压电陶瓷微夹钳迟滞环自适应逆控制研究

针对压电陶瓷的迟滞特性可使微夹钳难以获得良好的位移控制的问题，提出自适应逆控制策略。推导了压电悬臂位移特性的理论模型；采用自适应最小均方算法滤波器建立了压电悬臂的基于Backlash算子的迟滞环正逆模型，并以此为基础建立了微夹钳位移的自适应逆控制系统。样机测试和跟踪实验结果验证了所建立的理论模型和迟滞环模型的正确性，以及控制系统良好的自学习能力和控制效果。     

压电微夹钳的位移自感知反馈复合控制*

采用自感知方法获取压电微夹钳钳指位移,构成自感知反馈复合控制系统。根据反映钳指位移、表面电荷、夹持力、驱动电压之间关系的压电悬臂梁Smits方程,提出了基于电流积分的钳指位移自感知方法;引入死区算子对传统PI模型进行改进,建立了压电微夹钳钳指位移的迟滞模型;以对偏差的抛物线积分、对输出的先行微分分别代替常规PID控制器中的积分项和微分项,设计出了压电微夹钳的改进PID反馈控制器;将前馈控制器与PID反馈控制器相结合,并采用自感知反馈方式,设计出了压电微夹钳的闭环控制系统。实验结果表明:在自感知反馈复合控制作用下,压电微夹钳对5μm阶跃参考位移的响应时间为0.24 s,若不考虑噪声影响,稳态误差几乎为零;在最大位移为14.7μm的变幅值三角波参考位移以及最大位移为14.1μm的任意波形参考位移作用下,压电微夹钳的自感知反馈复合控制亦可取得良好的控制效果,其稳态误差中线在-0.02~0.04μm之间变化。自感知反馈控制的实验结果与传感器反馈控制基本相同,从而表明压电微夹钳的自感知反馈控制是有效的。     

多层压电微夹钳设计与静动态特性分析

针对压电单晶片微夹钳和压电双晶片微夹钳的缺点,设计了一种新型多层压电悬臂梁微夹钳,具有结构简单、输出位移行程大、振荡较小、不易破坏操作对象等优点.确定了压电材料与中间黄铜基板的具体型号、具体尺寸,使多层压电微夹钳的性能达到最优.利用ANSYS仿真软件对所设计多层微夹钳的静动态进行分析,仿真结果如下:施加120 V的驱动...     

微装配机器人系统

研制一种具备多操作手协调工作的微装配机器人系统,该系统包括两个4自由度的主微操作手和一个3自由度的辅助微操作手,并采用双光路正交显微视觉作为获取机器人和微对象的位姿与环境信息的主要手段.为适应不同形状和材质微目标的操作需要,分别设计真空和压电陶瓷两类微夹钳,以微夹钳工作原理分析为基础,给出微夹钳的控制依据.就显微图像获取和视觉伺服等问题进行研究,包括基于维纳滤波的模糊图像逆滤波器复原,基于图像分析的显微镜自动调焦,以及基于距离和角度图像特征的显微视觉伺服控制等.以人机交互的半自主方式控制机器人进行微装配作业.装配结果表明,系统工作可靠,能够完成具有复杂工艺要求的微装配任务,目前微零件最小装配精度可达30 μm.     

压电式双驱微进给系统设计及定位精度研究

针对压电陶瓷存在的迟滞特性,为提高微动台定位精度,提出一种基于双驱控制技术的双压电驱动的微进给系统。系统采用运动控制器作为控制部分,双压电陶瓷以推拉形式同时驱动微动台,配置多个位移传感器构成闭环控制系统。为验证系统定位精度,针对压电陶瓷的迟滞特性,采用Preisach-Mayergoyz模型分别进行系统开/闭环控制定位误差对比实验。实验结果表明,相比于单个压电陶瓷驱动,双压电陶瓷同时驱动的情况下系统最大定位误差更小,闭环状态下双压电驱动微动台系统定位精度更高,最大定位误差明显减小,系统稳定性更高。     

