[发明专利]一种电机伺服系统智能运动控制方法有效
申请号: | 201911129822.9 | 申请日: | 2019-11-18 |
公开(公告)号: | CN110703609B | 公开(公告)日: | 2021-08-06 |
发明(设计)人: | 杨贵超;王华;洪荣晶;陈捷;张浩 | 申请(专利权)人: | 南京工业大学;南京工大数控科技有限公司 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人: | 郭智 |
地址: | 210000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电机 伺服系统 智能 运动 控制 方法 | ||
1.一种电机伺服系统智能运动控制方法,其特征在于:所述一种电机伺服系统智能运动控制方法的具体步骤如下:
步骤一、建立电机伺服系统数学模型,根据牛顿第二定律且简化电机的电气动态为比例环节;
步骤二、设计多层神经网络对电机伺服系统遭受的未知函数扰动进行估计;
步骤三、结合三层神经网络设计扩张状态观测器对电机伺服系统的时变外干扰进行估计:
步骤四、设计基于多层神经网络和扰动前馈补偿的电机伺服系统位置跟踪控制器;
步骤五、选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵Υ10及Υ20的值并调节参数ω0、k1、k2、γ1、γ2的值保证电机伺服系统的位置输出x1准确地跟踪期望的位置指令x1d;ω0>0、k1>0、k2>0、γ1>0、γ2>0;所述步骤一包括如下具体步骤:
电机伺服系统的运动方程可表示为:
公式(1)中m为惯性负载参数,y为负载位移,ku为力矩放大系数,u为系统的控制输入电压,为负载所受到的摩擦力,为负载所受到与y和有关的干扰,d(t)为时变干扰值;
为了便于控制器的设计,选取状态矢量为:则电机伺服系统的运动学方程可以转化为如下状态方程形式:
公式(2)中g0=ku/m;x1d(t)为系统期望跟踪的轨迹;Δ(t)=d(t)/m;其中φ(x2)=-Ff(x2)/m,h(x1,x2)=f(x1,x2)/m;x1为负载位移,x2为负载速度;
控制目标:在系统同时遭受未知函数和时变扰动的工况下,使系统输出y=x1尽可能精确地跟踪期望的光滑指令yd=x1d;
假设1:系统期望跟踪的指令信号x1d(t)是二阶连续可导的,且系统期望位置指令、速度指令及加速度指令都是有界的;
假设2:系统遭受的时变扰动d(t)满足:
公式(3)中Dm为未知正常数;
此外,定义代表·的估计值,表示·的估计误差,·min和·max分别表示·的最小值和最大值;
所述步骤二包括如下具体步骤:
对任意未知函数且在范围内,S表示与集合有关的紧集,存在权值和阈值满足:
公式(4)中为第一层到第二层之间的有界常值理想权值矩阵,为第二层到第三层之间的有界常值理想权值矩阵,其中M1为输入层的神经元的数量,M2为隐层的神经元的数量,M为第三层的神经元的数量,为神经网络的输入且表示激活函数,β(ζd)表示函数重构误差;
基于三层神经网络,函数可以被近似为:
基于(5),系统的非线性数学模型(2)可以重新写为:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤三包括如下具体步骤:
首先将系统状态方程中的Δ(t)扩张为冗余状态并假设由假设2可知ε(t)有界,则扩张后的系统状态方程为:
根据扩张后的状态方程(7),结合多层神经网络设计扩张状态观测器为:
公式(8)中ω0为可调的正常数,其可以看作是扩张状态观测器的带宽。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤四包括如下具体步骤:
定义z1=x1-x1d为系统的跟踪误差,并定义z2为:
公式(9)中k1为可调整的增益且k1>0,v1为x2的虚拟控制律;
对公式(9)求导并基于公式(6),可得:
基于公式(10),设计实际的控制器输入u为:
公式(11)中k2为可调整的增益且k2>0,um为基于模型的补偿项,ur为线性鲁棒项;此外,和其中Proj(·)为连续投影映射函数,γ1为权值参数W的自适应律矩阵,Υ2为权值参数V的自适应律矩阵,γ1和γ2均为可调节的正常数;值得注意的是,设计的智能运动控制器(11)基于期望指令进行前馈补偿,在一定程度上抑制了测量噪声的影响。
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