基于LuGre摩擦模型前馈补偿的模糊PID控制系统设计

牙科CT在拍摄X光片时,牙科CT转台需要低速运转。在低速运转时摩擦带来的非线性最严重,为解决非线性摩擦,提出将摩擦模型前馈补偿与模糊PID结合实现对转台的控制。摩擦模型选用LuGre,并对摩擦模型参数离线辨识,确定出牙科CT转台的摩擦模型,在Simulink软件中分别对摩擦模型和模糊PID控制器进行封装建模,搭建了基于LuGre摩擦模型前馈补偿的模糊PID控制系统。通过仿真验证了采用该控制系统避免了位置跟踪平顶、速度跟踪过零时出现‘死区’等缺陷,并且跟踪误差很小、响应快,稳态稳定。通过实验验证了采用摩擦模型前馈补偿的模糊PID控制系统定位精度高,证明该控制系统的设计能很好地解决低速运转时摩擦带来的非线性问题。     

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。     

基于LuGre轮胎动力学摩擦模型的路面估计与车辆自适应制动控制

为了实现车辆的制动最优控制,利用LuGre轮胎动力学摩擦模型,建立车辆的系统动力学模型,首先分析模型参数对地面附着系数与滑移率关系曲线的影响,明确所需估计参数;然后对输入压力采取增压、保压、减压三种方式,在车速、轮速、纵向加速度可测的情况下,采用参数自适应算法在线估计路面参数,并基于滑移率设计制动控制器;最后运用simulink实现车辆的制动过程仿真,得到不同路面的车辆制动输出响应曲线及路面参数估计值,结果表明基于该模型实现车辆制动控制,能使制动策略适应路面参数的随机及连续变化和地面附着能力随车速的变化情况,以提高制动效果.     

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...     

基于改进Dahl模型的自适应摩擦补偿研究

针对在伺服控制系统中普遍存在的摩擦现象所引起的低速爬行、跟踪误差、极限环振荡等问题,首先对伺服系统中常用的Dahl摩擦模型和LuGre摩擦模型进行了分析比较,介绍了一种改进的Dahl模型,该模型改善了摩擦环节的稳定性,并能描述滞-滑现象;然后基于Lyapunov稳定性分析的方法,设计了基于改进的Dahl模型的自适应摩擦补偿算法;最后对带有摩擦的伺服系统进行了自适应摩擦力矩补偿和PD控制补偿的仿真和实验。仿真和实验结果表明:改进的Dahl摩擦自适应补偿比PD控制补偿能更好地抑制伺服系统低速时摩擦所带来的干扰和影响,提高了定向、定位精度和系统稳定性。     

基于LuGre模型的二自由度摆头摩擦补偿

混联机床中二自由度摆头存在的非线性摩擦力矩严重影响加工精度.LuGre模型具有非线性摩擦描述能力,但模型复杂,参数辨识难度较大.本文提出一种改进型量子遗传算法可取得比传统遗传算法更高的辨识精度,并设计了基于模型的前馈补偿策略.为解决不确定因素导致的参数波动,将LuGre前馈补偿和模糊PID相结合,提高了补偿器的鲁棒性....     

基于LuGre轮胎动力学摩擦模型的路面估计与车辆A适应制动控制

为了实现车辆的制动最优控制，利用LuGre轮胎动力学摩擦模型，建立车辆的系统动力学模型，首先分析模型参数对地面附着系数与滑移率关系曲线的影响，明确所需估计参数；然后对输入压力采取增压、保压、减压三种方式，在车速、轮速、纵向加速度可测的情况下，采用参数自适应算法在线估计路面参数，并基于滑移率设计制动控制器；最后运用simulink实现车辆的制动过程仿真，得到不同路面的车辆制动输出响应曲线及路面参数估计值，结果表明基于该模型实现车辆制动控制，能使制动策略适应路面参数的随机及连续变化和地面附着能力随车速的变化情况，以提高制动效果。     

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。     

液压伺服系统的动态摩擦补偿研究

摩擦力是液压伺服系统低速性能的主要影响因素,其造成系统的低速跟踪精度和定位精度的降低.该文对阀控非对称液压缸位置控制系统进行分析并在建立摩擦力的LuGre模型基础上,提出一种基于该模型的动态摩擦补偿.最后应用实验证明了该方法的有效性.     

