基于前馈控制的高精度伺服系统北大核心

对高精度电机伺服系统的控制策略进行了研究,针对伺服系统闭环层次多造成的稳态误差大、响应慢的问题,采用速度和加速度前馈控制改善了系统的跟踪性能;针对系统抗扰性能差的问题,采取一种新型扰动观测器作为负载转矩观测器,对负载转矩观测结果进行补偿,有效解决了负载扰动造成结果波动大的问题。此转矩观测器的设计简单仅有一个控制参数,不含微分量,具有高频噪声小的优点。对控制策略建模仿真,结果表明:前馈控制可以有效降低稳态误差,改善系统跟踪性能;进行负载转矩观测并补偿,可明显降低扰动造成的超调。     

基于智能前馈自学习的数控机床永磁电机控制优化策略

数控机床的主轴驱动系统决定了机床的动态特性、加工精度等关键技术指标,其核心部件永磁同步电机的控制精度及稳定性必须进行优化。在传统PI反馈控制的基础上提出一种基于在线智能前馈补偿自学习的优化控制方法。该在线智能前馈补偿控制使用简单迭代学习规则,以补偿重复负载转矩和模型参数的不确定性,无需对系统模型进行辨识。推导证明了此优化策略可满足系统响应的稳定性和收敛性要求。实验结果也证明了该优化策略的有效性和可行性,可为数控机床的主轴驱动系统优化设计提供参考。     

直线电机伺服系统的复合前馈PID控制

提出了将复合前馈引入到直线电机伺服系统的控制方法,缩短了系统的调整时间并减小了系统的超调量,从而较好地解决了高速与高精的矛盾.通过MATLAB仿真和实验验证了该方法是可行的.     

直线电机速度伺服系统的变增益PI控制

在直接驱动领域中常用的永磁直线同步电机(PMLSM)由于存在众多干扰和非线性因素,使用常规PI控制器控制时难以获得令人满意的控制效果。在综合分析PMLSM速度伺服控制系统PI控制器的参数调整规律的基础上,提出一种能根据偏差情况实时调整控制器参数的变增益PI控制器。该控制器克服了常规PI控制无法同时满足快速性与稳定性要求的缺点。仿真实验结果表明该控制器的使用使PMLSM速度伺服系统获得快速、精确的调速性能。     

抑制直线伺服系统周期性扰动的改进型重复控制

永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统具有高速、高响应和直接驱动等优点,但其端部效应造成的与位移相关的周期性推力波动和摩擦力会降低系统的伺服性能.为了削弱周期性扰动的影响,设计了PDFF(伪微分前馈反馈控制)速度控制器和改进型位移重复控制器来抑制周期性扰动的影响,以实现周期性输入信号的精确跟踪.理论推导与仿真结果表明,该方案有效地抑制PMLSM伺服系统的周期性扰动的影响,对周期性输入信号具有良好的跟踪特性.     

基于迭代学习的直线伺服系统离散变结构控制

直线电机在执行重复性的跟踪控制任务时,负载扰动、端部效应力及摩擦力会呈现周期性变化。为了提高永磁直线伺服系统的跟踪精度与抗扰性能,消除上述不确定因素的影响,采用离散变结构控制(DVSC)和迭代学习控制(ILC)相结合的位置跟踪控制策略。并利用迭代学习控制算法来调整变结构控制器的参数,削弱抖振,提高稳态精度。理论分析与仿真结果表明,该方案在保证直线伺服系统快速精确跟踪性能的同时,对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性。     

基于DRNN的直线永磁同步电机精密位置控制

对直线永磁同步电机伺服系统提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的IP位置控制方案.在对比干扰观测器前馈IP位置控制器的基础上,利用动态对角递归网络(DRNN)具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出DRNN非线性补偿器,并提出一种改进的RPE学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间.仿真表明该方案能明显改善位置跟踪精度并增强系统鲁棒性.     

