高速高精运动平台模型参数最小二乘辨识研究

针对高速高精运动控制对象模型参数辨识的问题,对辨识对象模型、最小二乘辨识算法和滤波器等内容进行了研究,提出了一种基于滤波器的最小二乘线性回归方程的辨识算法,即加入一个稳定的二阶传递函数,对系统输入输出数据进行了滤波处理,使辨识算法在噪声环境下能够减小失真且运行稳定.仿真与实验结果表明,最小二乘在有噪声的闭环运动控制系统中的辨识结果不收敛且失真,而加入滤波器的最小二乘算法能显著提高控制系统的稳定性及精确度,且满足其高速高精的要求.     

二次调节主动升沉补偿实验平台的摩擦辨识与补偿控制

以二次调节主动升沉补偿实验平台为研究对象,针对系统中存在的非线性摩擦转矩,提出摩擦辨识及补偿方案。首先,选用Stribeck模型描述系统摩擦,建立了包含非线性摩擦转矩的平台数学模型;其次,根据平台特点设计摩擦辨识策略,使用最小二乘算法辨识得到未知系统参数,在此基础上拟合Stribeck曲线获取摩擦模型参数;然后,通过摩擦前馈和非线性PID实现摩擦补偿控制,提高升沉补偿精度;最终,实验验证了所提方案的有效性。     

基于MDH模型的工业机器人标定算法与实验研究

基于机器人MDH模型,针对位置矢量误差建立了机器人模型参数误差辨识模型。利用激光跟踪仪测量机器人末端在基坐标系下一系列位置点,进而采用最小二乘法辨识出机器人模型参数误差。为充分验证辨识算法的准确性,在实验室自主设计的6R工业机器人进行仿真和实验。结果表明,文章的标定算法可以准确地辨识出机器人的模型误差参数,补偿后机器人的绝对定位精度得到明显的改善。     

无偏差最小二乘法伺服控制系统参数辨识

为准确辨识伺服控制系统参数,针对高性能运动控制算法的要求,在分析典型伺服控制系统结构模型基础上,基于“库仑摩擦+黏性摩擦”模型,设计了无偏差最小二乘方法,研究其在“工控机+运动控制卡”数控系统平台上的实现方法。实时采集电机角速度数据,利用设计的方法估算伺服系统转动惯量、黏性摩擦和库仑转矩,通过角速度重构,对比理论计算和实际测量角速度,验证参数辨识的有效性和准确性。理论分析和实验结果表明,所设计的参数辨识方法能够准确辨识系统参数。     

电液振动台参数化前馈逆补偿控制策略研究

为了提高电液振动台的波形复现精度,提出一种参数化前馈逆补偿控制策略。首先利用频域辨识算法辨识出振动台在三状态控制下的参数化闭环传递函数,然后运用零幅值跟踪技术设计出稳定可靠的非最小相位系统逆模型,接着基于离线设计的逆模型构建了参数化前馈逆补偿控制并进行了实验研究。实验结果表明,采用参数化前馈逆补偿控制策略与三状态控制相比具有更高的波形复现精度。     

基于NFLMS算法的Wiener型传感器动态补偿

在测量系统中许多传感器的动态特性是一个非线性Wiener模型,即存在着严重的静态非线性和动态响应滞后。当被测量对象的变化率高于传感器的响应速度时,测量结果与真值之间存在较大的动态误差。为了补偿动态误差,文中采用模型参考和Wiener逆模型辨识的方法建立动态补偿单元。考虑到Wiener逆模型的参数在辨识过程中是慢变的,辨识算法采用非线性滤波最小均方根(nonlinear filtered least mean squares,NFLMS)算法。仿真实验和应用研究表明,使用NFLMS算法辨识得到的补偿单元,能够很好地补偿Wiener型传感器动态误差。     

应用稳态误差分析辨识LuGre模型参数

为精确得到模型的动静态参数,提出了以稳态误差分析为基础的模型参数辨识方法.首先,确立了伺服系统的稳态误差与其输入信号、干扰信号的关系,并以此为基础消除了转矩纹波对摩擦模型参数辨识的干扰;然后,利用稳态误差推导摩擦力矩,采用遗传算法辨识动静态参数;最后,利用辨识后的模型进行摩擦补偿,分析其补偿效果.实验结果表明,补偿后的...     

基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识

为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识,提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先,介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集,建立了关节非线性摩擦模型,使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹。然后建立了机械臂动力学模型物理可行性约束,基于迭代优化方法设计了两层循环网络对超冗余机械臂的惯性参数和关节摩擦模型进行辨识。最后,利用数据集训练BP神经网络,得到超冗余机械臂半参数动力学模型,并与多种算法进行了比较分析。实验结果表明：相较于传统的最小二乘算法和加权最小二乘算法,通过使用本文提出的辨识算法,关节辨识力矩残差均方根（Root Mean Square, RMS）之和分别提高了32.81%和23.76%,半参数动力学模型相比于全参数动力学模型力矩残差均方根之和提高了23.56%,辨识结果验证了辨识方法的有效性和优越性。     

串联6自由度机器人关节刚度辨识与误差补偿研究

为提高串联6自由度机器人的绝对定位精度,针对几何参数误差补偿后的工业机器人关节刚度参数展开研究。首先,基于虚拟关节模型建立了工业机器人一维关节刚度误差模型。其次,为提高关节刚度参数的辨识精度与效率,利用BP神经网络对刚度误差模型进行拟合,以优化遗传算法的初始种群适应度。最后,利用激光跟踪仪AT930和ER10L-C10机器人进行实验,验证以上误差模型与关节刚度参数辨识算法。实验结果表明,经过关节刚度误差补偿后,机器人的平均距离误差与最大距离误差分别为0. 248 5 mm与0. 333 2 mm。相比于补偿前的距离误差,机器人定位精度提高了33. 7%。因此,通过改进遗传算法辨识得到的机器人关节刚度参数能够有效地提高机器人定位精度。     

