考虑摩擦伺服系统的补偿算法研究

针对摩擦非线性影响伺服系统动静态性能的问题,在典型伺服系统模型中引入LuGre摩擦模型,介绍了一种应用自适应神经网络补偿摩擦的控制算法。在负载转矩未知、模型包含不确定项、系统参数时变的情况下,利用神经网络对非线性项进行逼近,同时引入自适应的思想,利用反步法设计自适应控制器在线补偿神经逼近系统的估计误差。此外,通过Lyapunov稳定定理对控制系统进行分析,证明整体系统是渐进稳定的。仿真结果表明:该补偿方法能对伺服系统中摩擦进行有效抑制,保证系统的跟踪性能,并在负载扰动和系统参数时变情况下仍具有较强的鲁棒性。     

基于LuGre摩擦模型与自抗扰技术的调速伺服系统复合控制策略

为了提高调速伺服系统的跟踪性能,提出了一种基于LuGre模型的调速伺服系统自抗扰控制策略。利用LuGre摩擦模型对摩擦扰动进行辨识,并对其进行前馈补偿,在速度环和电流环分别加入一阶自抗扰控制器,对剩余扰动进行实时估计并补偿。ADRC弥补了摩擦模型的非绝对完美的问题,LuGre模型也缓解了ADRC的计算压力,互为补充,提高了性能。仿真结果表明：所提控制策略响应速度快、调节时间短、超调低,提高了系统的控制速度和精度。     

改进LuGre模型的挖掘机器人摩擦补偿控制

非线性摩擦会降低挖掘机器人电液伺服系统的动静态性能,引起轨迹爬行、平峰和稳态误差等现象。经典LuGre摩擦模型仅与速度有关,内部鬃毛状态变量无法准确测量,无法全面描述复杂的挖掘机器人电液伺服系统摩擦特性。本文综合考虑电液伺服系统位置、速度和方向等信息,设计了一种改进的LuGre摩擦模型,同时引入速度阈值解决了弹性鬃毛平均变形状态观测器不稳定问题。其次,为了解决传统优化算法陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,通过引入惯性权重、异步变化和精英突变操作改进基本粒子群优化算法,以精准快速辨识出改进LuGre摩擦模型中的6个未知参数。最后,结合辨识出的摩擦模型,基于结构不变性原理设计前馈摩擦补偿控制器,并在23吨挖掘机器人进行了正弦和三角波不同工况下的轨迹跟踪实验。实验结果表明,传统的比例积分微分控制器跟踪误差最大,三角轨迹最大跟踪误差达到了29.68 mm,基于改进LuGre模型设计的前馈摩擦补偿控制器仅为9.70 mm,误差减小了67.31%,基于改进LuGre模型设计的前馈摩擦补偿控制器可以有效提升挖掘机器人的轨迹跟踪精度。     

基于摩擦补偿的直流伺服系统变增益自抗扰控制器

针对摩擦非线性影响直流伺服系统控制性能的问题,提出了一种基于LuGre模型的变增益自抗扰控制(VGADRC)方法。建立了含LuGre模型的直流伺服系统微分方程模型。基于该模型设计摩擦补偿与自抗扰控制(ADRC)相结合的复合控制器。该控制器在不增大观测器增益的前提下,利用LuGre模型前馈补偿系统中的摩擦非线性,同时减小量测噪声对系统的影响。此外,为抑制传统线性扩张状态观测器(LESO)初始时刻引起的峰值问题,采用三阶变增益线性扩张状态观测器(VGLESO)对系统中的总扰动进行估计。最后仿真结果表明,采用所提控制方案能有效提高系统的低速跟踪性能和动态性能。     

