精密实验平台的非线性摩擦建模与补偿

非线性摩擦是影响高精度机械伺服系统动静态性能的主要因素之一。针对精密实验平台随行程位置不同表现出不同的摩擦特性,提出了一种基于LuGre模型的改进型摩擦建模方法,以速度和行程位置信号作为模型的输入变量,并用遗传算法对该模型的动静态参数进行辨识。基于改进型摩擦模型,分别通过精密实验运动平台及其相应的伺服仿真平台进行了摩擦现象和摩擦前馈补偿的实验和仿真。实验结果表明,摩擦补偿后的跟踪误差值约为补偿前的1/3,系统的静差也由原来1.4μm减小到0.4μm,与仿真平台摩擦补偿前后的现象基本一致。该改进型LuGre摩擦模型能直观、精确地描述实验平台的摩擦特性,基于该摩擦模型的前馈补偿减小了系统的跟踪误差,提高了系统的定位精度。     

基于LuGre模型实现精密伺服转台摩擦参数辨识及补偿

为降低摩擦对光学精密伺服转台速度跟踪精度的影响,提出了基于LuGre模型的转台摩擦参数辨识和补偿方法.首先,分析转台在自由减速过程中的速度过零现象,采用遗传算法拟合减速曲线从而获得转台摩擦参数和转动惯量;然后,通过仿真实验验证辨识方法;最后,利用辨识得到的参数计算摩擦补偿并叠加到转台速度伺服系统.实际实验系统的数据更新...     

基于区间分析的LuGre摩擦模型参数辨识方法

针对LuGre摩擦模型参数耦合、动态参数辨识困难等问题,提出一种基于区间分析的LuGre摩擦模型动态参数辨识方法。首先,简要介绍了边界误差估计方法及其在系统模型为常微分方程时系统参数辨识中的应用,然后,基于两步法思想,分别采用最小二乘法和基于区间分析的边界误差估计方法对4个静态参数和2个动态参数进行了辨识。该方法有效避免了采用传统非线性辨识方法辨识LuGre摩擦模型动态参数时初值确定困难、对辨识结果影响大以及显性目标函数不易给出等缺陷,同时,辨识得到的参数为全局最优。最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。     

遗传算法与LuGre摩擦模型的非线性摩擦力观测器设计

广泛存在于机械系统中的摩擦现象在系统处于低速运动时会表现出复杂的强非线性特征,将大幅度降低系统位置控制性能,因此需要将摩擦现象进行模型化分析并纳入系统特性。对常见的摩擦模型进行了介绍和分析;并以能够较为全面描述摩擦现象丰富特性的LuGre摩擦模型作为基础,讨论并分析了其数学特性;采用遗传算法对其6个未知参数进行识别,设计了一种非线性摩擦力观测器。通过仿真与试验,对遗传算法的有效性和摩擦力观测器的效果进行了验证。试验表明,提出的摩擦观测器与传统摩擦模型相比,能使系统跟随滞后量减小40%,实现系统理想的控制性能和轨迹跟踪精度。     

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.     

温度变化下的伺服系统非线性摩擦建模

针对机械伺服系统因温度变化产生的非线性摩擦变化,提出了一种反映温度因素的摩擦建模方法来实现对伺服系统的摩擦补偿。首先,分析了温度和摩擦的关系,并结合修正黏性摩擦的LuGre模型,讨论了该模型各参数与温度之间的关系。利用单隐层BP神经网络描述了随温度变化的各个参数,并确定了神经网络的输入、输出以及传递函数。然后,通过神经网络训练获得神经网络参数,从而得到与温度相关的摩擦模型。最后,改变运行条件,验证了提出的模型对摩擦的估计能力。建立的摩擦模型在不同运行条件、不同温度状态下的最大相对估计偏差小于2.5%,表明其能很好地估计系统摩擦力矩,满足高精度摩擦补偿。     

液压伺服系统的动态摩擦补偿研究

摩擦力是液压伺服系统低速性能的主要影响因素,其造成系统的低速跟踪精度和定位精度的降低.该文对阀控非对称液压缸位置控制系统进行分析并在建立摩擦力的LuGre模型基础上,提出一种基于该模型的动态摩擦补偿.最后应用实验证明了该方法的有效性.     

