基于全域优化的高速并联机械手控制器参数整定

提出一种新的定常PID参数整定方法。该方法综合考虑机电耦合效应、全域综合性能及随位姿实时变化的惯性负载,在操作空间内设计三条带有权重的运动轨迹,利用运动学正、逆解模型及刚体动力学逆解模型,直接建立以末端执行器操作空间的方均根误差最小为优化目标的整定方案,对伺服系统控制器的参数进行了整定。通过实例分析,给出使系统在整个工作空间内趋于最优的控制器参数的范围。该方法有效地解决了传统整定方法因其多目标函数相互制约而难以得到最优解的问题。试验验证该方法的正确性和有效性。     

基于参数辨识的交流伺服速度环参数自整定

介绍了一种简便可行的交流伺服系统速度控制器参数整定方法.通过最小二乘方法辨识系统参数,利用对称最优法整定控制器参数.     

基于粒子群算法的参数自整定伺服控制器的设计

提出了一种可以不考虑系统的数学模型以及外部的工作状况,直接通过在可行域内搜索最优解来找到合适的控制器参数的方法。以伺服系统的速度环控制器为研究对象,将粒子群优化算法应用于控制器的参数自整定中,设计了参数自整定PI控制器。在Matlab／Simulink环境下建立永磁同步电机伺服系统的仿真模型,对比了通过人工参数整定与基于粒子群优化算法的参数整定两种方法。仿真实验结果表明,该方法整定出的控制器参数可以使伺服系统的性能得到较大提高,具有较大的应用价值。     

Delta机构伺服控制器参数设计

研究一种Delta高速并联机构的伺服控制器参数设计方法.首先利用虚功原理建立Delta机构刚体动力学逆解模型.在此基础上,通过采用变频三角波作为输入,辨识出包括伺服系统转动惯量在内的所有参数,为参数设计提供必要前提.最后,考虑变负载对伺服系统影响建立机电耦合控制模型,提出一种直接以机器人末端执行器在整个工作空间运动轨迹的均方根误差作为综合性能优化目标的伺服控制器参数设计方法.     

基于转动惯量的异步电机参数自整定系统研究

针对异步电机控制系统负载转动惯量变化对控制性能影响较大的问题,从异步电机数学模型出发,对异步电机系统转动惯量辨识和控制参数自整定进行了研究。通过合理的假设和简化,建立了双闭环级联结构速度环PI控制器参数与系统转动惯量的联系,提出一种基于转动惯量的参数自整定系统。利用Matlab/Simulink软件和d SPACE设备搭建半实物联合仿真平台,对电机系统负载转矩变化、转动惯量变化的动态稳态响应进行了测试。研究结果表明,该系统能够依据转动惯量辨识结果自动整定控制参数,拓宽参数选择范围,提高系统动态响应速度,抑制稳态波动,优化负载转动惯量频繁变化电机系统的控制性能。     

PMSM伺服系统的速度环控制器参数整定方法研究

针对PMSM伺服系统的速度环控制器参数整定过程中需要人工反复调参、效率低、控制效果差等问题,提出一种基于控制器结构模型的PMSM伺服系统的速度环控制器参数整定方法。首先以速度环控制器的数学模型为基础,然后通过分析速度环控制器的开环传递函数,以相角裕度作为性能指标,采用频率响应的设计方法使系统工作稳定并最终计算出速度环参数。Simulink仿真与实验结果表明:使用该整定方法所整定的速度环具有响应快、精度高的优良特性,且参数不需要进行反复调试,在实际应用中,对于增强PMSM伺服系统的速度环控制效果具有重要意义。     

基于闭环自适应辨识的速度环PI参数自整定

针对永磁同步电机伺服系统速度环比例积分（PI）参数整定过程中需要反复调节、效率低等问题,提出了一种基于闭环自适应卡尔曼滤波（AKF）系统辨识的伺服系统速度环PI参数自整定方法。首先根据输入信号激励速度闭环系统,分析不同频率激励作用下闭环辨识序列的信噪比与实际输出,然后引入AKF算法辨识闭环被控对象的离散模型,最后通过遗传算法仿真搜索最优速度环PI参数。仿真与实验结果表明：该算法能有效抑制量测噪声等扰动对系统辨识精度的影响,辨识结果能够反映实际系统的动态输入输出特性,优化后的速度环具有优良的响应性能和较高的精度,便于实际工业应用。     

DELTA机构控制器参数整定方法研究

针对Delta并联机构,考虑随位姿实时变化的惯性负载对伺服控制系统的影响,提出了一类三自由度高速并联机器人控制器参数整定新方法.首先借助于矢量法导出Delta机构的逆运动学和逆动力学模型,消元法建立其正解模型.在此基础上,建立机电耦合控制模型,直接以机器人末端执行器在整个工作空间运动轨迹的均方根值误差作为综合性能优化目标,在无穷多PID参数非线性组合中离线整定出一组最优值,并通过进行前馈补偿,进一步提高系统精度.     