压电驱动器迟滞非线性的增强型Prandtl-Ishlinskii模型建模及实验验证

存在于压电陶瓷全工作范围内的迟滞非线性特性,往往导致压电陶瓷执行器的系统精度下降、振荡,甚至造成系统的不稳定。针对周期性的正弦输入信号,改进增强型Prandtl-Ishlinskii模型(EPIM)迟滞建模方法。在分析压电特性和传统的Prandtl-Ishlinskii模型特性的基础上,采用改进的增强型Prandtl-Ishlinskii模型来描述压电陶瓷的迟滞特性,搭建了基于dSpace的压电驱动微位移定位实验平台;将基于增强型Prandtl-Ishlinskii模型方法应用于压电驱动微位移定位平台中,对压电陶瓷的迟滞非线性特性进行辨识。实验结果表明,改进的增强型Prandtl-Ishlinskii模型(EPIM)比传统的Prandtl-Ishlinskii模型(PIM)更有优势。     

压电陶瓷微位移器件控制模型的研究

从不同角度介绍了压电陶瓷微位移器件的两种控制模型.首先,借助于统计物理学分析,结合数学建模方法,建立了一个简单实用的压电陶瓷的迟滞数学模型.其次,借助于弹性体变形理论,介绍了压电/电致伸缩陶瓷的归一化控制模型,从理论上说明了采用电极化强度的方法可以有效减小迟滞的观点.并设计了两种实验系统,对两种控制模型进行了实验验证,实验结果表明,所建立的两种模型可有效减小压电陶瓷的迟滞非线性误差,提高压电陶瓷微位移的控制精度,有助于实现压电陶瓷驱动器的高精度开环微位移控制.     

一种新型柔性双轴微夹钳的设计与分析

针对传统的微夹钳在复杂的微操作中只能沿单轴进行夹持操作的不足，文中设计了一种柔性铰链的双轴微夹钳，结构简单又紧凑，该微夹钳由一个压电陶瓷驱动器驱动，实现夹持和旋转两种操作。采用非对称结构设计，实现左边完成向前旋转动作，右边完成夹持动作。通过左右两边两级放大机构结构设计不同，实现位移放大和运动传递。为实现抓取和搓动功能的解耦，对两部分的运动导向机构进行了正交设计。采用伪刚体法建立了机构的伪刚体模型，建立了机构的运动学和动力学模型，包括运动机构放大比、输入刚度和机构的固有频率。通过有限元分析方法验证了微夹钳的性能模型的准确性。仿真试验结果表明，左侧机构的放大比为8.01,右侧放大比为8.56,最大输出位移可达171.36μm。所设计的微夹钳具有良好的抓取和搓动的性能，可实现高精度的抓取和释放操作。     

WTYD型压电陶瓷微位移器的迟滞特性模拟

为了模拟WTYD型压电陶瓷微位移器的输出位移与驱动电压之间的迟滞曲线,本文通过采用Bouc-Wen模型模拟迟滞分量提出了一种表征WTYD型压电陶瓷微位移器的输出位移与驱动电压之间的迟滞关系的Bouc-Wen模型并建立了相应的参数辨识方法。为了验证Bouc-Wen模型及其相应的参数辨识方法的有效性,建立了相应的实验装置并对模型进行了实验验证。研究结果表明,本文提出并研究的WTYD型压电陶瓷微位移器的Bouc-Wen模型及相应的参数辨识方法能较好地模拟WTYD型压电陶瓷微位移器的迟滞特性。     

宏微复合平台的微运动动态模型研究

宏微复合平台常应用于大行程运动和高精度定位的场合。基于对宏微复合驱动技术的的分析及研究,提出了一种音圈电机与压电陶瓷复合驱动的宏微复合运动平台结构,其中微运动平台采用压电陶瓷驱动和弹簧预紧,具有结构简单、分辨率高、刚度高和响应速度快等优点。针对微运动平台的主动控制问题,考虑压电陶瓷驱动器驱动电路以及滑块与摩擦复合作用的影响,建立微运动平台动态模型。通过微运动平台动态特性的实验研究,分析滑块与摩擦复合作用对微运动平台平稳性的影响。结果表明,该模型可快速缩短平台到达稳定的时间,满足平台精密定位要求。     

