基于LuGre模型的火炮伺服系统摩擦力矩自适应补偿

针对高精度火炮交流伺服系统中存在的非线性动态摩擦和电机力矩波动,为了提高火炮伺服系统的跟踪精度,提出了一种新的基于LuGre摩擦力矩模型的自适应补偿算法。该算法应用两个非线性观测器来估计摩擦模型中的未知状态变量,对系统参数进行自适应估计,采用Lyapunov方法证明了控制系统的全局渐进稳定性。该算法简单,适于实时控制。实验结果表明了该算法的合理性,火炮伺服系统的低速跟踪最大误差为50μrad,达到了指标要求。     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

基于LuGre模型的摩擦力补偿的研究

针对直流伺服系统中非线性摩擦的影响,提出了一种基于LuGre模型的摩擦补偿。采用观测器对LuGre模型中不可测状态z进行估计,提出的自适应律能够很好的补偿摩擦对伺服系统低速性能的影响,并用Lyapunov方法验证了该自适应律能够保证系统的稳定性和对期望信号的渐进跟踪,最后用matlab对系统进行了仿真,证明了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的火炮伺服系统摩擦参数辨识

针对火炮交流伺服系统中存在的非线性动态摩擦,为了提高火炮伺服系统的跟踪精度,提出了一种基于粒子群的LuGre摩擦参数两步辨识方法。利用Stribeck曲线辨识了4个静态参数,利用滞滑极限辨识了2个动态参数,完成了摩擦力矩的动态补偿。实验结果表明了该算法的合理性,火炮伺服系统的正弦跟踪最大误差为1.25 mrad,精度完全达到了军标要求。     

遗传算法在直流伺服系统摩擦补偿中的应用

针对直流伺服系统中存在的摩擦干扰问题,提出了一种基于遗传算法(GA)进行摩擦补偿的设计方案.首先根据直流伺服系统的摩擦特性建立摩擦模型,再将摩擦补偿引入直流伺服系统的反馈控制结构中,获取伺服电机的位置误差.采用遗传算法对摩擦补偿模型进行系统辨识,使摩擦补偿量在数值上不断地逼近实际的摩擦干扰,并利用摩擦补偿量来抵消摩擦给伺服系统带来的影响,遗传算法中目标函数的选择考虑了系统在过渡过程和稳态时的控制要求.经过参数优化得出的摩擦补偿模型,弥补了以往直流伺服系统受摩擦干扰影响动、静态性能较差的缺陷,从而保证了伺服电机具有较高的跟踪精度.仿真结果表明,该方案与无摩擦补偿情况相比,直流伺服电机转速响应的调节时间缩短了0.12 s,稳态误差降低了1%,系统具备较强的抗摩擦干扰能力和参数鲁棒性.     

基于滑模变结构控制的液压伺服系统超低速轨迹跟踪

为了实现液压伺服系统大摩擦力矩下的超低速轨迹精确跟踪,分析了系统中存在的非线性摩擦特性及摩擦模型.针对中空液压电机液压伺服系统,设计了基于趋近率的滑模变结构控制器,进行了阀控中空液压电机伺服系统实验研究.结果表明:滑模变结构控制方案较PD控制策略具有更好的动、静态特性以及对参数变化和外界干扰的鲁棒性,实现超低速下的大摩擦力矩补偿.     

基于遗传算法的直流伺服电机的摩擦补偿

针对直流伺服电机的摩擦干扰问题,提出了一种基于遗传算法的摩擦补偿方案。将摩擦补偿环节引入直流伺服电机控制系统中,采用遗传算法对摩擦补偿模型参数进行在线辨识,根据伺服电机的控制要求选择相应的目标函数,使补偿量不断逼近于实际摩擦干扰,最终利用摩擦补偿来抵消摩擦干扰给伺服系统带来的影响。在Matlab环境中进行了伺服系统的摩擦补偿过程仿真实验,并得出了参数优化后的摩擦补偿模型。仿真结果表明:该方案与无摩擦补偿情况相比,不仅有效提高了直流伺服电机的稳定性和跟踪精度,而且具有较强的自适应能力和参数鲁棒性,为直流伺服电机的摩擦补偿提供了一种有效可行的新方法。     

大摩擦力矩下电液伺服系统高精度控制与实验分析

为了实现大摩擦力矩中空液压马达系统高精度跟踪控制,提出了一种基于滑模状态观测器的变结构控制策略,分析了滑模变结构控制规律和滑模状态观测器的理论与实现方法,采用LuGre动态摩擦模型和滑模观测器实现了非线性摩擦力矩的动态补偿.实验结果表明：在超低速、大摩擦力矩存在的情况下,所提出的控制策略实现了非线性电液伺服系统的高精度轨迹跟踪控制.     

