多线切割机走线系统的张力控制

随着集成电路和光伏产业的飞速发展,硅材料加工技术越来越受到重视,其中切割是硅材料加工的一道关键工序.介绍多线切割机走线系统的总体结构,说明它的工作原理,建立放线系统张力控制结构的运动学方程,分析产生张力波动的原因,提出相应的解决方法.设计张力控制系统的硬件平台,通过多电动机同步控制进行间接张力控制,提出一种基于相邻轴误差的多电动机同步控制方法,定义多电动机系统的跟踪误差和同步误差,引入相邻轴误差的概念,构造积分滑模面,设计控制转矩,保证多电动机的同步运动,减小张力的波动,保证钢丝线的张力稳定.试验结果表明所提出的张力控制方法十分有效,该张力控制系统具有张力波动范围小、控制精度高、调整方便的优点.     

多线切割机线张力控制系统设计实现

分析多线切割机张力控制机械原理,针对传统的线张力控制方式局限性,从运动学角度对放线系统数学模型的理论研究,探讨多线切割机走线过程中影响线张力的各种因素,提出一种机电一体化的张力控制系统方案,该方案用转矩电动机代替张力锤施加张力,并运用自适应逆算法设计智能控制器以降低多电动机系统速度同步系统的跟踪误差,极大地降低线张力波动的强度.设计并实现基于现场总线的张力控制系统硬件平台,XQ300A多线切割机产品测试结果证明该系统的可行性、可靠性,该控制方案不仅张力控制精度高、易于实现,而且具有断线故障率低、张力调整方便的优点.     

基于EtherCAT网络的金刚线多线切割机双主轴同步控制

介绍了双主轴金刚线多线切割机的总体结构和工作原理。多轴同步控制是金刚线多线切割机控制系统的关键,而两个加工辊同步是多轴同步的关键。为提高同步性能,提出了基于Ether CAT网络的多轴同步控制策略。针对两个加工辊的控制要求,设计了模糊自适应PID控制器。实验证明了该控制系统不仅同步性好,而且具有很好的动态性和稳定性。该系统切割线速度达到20 m/s,与之前13 m/s相比显著提高了效率。     

多线切割机控制系统的研制

分析了多线切割机的总体结构,说明了它的工作原理,给出了其控制系统的硬件和软件实现框图。重点研究了多线切割机中张力控制和多电机同步控制两个难点问题,设计了一种机电一体化的张力控制方案,使用伺服电机代替重锤施加张力,通过伺服电机的绝对值编码器反馈实时位置,调整收放线电机的速度,保证切割线的张力稳定。分析了多电机的控制结构,建立了多电机同步的运动模型,采用基于虚拟主轴和无模型自适应控制来实现多电机的同步运动。样机实验结果表明张力控制稳定,多电机同步控制性好,证明所采用方法正确可行。     

蓝宝石开方机双主轴同步控制研究和实现

为了提高双主轴蓝宝石开方机的同步性能,设计了一套新的张力和同步控制方法。分析了蓝宝石开方机同步控制系统张力产生的原理,并对张力摆杆机构、走线系统和排线系统进行了张力优化设计。为了减小排线换向对机械和电机的冲击,设计了一种柔性控制换向方法。为了实现多轴精准同步,研究了蓝宝石开方机多轴同步速度耦合关系,并对多轴同步系统运动进行分析,采用虚拟主轴的方法进行多轴同步控制。为避免两个主轴控制震荡,设计了主从辊同步力矩控制方法,使力矩输出高度同步。设计了基于实时以太网的张力控制系统硬件平台,并基于模块化设计原则设计了软件结构。最后在DX4040型蓝宝石开方机上验证了所提双主轴同步控制系统的可行性。     

云计算模式下多线切割机张力控制系统设计

针对多线切割机因内部零件受损、受外界噪声影响、张力过大或过小而出现切割强震问题,提出一种应用云计算的张力控制系统实现有效解决。从动力学的角度出发,分析多线切割机的工作性质,明确摆杆角速度、切割加速度及摩擦系数等关键参数,然后利用云计算融合参数并输入到系统硬件的电编码互感器。伺服驱动器会根据输入参数发出相关指令,通过传感器发送至伺服控制器中完成张力控制。为避免系统控制的专一性,通过计算张力摆杆、切割滑轮以及切割钢丝间的动力惯量,使得惯量值与加速度值存在正比关系,利用轴误差算法逼近跟踪误差与控制误差值,计算系统控制转矩的定积分,同步控制轴的节点时间。实验表明：该系统的鲁棒性和可靠性较强,控制精准度高。     

电火花加工自适应模糊控制器的研制

针对典型的非线性多参数时变系统——电火花加工过程，提出了一种参数自适应模糊控制系统的设计方法，给出了控制器的设计步骤，以实现电火花加工过程的自适应控制。实验表明了这种自适应模糊控制系统的有效性     