空间载荷伺服控制系统低速运动摩擦补偿

为了降低运动摩擦和转矩波动对空间载荷伺服控制系统低速跟踪精度的影响,提出了基于简化LuGre摩擦模型和干扰观测器的摩擦误差补偿方法。为了减少伺服控制系统运算量,详细分析了适用于低速运行环境的LuGre摩擦理论;建立了简化的LuGre摩擦理论模型;设计了速度环干扰观测器;实现了由于低速运动摩擦影响空间载荷伺服系统跟踪精度补偿。通过Matlab/Simulink仿真,与传统的PID控制方法相比,该方法在正弦波作为输入信号时,可以消除伺服系统的低速爬行和抑制闭环速度扰动;在0.5°/s阶跃信号作为输入时,其跟踪误差带±0.0052°/s。     

机电伺服系统非线性摩擦自适应补偿的研究

非线性摩擦是影响机电伺服系统控制性能的主要因素,尤其是在低速、速度换向等情况下,它往往会造成系统的跟踪误差、极限环等不良反应。在分析摩擦形成机理与特性的基础上,介绍了LuGre摩擦模型,通过李雅普诺夫稳定性分析方法,设计了基于LuGre模型的非线性摩擦自适应补偿算法,在线辨识出摩擦模型参数,构造一个双闭环状态观测器来估计摩擦状态变量,降低了由于非线性摩擦给机电伺服系统带来的不良影响。仿真和实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制

对超声波电动机使用PID控制方案时,首先要对系统的摩擦环节进行补偿,建立一个整体超声波电动机模型控制方案,然后再结合PID控制器进行控制。使用Z-N法得到了控制器的三个控制参数,实现基于LuGre摩擦模型的超声波电动机模型控制,通过仿真实验验证对比,证明了对超声波电动机摩擦补偿后使用PID控制算法的可行性和有效性。     

伺服系统的摩擦补偿

为了补偿摩擦的影响,提出了一个有效的基于观测器的补偿方案。摩擦会引起跟踪误差、自振荡以及滞-滑现象。摩擦的补偿离不了摩擦模型,对流行的LuGre模型和钳位型摩擦模型进行了对比分析。指出摩擦是一种自然现象,不可能用从速度v到摩擦力F的简单的单方向的信号流关系来完全描述。从这个意义上来说,LuGre模型并不是真正的摩擦模型,因此基于LuGre模型的观测器补偿方案并不是总能奏效的。提出基于扰动观测器的补偿方案,并进行了分析。因为带摩擦的系统的典型特性是滞-滑爬行和滞-滑自振荡,所以摩擦补偿的效果也就应该从这些非线性特性上来进行考察。分析表明,这种基于扰动观测器的补偿对自振荡有很强的抑制作用,并可消除低速下的爬行现象。     

基于LuGre模型的伺服系统摩擦补偿策略研究

利用摩擦力LuGre模型能很好地诠释摩擦力的动静态特性。本研究首先采用遗传算法辨识Stribeck曲线的参数,将其作为LuGre模型的静态参数。其次,采用阶跃响应曲线拟合得到LuGre模型的动态参数。最后,基于已经辨识的LuGre模型构建S函数,对伺服系统做前馈补偿。针对某型号转台伺服系统,所采用辨识方法的辨识精度高、速度快且鲁棒性好;所设计的前馈补偿器能有效改善转台伺服系统的低速性能。     

永磁同步伺服系统摩擦力和扰动补偿方法研究

伺服系统在低速运动时其控制精度极易受到摩擦力等扰动影响。通过对滚珠丝杠平台中摩擦力和扰动的分析,提出了一种基于LuGre摩擦力模型和降阶扩张状态观测器(RESO)的扰动补偿方法。首先利用曲线拟合和遗传算法辨识出系统LuGre摩擦力模型的参数,利用辨识出参数的摩擦力模型实现对系统中摩擦力的补偿;其次通过RESO实现对摩擦力的过补偿和欠补偿以及系统中其他集总扰动的观测补偿。试验结果表明该方法不仅可以提高摩擦力补偿的效果,同时还能对系统扰动进行抑制,有效提高了系统的跟踪精度。     

