谐波驱动系统非线性控制研究
发布时间:2021-03-03 13:24
由于谐波驱动系统具有结构紧凑、传动稳定和精度高等优良性能,被广泛应用于航天事业以及工业领域。但谐波驱动系统属于柔性系统,内部存在着运动误差、迟滞、摩擦等非线性动力学问题,严重地影响了谐波驱动系统在应用过程中的传动性能。研究谐波驱动系统的动力学特性,提出有效的控制策略实现对这些非线性动力学问题的高精度补偿,具有一定的理论研究意义及工程应用价值。本文首先基于反演法实现了忽略柔性的谐波驱动系统运动误差补偿,该方法基于Lyapunov函数反推的设计思路保证了系统跟踪误差的稳定性,相比PID控制拥有较高的控制精度。为了进一步减小稳态误差,采用状态扩张的方法推导了积分反演法的设计思路。设计了自适应积分反演控制器以应对模型参数未知的情况。其次,忽略柔性只能简化模型但不符合实际情况,本文提出了一种适用于迟滞非线性高阶系统的自适应积分反演滑模控制策略。迟滞现象被视作一类有界干扰,利用滑模控制抗干扰性好的优点加以控制,通过自适应律估计干扰上界,实现了谐波驱动系统的迟滞补偿。反演法基于Lyapunov函数的结构化设计思路,保证了这一类柔性耦合复杂系统的渐进稳定性。为了减弱滑模控制引入的抖振现象,以及反演法在...
【文章来源】:厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:96 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
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【参考文献】:
期刊论文
[1]高超声速飞行器输入受限模糊反演控制[J]. 王鹏飞,王洁,罗畅,贾英杰. 系统工程与电子技术. 2017(03)
[2]高超声速飞行器指令滤波反演控制[J]. 董朝阳,路遥,王青. 宇航学报. 2016(08)
[3]输出受限迟滞非线性系统的反步控制器设计[J]. 赵新龙,章亿凯,潘海鹏,马连伟. 控制理论与应用. 2016(05)
[4]控制方向未知的输入受限非线性系统自适应模糊反步控制[J]. 王永超,张胜修,曹立佳,扈晓翔. 系统工程与电子技术. 2016(09)
[5]谐波驱动系统自适应神经网络动态面控制[J]. 王家序,刘彪,李俊阳,肖科. 华中科技大学学报(自然科学版). 2015(10)
[6]谐波齿轮传动系统中动力学模型的研究进展[J]. 马东辉,吴嘉宁,阎绍泽. 中国科技论文. 2015(16)
[7]基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器滑模反演控制[J]. 卜祥伟,吴晓燕,陈永兴,白瑞阳. 控制理论与应用. 2014(11)
[8]基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制[J]. 樊劲辉,贾松敏,李秀智. 华中科技大学学报(自然科学版). 2014(02)
[9]柔性关节机械臂的非线性控制策略研究[J]. 王海,周璇,夏小品,李晗. 机械科学与技术. 2014(01)
[10]考虑摩擦的谐波驱动机器人低速运动控制方法[J]. 朱世强,吴文祥,王宣银,刘华山. 农业机械学报. 2013(11)
硕士论文
[1]谐波驱动系统非线性控制[D]. 夏斌.西安电子科技大学 2012
本文编号:3061340
【文章来源】:厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:96 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1.1?(a)谐波减速器爆炸图(b)谐波减速器装配图??
??固定点逆时针移动半个轮齿。当波发生器继续旋转,顺时针旋转360°到如图1.2??(c)所示的位置时,柔轮逆时针移动2个轮齿。因此,理想的谐波齿轮传动减??速比为11?=沁/(乂-/^)。??〇0?财?360°??参__??(a)?(b)?(c)??图1.2谐波减速器工作原理图[1]??谐波驱动系统独特的结构和工作方式使得其具
?图2.1谐波驱动系统测试机示意图[11]??谐波驱动系统测试机示意图如图2.1所示,负载端和电机端的总动能为:??T?=? ̄2Jm〇m2?+IJ1012?(2-1)??其中/m?电机端的转动惯量?Jl?负载端的转动惯量??9m一一电机端的位置?力一一负载端的位置??9m?电机端的速度??负载端的速度??系统的瑞利耗散函数为:??D^^Bmdm2?+?1-Bl9l2?(2.2)??其中5m—一电机端的阻尼系数??Bt一一负载端的阻尼系数??根据拉格朗日方程,有:??d?f?dr?\?ar?,?ac?_??7A^) ̄^l?+?^?=?Xm?(13)??去(S)K?=?o?(14)??将T和D的表达式代入以上拉格朗日方程中,我们可以得到忽略柔性的谐??13??
【参考文献】:
期刊论文
[1]高超声速飞行器输入受限模糊反演控制[J]. 王鹏飞,王洁,罗畅,贾英杰. 系统工程与电子技术. 2017(03)
[2]高超声速飞行器指令滤波反演控制[J]. 董朝阳,路遥,王青. 宇航学报. 2016(08)
[3]输出受限迟滞非线性系统的反步控制器设计[J]. 赵新龙,章亿凯,潘海鹏,马连伟. 控制理论与应用. 2016(05)
[4]控制方向未知的输入受限非线性系统自适应模糊反步控制[J]. 王永超,张胜修,曹立佳,扈晓翔. 系统工程与电子技术. 2016(09)
[5]谐波驱动系统自适应神经网络动态面控制[J]. 王家序,刘彪,李俊阳,肖科. 华中科技大学学报(自然科学版). 2015(10)
[6]谐波齿轮传动系统中动力学模型的研究进展[J]. 马东辉,吴嘉宁,阎绍泽. 中国科技论文. 2015(16)
[7]基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器滑模反演控制[J]. 卜祥伟,吴晓燕,陈永兴,白瑞阳. 控制理论与应用. 2014(11)
[8]基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制[J]. 樊劲辉,贾松敏,李秀智. 华中科技大学学报(自然科学版). 2014(02)
[9]柔性关节机械臂的非线性控制策略研究[J]. 王海,周璇,夏小品,李晗. 机械科学与技术. 2014(01)
[10]考虑摩擦的谐波驱动机器人低速运动控制方法[J]. 朱世强,吴文祥,王宣银,刘华山. 农业机械学报. 2013(11)
硕士论文
[1]谐波驱动系统非线性控制[D]. 夏斌.西安电子科技大学 2012
本文编号:3061340
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