基于经验模态分解算法的直驱XY平台交叉耦合迭代学习控制

发布时间：2017-11-22 08:28

  本文关键词：基于经验模态分解算法的直驱XY平台交叉耦合迭代学习控制

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【摘要】：在直驱XY平台系统的交叉耦合迭代学习控制(crosscoupled iterative learning control,CCILC)过程中,由于每次运行时轮廓误差的累积,会导致系统出现收敛速度降低甚至发散的现象。针对这一问题,提出一种与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法相结合的CCILC控制方法。首先设计CCILC控制器,直接降低轮廓误差。然后,利用EMD算法分解CCILC过程中的轮廓误差,筛选并剔除其中的发散分量,提高收敛速度和轮廓精度。仿真和实验结果表明,与传统CCILC相比,所提出的控制方法能够使直驱XY平台系统的轮廓跟踪效果更好,并且使输出轨迹在较少的迭代次数下快速且精确地收敛到期望轨迹。
【作者单位】： 沈阳工业大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51175349) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助(LR2013006)~~
【分类号】：TG659
【正文快照】： 0引言 XY平台是数控机床中最基本的平面运动机构,起到平面定位和平面进给的作用,用以实现轮廓加工[1]。传统的滚珠丝杆驱动机制存在多种干扰、非线性摩擦和不确定性,这些问题限制了控制系统的跟踪性能[2]。永磁直线同步电机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM

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1 寻鑫;基于迭代学习控制的铝型材等温挤压的技术研究[D];福州大学;2013年

2 冯宗杰;迭代学习控制在活塞异型加工中的应用研究[D];国防科学技术大学;2010年

3 孙璐;基于经验模态分解算法的直驱XY平台迭代学习控制[D];沈阳工业大学;2016年

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本文编号：1214133