發(fā)布時(shí)間：2017-10-18 13:11

  本文關(guān)鍵詞：高速高精運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)模型參數(shù)辨識(shí)與實(shí)驗(yàn)研究

  更多相關(guān)文章： 高速高精 運(yùn)動(dòng)控制 最小二乘 辨識(shí) 濾波器 直線電機(jī) 紋波推力

【摘要】：隨著運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)在數(shù)控機(jī)床和微電子裝備中的廣泛使用，它也隨之成為了一個(gè)新的研究領(lǐng)域。這類系統(tǒng)通常由上位機(jī)軟件、運(yùn)動(dòng)控制器、伺服驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)及執(zhí)行機(jī)構(gòu)等構(gòu)成。運(yùn)動(dòng)控制器作為該系統(tǒng)的主要組成部分，它的性能直接影響了系統(tǒng)的精度要求。 在設(shè)計(jì)高速高精運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中的控制器方面，控制器參數(shù)會(huì)在該系統(tǒng)起著關(guān)鍵作用。因?yàn)閰?shù)的設(shè)置不當(dāng)會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)速度和精度達(dá)不到要求。所以，關(guān)于對(duì)控制參數(shù)調(diào)整是控制器設(shè)計(jì)至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。目前基本采用經(jīng)驗(yàn)的方法來進(jìn)行調(diào)整，該方法效率不高，且基本取決于人的因素。而如果想要得到一個(gè)穩(wěn)定且高速高精的控制器就需要得到一個(gè)相對(duì)精確的被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型。因此為了實(shí)現(xiàn)高速高精度運(yùn)動(dòng)控制的方案，提出了基于最小二乘的辨識(shí)算法來辨識(shí)其對(duì)象模型參數(shù)。為了使算法能在噪聲環(huán)境下不失真且運(yùn)行穩(wěn)定，運(yùn)用了濾波器對(duì)其輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。構(gòu)建了基于濾波器的最小二乘線性回歸方程，即加入一個(gè)穩(wěn)定的二階傳遞函數(shù)，達(dá)到穩(wěn)定辨識(shí)的效果。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最小二乘在有噪聲的閉環(huán)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中的辨識(shí)結(jié)果不收斂且失真，而加入濾波器的最小二乘算法能顯著提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性及精確度，且滿足其高速高精的要求。 本課題根據(jù)已有的二維直線電機(jī)平臺(tái)，搭建了軟硬件測(cè)試平臺(tái)，，來獲取對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。分別對(duì)直線電機(jī)的數(shù)學(xué)模型和伴隨直線電機(jī)的紋波推力波形進(jìn)行了辨識(shí)研究。分別用經(jīng)典的最小二乘、遞推最小二乘和研究所得的加入濾波器的遞推最小二乘對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了辨識(shí)研究。通過實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出的辨識(shí)算法的可行性及適用性，同時(shí)又辨識(shí)出了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的對(duì)象模型參數(shù)及對(duì)控制精度影響較大的紋波推力數(shù)學(xué)模型參數(shù)，這對(duì)高速高精運(yùn)動(dòng)的控制起到了很大的作用。
【關(guān)鍵詞】：高速高精 運(yùn)動(dòng)控制 最小二乘 辨識(shí) 濾波器 直線電機(jī) 紋波推力
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP273;TG659
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 系統(tǒng)辨識(shí)的意義及原理10-12
• 1.3 系統(tǒng)辨識(shí)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.4 論文的主要研究工作及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 2 最小二乘系統(tǒng)辨識(shí)及其改進(jìn)算法16-38
• 2.1 系統(tǒng)辨識(shí)目的及基本步驟16-19
• 2.1.1 系統(tǒng)辨識(shí)目的16
• 2.1.2 系統(tǒng)辨識(shí)基本步驟16-19
• 2.2 辨識(shí)對(duì)象數(shù)學(xué)模型19-25
• 2.2.1 永磁直線同步電機(jī)結(jié)構(gòu)及原理直線伺服系統(tǒng)試驗(yàn)臺(tái)19-21
• 2.2.2 永磁直線同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型21-23
• 2.2.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)辨識(shí)對(duì)象數(shù)學(xué)模型23-25
• 2.3 最小二乘辨識(shí)算法25-28
• 2.3.1 最小二乘算法基本原理25
• 2.3.2 最小二乘算法推導(dǎo)25-28
• 2.4 遞推最小二乘辨識(shí)算法28-34
• 2.4.1 遞推最小二乘基本原理28
• 2.4.2 遞推最小二乘算法推導(dǎo)28-30
• 2.4.3 遞推最小二乘算法 Matlab 仿真30-34
• 2.5 加入濾波器后遞推最小二乘辨識(shí)算法34-37
• 2.5.1 加入濾波器后遞推最小二乘算法推導(dǎo)34-35
• 2.5.2 加入濾波器后遞推最小二乘算法 Matlab 仿真35-37
• 2.6 本章小結(jié)37-38
• 3 遞推最小二乘電機(jī)擾動(dòng)辨識(shí)38-47
• 3.1 辨識(shí)對(duì)象數(shù)學(xué)模型38-40
• 3.1.1 控制系統(tǒng)中紋波推力原理38
• 3.1.2 直線電機(jī)紋波推力數(shù)學(xué)模型38-40
• 3.2 遞推最小二乘算法辨識(shí)紋波推力 Matlab 仿真40-44
• 3.2.1 紋波推力位移周期分析40-41
• 3.2.2 模型參數(shù)辨識(shí)仿真結(jié)果41-44
• 3.3 抵消紋波推力后遞推最小二乘辨識(shí) Matlab 仿真44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件硬件搭建47-54
• 4.1 硬件平臺(tái)搭建47-49
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)硬件平臺(tái)簡(jiǎn)介47-49
• 4.2 軟件平臺(tái)搭建49-53
• 4.2.0 實(shí)驗(yàn)軟件平臺(tái)簡(jiǎn)介49
• 4.2.1 軟件平臺(tái)主要功能介紹49
• 4.2.2 參數(shù)設(shè)置界面簡(jiǎn)介49-52
• 4.2.3 運(yùn)動(dòng)界面簡(jiǎn)介52
• 4.2.4 診斷與測(cè)試界面簡(jiǎn)介52-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 5 實(shí)驗(yàn)與分析54-60
• 5.1 遞推最小二乘辨識(shí)電機(jī)模型參數(shù)實(shí)驗(yàn)54-57
• 5.2 遞推最小二乘辨識(shí)紋波推力模型參數(shù)實(shí)驗(yàn)57-59
• 5.3 本章小結(jié)59-60
• 6 總結(jié)與展望60-61
• 6.1 總結(jié)60
• 6.2 展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 攻讀碩士期間公開發(fā)表的學(xué)術(shù)成果64-65
• 致謝65

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1055095