多线切割机张力控制系统的优化

以多线切割机的张力控制系统为研究对象,对多线切割机的张力控制进行了优化。建立了张力控制系统的运动学与动力学模型,分析了放线辊半径、走丝换向等扰动因素对控制系统张力的影响,并进行了优化,采用了张力控制的模糊PID控制方法,并对其进行了仿真研究。研究结果表明:采用模糊PID控制方法有效地优化了系统的张力波动,保证了系统张力的稳定,提高了多线切割机的加工精度。     

基于模糊自适应PID控制器的桥式起重机定位与防摆控制研究

随着工业的发展,对起重机的智能化程度的要求越来越高,很多学者对桥式起重机的智能定位和防摆控制方法进行了研究,以提高起重机的作业效率。针对起重机模型的非线性和不确定性,设计了基于模糊自适应PID控制器的起重机定位和防摆方法,利用两个模糊自适应PID控制器分别对小车的位置和负载的摆角进行控制。其中,位置模糊自适应PID控制器是以参考位置与实际输出位置差以及位置差变化率为控制对象对位置和速度进行有效的控制;防摆模糊自适应控制器则是通过控制负载的摆角及摆角的变化率来消除负载的摆角,仿真与实验结果都表明该方法的可行性。     

基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制

针对目前方法自适应控制卷烟共线系统时,由于未能依据Lyapunov函数确定系统的控制规律,导致在实施系统自适应控制时,存在控制效果差、控制误差高和控制性能低的问题,提出基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制方法。首先依据Lyapunov函数确定系统的控制规律,建立对象控制模型并使用前馈神经网络训练模型,优化控制器参数,完成控制器的设计;再利用控制器的参数建立线性和非线性2种自适应控制方法;最后通过制定的切换规则,完成自适应算法的平滑转换,实现系统的自适应控制。实验结果表明,运用该方法控制系统时,控制效果好、控制误差低以及控制性能高。     

新能源汽车主动四轮转向稳定性控制技术

针对无法在不同环境下改变控制规则，导致对汽车控制时获得的横摆角速度、质心侧偏角、车轮转角与理想模型偏差大，车身侧倾角大，存在控制性能差的问题，提出新能源汽车主动四轮转向系统稳定性控制方法。构建了汽车横向动力学模型、垂直运动模型、运动状态方程以及路面输入模型，设计了自适应模糊控制器，将可调因子引入自适应模糊控制器中，使控制器可以适用于不同环境，完成新能源汽车主动四轮转向系统的稳定性控制。实验结果表明，所提方法应用后，可实现汽车主动四轮转向系统稳定性控制。     

基于LuGre模型的自适应摩擦补偿

为提高开放式伺服系统的动态性能,使其具有良好的适应能力,提出一种基于LuGre模型的自适应摩擦补偿方法.建立开放式伺服系统的动力学模型,并通过LuGre模型来描述系统的摩擦特性.考虑到摩擦模型的参数会随系统变化而发生改变,采用Backstepping方法设计自适应摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性.通过可编程多轴控制器(Programmable multi-axis controller,PMAC)编写伺服算法实现该自适应摩擦补偿方案,并通过试验验证该方案的有效性.试验结果表明:与传统的速度加速前馈补偿相比,该自适应摩擦补偿方案在正弦运动作为输入信号时,其跟踪误差由±40 μn降低到±7 μm.采用该补偿方案能有效地抑制摩擦干扰对伺服系统的不利影响,为提高伺服系统的动态跟踪性能奠定基础.     

Decentralized coordinated control of elastic web winding systems without tension sensor

In elastic web winding systems, precise regulation of web tension in each span is critical to ensure final product quality, and to achieve low cost by reducing the occurrence of web break or fold. Generally, web winding systems use load cells or swing rolls as tension sensors, which add cost, reduce system reliability and increase the difficulty of control. In this paper, a decentralized coordinated control scheme with tension observers is designed for a three-motor web-winding system. First, two tension observers are proposed to estimate the unwinding and winding tension. The designed observers consider the essential dynamic, radius, and inertial variation effects and only require the modest computational effort. Then, using the estimated tensions as feedback signals, a robust decentralized coordinated controller is adopted to reduce the interaction between subsystems. Asymptotic stabilities of the observer error dynamics and the closed-loop winding systems are demonstrated via Lyapunov stability theory. The observer gains and the controller gains can be obtained by solving matrix inequalities. Finally, some simulations and experiments are performed on a paper winding setup to test the performance of the designed observers and the observer-base DCC method, respectively.     

液压机器人作动器建模及关节转角跟踪控制

针对液压四足机器人作动器伺服精度较差问题,分别推导电液伺服作动器在摆动相、刚性支撑相和弹性支撑相的等效模型,分析各作动器模型特点,提出比例内环自适应幅相控制外环的复合控制策略,应用比例控制器保证位置内环的稳定性,采用自适应幅相控制器进行幅值和相位补偿。通过机器人单腿测试平台进行控制策略验证,实验结果表明:所提控制策略可使系统幅值衰减小于2%,相位滞后小于4°,验证了此方法的有效性。     