高精度伺服系统基于Pade近似的数字前馈控制器

针对指令超前信息未知的情况,提出一种基于Pade近似原理的数字前馈控制器。以某电机伺服系统为例进行仿真,结果表明了本控制器的有效性。     

XY平台直线伺服系统的IP变增益交叉耦合控制

XY平台直线伺服系统中,负载扰动、机械时间延迟及各轴响应速度不同会影响轮廓加工精度,为此提出了一种将积分-比例(I-P)控制、速度前馈控制及变增益交叉耦合控制相结合的控制策略。单轴采用由IP控制和前馈控制构成的复合速度控制器,IP控制具有快速响应和抑制扰动的能力,速度前馈控制可增加系统跟踪能力,降低机械时间延迟效应。间接减小轮廓误差。并且,在X、Y轴间加入变增益交叉耦合控制器,直接减小轮廓误差。仿真结果表明该控制方案可增强系统的鲁棒性,提高系统的快速性和轮廓加工精度。     

数控机床直线伺服系统智能反推控制的研究

针对高速高精数控机床直线伺服系统,考虑参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计基于递归模糊神经网络( RFNN)的反推控制器,利用了递归神经网络具有捕获系统动态信息的优点,可实时补偿不确定因素对跟踪性能的影响.仿真结果表明,该控制策略明显降低了不确定因素对系统性能的影响,从而显著提高了直线伺服系统的位置跟踪精度.     

直线电机伺服系统精密数字控制方法研究

直线电机是实现非圆截面类零件数控车削加工的关键,针对其跟踪目标轨迹已知和对外部干扰及模型参数摄动敏感的特点,研究了一种具有离散时域扰动观测器的数字预见控制方法。首先,通过在最优状态反馈控制的基础上增加目标预见前馈项,减小了直线电机伺服系统的位置跟踪误差;其次,将外部干扰和模型参数摄动作为等效控制输入,设计了一种离散时域扰动观测器加以抑制,增强了预见伺服系统的鲁棒性。仿真结果表明,该控制方法能够满足高速高精度条件下对非圆截面零件的车削加工要求。     

直线电机速度伺服系统的VisSim建模与仿真

在分析永磁同步直线电机(PMLSM)数学模型的基础上,采用速度、电流双闭环的PID控制结构建立了基于VisSim/Motion环境下PMLSM矢量控制系统的仿真模型。其中速度环采用变增益PI控制器,该控制器根据输入误差的大小,通过非线性函数在线改变比例增益和积分增益。仿真和实验结果表明,系统响应速度较快、控制精度较高、运行稳定。为实现高性能的PMLSM伺服控制系统设计和调试提供了一种新的思路。     

CAMC和PID并行控制在数控伺服系统中的应用

针对数控电液位置伺服系统的非线性、参数时变性等特点,设计一种基于CAMC和PID并行控制的方案。以PID为反馈控制来保证系统的稳定性且抑制扰动,以CAMC为前馈补偿控制器来确保系统的控制精度和响应速度。在MAT-LAB环境下对位置伺服系统进行动态仿真。仿真结果表明:基于CAMC和PID的并行控制响应速度快,稳态精度高,其控制性能远优于传统PID控制器。     

数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制

数控机床位置伺服系统在加工过程中受负载、摩擦和电路系统响应特性等因素影响,很难精确建立其加工过程动力学模型。针对批量零件加工过程中的重复执行过程,设计了一种数据驱动的无模型自适应迭代学习控制方案。该方案借助沿迭代轴的动态线性化方法,将数控机床位置伺服系统加工动力学过程等价转化成一个虚拟的迭代数据模型,并根据设计的迭代学习控制律和参数估计律构建数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明:该迭代学习控制方案基于数控机床重复运行的特点,仅利用位置和电机电流信息,完成了对零件加工过程的改善,提高了加工精度。     

基于RBF神经网络的永磁同步直线电机全局滑模控制

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统存在负载扰动、参数时变、非线性摩擦及端部效应等不确定性因素,提出了一种神经网络增益切换全程滑模控制策略。该策略使控制系统一开始就处于滑动模态上,使系统具有全局鲁棒性。其次,通过递归神经网络的在线学习来对不确定界限实时估计,并引入饱和函数,以进一步降低控制中的抖振,改善系统的性能。通过仿真对所提方案与PID控制和传统滑模控制进行对比,验证了所提出的方案有更好的鲁棒性和跟踪能力。     

高精度电液位置伺服系统的设计

将小流量的伺服阀用于低速液压缸的定位控制和跟踪控制，建立了该液压伺服系统的非线性数学模型，实验表明其随动性优于传统的线性控制器，抗干扰能力强。     

绕弯机电液伺服系统的智能控制

在自控张力绕弯机当中,采用电液伺服系统取代传统的力输出系统,提供绕弯件加工过程中的作用力。由于在电液伺服系统当中,电液力控制系统的输入和输出关系是典型的非线性关系。所以,建立了一套上下位机结合的数字计算机控制系统结构,应用BP神经网络,实现电液力的智能控制。试验结果表明,所设计的电液伺服控制系统加载精度高、稳定性好、工作可靠。