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基于神经网络的压电惯性马达定位控制研究

发布时间:2018-03-13 12:40

  本文选题:微纳定位 切入点:压电惯性马达 出处:《长春工业大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:微纳定位控制技术已经在光纤对接、半导体制造、医疗器械等技术领域得到广泛的应用。在传统的电机、液压与气动等设备定位精度不能满足微纳定位场所要求的情况下,压电驱动技术已经受到广泛关注。根据工作原理的不同,压电驱动器主要包括压电超声电机、尺蠖马达、宏微驱动器和惯性马达。而惯性马达具有结构简单、快速动态响应、低成本、行程大以及控制方便等优点。本文在全面分析不同压电驱动马达的驱动及控制原理上,提出采用神经网络PD定位控制器对非共振型滑动压电惯性马达进行控制。本文在分析压电堆叠特性原理基础上,对杆的振动模态进行理论推导,推导杆在不同条件下的振动模态及共振频率公式。推导压电堆叠在锯齿波驱动下的位移公式,经过分析发现,锯齿波驱动导致压电堆叠有效位移将会降低,因此本文采用梯形波驱动压电堆叠。其次,在理论分析的基础上,本文对压电惯性马达样机进行设计,并分析其驱动原理和粘滑运动特性。利用ANSYS软件对样机进行振动模态仿真分析,同时利用ADAMS软件对滑块的粘滑特性进行动力学仿真分析。最后,为实现所设计的神经网络控制器对马达进行定位控制,分别从搭建开环控制和闭环控制系统。开环控制通过将一系列有规律变化的梯形驱动波激励在马达上,得出马达的粘滑临界运动时间;闭环控制系统是用于研究马达定位控制精度。闭环控制系统将神经网络算法与PD控制器相结合,控制过程包含宏定位与微定位两个控制过程,宏定位控制采用梯形驱动信号,微定位控制过程采用高电平信号,两个控制过程相互配合,实现对马达的定位控制研究。经过实验研究,本文设计的控制系统对马达可以实现微纳定位精度的控制结果,到达设计要求。同时,在改变负载质量后,同样可以达到相同的定位精度。因此,本文所设计的控制器具有一定的鲁棒性,可在一定的工况下满足微纳定位需求。
[Abstract]:Micro-nano positioning control technology has been widely used in optical fiber docking, semiconductor manufacturing, medical devices and other technical fields. In the case of traditional electrical, hydraulic and pneumatic equipment positioning accuracy can not meet the requirements of micro-nano positioning location. Piezoelectric actuators include piezoelectric ultrasonic motors, geometrid motors, macro and micro actuators and inertial motors, which have simple structure and fast dynamic response. The advantages of low cost, large stroke and convenient control. This paper analyzes the driving and control principle of different piezoelectric motors. A neural network PD controller is proposed to control the non-resonant sliding piezoelectric inertial motor. Based on the analysis of the piezoelectric stacking characteristics, the vibration modes of the rod are derived theoretically. The vibration mode and resonance frequency formula of the rod under different conditions are derived. The displacement formula of piezoelectric stack driven by saw tooth wave is deduced. It is found that the effective displacement of piezoelectric stack will be reduced due to the saw tooth wave driving. Therefore, the trapezoidal wave is used to drive the piezoelectric stack. Secondly, based on the theoretical analysis, the prototype of the piezoelectric inertial motor is designed. The driving principle and the motion characteristics of the slider are analyzed. The vibration modal analysis of the prototype is carried out by using ANSYS software, and the dynamic simulation analysis of the slider is carried out by using the ADAMS software. Finally, In order to realize the position control of the motor by the designed neural network controller, the open-loop control system and the closed-loop control system are built, respectively. The open-loop control excites the motor by a series of regular trapezoidal driving waves. The closed-loop control system is used to study the precision of motor positioning control. The closed-loop control system combines neural network algorithm with PD controller, and the control process includes two control processes: macro positioning and micro-positioning. The macro position control adopts trapezoid driving signal, the micro position control process adopts high level signal, and the two control processes cooperate with each other to realize the research of the motor positioning control. The control system designed in this paper can achieve the control result of the micro-nano positioning accuracy and reach the design requirements. At the same time, the same positioning accuracy can be achieved after changing the load mass. The controller designed in this paper is robust and can meet the requirement of micro-nano positioning under certain working conditions.
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP273

【参考文献】

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本文编号:1606458

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