本文選題：直線伺服系統(tǒng)　切入點：前饋控制　出處：《浙江理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：直線伺服系統(tǒng)是一種直接驅動給進的伺服系統(tǒng),不存在中間任何的的傳動環(huán)節(jié),直接輸出直線運動,具有結構簡單、適合高速度和高加速度運動、易于調節(jié)和控制等特點,因而被廣泛的應用在了高速高精數(shù)控系統(tǒng)、半導體制造和精密儀器等領域中。為了發(fā)揮其高速高精的特性,需要不斷研究控制算法以及設計運動控制器。本文首先介紹了直線伺服系統(tǒng)的二自由度控制策略,針對反饋控制只能保持系統(tǒng)的魯棒性,而無法提高伺服系統(tǒng)的軌跡跟蹤性能的問題。提出一種線性前饋控制器,并對前饋控制器進行參數(shù)化。該前饋控制器可以根據(jù)伺服系統(tǒng)的建模精度以及輸入軌跡規(guī)劃的階數(shù)調節(jié)自身的階數(shù),到達不同的伺服控制精度。為解決直線伺服固有時滯特性對軌跡跟蹤性能的影響,以前饋加反饋復合控制器為基礎,分析直線伺服時滯特性對其軌跡跟蹤性能的影響。在此基礎上設計了前饋環(huán)節(jié)上的延時控制器,針對延時控制器位于前饋通道時作為一個超前環(huán)節(jié)控制上無法實現(xiàn)的問題進行了延時控制器重新設計,將延時參數(shù)分為兩部分,分別調節(jié)理想軌跡指令按照整數(shù)倍伺服周期延時及前饋控制信號濾波延時以達到補償時滯的目的。其次隨著不斷提高的直線伺服系統(tǒng)帶寬,直線伺服系統(tǒng)本身的柔性特性的影響愈發(fā)明顯,導致機械諧振,本文引入“彈簧-阻尼”雙慣量模型,對直線伺服系統(tǒng)的諧振特性進行了分析。選用被動式諧振抑制方案,在控制器中加入陷波濾波器,通過matlab仿真驗證陷波濾波器對于機械諧振抑制的效果。針對直線伺服系統(tǒng)可以重復運動的特性,對上述前饋控制器、延時控制器、陷波濾波器采用迭代學習控制的方法,可以自動優(yōu)化控制器參數(shù),提升伺服系統(tǒng)性能。分別介紹了梯度下降法、牛頓法、割線法,對這些迭代方法進行了理論推導,并帶入控制器參數(shù),推導可以進行仿真及實驗的迭代公式。最后,介紹了實驗室的直線伺服系統(tǒng)的硬件和軟件平臺,并在此之上選擇適合的迭代方法,對三種控制器的參數(shù)進行迭代優(yōu)化仿真及實驗,驗證控制器的作用和迭代優(yōu)化方法的效果。
[Abstract]:Linear servo system is a kind of servo system with direct drive and feed, there is no transmission link in the middle, and the direct output linear motion has the characteristics of simple structure, suitable for high speed and high acceleration motion, easy to adjust and control, etc. Therefore, it has been widely used in the fields of high speed and high precision numerical control system, semiconductor manufacturing and precision instrument, etc. In order to give play to its characteristics of high speed and high precision, It is necessary to study the control algorithm and design the motion controller. Firstly, this paper introduces the two-degree-of-freedom control strategy of the linear servo system, aiming at the feedback control can only maintain the robustness of the system. This paper presents a linear feedforward controller, which can not improve the track tracking performance of servo system. The feedforward controller can adjust its order according to the modeling accuracy of servo system and the order of input trajectory planning. In order to solve the influence of inherent delay characteristics of linear servo on trajectory tracking performance, the feedforward and feedback composite controller is used to solve the problem. The effect of linear servo delay on trajectory tracking performance is analyzed. Based on this, a delay controller based on feedforward link is designed. The delay controller is redesigned to solve the problem that the delay controller can not be realized as a leading link when the delay controller is located in the feed-forward channel. The delay parameters are divided into two parts. The ideal trajectory instruction is adjusted according to integer multiple servo period delay and feedforward control signal filtering delay to compensate the delay. Secondly, with the increasing bandwidth of linear servo system, The influence of the flexibility of linear servo system becomes more and more obvious, which leads to mechanical resonance. In this paper, the "spring-damping" dual inertia model is introduced to analyze the resonance characteristics of linear servo system. The notch filter is added to the controller, and the effect of notch filter on mechanical resonance suppression is verified by matlab simulation. The notch filter adopts iterative learning control method, which can automatically optimize the controller parameters and improve the performance of servo system. The gradient descent method, Newton method and Secant method are introduced, and the theoretical derivation of these iterative methods is given. Finally, the hardware and software platform of the linear servo system in the laboratory is introduced, and the suitable iterative method is selected on the basis of introducing the parameters of the controller, and deducing the iterative formula that can be used in simulation and experiment. The parameters of the three kinds of controllers are simulated and experimented to verify the function of the controller and the effectiveness of the iterative optimization method.
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273;TM921.541

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本文編號：1684047