基于延时反馈的超声波电动机混沌控制

超声波电动机转速控制系统在一定的参数范围内会出现混沌行为。为了控制超声波电动机转速控制中的混沌行为,设计了参数自适应延时反馈控制器。仿真结果表明,该控制器能够控制系统的不稳定周期轨道,从而消除混沌,使系统从混沌状态进入稳定状态。     

行波超声波电动机混沌建模与分析

作为一个复杂的非线性动力学系统,在一定的参数范围和外部输入条件下,行波超声波电动机系统存在复杂的混沌运动,但至今未见相关研究。在建立行波超声波电动机非线性混沌分析模型基础上,分析行波超声波电动机转速控制系统的Lyapunov指数谱、分岔图及电压相对于转速的轨迹图等非线性运行特性,为超声波电动机的混沌控制及反控制研究奠定了基础。     

超声波电动机频率-转速控制的动态辨识建模

超声波电动机的数学模型是其运动控制研究的基础.采用系统辨识的方法,针对以驱动频率为调节变量的超声波电动机转速控制需求,建立了适合于控制应用的超声波电动机系统频率-转速控制模型,为超声波电动机高性能转速控制研究提供了基础.给出的辨识建模方法对超声波电动机及电磁电机的建模研究均有借鉴意义.     

基于在线辨识的超声波电动机极点配置自校正转速控制

超声波电动机具有显著的时变非线性,采用自适应控制策略进行转速控制,根据电机特性的变化实时校正控制器参数,能够获得更为理想的控制效果。给出极点配置自校正控制策略,通过在线辨识获取电机系统模型参数的变化情况,据此校正控制器参数,实现了具有较高性能的行波超声波电动机转速闭环控制系统。     

超声波电动机非线性全系数自适应转速控制

针对超声波电动机转速控制的特点,基于超声波电动机的特征模型,设计了非线性全系数自适应转速控制策略.该控制策略由三个控制分量组合而成,通过特征模型参数的在线辨识实现控制器参数的在线自适应调节.不同转速给定值及空载、加载情况下的实验结果表明了控制策略的有效性.     

基于BPNN的超声波电动机转速控制与实验研究

为改善行波型超声波电动机因强非线性问题引起的转速跟踪准确性低和控制平稳性差等问题,设计了基于BP神经网络(BPNN)超声波电动机转速控制算法,并对设计算法进行了仿真分析;通过超声波电动机实验系统证明了该控制算法的有效性。研究结果表明,基于BPNN的控制策略可实现超声波电动机快速响应和高精度速度跟踪,控制误差小于2 r/min。     

关于超声波电机伺服控制中频率调节精度的讨论

驱动电压频率调节是超声波电动机转速控制的常用方法,频率调节精度决定了电机转速的控制精度.由于超声波电动机工作频率高,难于实现具有足够精度的频率调节,成为限制调频控速精度的瓶颈问题.设计了两种超声波电动机调频控制实现方法,解决了频率调节精度不高的问题.     

超声波电动机在线校正模糊转速控制

针对超声波电动机的转速控制特点,设计了超声波电动机模糊转速控制器.采用蚁群算法对模糊控制器中的模糊规则进行离线优化,确定合适的模糊控制器参数.在实验过程中,针对不同转速情况下的控制性能差异,给出了模糊控制器输出比例因子的在线调节方法,得到了较好的转速控制效果.     

霍尔元件在超声波电动机定位控制中的应用

针对超声波电动机断电自锁、控制响应快等优点，提出了一种以霍尔元件为电机转子位置检测器、基于DSP控制的超声波电动机步进定位控制系统：系统具有结构简单、精度高和运行可靠等优点，实验结果表明方案可行。     

基于FPGA的数字PI超声波电动机速度控制系统

针对超声波电动机速度蠕动,提出一种基于FPGA的数字PI的速度控制方案.该方案对超声波电动机输出的光电编码器方波信号进行高频插值细分,作为速度的反馈信号,通过PI运算,将其结果进行D/A转换,控制直流电压的输出,并把此直流电压作为超声波电动机驱动器的调速控制电压,构成超声波电动机速度闭环系统,从而有效解决了超声波电动机转速蠕动的问题.     

行波型超声波电机及其控制平台

对行波型超声波电机及其控制进行总结和研究,据此设计制作了样机。为了进一步对影响超声电机运行特性的几个因素进行研究,搭建了基于虚拟仪器的超声波电机的控制平台。在该控制平台上,对样机的性能进行测试和分析,最后分析了电机定子中不同厚度压电陶瓷片对电机性能的影响以及影响电机运行特性的几个参数。     

基于行波超声波电机直接驱动的机械臂精密定位系统研制

研制了基于行波超声波电机与步进电机驱动的机器人多自由度机械臂精密定位控制系统。采用行波超声波微步控制技术实现了机械臂低速下的高精度定位控制,并在理论与试验研究基础上提出了一种实用的行波超声波电机精密定位控制方法。此外,还进行了定位误差分析及控制系统设计。所给的方法简单易行,在超声波电机精密定位中具有普遍的应用意义和广泛的应用价值。该方法成功运用于机器人机械臂控制中,不需要使用高精度角位移传感器就可使机械臂达到很高的定位精度。     