一种精密转台系统自适应摩擦补偿方法

为克服精密转台系统中存在的非线性动态摩擦力,提高转台摇摆工作状态下的位置跟踪精度,提出了一种新的基于Lugre动态摩擦模型的自适应摩擦补偿方法.该方法利用非线性观测器/滤波器结构来补偿转台系统中摩擦参数的不确定性,通过引入双非线性滤波器并调节滤波器增益,能够提高系统的位置跟踪性能.文中采用基于Lyapunov的方法证明了整个闭环系统的渐近稳定性,并通过仿真证明了所提出方法的有效性.     

基于改进型LuGre模型的自适应滑模摩擦补偿方法

为建立具有良好动态性能的开放式伺服系统,针对自适应摩擦补偿对未知建模误差和扰动抑制能力较弱的问题,提出了一种基于修正黏性摩擦Lu Gre模型的自适应滑模摩擦补偿方法.建立开放式伺服系统的动力学方程,并结合修正黏性摩擦Lu Gre模型,提出伺服系统的状态方程.根据反演设计的思想,设计自适应滑模摩擦控制器以及相应的自适应律和切换函数,并分析了其全局渐进稳定性.通过可编程多轴控制器(PMAC)实现了该补偿控制方案在开放式伺服平台的应用,并通过实验验证了其有效性.实验结果表明:与自适应摩擦补偿相比,该自适应滑模摩擦补偿方案在输入信号为正弦信号时,伺服系统的跟踪误差由±6.9,μm降低到±4.1,μm.采用该补偿方案可有效地抑制摩擦及其他不确定干扰对伺服系统的不利影响,进一步提高伺服系统的跟踪性能.     

基于LuGre摩擦模型的伺服系统自适应鲁棒控制器

针对具有摩擦非线性、参数不确定性以及外界扰动的伺服系统,建立了基于LuGre摩擦模型的控制系统模型。在此基础上,设计了自适应鲁棒控制器。该控制器包括基于模型在线参数估计的自适应补偿、稳定反馈和鲁棒控制三部分。分析了鲁棒控制部分的机理。利用Lyapunov稳定性方法证明了该闭环控制器信号有界,且跟踪误差在任意要求的精度范围内。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

定位平台非线性摩擦的神经网络补偿

提出了一种基于BP神经网络的机械伺服系统非线性摩擦的补偿方法，根据方法设计出一种将经典的PD控制与神经网络控制相结合的控制器，该控制器既有PD控制的优点，又能神经网络逼近非线性函数的能力，较好地补偿了系统中的非线性摩擦和外部扰动，应用Lyapunov稳定性定理，证明了系统的稳定性，并得到系统跟踪差的边界值，采用刚毛摩擦动力学模型，对X－Y定位平台进行仿真和实验，结果表明该控制器能够补偿系统的非线性因素，保证了系统的稳定，减少了跟踪误差，该方案控制效果明显优于PD控制，可用于工业设备的控制中。     

修正黏性摩擦的LuGre模型的摩擦补偿

为提高高速条件下开放式伺服系统的动态性能,对传统LuGre摩擦模型的黏性摩擦进行了修正,并提出一种以修正模型为基础的摩擦前馈补偿方案.根据速度较高时,摩擦力矩随速度增加其增长趋势减缓的现象,建立了LuGre修正模型;分别对传统模型和修正模型进行参数辨识,利用2种辨识后的模型分别进行摩擦前馈补偿,分析其补偿效果.实验结果表明:修正模型对系统摩擦力矩的最大估计误差为0.0017N.m,优于传统模型的0.023N.m;与基于传统模型的摩擦补偿相比,基于修正模型的摩擦补偿时,系统稳态误差得到进一步的控制,加速运动时由±9μm降低到±5μm,正弦运动时由±12.5μm降低到±8μm.采用该补偿方案可有效地抑制摩擦干扰对伺服系统的不利影响,提高伺服系统的跟踪性能.     