基于自适应滑模控制器的机械臂运动控制方法

由于无法消除机械臂运动过程中存在的高频振动,导致运动控制方法存在跟踪精度低、控制稳定性差和控制性能差等问题。对此,提出一种基于自适应滑膜控制器的机械臂运动控制方法,在机械臂动力学模型的基础上设计非线性观测器,对机械臂控制系统中存在的干扰信号进行观测,设计自适应滑膜控制器对干扰信号进行补偿。将补偿器引入自适应滑膜控制器中,其主要作用是抑制机械臂在运动过程中存在的高频振动,以提高控制稳定性,通过 Lyapunov 函数设计自适应滑膜控制器的总控制律,根据总控制律利用改进后的自适应滑膜控制器完成机械臂的运动控制。实验结果表明,所提方法的跟踪精度高、稳定性好、控制性能高。     

A new discrete-time robust adaptive time-delay control for a class of uncertain nonlinear strict-feedback systems using sliding mode

This paper presents a new discrete-time adaptive second-order sliding mode control with time delay estimation (TDE) for a class of uncertain nonlinear time-varying strict-feedback systems. The existing researches on time delay control (TDC) are conventionally established based on a stability criterion that is subject to the infinitesimal time delay assumption. Recently, this criterion was rejected and a new criterion was proposed for the development of a controller for systems with fully known dynamics. In this study, this approach is extended to uncertain systems. Specifically, a new criterion is developed for the stability of the TDE-error within an adaptive robust controller design without the infinitesimal time delay assumption. With the proposed adaptive robust control, there is no need for determination of uncertainties upper-bounds. Simulation results illustrate the efficacy of the proposed controller.     

Development of a decentralized multi-axis synchronous control approach for real-time networks

The message scheduling and the network-induced delays of real-time networks, together with the different inertias and disturbances in different axes, make the synchronous control of the real-time network-based systems quite challenging. To address this challenge, a decentralized multi-axis synchronous control approach is developed in this paper. Due to the limitations of message scheduling and network bandwidth, error of the position synchronization is firstly defined in the proposed control approach as a subset of preceding-axis pairs. Then, a motion message estimator is designed to reduce the effect of network delays. It is proven that position and synchronization errors asymptotically converge to zero in the proposed controller with the delay compensation. Finally, simulation and experimental results show that the developed control approach can achieve the good position synchronization performance for the multi-axis motion over the real-time network.     

掘进机截割臂自适应截割控制策略研究

针对井下掘进机截割智能化程度低、截割臂摆速不能根据煤岩硬度进行自适应调节的问题,提出了一种基于多传感器信息的掘进机截割臂自适应截割控制策略。以截割电机电流、截割臂驱动油缸压力、截割臂振动加速度作为煤岩截割载荷识别依据,采用径向基函数神经网络设计了截割载荷信号识别器,为截割臂摆速调控提供准确依据;针对复杂且具有时变性的截割臂摆速调控系统,设计了基于遗传算法优化的模糊PID智能控制器,实现对截割臂摆速的高效调控。建立了掘进机截割臂数学模型,在MATLAB/Simulink中搭建了截割臂自适应截割仿真控制系统,仿真结果表明,控制系统具有较快响应速度及较高控制精度。基于贝加莱Automation Studio软件搭建掘进机机载自适应截割控制系统,在石家庄煤矿机械有限公司模拟巷道中采用EBZ135型掘进机进行了模拟截割实验,实验结果表明,所提出的控制策略能够根据截割载荷变化实现对截割臂摆速的高效自适应调控。     

具有状态约束的电液伺服系统模型参考鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统中的模型不确定性和状态约束问题,设计了一种模型参考鲁棒自适应控制(MRRAC)方法。将电液伺服系统的近似模型作为模型预测控制(MPC)的设计对象,在设计过程中考虑状态约束,并生成受约束的状态期望,作为后续伺服控制方法的参考指令。为了克服液压系统中的模型不确定性,基于反步法设计了鲁棒自适应控制器(RAC),实现了兼顾模型不确定性和状态约束的伺服控制。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制策略的闭环渐近稳定性,且系统所有信号均有界。仿真结果表明,控制器对于系统模型不确定性具有较强的鲁棒性,且可实现对指定状态的有效约束,充分验证了该控制策略的有效性。     

基于神经网络的缠绕过程张力积分鲁棒控制

纤维缠绕系统是典型的非线性系统,缠绕过程张力控制精度决定了缠绕制品成型品质,然而系统非线性特性、摩擦及外干扰等严重制约了缠绕过程张力控制性能的提升。目前现有方法主要以收/放卷两轴同步控制为基础,通过解耦等复杂操作展开张力控制研究,计算量大且不利于控制算法的应用。为了避免上述问题并准确描述缠绕系统张力产生机理和实际的摩擦特性,建立简化的缠绕系统非线性数学模型。同时以自适应作为神经网络权值训练方法,基于自适应神经网络设计出干扰量的逼近函数,在基于连续积分鲁棒（RISE）控制器设计的控制律中补偿扰动的影响,并基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的渐近稳定性。最后,给出所提出控制器与现有方法的对比验证实例,结果表明所提出基于神经网络扰动补偿的积分鲁棒控制显著增强了系统抑制外干扰的能力,提升了张力控制精度。