动基座下DGCMG框架伺服系统干扰补偿控制

针对双框架控制力矩陀螺(double gimbal control moment gyro,简称DGCMG)内外框架间的耦合力矩和航天器快速机动带来的牵连力矩引起框架角速率波动问题,建立了动基座下DGCMG框架伺服系统的动力学模型,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,简称ESO)的扰动力矩估计方法。对耦合力矩、牵连力矩等扰动力矩进行估计并采用力矩前馈的方式进行补偿,从而抑制扰动力矩对框架伺服系统控制精度的影响。仿真及实验结果表明,该控制方法能有效抑制由于扰动力矩引起的框架速率波动,提高了框架的速率输出精度。     

数控机床伺服系统摩擦的非线性参数辨识研究

针对常用的Stribeck摩擦指数模型,提出用泰勒高次展开的方法达到非线性摩擦模型的线性化,利用最小二乘拟合的方法得到摩擦模型参数。通过对数控机床控制系统的电动机电流和转速等信号的采集,得到了进给系统中摩擦力矩与转速的对应关系,利用提出的方法进行了辨识实验,实验结果表明,该方法能对Stribeck摩擦模型的参数进行精确的辨识。该方法在工程实际中具有应用价值。     

基于遗传算法的伺服系统摩擦模型参数辨识

文章研究受摩擦因素影响的伺服系统的摩擦模型参数辨识问题,该系统具有未知负载特性和非线性摩擦,给摩擦模型参数辨识带了较大的困难。首先将系统的输入力矩分解为线性力矩和非线性摩擦力矩,其中线性力矩部分用于驱动负载转动,非线性摩擦力矩用于克服摩擦作用;然后基于Stribeck摩擦模型,采用遗传算法进行参数优化。在直流伺服系统上的仿真结果显示了该方法的有效性。该辨识方法对系统已知信息要求较少且容易实现,具有很强的工程实用价值。     

陀螺框架轴承摩擦力矩分析

针对陀螺框架轴承要求启动摩擦力矩小而稳定的苛刻要求,建立轴承摩擦力矩分析模型,在已有的球与内外圈弹性滞后、差动、自旋、润滑影响因素引起的摩擦力矩分析基础上,重点考虑浪形及冠型保持架引起的摩擦力矩。求得的轴承启动、动态摩擦力矩与YZC-II测试仪测试结果吻合较好。分析表明,浪形保持架整体优于冠型保持架,保持架与球作用引起的摩擦力矩比例随轴向载荷减小而增大,该比重在启动过程中较大,在动态过程明显降低;通过对4种型号框架轴承不同转速的摩擦力矩分析,当转速低于2 r/min时,轴承摩擦力矩受转速影响不大,随着速度增大,启动速度对轴承启动摩擦力矩值、动态摩擦力矩波动范围影响突显出来。     

注塑机电磁感应加热系统在线参数辨识研究

注塑机电磁加热系统以其加热效率高、加热速度快正逐渐被工业界所采用,但由于其模型参数的时变性,目前还很难对其加热温度进行精确控制。通过利用等效变压器原理和热传导基本定律建立了注塑机电磁感应加热系统模型,分组采用带遗忘因子的递推最小二乘估计算法,提出了一种注塑机电磁感应加热系统分组在线参数辨识算法。利用自主搭建的实验台,进行了注塑机电磁感应加热系统在线参数辨识。辨识结果表明,该模型能够合理反映注塑机电磁感应加热过程中相关参数的变化趋势,且该算法可以客观、有效地反映时变系统相关参数的变化,此在线参数算法的提出为注塑机电磁感应加热系统精确温度控制奠定了基础。     

比例阀控气动伺服系统的系统辨识

该文在考虑摩擦和负载对系统影响的基础上，建立了比例阀控气动伺服系统的待辨识模型，并根据进一步工作的需要对模型进行了合理简化。采用递推的最小二乘法，得到符合控制要求的简化系统模型，同时给出辨识过程的详细步骤。理论分析和实验数据的验证表明了辨识的有效性。     

可变加权因子的递推最小二乘辨识算法及应用

本文利用可变加权因子的递推最小二乘辨识算法,实现时变过程的参数辨识,通过仿真实例说明它能够克服“数据饱和”现象,从而改善参数辨识结果。该方法原理简单,使用方便,并有较好的准确性、良好的估计性能,是一种正确、有效并具有计算量小、辨识速度快、建模效率高等特点的参数估计方法。     

磁悬浮控制力矩陀螺框架系统谐波减速器的迟滞建模

为了抑制双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)框架伺服系统中谐波减速器固有的迟滞特性对系统精度的影响,提出了一种基于Preisach模型的谐波减速器迟滞特性建模方法。首先,使用一阶回转曲线法采集谐波减速器的柔轮输出力矩与扭转角,获得建立谐波减速器迟滞模型的实验数据,其中谐波减速器柔轮的输出力矩是在不使用力矩传感器的条件下用系统动力学模型估计得到的;然后,使用Preisach模型对谐波减速器柔轮输出力矩与扭转角迟滞关系进行建模;最后,采用将模型离散化的数字型实现方法辨识模型中的权重函数,并给出模型的离散递归算法使模型利于简易化编程与进一步的在线控制。实验结果显示,谐波减速器的迟滞模型误差不超过0.005°,MSE值不超过(0.000 83%)°。结果显示了所述建模方法的正确性和实用性。     