基于行波超声波电机直接驱动的机械臂精密定位系统研制

研制了基于行波超声波电机与步进电机驱动的机器人多自由度机械臂精密定位控制系统。采用行波超声波微步控制技术实现了机械臂低速下的高精度定位控制，并在理论与试验研究基础上提出了一种实用的行波超声波电机精密定位控制方法。此外，还进行了定位误差分析及控制系统设计。所给的方法简单易行，在超声波电机精密定位中具有普遍的应用意义和广泛的应用价值。该方法成功运用于机器人机械臂控制中，不需要使用高精度角位移传感器就可使机械臂达到很高的定位精度。     

超声波电机速度与定位控制系统

由于超声波电机复杂的非线性关系，常规的控制方法根本不能满足其控制需求。该文提出了一种新型的超声波电机控制系统，即运用模糊自适应PID的控制策略来进行速度控制，并且在设定位置附近切换成PID的控制策略进行定位控制。由于综合了模糊控制及PID控制两种控制方法的优点，而不需要精确的数学模型就能够对超声波电机进行快速精确的控制。实验证明，利用该控制系统对行波型超声波电机进行速度与定位控制，其速度的快速性与定位的精确性可以得到保证。     

New fuzzy reasoning-based high-performance speed/position servocontrol schemes incorporating ultrasonic motor

A high-performance servo control scheme using compact ultrasonic motors (USMs) as actuators has not yet been practically realized in modern industry and office automation systems because the dynamic and steady-state modeling of USMs is almost impossible from a theoretical point of view. A high-performance speed/positional servo control scheme based on modern fuzzy reasoning concepts and featuring a traveling wave-type USM with high torque at low speed range is presented. The control method of the USM servo system using inverter frequency and voltage control strategies for the speed and amplitude of the traveling wave on the USM stator and the phase difference control scheme between two-phase high-frequency inverters are demonstrated and evaluated using experimental results. In particular, the control implementation is described from a practical viewpoint     

超声波电机控制测试平台中DSP与上位机串行通信的实现

在超声波电机的控制测试平台中 ,为实现DSP与上位机之间的串行通信 ,本文首先设计了串行通信硬件接口电路 ,接着定义了一个简单可靠的通信协议 ,最后对上位机和DSP进行了编程 ,达到了上位机对超声波电机的控制测试目的     

基于权重自适应更新径向基函数神经网络的水下游动机械臂镇定控制

水下游动机械臂（underwater swimming manipulator, USM）是一种由水下蛇形机器人和矢量推进器组成的新型水下机器人。USM系统具有高度非线性、强耦合以及不确定性等特点,其动力学模型难以精确建立。因此,实现USM的高精度镇定控制存在挑战。针对这一问题,本文基于反馈线性化和自适应径向基函数神经网络（radial basis function neural network, RBFNN）,设计了一种动力学控制方案以实现USM的镇定控制。首先,介绍了USM平台结构,基于Lagrange方程给出了USM的动力学模型,并推导了USM的矢量推力系统模型。然后,设计了基于反馈线性化和RBFNN的动力学控制器,并通过反步法自适应更新RBFNN的权重。其中,权重自适应更新RBFNN用于实时估计系统未建模部分、参数误差以及外部扰动,从而对动力学控制器进行补偿。此外,为了将动力学控制器提供的广义力和力矩转换成各个执行器的控制输入,给出了推力分配策略。最后,进行了湖泊实验,分别对USM的I构型和C构型镇定控制,文章所提出的控制方案在两种构型下的稳态误差均小于0.08 m和10°,验证了所提出的USM六自由度镇定控制器的有效性。     

基于超声波电机的太阳能电池板快速自动跟踪系统

设计了一种特殊的结构并推导出一种新型的快速跟踪算法,首先提出了在太阳能电池板跟踪系统中运用超声波电机,并设计出了超声渡电机的驱动装置,进行位置和速度反馈检测.实验结构获得了较好的超声波电机的驱动波形,根据太阳位置获得速度调节波形;根据光电编码器的脉冲数量来输出或停止驱动信号达到位置控制.     

行波型超声波电机定子的对比实验研究

根据定性分析超声波电机设计所涉及的材料、结构和尺寸等问题,设计了不同结构参数的定子.利用有限元法建立了带齿的行波型超声波电机定子的模型,并进行定子的振动模态分析和共振频率的计算.通过实验测试超声波电机的输出特性,分析了不同结构参数的定子对超声波电机输出特性的影响.最后,通过分析结果和实验结果的比较,对超声波电机弹性体厚度与压电陶瓷厚度的比值范围提出了一定看法.     

基于混合递阶遗传算法和RBF神经网络的超声波电动机自适应速度控制

超声波电动机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电动机的工作原理截然不同.由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用电器、智能机器人、航空航天等领域具有良好的应用前景.但USM的高度非线性、时变性和强耦合增加了它的控制难度.本文提出一种新的USM自适应控制策略,系统采用双闭环控制,内环用来补偿定子环机械谐振频率的漂移;外环利用径向基函数神经网络(RBFNN)控制器调节USM的驱动频率,实现速度的自适应控制.根据RBF神经网络的结构特点,对其参数采用混合递阶遗传算法进行训练.经实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点,具有较高的控制精度和较好的稳定性.