双轴联动系统广义预测交叉耦合位置控制

在双轴联动系统中,减小轮廓误差和提高轨迹跟踪的能力是位置控制的主要目标.为提高轨迹跟踪的稳态精度和动态性能,本文提出了双轴广义预测交叉耦合控制策略(generalized predictive cross-coupling control,GPCCC).首先将广义预测算法应用于双轴联动控制中,根据已知轨迹进行多步预测、滚动优化和反馈校正来提高双轴控制性能,其次采用交叉耦合结构将轮廓误差作为反馈量来修正广义预测控制的给定轨迹.最后,通过两台永磁同步电机驱动的双轴联动系统完成实验,实验效果证明了所提出的控制策略在保证轨迹跟踪精度的同时,可以有效提高动态响应速度,尤其在轨迹转折点处,相比于传统PID交叉耦合结构,可以明显减小轮廓误差.     

全自动化学发光免疫分析仪取样平台运动控制器设计

本文设计了全自动化学发光免疫分析仪取样平台的运动控制器。单轴控制器采用速度内环、位置外环的双闭环结构。其中位置控制环采用模糊控制,并进行前馈补偿,构成复合控制。同时考虑两轴联动的动态配合,设计了变增益交叉耦合控制器,补偿轮廓误差。实验结果表明,采用此控制策略不仅有效的提高了系统的单轴跟踪性能,而且轮廓误差明显降低。     

基于设定值前向补偿的XY平台直线电机控制

数控机床优化精度控制系统中,XY平台伺服系统存在扰动、系统参数不确定性、机械延迟以及两轴驱动系统参数不匹配等原因,影响了平台的定位精度.为此对轮廓误差分配模型的交叉耦合控制方法进行了改进,对于设定值前向补偿的交叉耦合控制,估算出两轴间的轮廓误差,直接反馈予各轴的设定值输入,进行补偿.上述方法具有预先修正偏差的能力,及时修正了偏差,加快了误差修正速度,有效提高了系统的控制精度.仿真结果表明,所提出的两轴运动平台直线电机控制方法有效地减小了平台的轮廓误差和位置误差,提高了平台的定位精度.     

运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补

为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后,为保证机器人在进给速度极小值处不超速,将各加减速阶段运行时间调整为插补周期的整数倍,并对子曲线段衔接处速度平滑处理.最后,提出模型迭代寻优曲线插补,大大降低了速度波动率.仿真试验表明,该方法插补轨迹的各项指标均满足要求且最大速度波动率仅为0.000099%.真机试验也验证了该方法可有效减小轨迹误差.     

机器人灵巧手基关节交叉耦合同步控制

为了提高机器人灵巧手基关节的轨迹跟踪精度,提出了包含同步误差和位置误差反馈项及平滑鲁棒非 线性反馈补偿项的交叉耦合同步控制策略,并建立了手指动力学模型．基于李亚普诺夫稳定性理论证明了所提出的 控制策略能够使同步误差和位置误差均收敛到0,并且保证了系统的渐近稳定性．与传统非同步控制的PD 加摩擦 力补偿算法和轨迹跟踪控制算法进行比较,实验结果验证了所提出控制策略的有效性．     

多轴运动系统非线性轮廓重复跟踪的主从交叉耦合迭代学习控制

针对多轴运动系统非线性轮廓的重复跟踪,传统时域交叉耦合迭代学习控制器（Cross-coupled iterative learning control,CCILC）的设计,各轴间的耦合算子计算精度要求高,计算效率低.本文提出一种主从交叉耦合迭代学习控制方法.基于主从控制设计方法,主动轴采用时域CCILC,从动轴采用位置域交叉耦合迭代学习控制（Position domain CCILC,PDCCILC）.保证各轴间运动同步性,同时减轻对耦合算子精确性的依赖.因而可以引入轮廓误差矢量法估算耦合算子提高计算效率.采用Lifting的系统时域矩阵展开方法对所提出的算法进行了稳定性分析和性能分析.基于一个两轴毫米级运动平台,三种典型非线性轮廓跟踪（即半圆、抛物线和螺旋线）的数值仿真和实验分析验证了所提出算法的有效性.     

一种新的履带机器车轨迹跟踪控制

以履带机器车为研究对象,通过对履带机器车轨迹跟踪误差的分析,给出了履带车的内部误差和外部误差的定义。采用交叉耦合控制器对履带车辆的内部误差进行补偿,采用专家模糊控制器对履带机器车的外部控制误差进行补偿,从而实现了履带机器车的轨迹跟踪控制。仿真结果验证了该算法的有效性。     

面向高质量加工的NURBS曲线插补算法

通过分析数控系统加工时常用的插补算法的特点,提出一种基于NURBS曲线的插补算法.该算法包括速度规划和实时插补两部分:速度规划部分考虑了工件加工时允许的最大轮廓误差,以保证高速运行过程中加速度的连续,使机床运行平稳,避免产生大的冲击;实时插补部分应用弦截法计算插补参数,能将实时插补产生的速度波动控制到理想水平,进一步减小了机床震颤.仿真实验结果表明,文中算法能够减小机床振动,实现高质量加工.     

静脉采血机器人NURBS曲线轨迹规划研究北大核心CSCD

为研究静脉采血机器人在针体植入过程中的NURBS曲线轨迹规划问题,以提高NURBS曲线的插补精度、系统运行过程中的平稳性为优化指标,提出了基于Simpson法的NURBS插补算法求解预估插补参数,并改进预估插补参数校正法来简化计算。采用基于正弦加速度曲线的NURBS插补速度规划方法并在法向加速度和弓高误差的共同约束下,控制插补速度并保证加速度连续。最后在设计的静脉采血机器人上用MATLAB进行仿真分析。结果表明,该算法简化了插补计算,降低了弓高误差,提高了插补精度,并有效控制了速度波动率,使运行平稳、运行轨迹连续平滑。     

基于实时插补的五轴加工非线性误差控制

五轴联动加工线性插补运动时,因旋转轴的影响,机床控制点的运动将使刀具中心偏离编程轨迹,产生非线性误差.以刀具工作台混合型五轴机床为例,在分析该类型五轴加工中非线性误差形成理论基础上,提出一种基于实时插补的非线性误差控制方法,在基于进给速度规划的轨迹插补之后,对插补中相邻插补点之间的非线性误差进行控制.最后通过仿真分析对该方法进行了验证.