基于LuGre摩擦模型前馈补偿的模糊PID控制系统设计

牙科CT在拍摄X光片时,牙科CT转台需要低速运转。在低速运转时摩擦带来的非线性最严重,为解决非线性摩擦,提出将摩擦模型前馈补偿与模糊PID结合实现对转台的控制。摩擦模型选用LuGre,并对摩擦模型参数离线辨识,确定出牙科CT转台的摩擦模型,在Simulink软件中分别对摩擦模型和模糊PID控制器进行封装建模,搭建了基于LuGre摩擦模型前馈补偿的模糊PID控制系统。通过仿真验证了采用该控制系统避免了位置跟踪平顶、速度跟踪过零时出现‘死区’等缺陷,并且跟踪误差很小、响应快,稳态稳定。通过实验验证了采用摩擦模型前馈补偿的模糊PID控制系统定位精度高,证明该控制系统的设计能很好地解决低速运转时摩擦带来的非线性问题。     

航空遥感惯性稳定平台LuGre摩擦参数的分步辨识

由于航空遥感惯性稳定平台框架角运动受限,本文提出了基于LuGre摩擦模型进行参数初步和精确辨识的方法以进一步提高其控制精度。从数字控制系统出发,构建了摩擦参数辨识系统,把摩擦参数辨识问题转化为曲线拟合问题。通过限定输入信号幅值和频率,解决了框架角运动受限导致摩擦参数辨识困难的问题。结合数字控制系统特性,优先辨识摩擦线性项参数;根据摩擦静态和动态特性,提出分步夹逼和分步搜索法依次辨识剩余参数,完成初步辨识。然后代入初步辨识结果,用遗传算法完成摩擦参数的精确辨识。仿真结果表明:摩擦参数初步辨识误差小于5%,精确辨识误差小于0.7%;用辨识出的摩擦参数构建摩擦补偿器,系统对基座低频角运动干扰的抑制能力提高了4倍。最后,基于某原理样机开展了摩擦参数辨识和补偿实验,结果表明控制精度提高了1倍,证实了提出的辨识方法的有效性和工程实用意义。     

Dynamic Friction Control Using Dynamic Structured RFNN and Friction Parameter Estimator

A nonlinear dynamic friction control is dealt with using dynamic friction observer and intelligent control.The adaptive dynamic friction observer based on the LuGre friction is proposed to estimate the friction parameters and a directly immeasurable friction state variable.The dynamic structured Recurrent Fuzzy Neural Network(RFNN)is designed to give additional robustness to the control system under the presence of the friction model uncertainty.A proposed composite control scheme is applied to the position tracking control of the servo system.The performances of the proposed friction observer and the friction controller are demonstrated by simulation.     

Robust sliding mode control for uncertain servo system using friction observer and recurrent fuzzy neural networks?

A robust positioning control scheme has been developed using friction parameter observer and recurrent fuzzy neural networks based on the sliding mode control. As a dynamic friction model, the LuGre model is adopted for handling friction compensation because it has been known to capture sufficiently the properties of a nonlinear dynamic friction. A developed friction parameter observer has a simple structure and also well estimates friction parameters of the LuGre friction model. In addition, an approximation method for the system uncertainty is developed using recurrent fuzzy neural networks technology to improve the precision positioning degree. Some simulation and experiment provide the verification on the performance of a proposed robust control scheme.     

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.     

精密定位系统的摩擦力建模与补偿

为了提高由直线电机驱动的精密定位系统的定位精度,建立了优化Stribeck摩擦模型,对摩擦力这一影响定位精度的主要因素进行补偿。首先,对于传统的Stribeck摩擦模型进行优化,采用改进的最小二乘算法对模型参数进行辨识。然后,对所建立的摩擦模型补偿算法进行仿真并与扰动观测器的补偿算法进行比较,发现前者速度比后者速度在补偿后提高了4.33%,对摩擦力具有更好的补偿效果。最后,在大行程二维精密定位平台上进行验证,根据平台能够达到的最大速度定义0.005 m/s为低速运动,0.05 m/s为高速运动,在这两种速度下进行实验,并与基于库仑摩擦前馈补偿模型比较。实验结果表明：精密定位平台在速度为0.005 m/s的低速运动时,优化模型的跟随误差减小了67.67%;在速度为0.05 m/s的高速运动时,优化模型的跟随误差减小了51.63%,验证了优化Stribeck摩擦模型补偿算法的有效性。本文提出的优化Stribeck摩擦模型可用于提高由直线电机驱动的精密定位系统的定位精度。