本文選題：微納定位　切入點：壓電慣性馬達　出處：《長春工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：微納定位控制技術已經在光纖對接、半導體制造、醫(yī)療器械等技術領域得到廣泛的應用。在傳統(tǒng)的電機、液壓與氣動等設備定位精度不能滿足微納定位場所要求的情況下,壓電驅動技術已經受到廣泛關注。根據(jù)工作原理的不同,壓電驅動器主要包括壓電超聲電機、尺蠖馬達、宏微驅動器和慣性馬達。而慣性馬達具有結構簡單、快速動態(tài)響應、低成本、行程大以及控制方便等優(yōu)點。本文在全面分析不同壓電驅動馬達的驅動及控制原理上,提出采用神經網絡PD定位控制器對非共振型滑動壓電慣性馬達進行控制。本文在分析壓電堆疊特性原理基礎上,對桿的振動模態(tài)進行理論推導,推導桿在不同條件下的振動模態(tài)及共振頻率公式。推導壓電堆疊在鋸齒波驅動下的位移公式,經過分析發(fā)現(xiàn),鋸齒波驅動導致壓電堆疊有效位移將會降低,因此本文采用梯形波驅動壓電堆疊。其次,在理論分析的基礎上,本文對壓電慣性馬達樣機進行設計,并分析其驅動原理和粘滑運動特性。利用ANSYS軟件對樣機進行振動模態(tài)仿真分析,同時利用ADAMS軟件對滑塊的粘滑特性進行動力學仿真分析。最后,為實現(xiàn)所設計的神經網絡控制器對馬達進行定位控制,分別從搭建開環(huán)控制和閉環(huán)控制系統(tǒng)。開環(huán)控制通過將一系列有規(guī)律變化的梯形驅動波激勵在馬達上,得出馬達的粘滑臨界運動時間;閉環(huán)控制系統(tǒng)是用于研究馬達定位控制精度。閉環(huán)控制系統(tǒng)將神經網絡算法與PD控制器相結合,控制過程包含宏定位與微定位兩個控制過程,宏定位控制采用梯形驅動信號,微定位控制過程采用高電平信號,兩個控制過程相互配合,實現(xiàn)對馬達的定位控制研究。經過實驗研究,本文設計的控制系統(tǒng)對馬達可以實現(xiàn)微納定位精度的控制結果,到達設計要求。同時,在改變負載質量后,同樣可以達到相同的定位精度。因此,本文所設計的控制器具有一定的魯棒性,可在一定的工況下滿足微納定位需求。
[Abstract]:Micro-nano positioning control technology has been widely used in optical fiber docking, semiconductor manufacturing, medical devices and other technical fields. In the case of traditional electrical, hydraulic and pneumatic equipment positioning accuracy can not meet the requirements of micro-nano positioning location. Piezoelectric actuators include piezoelectric ultrasonic motors, geometrid motors, macro and micro actuators and inertial motors, which have simple structure and fast dynamic response. The advantages of low cost, large stroke and convenient control. This paper analyzes the driving and control principle of different piezoelectric motors. A neural network PD controller is proposed to control the non-resonant sliding piezoelectric inertial motor. Based on the analysis of the piezoelectric stacking characteristics, the vibration modes of the rod are derived theoretically. The vibration mode and resonance frequency formula of the rod under different conditions are derived. The displacement formula of piezoelectric stack driven by saw tooth wave is deduced. It is found that the effective displacement of piezoelectric stack will be reduced due to the saw tooth wave driving. Therefore, the trapezoidal wave is used to drive the piezoelectric stack. Secondly, based on the theoretical analysis, the prototype of the piezoelectric inertial motor is designed. The driving principle and the motion characteristics of the slider are analyzed. The vibration modal analysis of the prototype is carried out by using ANSYS software, and the dynamic simulation analysis of the slider is carried out by using the ADAMS software. Finally, In order to realize the position control of the motor by the designed neural network controller, the open-loop control system and the closed-loop control system are built, respectively. The open-loop control excites the motor by a series of regular trapezoidal driving waves. The closed-loop control system is used to study the precision of motor positioning control. The closed-loop control system combines neural network algorithm with PD controller, and the control process includes two control processes: macro positioning and micro-positioning. The macro position control adopts trapezoid driving signal, the micro position control process adopts high level signal, and the two control processes cooperate with each other to realize the research of the motor positioning control. The control system designed in this paper can achieve the control result of the micro-nano positioning accuracy and reach the design requirements. At the same time, the same positioning accuracy can be achieved after changing the load mass. The controller designed in this paper is robust and can meet the requirement of micro-nano positioning under certain working conditions.
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273

【參考文獻】

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本文編號：1606458