基于PI迟滞模型的单压电变形镜开环控制

压电非线性迟滞导致压电变形镜的开环控制精度及闭环工作带宽降低,限制了其在自适应光学系统中的应用。为克服迟滞影响,提出采用PI迟滞模型描述单压电变形镜的迟滞非线性特性,实现单压电变形镜的高精度开环控制。首先建立PI迟滞数学模型,利用最小二乘法辨识PI迟滞模型的权值,计算出PI逆模型的权值和阈值,从而获得消除迟滞后的变形镜控制电压;接着搭建了基于哈特曼波前传感器的自适应光学测试平台,采用单压电变形镜的环形致动器进行离焦面形的开环控制实验。实验结果表明,经过迟滞消除后变形镜的电压-变形迟滞由9.3%降低到1.2%,离焦面形的开环重构精度提高70%以上,证明该迟滞模型可有效应用于单压电变形镜的开环控制。     

压电驱动器的非线性模型及其精密定位控制研究

压电驱动器的非线性特性和迟滞特性是影响微动平台定位控制精度的主要因素。采用改进的Preisach模型对压电驱动器的迟滞特性进行建模，利用建立的Preisach模型进行开环精密定位控制和作为PID反馈控制的前馈环节的研究。实验结果表明，该模型能够有效地降低非线性迟滞特性对压电驱动器位移输出精度的影响，提高驱动器的动态响应特性。     

压电陶瓷驱动微位移机构迟滞非线性改善方法研究

压电陶瓷驱动器在精密微位移系统中有着广泛的应用,但其固有的迟滞非线性严重影响系统的运动精度,使控制困难.通过数学建模方法建立压电陶瓷的迟滞曲线逆模型,并用此模型对压电陶瓷进行位移补偿,可以有效减小压电陶瓷迟滞非线性对系统精确控制的影响.提出一种用两个压电陶瓷协同驱动微动平台运动的微位移机构,通过基于迟滞逆模型的开环控制方法,对压电陶瓷位移进行误差补偿,可以实现微动平台运动与控制信号较好的线性对应关系.     

压电执行器动态迟滞建模与LQG最优控制器设计

为提高空间天文望远镜稳像系统中压电快摆镜(Fast Steering Mirror,FSM)的动态性能,对压电执行器(Piezoelectric Actuator,PZT)动态迟滞补偿和控制进行研究。鉴于基于广义Play算子Prandtl-Ishlinskii(PI)模型的求逆复杂性和迟滞曲线的非对称性,构造一种基于广义Stop算子PI逆模型来补偿压电执行器迟滞非线性。采用Hammerstein模型对压电执行器动态迟滞特性进行建模,以广义PI模型和自回归遍历模型(Auto-regressive Exogenous Model,ARX)分别表征Hammerstein迟滞模型中的静态非线性和率相关性,并针对迟滞率相关模型不确定性问题,提出一种前馈补偿和线性二次型Gauss最优控制算法(Linear Quadratic Gaussian,LQG)相结合的复合控制策略。利用自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution algorithm,ADE)辨识和整定模型及控制器参数。实验结果表明:该动态迟滞模型能够有效描述1～100Hz频率范围内压电执行器迟滞曲线,拟合均方根误差为0.077 1μm(@1 Hz)～0.512 3μm(@100Hz),相对误差为0.31%(@1Hz)～2.09%(@100Hz);实时跟踪幅值为24.5μm的变频目标位移,LQG控制算法的跟踪精度相比于直接前馈控制和PID控制分别提高48.6%和27.02%。     

基于最小二乘支持向量机的压电作动器迟滞非线性建模及参数辨识

为了辨识压电作动器应用中迟滞非线性特性,采用Preisach模型与最小二乘支持向量机（LS-SVM）的混合建模法构建压电作动器模型以表征其迟滞非线性。在Preisach模型基础上采用一阶回转曲线法求得α-β平面内的迟滞单元加权系数,以迟滞单元形心和加权系数作为训练模型的输入输出,利用遗传算法对模型参数进行了辨识。数值仿真验证了建立的模型能精确描述压电作动器迟滞非线性特性,仿真结果与实验结果的相对误差在0.12%~2.01%之间,证实了模型的有效性。     

压电陶瓷微动台的复合控制

压电陶瓷微动台的迟滞非线性严重影响其动态定位精度,为了解决这一问题,采用一种改进的PI模型对微动台的迟滞非线性进行了建模.为了提高传统PID算法对压电陶瓷微动台的动态定位性能,将改进的PI模型与传统PID算法组合构成前馈复合控制算法,并进行了微动台的慢速与快速动态定位实验.结果表明,对同频曲线定位时,前馈PID复合算法的最大误差为传统PID算法的40％左右,平均误差为传统算法的20％～30％左右;对多频曲线定位时,前馈PID复合算法的最大误差和平均误差为传统PID算法的33％左右.数据表明前馈PID复合算法的动态定位性能明显优于传统PID算法.     