一类刚性负载双轴伺服系统的非线性观测器控制设计策略

提出了一种基于非线性观测器的命令滤波自适应反步控制(OCFABC)方法,以解决具有LuGre摩擦模型的双轴伺服系统中的位置跟踪和速度同步问题。观测器用于系统摩擦补偿。命令滤波器作用于虚拟控制信号,解决反步法中的计算爆炸问题,建立误差补偿方程,提高跟踪精度。此外,还设计了速度同步信号,以达到更好的系统同步效果。利用Lyapunov理论分析了闭环系统的稳定性。最后,通过仿真和试验结果证明了所设计方法的有效性和优越性。     

基于摩擦补偿的伺服转台自抗扰控制策略研究

摩擦非线性扰动是影响伺服跟踪系统控制性能的主要因素之一。为提高转台伺服系统的跟踪性能,提出了一种基于Elastoplastic摩擦模型的改进自抗扰控制方法。首先,建立了转台伺服系统的状态空间模型;其次,采用Elastoplastic摩擦模型描述系统中的非线性摩擦扰动,并用遗传算法辨识了模型参数;最后,基于辨识获得的Elastoplastic摩擦模型,将位置误差和速度误差作为不同的参数分别应用到扩张状态观测器,设计了一种改进型自抗扰控制器。未引入摩擦补偿时的速度跟踪误差平均值约为0.0024 rad/s,而加入补偿后的速度跟踪误差平均值减少为0.00147 rad/s。仿真和实验结果表明,本文提出的控制方案能够提高转台伺服系统的跟踪性能,验证了所提出控制方法的有效性和鲁棒性。     

一种具有参数不确定性的直流电机系统鲁棒自适应摩擦补偿方法

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和电机参数不确定性，为提高转台摇摆状态位置跟踪精度，提出了一种新的鲁棒自适应补偿控制器。电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态摩擦模型。该控制器包含一个参数自适应律和等效PID控制律来估计未知LuGre模型参数和电机参数并给与补偿。最后Lyapunov方法和仿真结果证明该鲁棒自适应补偿控制器保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪，提高了转台摇摆跟踪精度。     

基于摩擦和扰动补偿的永磁直线同步电机滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度易受摩擦力、负载扰动等不确定性因素影响的问题,采用基于摩擦和扰动补偿的非奇异快速终端滑模控制（NFTSMC）方法来设计位置控制器。首先,建立含有Stribeck摩擦模型的PMLSM动态模型,使用自然选择粒子群算法对摩擦模型进行离线参数辨识;其次采用NFTSMC方法来确保系统状态快速收敛,避免奇异问题,利用辨识的摩擦模型进行补偿;最后采用滑模观测器对总不确定因素进行观测和补偿,削弱了抖振现象。仿真验证了所采用的控制策略提高了位置跟踪精度,同时具有快速收敛性和较强的抗扰性。     

一种具有时变观测器增益的摩擦补偿方法

为有效抑制摩擦扰动对光电平台性能的影响,针对环架轴系间的摩擦由LuGre模型描述的情况,设计自适应摩擦补偿控制器.提出一种采用具有时变增益摩擦状态观测器的摩擦补偿方法,通过类李雅普诺夫分析证明整个闭环系统跟踪误差的渐近收敛性.仿真结果表明,通过对时变增益函数中设计参数的适当选择,相比采用具有常数增益的观测器,系统的角速...     

基于摩擦模型的机器人力 / 位安全控制方法研究

针对机器人力/位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法.首先,设计机器人力/位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态LuGre摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设计简化的机器人力/位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/位控制与人类发生碰撞以验证算法的有效性.实验结果表明,提出方法可检测机器人各连杆发生4N·m以上的异常碰撞,能够有效地实现机器人力/位安全控制,具有一定的工程参考价值.     

伺服系统在摩擦条件下的模拟复合正交神经网络控制

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中.在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除非线性摩擦力矩的影响.通过数字复合正交神经网络的连续化算法处理获得了一种模拟复合正交神经网络,并作为前馈控制器.用并行控制与单一的PD控制对带有非线性摩擦力矩的直流电机伺服控制作了仿真研究.仿真结果表明复合控制比单一的PD控制具有实时性好、响应速度快、跟踪精度高,位置与速度跟踪控制获得了满意的效果.该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径.