压电陶瓷执行器的动态模型辨识与控制

为了提高精密定位系统中压电陶瓷的控制精度,研究了压电执行器的动态模型及逆模型。根据Weierstrass第一逼近定理,提出了以多项式函数逼近Duhem模型中的分段连续函数f(·)和g(·),并应用递推最小二乘算法辨识Duhem模型的参数α 及f(·)和g(·)的多项式系数,建立了压电陶瓷执行器的非线性参数化动态模型。利用辨识结果建立压电陶瓷执行器的动态逆模型,避免对压电陶瓷执行器进行复杂的模型求逆;介绍了通过逆补偿和PID复合控制对压电陶瓷系统进行的控制。实验结果表明:仅通过逆补偿,可在0~200 μm使得控制绝对误差小于0.8 μm;在前馈逆补偿和PID环控制下,绝对误差可小于40 nm,结果验证了算法的有效性。该算法结构简单,适应性强,便于工程实现。     

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。     

基于修正黏性摩擦LuGre模型的比例多路阀摩擦补偿

为减小摩擦对比例多路阀性能的影响,提出基于修正黏性摩擦LuGre模型的比例多路阀摩擦特性分析、模型参数辨识以及摩擦补偿方法。通过实验测试间接得出摩擦数据,运用数据拟合方法辨识出修正黏性摩擦LuGre模型的静态和动态参数。基于辨识参数设计出修正黏性摩擦LuGre模型摩擦状态观测器,将观测器摩擦信号输出量反馈到控制模型输入端,减小摩擦对比例多路阀性能的不良影响。仿真结果表明,基于辨识参数的修正黏性摩擦LuGre模型摩擦补偿方法可提高比例多路阀的位置跟踪精度。     

高加速度运动系统的非线性摩擦前馈补偿控制

高加速度运动系统中非线性摩擦的建模补偿对提高轨迹跟踪性能至关重要。本文针对传统参数化模型难以准确预估高加速度运动启停阶段摩擦过冲等非线性摩擦的问题,在传统模型结构的基础上,结合扩展Stribeck模型,提出一种扩展参数化模型,模型参数的训练和学习样本源于高精度迭代学习控制获取的有限轨迹下非线性摩擦前馈补偿数据,并采用Levenberg-Marquardt算法拟合模型参数。最后,在音圈电机驱动的高加速定位平台上针对不同运动轨迹进行了实验验证。结果表明,该方法能够克服传统参数化模型难以消除高加速度启停阶段摩擦过冲等非线性摩擦对轨迹跟踪精度的影响;且与迭代学习控制的轨迹跟踪精度接近,有效避免了迭代学习泛化性差等问题,可实现工作空间下任意轨迹的摩擦补偿。     

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。     

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。     

PRACTICAL FRICTION MODELS AND FRICTION COMPENSATION IN HIGH-PRECISION ELECTRO-HYDRAULIC SERVO FORCE CONTROL SYSTEMS

Nonlinear friction is the main factor in the electro-hydraulic servo force control system. It causes steady-state and tracking errors that are difficult to eliminate during static and dynamic loading. In recent years, many studies have been done to reduce or eliminate the influence of the friction in the control system. This article discusses an electro-hydraulic servo force control system to complete simulation experiments in the laboratory. According to friction theory, the effect of friction near the zero-velocity point that appeared twice within a cycle during the test would be very obvious, which distorts the waveform and decreases the control accuracy. Due to the special purpose of the electro-hydraulic servo force control system, a practical friction compensation method has been introduced in this article. The friction static friction model, dynamic friction model, and identification methods are discussed in detail. The experimental results show that this practical friction compensation method can significantly reduce the influence of the nonlinear friction and improve control accuracy in the high-precision electro-hydraulic servo force control system.     

液压振动台非线性摩擦力测量与参数辨识

电液伺服振动试验系统低速和换向时的非线性摩擦力测量和补偿是提高运输环境试验和地震模拟试验等控制精度的重要途径。为了定量获取液压振动台的非线性摩擦力,基于Stribeck效应建立了改进的电液伺服振动试验系统非线性摩擦力理论模型,并结合液压振动台的力平衡方程建立了非线性摩擦力待辨识参数的目标函数。提出一种基于位移闭环控制的简便方法对不同速度下的液压振动台油缸压力差进行测量,得到振动台液压缸与活塞杆之间的摩擦力随速度变化的数值规律。采用基于拟随机序列的混合遗传算法对非线性摩擦力理论模型的4个参数进行了辨识。试验结果证明了本研究方法的可行性,为液压振动试验系统加速度波形失真补偿提供了一定参考。     

基于分解的摩擦补偿研究

文中提出了一个基于分解的控制设计框架并合成了摩擦补偿方案,以最合适的控制方法来补偿每个类型的摩擦.具有未知但恒定的参数的未建模摩擦由自适应来进行补偿,而模型参数变化的摩擦及非参数未建模摩擦由鲁棒补偿器来进行补偿.两种补偿器综合起来,构成了总的补偿方案,仿真结果证明了该摩擦补偿方案的有效性.     

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...