Adaptive identification of hysteresis and creep in piezoelectric stack actuators

The adaptive identification of the non-linear hysteresis and creep effects in a piezoelectric actuator is proposed in this paper. Model uncertainties related to the hysteresis and creep effects, most prominently in the high frequency zone (to 100 Hz), large operating amplitude and/long operating time, can make a piezoelectric actuator-driven micro-positioning system unstable in the closed loop. Furthermore, these uncertainties may lead to inaccurate open-loop control and frequently cause harmonic distortion when a piezoelectric actuator is driven with a sinusoidal input voltage signal. In order to solve the above issues, it is important to determine an accurate non-linear dynamic model of a piezoelectric actuator. An unscented Kalman filter-based adaptive identification algorithm is presented, which accurately determines the non-linear dynamics of a piezoelectric stack type actuator such that the non-linear hysteresis and creep effects can be accurately predicted. Since hysteresis and creep are dominant in open loop, the actuator is driven in an open-loop mode in this investigation.     

Hybrid controller of a linear piezoelectric walking stage relying on stack/shear piezoelectric actuators

This paper proposes a hybrid control strategy of a novel linear piezoelectric walking stage based on two sorts of piezoelectric actuators, which takes the load variation into account. The proposed stage consists of two parallel 4-bar lever amplification mechanisms with flexure hinges actuated by piezoelectric stacks to heighten the vertical distance (that is more tolerable to the assembly discrepancy), two compression springs (that is able to maintain a fixed linear position without powering), and two shear piezoelectric actuators (that can achieve longer and equivalent to walking motion) in a small form factor. The proposed stage has two operating modes, namely a coarse positioning mode with a more extensive travel range and a fine positioning mode with a nanometer-level resolution, to possess excellent performance for the linear piezoelectric walking stage of load variations. One multimodal switching controller and one feedforward-feedback controller conduct the coarse mode and fine mode, respectively. The optimal frequency for a specific load is obtained through a backpropagation neural network in the multimodal switching control. In the feedforward-feedback control, the inverse mathematical model based on the Bouc-Wen hysteresis model is used to mitigate the hysteresis effect in the feedforward part while the proportional–integral–derivative controller in the feedback part handles the external system disturbances. Experimental results show the proposed hybrid coarse/fine mode control strategy's effectiveness to satisfy an efficient and accurate positioning task.     

压电微定位台的率相关动态迟滞建模及参数辨识

针对压电微定位台固有的率相关迟滞非线性严重限制其微定位精度的问题,研究了基于Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞非线性模型及其建模方法。以改进的Backlash-Like分段辨识模型描述压电微定位台的静态非线性特性,结合ARX(Auto Regressive eXogenous)模型,建立描述压电微定位台的率相关动态迟滞模型。同时,针对传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数辨识时易陷入局部最优的问题,提出一种具有交叉变异策略的改进型粒子群算法进行模型的参数辨识。实验结果表明:与传统的Backlash-Like模型相比,改进的Backlash-Like分段辨识模型在输入电压为60V,频率为2Hz的信号时,模型辨识的最大误差由0.68μm下降到了0.104μm,最大相对误差由2.69%下降为0.35%。当压电微定位台输入电压为60V,频率分别为30Hz,60Hz和90Hz的单频信号时,Hammerstein率相关迟滞模型较Backlash-Like分段辨识模型,均方根误差由0.393 1～0.700 6μm下降至0.054 1～0.190 4μm,相对误差由1.721%～3.087%下降至0.236%～0.831%。验证了基于改进Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞模型较传统的Backlash-Like静态迟滞模型能精确地描述压电微定位台的率相关动态迟滞特性,具有较好的频率泛化能力,提高了压电微定位平台的定位精度。