宏微定位平台的磁滞补偿模型与切换控制研究
本文关键词:宏微定位平台的磁滞补偿模型与切换控制研究,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:随着制造业的不断升级,IC集成、航空航天技术的不断创新,以及基因技术的不断突破,对精密定位技术提出了愈来愈高的挑战与要求。通过宏微两级驱动模式,即直线电机驱动实现微米定位的大行程驱动,压电陶瓷驱动实现纳米定位的误差补偿,可以很好地满足工程实践中行程与精度的要求。压电陶瓷驱动器作为一种具有纳米级的驱动分辨率,频率响应快、功耗低且驱动力大等优点,因而被广泛应用在精密定位领域。但其固有的磁滞非线性效应,不仅会影响最终的定位精度,更有可能造成定位系统的不稳定,甚至震荡。因此,研究压电陶瓷的磁滞非线性建模、辨识及控制方法,以及对宏微切换过程中微驱定位误差补偿的控制策略及方法的改善及研究都有其重要的意义。本文以宏微定位平台为研究对象,首先通过实验对以压电陶瓷驱动的纳米定位(微)平台的非线性特性进行分析,讨论及分析几种常见的唯象磁滞建模方法。混沌映射-变异粒子群(Mutation-Particle Swarm Optimization,MPSO)算法的Prandtl-Ishlinskii(P-I)磁滞模型参数最优化。针对P-I磁滞模型非线性,需辨识参数多,且难调试的特点,这对常规的最优控制算法提出了更高的要求与挑战。鉴于此,特对群智能进化算法:粒子群(PSO)算法进行相关研究与改进,首先利用三个典型的测试函数对几种已改进的PSO算法进行了分析;其次,为提高搜索的遍历性及种群的多样性,特将混沌映射与PSO算法有机结合,同时,为防止进入超循环,采用一种权重递减的映射方式,仿真结果表明,改进后的PSO算法其收敛精度得到了一定的提升。最终通过比较得知,基于混沌映射的MPSO算法的收敛精度最好。在分析P-I磁滞模型的基础上,用混沌映射的MPSO算法对其进行模型参数的求解,最后的实验结果表明,求得的模型参数可以使P-I模型与实验轨迹很好地拟合,从而准确地描述了压电陶瓷的磁滞非线性。微驱定位平台的磁滞补偿控制。首先,根据辨识的P-I模型设计前馈逆补偿控制对其进行逆补偿控制;其次,根据输入信号的不同,分别采用闭环PID控制(位移)及压电陶瓷闭环P-I控制(电压)来提高其定位精度,从而改善其磁滞特性。为使压电陶瓷更好地进行切换定位补偿,通过闭环P-I控制求取了微驱定位平台的线性模型。宏微定位平台的切换控制研究,根据实验平台的双光栅尺反馈的特点,设计了一种自适应逆补偿控制方法。在微米定位(宏)平台采用PID+前馈控制的情况下,讨论及研究了纳米定位平台的静态与动态切换控制方法。通过求取的逆模型,根据双光栅反馈的特点,设计了一种自适应逆补偿切换控制方法。实验结果表明,该方法对最终的误差具有很好的补偿作用及实时性。
【关键词】:磁滞非线性 Prandtl-Ishlinskii模型 粒子群算法 磁滞补偿 自适应切换逆补偿
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP13
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-10
- 第1章 绪论10-18
- 1.1 课题的来源10
- 1.2 课题研究的背景和意义10-11
- 1.3 国内外的研究现状及分析11-13
- 1.3.1 工作台结构与驱动方式的研究12-13
- 1.3.2 定位控制策略及算法的研究13
- 1.4 国内外研究现状13-15
- 1.4.1 宏驱定位系统的控制器设计13-14
- 1.4.2 微驱定位系统的磁滞建模及补偿14-15
- 1.5 主要研究内容15-18
- 第2章 微驱平台非线性测试及磁滞建模18-29
- 2.1 试验平台的介绍18-19
- 2.2 压电陶瓷驱动微工作台非线性测试试验19-22
- 2.2.1 微驱定位平台磁滞测试试验20-21
- 2.2.2 微驱定位平台蠕变特性测试试验21-22
- 2.3 微驱定位平台磁滞非线性建模22-28
- 2.3.1 Preisach模型22-24
- 2.3.2 Krasnosel’skii-Pokrovkii(KP)模型24-25
- 2.3.3 Prandtl-Ishlinskii(P-I)模型25-28
- 2.4 本章小结28-29
- 第3章P-I磁滞模型参数求解与优化29-48
- 3.1 粒子群(PSO)算法29-34
- 3.1.1 标准PSO算法30-32
- 3.1.2 改进的PSO算法32-34
- 3.2 PSOs算法的测试与比较34-36
- 3.2.1 测试函数及改进PSO算法的参数选取34-35
- 3.2.2 仿真结果及分析35-36
- 3.3 基于混沌映射的PSO算法36-41
- 3.3.1 混沌现象36-38
- 3.3.2 混沌映射的PSO算法38-39
- 3.3.3 混沌映射的PSO算法的测试与结果分析39-41
- 3.4 混沌映射PSO算法的PID控制器自适应最优化研究41-44
- 3.4.1 模型与目标函数的选择42-43
- 3.4.2 实验结果及分析43-44
- 3.5 混沌映射MPSO算法的P-I模型权重参数最优化44-47
- 3.5.1 Prandtl-Ishlinskii模型的磁滞算子的选择44-45
- 3.5.2 混沌映射MPSO算法的Prandtl-Ishlinskii模型的实验验证45-47
- 3.6 本章小结47-48
- 第4章 微驱定位平台的磁滞补偿控制48-58
- 4.1 Prandtl-Ishlinskii磁滞模型的前馈逆补偿控制48-51
- 4.1.1 Prandtl-Ishlinskii磁滞逆模型49-50
- 4.1.2 Prandtl-Ishlinskii模型前馈逆补偿试验50-51
- 4.2 闭环磁滞补偿控制51-56
- 4.2.1 闭环PID控制及实验结果51-54
- 4.2.2 线性反馈(P-I)控制及实验结果54-56
- 4.3 微驱定位平台的线性模型的建立56-57
- 4.4 本章小结57-58
- 第5章 宏微双驱系统的切换控制研究58-68
- 5.1 宏驱平台的控制器设计与实现58-60
- 5.1.1 宏驱平台的PID参数设计实验58-59
- 5.1.2 宏驱平台PID+前馈控制实验59-60
- 5.2 宏微双驱定位平台的切换控制研究与实现60-67
- 5.2.1 静态切换控制模式61
- 5.2.2 动态切换控制模式61-62
- 5.2.3 逆补偿切换控制模式62-67
- 5.3 本章小结67-68
- 结论68-70
- 参考文献70-75
- 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果75-77
- 致谢77
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