本文關(guān)鍵詞：柔性機械臂振動模態(tài)參數(shù)識別與時滯補償控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《安徽理工大學(xué)》 2015年

柔性機械臂振動模態(tài)參數(shù)識別與時滯補償控制研究

熊能  

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,柔性結(jié)構(gòu)在工程中得到越來越多的使用,如衛(wèi)星帆板、空間機械手、工業(yè)機械臂等,并且對其運行精度也提出了越來越高的要求。由于大撓度結(jié)構(gòu)振動阻尼較小,易受擾動而產(chǎn)生振動,因此分析其動力學(xué)特性,設(shè)計有效控制方法對柔性機械臂的振動進行控制,是非常重要的。動態(tài)系統(tǒng)理論建模存在很多困難,模態(tài)理論目前是一種較為成熟而得到廣泛應(yīng)用的理論。在過程控制中容易發(fā)現(xiàn),被控對象往往存在著不同程度的純滯后,進而影響控制效果,為了改善時滯系統(tǒng)的控制效果,需要對其控制進行時滯補償。 本文以單關(guān)節(jié)柔性機械臂為研究對象,利用壓電陶瓷做傳感器和控制器,對柔性機械臂的振動參數(shù)辨識、振動主動控制及時滯補償進行理論和實驗研究。主要內(nèi)容如下： 引入獨立成分分析(ICA)算法對柔性機械臂系統(tǒng)振動模態(tài)參數(shù)進行辨識。用Lab VIEW軟件編寫?yīng)毩⒊煞址治龀绦?對振動信號進行分析,辨識系統(tǒng)模態(tài)參數(shù),進而構(gòu)建系統(tǒng)模態(tài)模型。對振動信號進行ICA處理與不進行ICA處理的模態(tài)參數(shù)識別效果比較,證明了ICA方法具有更好的信號分離及振動模態(tài)參數(shù)識別能力。 使用基于卡爾曼濾波器的LQG算法對柔性機械臂的振動進行主動控制。確定柔性機械臂傳感器和驅(qū)動器的配置方案,并在NI CRIO實時控制平臺上組建了壓電柔性機械臂主動控制實驗系統(tǒng)。根據(jù)本文用到的柔性臂模型,使用Lab VIEW軟件編寫控制算法程序,進行柔性臂振動主動控制實驗。實驗結(jié)果表明基于卡爾曼濾波器的LQG算法能對柔性臂的振動實現(xiàn)有效抑制。 對振動主動控制的時滯問題進行補償研究,簡要闡述了二階時滯系統(tǒng)的穩(wěn)定性,運用李沙育圖形對控制信號與傳感信號之間相位差進行了觀測,并做出初步估計。對LQG控制算法做出Smith預(yù)估補償并進行實驗驗證,并通過實驗現(xiàn)象確定了控制信號與傳感信號之間的相位差。實驗結(jié)果表明,時滯補償后在第一、二階模態(tài)頻率處的控制效果均好于補償前,并能有效減少驅(qū)動片對結(jié)構(gòu)的高頻激勵作用,驗證了Smith預(yù)估補償方法的有效性,以及對振動控制效果的改進作用。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP241;TP391.4
【目錄】：

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