[发明专利]一种直线伺服系统机械残余振动控制方法

摘要

本发明公开了一种直线伺服系统机械残余振动控制方法，属于机械设备控制技术领域。目前针对伺服系统残余振动抑制的控制方法大多为基于输入整形器的抑制方法，此方法对于脉冲幅值和时间段的参数难于控制，运行误差较大，无法满足直线伺服系统控制要求。本发明包括以下步骤：步骤一：连接好直线伺服系统，将参数下载到运动控制卡上的芯片中。步骤二：控制器参数下载完成后，使能伺服系统，使电机闭环。步骤三：采集采样点，输入信号减去输出信号为误差信号。步骤四：迭代优化时所使用的误差信号。步骤五：将经过迭代学习修正过的驱动力重新下发到运动控制卡，反复此迭代学习过程抑制其谐振。本发明控制方法简单、实用、精度高。

主权项

1.一种直线伺服系统机械残余振动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：连接好直线伺服系统，设置好相关控制器参数，将参数下载到运动控制卡上的芯片中；步骤二：控制器参数下载完成后，使能伺服系统，使电机闭环；步骤三：在直线伺服系统信号输入端输入阶跃信号r₁(t)，信号阶跃点产生，规定采样周期T_s，采集输出位移信号y₁(t)，采集采样点，输入信号r₁(t)减去输出信号y₁(t)为误差信号e₁(t)；步骤四：规定直线伺服系统的响应调节时间，迭代优化时所使用的误差信号e₁(t)；步骤五：利用迭代学习法对所得误差进行迭代学习，将经过迭代学习修正过的驱动力重新下发到运动控制卡，反复此迭代学习过程抑制其谐振；步骤二，直线伺服系统的时不变离散状态空间表达式为：则第k次迭代时输入输出关系为：其中，H∈R^N×N为脉冲传递函数矩阵，为有限离散控制输入指令，为有限离散系统输出信号，k代表迭代次数；理想轨迹为r_set，从起始时刻t₀开始，经过执行时间T_n后达到终点位置s_e后产生残余振动，然后又经过时间T_m，残余振动幅值逐渐衰减，调整时间T_m结束，将迭代学习的时间跨度t∈[0，T]分为执行时间T_n与调整时间T_m；步骤三，残余振动抑制的控制目标是如何抑制调整时间T_m范围内残余振动，使残余振动幅值快速衰减，减少调节时间，引入两个窗口矩阵W_n∈R^(n+m)*n与W_m∈R^m×(n+m)：将矩阵H分块后可得T_n的指令信号[u(0)，…，u(n‑1)]^T与T_m内的系统输出[y(n)，…，y(n+m‑1)]^T满足以下矩阵变换：其中，分别是第k次迭代时系统在调整时间T_m内的轨迹输出、轨迹指令及轨迹误差；步骤四，迭代学习控制的关键问题之一是收敛性问题的分析，渐进收敛的公式为：因此，只要K的秩满足式rank(K)＝N，则迭代学习控制系统渐进稳定，上述为通用迭代学习的渐进收敛性定理，也适用于基于迭代学习的残余振动控制器设计；步骤五，若H_J的秩为p，且p≤min(m，n)，则将H_J进行满秩分解得H_J＝H_LH_R，因此，如何在给定W_n、W_m及H_J＝H_LH_R分解的前提下，设计控制器L_L与L_R使迭代学习渐进收敛是迭代学习的残余振动抑制收敛性分析的关键问题之一；所述控制器L_L基于最佳最小二乘定理的迭代学习最优残余振动抑制进行设计，根据矩阵论，范数理论有如下最佳最小二乘解定理：设A∈C^m×n，b∈C^m×1，则x_opt＝A⁺b是线性方程组Ax＝b的最佳最小二乘解，即当x＝x_opt时，令||Ax‑b||₂取最小值，根据上述定理得：u_k+1＝(I_p‑L_LH_LH_RL_R)u_k+L_LW_mr_set经过数学运算得出以下公式：L_L＝H_L^T因此，在W_n、W_m及H_J＝H_LH_R，L_R一定的情况下，仅与L_L有关，当L_L＝H_L^T时，取最小值；所述控制器L_R基于迭代学习的残余振动抑制最优反馈进行设计，在W_n、W_m及H_J＝H_LH_R，L_R一定的情况下，当L_L＝H_L^T时，取最小值，因此，如何通过设计L_R使收敛且驱动力f_∞能量为最小值是迭代学习残余振动抑制的另一个关键问题之一，令L_L＝H_L^T，将控制器L_R∈R^n×p进行参数线性化处理，令X∈R^n×p，B∈R^n×(n‑p)，Y∈R^(n‑p)×p，则有：L_R＝X+BY经过数学运算之后得到：由通用迭代学习收敛性定理可知系统收敛性取决于最直接的方法可以令