汽车座椅座垫非线性模型参数辨识研究

基于遗忘因子递推最小二乘法对汽车座椅座垫非线性模型参数辨识展开研究。首先根据汽车座椅座垫非线性特性,建立驾驶员处的人体-座椅单自由度非线性动力学模型;然后,在沥青路面上对某款轿车进行随机输入下的汽车平顺性试验,测量得到驾驶员座椅和座椅底部地板垂向加速度时间历程;最后基于遗忘因子递推最小二乘法,利用试验实测数据对座椅座垫非线性模型参数进行辨识与分析,分析结果将为座椅乘坐舒适性改善、汽车平顺性优化及控制研究等提供技术支持。     

采用相关分析-最小二乘法辨识轧机液压压下伺服系统参数的研究

液压压下系统频率响应较高，为辨识这类系统的参数模型，该文将相关分析法和非线性最小二乘法结合在一起，发挥两种方法各自的特点，经仿真研究证明，使用这种方法进行模型的参数辨识是可行的，并具有很强的实用价值。     

双框架磁悬浮控制力矩陀螺动框架效应补偿方法

双框架磁悬浮控制力矩陀螺(Double gimbal magnetically suspended control moment gyroscope,DGMSCMG)是由磁悬浮高速转子系统与内框架、外框架速率伺服系统构成的航天器新型姿控执行机构。由于非线性及三个子系统间的强耦合,框架转动时磁悬浮转子位移急剧增大影响稳定性,同时框架系统的响应速度显著下降,称之为动框架效应。该效应严重影响了DGMSCMG的功能,必须加以抑制。建立DGMSCMG的动力学模型,分析三个子系统间的动力学耦合机理,提出一种基于复合控制的补偿方法,引入针对陀螺项的反馈和针对框架角速率给定的前馈消除磁悬浮转子附加位移,提高框架系统响应速度,并对补偿后系统做全局稳定性分析。仿真和试验结果表明,该方法能在保证系统稳定性的前提下有效抑制动框架效应,满足DGMSCMG的功能要求。     

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。     

电液位置伺服系统模型辨识与非线性控制

针对电液伺服系统非线性、参数时变的特点,为提高系统的性能,首先介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,讨论了系统的非线性数学模型,利用实时工作间(RTW)的半实物仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行了系统模型辨识及验证。在此基础上,以辨识得到的模型为控制对象提出了一种Bang-Bang与模糊PID非线性控制方案,与传统PID以及模糊PID控制方法进行了仿真比较。结果表明,采用Bang-Bang与模糊PID复合控制,在系统参数变化、外界扰动的影响下,系统的快速性提高,稳态误差得到消除,具有较好的动态鲁棒性能。     

上肢康复机器人动力学模型参数辨识

上肢康复机器人是一个非线性、多耦合的系统,对其建立精确的动力学方程较为困难,故无法直接应用于控制系统中。基于拉格朗日法建立康复机器人动力学方程,设计一条激励轨迹,并运用激励轨迹得到的关节力矩和关节角度等相关数据进行动力学参数辨识。使用递归最小二乘法辨识法得到较为精确的上肢康复机器人动力学方程,并通过设计相应的验证轨迹,证明了辨识得到的动力学方程的有效性。     

基于小波理论的电液伺服转台动态模型识别的研究

针对电液伺服转台数学模型辨识精度不高问题，提出一种基于小波理论的电液伺服转台动态模型识别方法。该方法利用小波的多分辨分析理论，通过对输入输出数据分别进行小波分解．通过加权处理使重构信号能够突出控制系统工作频段的信息，是一种与控制相关的辨识方法。仿真结果表明，这种方法要远远忧于传统的最小二乘辨识方法，为电液伺服转台控制器的设计提供了有力的保障。     

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。     

挖掘臂的液压缸摩擦模型辨识与分析

挖掘臂的液压缸摩擦力使系统动态特性恶化,对其进行有效的摩擦补偿是提高控制性能的关键。为获得液压缸的精确摩擦模型,建立了铲斗关节动力学方程,方程中分别采用了库仑摩擦、库仑+黏性摩擦及Stribeck摩擦模型。针对系统中存在的有色噪声,采用了改进的递推最小二乘法辨识未知参数。将辨识的三种摩擦模型进行对比分析表明,Stribeck摩擦模型精度最高,能很好地预测液压缸驱动力。其中,Stribeck摩擦模型的辨识误差比库仑+黏性摩擦及库仑摩擦分别减少约8%与18%。     

机械振动结构的ARMRX建模及模态参数识别

由振动系统的运动方程建立了描述系统输入、输出和噪声特性的受控自回归滑动平均模型(ARMAX)。采用基于限定记忆的增广最小二乘算法估计其参数,克服了以往传统方法计算的复杂性,以及难以在线的缺点。仿真结果表明本文方法鲁棒性较好。     

四轮驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力非线性鲁棒融合估计

针对四轮驱动电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力难以直接测量的问题,考虑系统未建模的动态特性、模型参数摄动、系统过程噪声及测量噪声等因素,提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)的联合估计方法。基于FFRLS法对整车质量进行实时估计,并将极大值背景下的估计误差最小化嵌入标准容积卡尔曼滤波(CKF)以实现RCKF,提出了联合估计算法的改进策略,有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力,可以实现质心侧偏角与轮胎侧向力的精准估计。在CarSim/Simulink联合仿真环境下,采用不同工况验证了算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性。在四轮驱动电动汽车实车平台上分析了算法的有效性。研究结果表明,所提方法比RCKF和CKF精度更高,解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力的联合估计问题。