机械运动系统的摩擦建模及补偿控制研究

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摩擦广泛地存在于机电伺服系统。摩擦具有非光滑非线性特性,是控制系统中影响控制精度的主要因素之一,它会导致跟踪误差、极限环和粘滑运动等。因此,在控制器设计时,必须考虑摩擦的影响。对摩擦的研究已经有几十年的历史,但由于摩擦现象具有复杂性,在理论和实践方面,都存在着迫切需要解决的问题。伴随着摩擦模型的发展,摩擦补偿取得了一系列成果,并促使基于摩擦模型的补偿策略渐成主流。摩擦模型的参数都具有慢变不确定性特点,为了很好的处理这类问题,以自适应控制为基础,结合其他控制策略优点,产生了一系列组合控制器,比如鲁棒自适应控制、滑模自适应控制、自适应神经网络控制、模糊自适应等。本文主要工作是研究摩擦对控制系统的影响以及如何减小甚至消除摩擦带来的负面影响。论文的主要内容如下:首先,通过阅读文献,总结了摩擦模型的研究和应用现状。摩擦模型分为静态模型和动态模型。在众多的工程应用领域,经典的静态模型因简单实用仍被广泛的应用,在高精度的运动控制领域,动态模型得到了很大的发展,比如高精度数控机床、机器人关节控制和微机电装备单元。其次,以典型的机械运动系统SRV-02旋转运动平台为研究对象,建立其非线性模型。通过分析模型的特点,将其分为线性化部分和非线性化部分,对Stribeck摩擦模型进行了参数辨识,并采用PID前馈补偿策略对辨识结果进行验证。最后,结合非线性PI控制器和自适应控制器的优点设计了非线性PI自适应控制器。非线性PI控制器具有较强的鲁棒性,自适应控制器能很好处理参数不确定性系统,采用两种方法相结合的控制策略,明显地提高了控制效果,增强了系统的鲁棒性。控制器的渐进稳定性由Lyapunov理论证明。通过Matlab进行仿真并在SRV-02平台上进行实验研究,仿真和实验结果表明控制策略的有效性。此设计思想的关键在于参数的非线性化,具有很强的推广性。在本文的设计中,虽然采用了Stribeck模型进行设计,但是此设计方法可以推广到动态模型的自适应控制和其他系统的自适应控制中,具有较强的应用性。
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