算法. 设计卷积力矩观测器,通过实时观测关节输出力矩与动力学估计力矩的偏差实现机器人碰撞检测. 为了避免机器人处于不同位姿、运动状态等情况下关节摩擦对机器人碰撞检测的干扰,采用静态LuGre模型对关节摩擦进行补偿. 通过对实际工业机器人的运动监测,辨识出更加准确的静态LuGre模型参数. 该碰撞检测算法无需加速度信息,避免了对位置反馈信息二次求导所带来的计算误差. 关节力矩基于关节伺服驱动的电流信息获取,无需安装专门的力/力矩传感器,从而在常规工业机器人无需额外配置的情况下,只需采集机器人关节驱动电机电流和位置信息即可实现碰撞检测. 通过人与机器人交互实验验证了该碰撞检测算法的有效性.     

数控进给伺服系统摩擦补偿控制仿真

针对伺服系统传动机构中摩擦对系统控制精度的影响问题,提出了一种遗传算法与模糊控制复合方法.建立了Stribeck+静摩擦力模型,设计了一种基于遗传算法的模糊补偿控制器,并将模糊补偿控制器应用于伺服系统中进行仿真.仿真结果表明,此方法不仅可有效抑制摩擦力对数控进给伺服系统的非线性作用及系统的低速爬行现象,而且可提高进给伺服系统的动态性能.采用不同的初始控制规则进行分析后发现,设置的初始值对遗传算法的收敛速度和系统的摩擦补偿均具有良好效果.     

一类摩擦非线性系统的PID控制和摩擦补偿控制的实验比较研究

研究一类高度非线性摩擦特性影响下的控制系统的定位控制问题 .针对负载扭矩变化而造成摩擦特性的变化 ,采用PID控制和摩擦补偿控制对阀控液压马达控制系统的定位控制进行实验对比分析 .实验结果表明 ,常规比例控制由于受摩擦的影响产生较大的稳态误差 ,而积分控制的引入可减小稳态误差 ,但却引起系统产生极限环振荡和较长的调节时间 ;简单的定摩擦补偿在恒定的负载扭矩下可以有效地减小稳态误差 ,但是当负载扭矩大范围变化时 ,稳态定位精度将大大降低 ;基于误差和误差变化的动态摩擦补偿 ,在负载扭矩大范围变化的条件下均获得了高精度的定位控制 .     

X-Y精密定位平台中宏平台进给系统模型辨识

针对所研制的X-Y精密定位工作台系统的设计要求,采用分析建模法,求出了宏平台进给系统的传递函数,通过实验获取宏平台进给系统的摩擦模型。基于进给系统的摩擦补偿,分别运用谱分析法和最小二乘法辨识出宏平台进给系统的频域响应及Z传函。实验结果表明,获得有效的进给系统数学模型为精密定位工作台控制器设计工作提供了依据。     

Force Control of Electro-Hydraulic Servo System Based on Load Velocity Compensation

In an electro-hydraulic servo control system, the force servo system is an important component. However, due to the nonlinear characteristic of hydraulic systems, traditional control methods cannot achieve satisfactory control performances. To deal with this issue, a load velocity compensation algorithm based on the structural invariant principle is proposed in this paper. First, the theoretical analysis of the hydraulic and cylindrical force control system is presented, and the mathematical model of the force control system is established. Then the open-loop frequency response characteristics of the system are analyzed, in which the Bode diagram shows that the bandwidth of the system is obviously expanded after adopting the load velocity compensation algorithm. Finally, a practical hydraulic and cylindrical force servo system is introduced to validate the feasibility of the proposed controller, the experimental results demonstrate that the proposed method can improve the performance of force control and eliminate the influence of load stiffness on the dynamic characteristics of the system through a set of comparative experiments with different elastic loads.     

Adaptive high precision position control of servo actuator with friction compensation using LuGre model

Adaptive control of servo actuator with nonlinear friction compensation is addressed.LuGre dynamic friction model is adopted to characterize the nonlinear friction and a new kind of sliding-mode observer is designed to estimate the internal immeasurable state of LuGre model.Based on the estimated friction state,adaptive laws are designed to identify the unknown model parameters and the external disturbances,and the system stability and asymptotic trajectory tracking performance are guaranteed by Lyapunov function.The position tracking performance is verified by the experimental results.     

基于重复控制补偿的电液位置伺服系统分数阶PID控制

针对电液位置伺服系统参数时变和外负载干扰等不确定性,建立了电液位置伺服系统数学模型.为了提高电液位置伺服系统的跟踪精度,基于分数阶控制理论,引入重复控制回路,提出一种基于重复控制补偿的分数阶PID控制策略,采用Oustaloup滤波算法实现分数阶微积分运算.应用MATLAB/Simulink仿真软件对控制策略进行验证,分析了系统开环增益、伺服阀固有频率和阻尼比、动力机构固有频率和阻尼比等参数摄动时的跟踪效果.仿真结果表明:所提控制策略有效提高了电液位置伺服系统的跟踪精度,抗参数摄动能力较强,鲁棒性较好.     

含摩擦的双电机伺服系统快速终端滑模控制

针对含LuGre稳态摩擦力的双电机伺服系统,通过引入含速度项的指数函数,提出一种连续可微的LuGre稳态摩擦模型,解决了原有模型不可微的缺点,该模型能够有效刻画Stribeck现象、库伦摩擦、粘滞摩擦等多种摩擦特征;为了进一步解决系统的同步和跟踪问题,基于该连续可微摩擦模型,引入表征同步率的可变系数设计了可变系数的快速终端滑模控制器,并运用Lyapunov方法证明了在给定控制律下,系统能够实现先同步控制后跟踪控制．仿真结果表明提出的控制方法具有快速收敛速度和高跟踪精度．     

基于干扰观测器的惯性平台摩擦补偿方法

为研究摩擦对惯性平台跟踪性能的影响,根据摩擦力的Stribeck曲线建立了平台伺服系统中的摩擦力矩仿真模型,并提出用干扰观测器的方法来补偿其干扰.在介绍了干扰观测器的设计方法的基础上,建立了带有摩擦干扰的平台跟踪系统的控制模型.仿真结果表明,干扰观测器对摩擦干扰力矩有很好的补偿作用,使惯性平台的跟踪精度和抗干扰能力得到了提高.     

被动力伺服系统摩擦非线性控制

提出了一种用于补偿力伺服系统中摩擦力作用的基于非精确模型的非线性控制器。摩擦力是影响系统性能的一个重要因素,针对摩擦非线性对被动式电液力伺服系统跟踪性能的影响,提出一种用于力控制系统摩擦非线性补偿控制器。其基于Lyapunov稳定性定理,不需摩擦力矩的准确模型,只需参数上界值,是一种基于非精确摩擦模型的非线性控制器。仿真与实验结果表明:与一般的PID控制相比,该控制器能更好地消除摩擦非线性的影响。此算法对力控制系统的摩擦力抑制具有一定的借鉴作用。