机电伺服系统摩擦补偿的自适应滑模控制

为补偿影响机电伺服系统性能的非线性摩擦,提出一种以LuGre摩擦模型为基础的、能实现PID滑模面参数在线估计的滑模自适应控制器。采用李亚普诺夫函数证明系统的稳定性。仿真实验结果表明系统具有良好的跟踪性能。     

链传动机械伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对存在啮合冲击、参数摄动以及非线性摩擦的链传动机械伺服系统的位置跟踪控制问题,提出了一种自适应模糊滑模控制方法. 与常规自适应滑模控制不同的是,本文采用自适应策略估计系统时变参数,有效减小了模型不确定性的影响,然后采用模糊逻辑消除了常规滑模控制中的不连续控制项,削弱了抖振;用期望速度代替实际速度补偿非线性摩擦,减小了测量噪声的影响,改善了系统的控制性能. 实验结果表明本文提出的算法对系统参数变化以及外部扰动不敏感,具有较高的控制精度.      

无人驾驶机器人机械腿非线性模糊自适应反演滑模控制

为了实现无人驾驶机器人机械腿位置精确跟踪及提高车速跟踪精度,针对机械腿受到的非线性干扰,提出了一种基于非线性干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法.首先,通过对机械腿机构操纵踏板时的位置运动分析,建立了机械腿运动学模型,构建了考虑运动副非线性摩擦的机械腿动力学模型,描述了机械腿关节间摩擦力矩与相对速度之间的关系,求得了摩擦参数.接着,设计了油门/制动机械腿切换控制器和非线性干扰观测器.最后,针对观测误差以及其他不确定干扰,设计了模糊自适应反演滑模控制器,进行了李雅普诺夫稳定性分析.实验结果表明,所提方法有效削减了控制输出的抖振,且相较于未对摩擦进行补偿的情况,机械腿位置最大跟踪误差从5.5×10~(-2) rad减小为1.1×10~(-3) rad,最大车速跟踪误差从2.21 km/h减小为1.91 km/h.基于干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法能够有效提高机械腿跟踪精度与车速跟踪精度.     

低速摩擦伺服系统的近似有限时间稳定跟踪控制

针对系统状态不可测且存在不确定性的低速摩擦伺服系统,研究其有限时间稳定跟踪控制问题,提出一种具有动态主动补偿特性的非线性反馈控制方法,使低速摩擦伺服系统近似实现有限时间稳定跟踪。同时,为了解决跟踪系统部分状态未知及不确定性问题,设计了扩张状态观测器。仿真结果验证了该控制方法及扩张状态观测器的有效性。     

飞行模拟转台伺服系统模糊滑模控制器设计

本文针对飞行模拟转台位置伺服系统中存在的非线性摩擦环节,设计了一种补偿摩擦的模糊滑模变结构控制器。在常规的滑模变结构控制中引入模糊控制,采用模糊推理来调节切换控制的幅度,实现了高精度的位置跟踪,提高了控制系统的鲁棒性。通过MATLAB仿真,结果表明该控制器有效地抑制了摩擦力矩的影响,使控制性能得到了极大的改善。     

双电机驱动伺服系统的全系数自适应控制

双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性和摩擦非线性,从而降低系统跟踪响应速度、稳态精度及其抗干扰能力,为了削弱齿隙和摩擦非线性对系统产生的不利影响,提出了一种新的全系数自适应控制方法。首先分别给出了齿隙和摩擦非线性的动力学模型,然后在此基础上建立了齿隙和摩擦非线性并存时的特征模型,最后进行全系数自适应控制器的设计。将前馈全系数自适应控制和单纯的全系数自适应控制进行仿真比较,结果表明,前者跟踪响应速度快,稳态精度高,抗干扰能力强,具有较高的鲁棒性,说明所提出的控制策略是有效的。     

二自由度随动系统的自适应摩擦补偿

 为提高二自由度随动系统的跟踪精度,针对系统中存在的摩擦扰动问题,提出了一种基于LuGre模型的自适应摩擦补偿方法.该方法采用离线估计法对LuGre模型中未知参数进行估计,采用非线性观测器和自适应律估计LuGre摩擦模型中的不可测状态变量和易变未知参数.最后利用Lyapunov方法证明了整个闭环系统的渐进稳定性.仿真实验表明,该方法能有效补偿摩擦对二自由度随动系统低速性能的影响,从而提高跟踪精度.