未知负载转矩下机械臂关节参数在线辨识及控制参数在线研究

机械臂运行过程中,关节伺服系统的负载转动惯量和阻尼系数呈现时变特性,现有方法在未知负载转矩的情况下无法完成转动惯量和阻尼系数同时辨识。提出一种基于离散模型参考自适应算法在线同时辨识负载转动惯量和阻尼系数的方法,通过对关节伺服系统电机的机械方程离散化得到含有转动惯量和阻尼系数的模型自适应参考模型,采用朗道离散时间递推参数辨识机制推导模型自适应率进行参数辨识;利用参数辨识结果和设定的误差阈值在线优化控制参数。此方法能在线同时辨识转动惯量和阻尼系数并根据辨识结果优化速度环PI控制器参数值,提高速度的动态响应性能。仿真结果证明了参数辨识方法和控制器参数在线优化方法的有效性。     

参数在线辨识的交流位置伺服系统前馈控制

研究了基于前馈控制的交流位置伺服系统的轨迹跟踪控制问题。提出一种自适应模型参数在线辨识的改进方法,用以快速、有效地辨识出模型参数的变化,并应用到前馈控制器中。研究结果表明,基于模型参数在线辨识的前馈控制可以实现位置伺服系统的高速、高精度跟踪控制。     

Parameter identification and tuning of the servo system of a 3-HSS parallel kinematic machine

Aimed at a parallel kinematic machine with three translational degrees of freedom, a method on the parameter identification and tuning of the electromechanical servo system is presented. At first, position, velocity and acceleration inverse solution models of a machine driven by the outer translation pairs that contain parallelogram strut structures are developed, and the inverse dynamics model of the rigid body has been set up by means of the virtual work principle. In the parameter identification process, the triangular-shaped input with variable frequency is adopted to overcome the disadvantages of a pseudo-random number sequence. Moreover, the rotary inertia of the motor can also be identified by the additive mass. Based on the above, making the mean square error of the trajectory of the moving platform as small as possible is the optimum goal, and considering the real-time variational inertial load along with its pose at the same time, the optimum range of PID parameters are given through simulations. Finally, the validity and effectiveness of the method are proved by the experiments.     

Kinematic Model Building and Servo Parameter Identification of 3-HSS Parallel Mechanism

Aiming at a parallel mechanism with three degrees of freedom, a method for dynamic model building and the parameter identification of its servosystem is presented. First, the reverse solution models of position, velocity, and acceleration of parallelogram branch structure are deduced, and then, its dynamic model of a rigid body is set up by using the virtual work principle. Based on the above model, a method to identify the servo parameter of the parallel mechanism is put up. In this method, the triangle-shaped input with variable frequency is adopted to offset the disadvantages of pseudorandom number sequence in parameter identification, such as dramatically changing the vibration amplitude of the motor, easily impacting the motor that results in its velocity loop to easily open, and so on. Moreover, the rotary inertia can also be identified by the additive mass. The abovementioned data will lay a solid foundation for the optimum performance of the system in the whole workspace. Translated from Journal of Tianjin University, 2004, 37(6)     

机器人动力学参数辨识方法的研究

在不解体情况下,采用ＣＡＤ方法计算各动力学参数值,基于多体系统动力学模型及ＰＵＭＡ机器人单关节运动试验结果修正相应动力学参数,并考虑各关节摩擦与阻尼特性。通过ＰＵＭＡ机器人各臂联动试验验证辨识参数的正确性。     

交流伺服系统的鲁棒性研究

干扰是影响系统性能的主要因素,利用干扰观测器可对交流伺服系统中由负载改变、工作环境变化和建模误差等产生的干扰进行补偿。工作时先在线辨识出系统的模型参数,将干扰观测器的名义模型自动调整为辨识值,再进行所需的控制。研究结果表明,采用干扰观测器结合模型参数在线辨识的交流伺服系统具有较强的鲁棒性。     

Variable identification and automatic tuning of the main module of a servo system of parallel mechanism