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模型的液压缸摩擦力修正模型

通过分析液压缸摩擦力的诸多特性,基于LuGre摩擦模型,引入滑动油膜动态特性方程,建立一种液压缸摩擦力新模型。在Matlab/Simulink中搭建模型原理图,对新模型进行仿真,并与实测数据进行对比。研究结果表明:建立的液压缸摩擦力新模型能够反映实验中观测到的绝大多数摩擦特性,与实测数据吻合较好,可适用于各种精密液压系统的仿真与控制策略研究中。     

基于LuGre模型和遗传算法的阀门阻尼参数辨识

研究由阀门阻尼测试系统的实测数据辨识阀门摩擦副的阻尼参数。阀门摩擦副的动态阻尼特性的测试和参数确定通常比较困难。LuGre摩擦模型能够精确地描述摩擦特性,模型中包含六个静、动态阻尼参数,参数之间存在耦合。通过遗传算法对静态阻尼参数和动态阻尼参数作两步辨识。分别对选择交叉和变异算子进行改进,解决了局部收敛的问题。实验结果表明,辨识得到的阻尼参数可以精确地描述阀门的实际运动状态。     

机器人关节摩擦的自适应模糊补偿建模与控制

采用自适应模糊系统在线逼近摩擦模型并将模型辨识结果作为控制算法的补偿项，在控制方法上，采用了基于自适应模糊补偿的PD算法。在系统证明上，从李雅普诺夫函数中导出了自适应参数并且分析了闭环系统跟踪误差的有界性。在算法实现上，利用Matlab对文中的方法及证明的有效性进行了验证。     

Adaptive robust motion trajectory tracking control of pneumatic cylinders with LuGre model-based friction compensation

Friction compensation is particularly important for motion trajectory tracking control of pneumatic cylinders at low speed movement. However, most of the existing model-based friction compensation schemes use simple classical models, which are not enough to address applications with high-accuracy position requirements. Furthermore, the friction force in the cylinder is time-varying, and there exist rather severe unmodelled dynamics and unknown disturbances in the pneumatic system. To deal with these problems effectively, an adaptive robust controller with LuGre model-based dynamic friction compensation is constructed. The proposed controller employs on-line recursive least squares estimation（RLSE） to reduce the extent of parametric uncertainties, and utilizes the sliding mode control method to attenuate the effects of parameter estimation errors, unmodelled dynamics and disturbances. In addition, in order to realize LuGre model-based friction compensation, the modified dual-observer structure for estimating immeasurable friction internal state is developed. Therefore, a prescribed motion tracking transient performance and final tracking accuracy can be guaranteed. Since the system model uncertainties are unmatched, the recursive backstepping design technology is applied. In order to solve the conflicts between the sliding mode control design and the adaptive control design, the projection mapping is used to condition the RLSE algorithm so that the parameter estimates are kept within a known bounded convex set. Finally, the proposed controller is tested for tracking sinusoidal trajectories and smooth square trajectory under different loads and sudden disturbance. The testing results demonstrate that the achievable performance of the proposed controller is excellent and is much better than most other studies in literature. Especially when a 0.5 Hz sinusoidal trajectory is tracked, the maximum tracking error is 0.96 mm and the average tracking error is 0.45 mm. This paper constructs an adaptive robust controller     

基于自调整量化因子模糊控制器的摩擦补偿研究

本文提出了一种基于自调整量化因子模糊控制器的摩擦补偿方法,它能够有效地补偿摩擦给伺服定位系统所带来的危害。这种控制器可根据系统参数的变化在线自动调整量化因子,从而增强了摩擦补偿的效果。数值仿真表明这种摩擦补偿方法具有较强的鲁棒性。     

基于区间分析的LuGre摩擦模型参数辨识方法

针对LuGre摩擦模型参数耦合、动态参数辨识困难等问题,提出一种基于区间分析的LuGre摩擦模型动态参数辨识方法。首先,简要介绍了边界误差估计方法及其在系统模型为常微分方程时系统参数辨识中的应用,然后,基于两步法思想,分别采用最小二乘法和基于区间分析的边界误差估计方法对4个静态参数和2个动态参数进行了辨识。该方法有效避免了采用传统非线性辨识方法辨识LuGre摩擦模型动态参数时初值确定困难、对辨识结果影响大以及显性目标函数不易给出等缺陷,同时,辨识得到的参数为全局最优。最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。