《实用运动控制技术》课程改革研究

“实用运动控制技术”课程具有课程信息量大,综合性强,覆盖面宽并且非常强调实践性的特点,是一门较为难教难学的课程。为了切实培养机电专业学生的运动控制系统集成和设计能力,取得良好的教学效果,本文从课程的教学目的,教学内容、教学方法和课程考核方式等方面进行了一些有益的教学研究和探讨,对机械类机电专业的教学有一定的参考意义。     

三维封装TSV结构热失效性分析

随着集成电路向低功耗、小体积、高集成度方向发展,二维平面集成逐渐面临挑战.硅通孔(Through Silicon Via,TSV)能够实现芯片上下垂直互连,减小引线布线长度,是三维集成技术中的关键步骤.通过有限元仿真软件(Comsol Multiphysic)对TSV-Cu模型进行了热力学仿真,对比了不同电流密度下TS...     

温度与微结构高度误差对衍射光学元件衍射效率的影响研究

基于衍射光学元件的衍射效率与微结构高度误差的关系,提出了环境温度、微结构高度误差与衍射效率和带宽积分平均衍射效率的数学分析模型。研究了环境温度变化对带宽积分平均衍射效率的影响,分析了工作在一定温度范围内时带宽积分平均衍射效率与相对微结构高度误差的关系。对于工作在8～12mm长波红外波段的衍射光学元件,偏离设计波长越远,其衍射效率受温度的影响越大。温度的变化会引起100%衍射效率对应的峰值相对微结构高度误差发生改变。当衍射光学元件的相对微结构高度误差在±15%范围内时,衍射效率在-40℃～80℃的整个温度范围内高于91.89%,带宽积分平均衍射效率在整个温度范围内高于88.58%。     

基于模型参考自适应控制的直线电机位置控制

针对直线电机的强非线性和时变特性,采用模型参考自适应控制(MRAC)方法对SISO直线电机闭环位置控制器进行了研究。利用偶极子对消建立了简化的永磁直线电机二阶数学模型,提出了基于局部参数最优化MIT(梯度)方案和全局稳定性理论的Lyapunov方案下的二阶直线电机位置模型参考自适应控制器,并对自适应控制器下的直线电机闭环系统稳定性进行了分析研究。在相同的前馈加反馈的控制器下,对这两种方案下的实验结果进行了对比分析。研究结果表明,基于Lyapunov第二方法设计的二阶控制器比MIT方法下的二阶控制器更能实现对三阶点到点轨迹输入信号的快速响应和跟踪,证实了直线电机位置自适应控制的有效性。     

基于正交投影迭代学习的高频响闭环运动控制系统模型参数辨识研究

针对高速高精运动控制系统模型参数辨识问题,建立模型参数到误差的线性矩阵变换等式,引入正交矢量投影分析方法,将模型参数到误差的线性矩阵变换等式在正交矢量空间中进行投影,采用迭代学习方法沿空间矢量基方向进行参数迭代辨识,设计迭代学习率并进行收敛性分析。仿真与试验结果表明,该方法能显著提高直线伺服系统在加减速段的位置跟踪精度及响应性能,减少调节时间,满足其高速高精的要求。     

操作过电压产生的不同原因及限制措施

操作过电压是电力设备内部产生的电压,由于电力设备的运行状态发生改变,系统中的就会发生一系列的电磁振荡出现了高于系统正常运行时的电压幅值,而这个值远大于设备设计的额定绝缘水平,这样就会给设备的绝缘带来危害,从而影响电力系统的安全稳定运行。为保障电力系统的安全性与稳定性必须综合考虑过电压的产生原因、种类及其相应的限制措施,从而最大限度的减少过电压造成的危害,为电力系统正常运行提供可靠保障。     

基于ARX模型的皮革切割机被控对象辨识研究

为了开发出具有高运行速度和高切割精度的数控皮革切割机,将皮革切割运动控制系统的伺服驱动器、伺服电机以及机械传动机构作为被控对象,在开环下通过采样该系统的输入、输出数据,基于ARX模型,采用AIC准则法定阶,应用递推最小二乘算法,给出了被控对象的数学模型,并运用残差分析验证了模型的有效性。实验证明了该方法的可行性,可用于运动控制器参数调整优化、系统预测以及故障检测预报等。     

直线伺服推力纹波扰动补偿及自适应振动抑制

针对高速运动的直线伺服系统同时存在的扰动与共振问题,建立两个回路分别进行扰动补偿与共振抑制。通过实验方法建立包含推力纹波扰动的直线伺服系统模型结构,采用最小二乘法进行模型参数的迭代辨识,并通过前馈进行扰动补偿;针对直线伺服系统模型结构中存在的共振现象,通过辨识主导振动频率,采用自适应FIR陷波滤波器抑制主导共振频率所带来的影响。在直线伺服运动控制平台上进行的算法验证实验表明:所建立的两个回路能有效补偿推力纹波扰动与抑制共振,提高直线伺服系统的在高速运行过程中的位置跟踪精确度的作用,满足高速、高精确度轨迹控制要求。     

高速高精运动平台谐振分析与抑制研究

针对直线电机直接驱动的高速高精运动平台的谐振问题,对高速高精运动平台的控制系统模型、伺服动刚度模型、移动部件质量、在线辨识算法和积分谐振控制(IRC)谐振抑制方法等内容进行了研究,提出了一种基于递推最小二乘辨识算法在线辨识谐振模型以及IRC抑制谐振的控制方案,构建了高速高精运动平台伺服控制系统模型和伺服动刚度模型,在仿真模型的基础上研究了移动部件质量的变化对系统伺服动刚度的影响,考虑控制系统伺服动刚度对谐振的影响,利用在线辨识算法获取到的谐振模型参数设计了IRC抑制系统谐振。研究结果表明,该控制方案对系统伺服动刚度不足造成的谐振现象具有较好的抑制效果,能大大提高系统动态性能。     

[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测

针对处于恶劣工作环境的采煤机状态预测与维护困难的问题,结合数字孪生高逼真度行为仿真特性和深度学习强大的数据挖掘能力,提出数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法。基于物理空间多物理参数构建采煤机数字孪生体,通过在虚拟空间的可视化展示与分析实现健康状态预判;建立基于深度学习的采煤机关键零件剩余寿命预测模型,实现实时监测数据驱动下的零件剩余寿命的在线预测;综合数字孪生体状态和剩余寿命值,实现采煤机健康状态预测。通过试验验证了该方法的有效性,为采煤机健康状态预测与管理提供新思路。