The variables of the main module of a servo system for miniature reconfigurable parallel mechanism were identified and automatically tuned. With the reverse solution module of the translation, the module with the exerted translation joint was obtained, which included the location, velocity and acceleration of the parallelogram carriage-branch. The rigid dynamic reverse model was set as the virtual work principle. To identify the variables of the servo system, the triangle-shaped input signal with variable frequency was adopted to overcome the disadvantages of the pseudo-random number sequence, i.e., making the change of the vibration amplitude of the motor dramatically, easily impact the servo motor and make the velocity loop open and so on. Moreover, all the variables including the rotary inertia of the servo system were identified by the additive mass. The overshoot and rise time were the optimum goals, the limited changing load with the attitude was considered, and the range of the controller variables in the servo system was identified. The results of the experiments prove that the method is accurate. __________ Translated from Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2006, 42(4): 1–7 [译自: 机械工程学报]     

数控机床伺服系统摩擦的非线性参数辨识研究

针对常用的Stribeck摩擦指数模型,提出用泰勒高次展开的方法达到非线性摩擦模型的线性化,利用最小二乘拟合的方法得到摩擦模型参数。通过对数控机床控制系统的电动机电流和转速等信号的采集,得到了进给系统中摩擦力矩与转速的对应关系,利用提出的方法进行了辨识实验,实验结果表明,该方法能对Stribeck摩擦模型的参数进行精确的辨识。该方法在工程实际中具有应用价值。     

多变量电液伺服系统及噪声模型的辨识

本文提出了用多变量CARMA时序模型来辨识电液伺服系统的阶和参数,同时得到系统的干扰噪声模型。文中用极大似然法和BIC定阶准则来估计模型的阶和参数,根据估计参数的渐近正态性态角模型的子阶和时滞。文中应用该方法辨识了电液位置和力耦合系统及其噪声模型的阶和参数。仿真和实测阶跃响应比较,证明得到的辨识模型是正确的。该方法可用于任何多变量机械系统的模型辨识。     

球面二自由度冗余驱动并联机器人系统动力学参数辨识及控制

以伺服电机驱动的球面2-DOF冗余驱动并联机器人为研究对象,首先,建立了机构惯性参数辨识模型,并规划了惯性参数辨识轨迹;其次,建立了机构运动副摩擦参数辨识模型和驱动系统的摩擦参数辨识模型,分别分析了二者的辨识原理,并规划了摩擦参数辨识轨迹;再次,通过辨识实验得到了机构惯性参数、机构转动副摩擦参数和驱动系统摩擦参数的辨识结果,利用辨识结果对原机构参数进行修正,获得了更为准确的机器人系统动力学模型,并通过轨迹测试实验,对辨识结果进行了验证;最后,制定了基于机器人系统动力学模型的前馈控制策略,与传统的机构运动学闭环控制策略进行实验对比,验证了该控制策略的可行性。     

交流电机位置伺服系统的扰动补偿控制

针对交流电机伺服系统在未知负载条件下进行准确位置控制的需求,提出了一种参数化复合控制方案。该方案建立在交流电机磁场定向矢量控制构架的基础上,以转矩电流作为控制信号(电流内环的给定值),以电机转角位置信号作为可量测的系统输出量,设计了基于极点配置的状态反馈与扰动前馈补偿组成的参数化控制律,并利用一个降阶线性扩展状态观测器对电机转速(未量测)和未知负载扰动加以估计。该控制律通过TMS320F28335DSP编程,在一台永磁同步电机伺服系统上进行了实验测试,实验结果验证了伺服系统能在未知负载情况下对各目标位置进行平稳且准确地跟踪。研究结果表明,这种基于扩展状态观测器的复合控制方案可以有效地实现交流伺服系统的高性能位置调节,且对负载幅值和模型参数差异具有较好的鲁棒性。     

基于干扰观测器的直线电机伺服系统PID轨迹跟踪控制

与传统的旋转电机相比,永磁同步直线电机伺服系统由于减少了滚珠丝杠、齿轮等一系列的中间传输环节,结构更加紧凑简单,精度可以进一步提高;但是与此同时,直线电机伺服系统更容易受到干扰,因此提高直线电机伺服系统的抗干扰性能有重要的意义。该文在参数辨识得到的系统模型基础上,采用PID与干扰观测器相结合的策略,以实时系统dSPACE作为控制器进行了实验。结果表明,与传统PID加PI串级控制相比,轨迹跟踪精度大幅提高,速度扰动得到很好的抑制。