【摘要】：被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)主要應(yīng)用于舵機(jī)系統(tǒng)的半實(shí)物仿真,能夠模擬真實(shí)環(huán)境下舵機(jī)所承受的各種負(fù)載力矩,分析和研究舵機(jī)系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo),在航空制造、輪船制造和科研實(shí)驗(yàn)等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著十分重要的作用。隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和飛行器需求的迅猛增長(zhǎng),對(duì)舵機(jī)系統(tǒng)各項(xiàng)性能指標(biāo)的要求越來越高,相應(yīng)地,對(duì)被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)的加載能力和伺服精度等方面也提出了更高的要求,因此,對(duì)被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)控制策略進(jìn)行研究很有意義,也是十分必要的。被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)控制的關(guān)鍵技術(shù)問題在于:在力矩加載過程中,加載電機(jī)跟隨舵機(jī)做被動(dòng)運(yùn)動(dòng),隨著加載頻率的提高,多余力矩越來越大,干擾了正常力矩加載;在小力矩加載過程中,系統(tǒng)本身存在的摩擦力矩可能和加載力矩一起對(duì)舵機(jī)加載,造成實(shí)際加載力矩多于加載指令,或者抵消了一部分加載力矩,造成實(shí)際加載力矩少于加載指令;系統(tǒng)在運(yùn)行一段時(shí)間后,由于震動(dòng)和磨損等原因使得傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)間隙,系統(tǒng)模型參數(shù)發(fā)生變化。總之,系統(tǒng)存在的多余力矩問題、摩擦問題、間隙問題和系統(tǒng)不確定問題嚴(yán)重制約了系統(tǒng)性能的提升。針對(duì)上述問題,開展本文的研究工作。首先,建立被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。針對(duì)系統(tǒng)存在的摩擦,采用Lu Gre模型,并基于最小二乘法和二階阻尼系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)。針對(duì)系統(tǒng)存在的間隙,采用描述傳遞力矩與相對(duì)位移關(guān)系的死區(qū)模型,并給出了間隙的測(cè)量方法。建立了包含舵機(jī)系統(tǒng)、加載系統(tǒng)、間隙模型和摩擦模型的被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)綜合模型。對(duì)多余力矩進(jìn)行理論推導(dǎo),分析其產(chǎn)生機(jī)理及相關(guān)影響因素。其次,對(duì)被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)低頻加載過程中的摩擦問題、間隙問題和系統(tǒng)模型不確定問題等非線性影響采用基于反步控制的方法進(jìn)行抑制。針對(duì)摩擦使系統(tǒng)力矩輸出產(chǎn)生死區(qū)和不平穩(wěn)輸出的現(xiàn)象,分別采用前饋補(bǔ)償法、基于觀測(cè)器和反步自適應(yīng)控制的方法進(jìn)行抑制。針對(duì)間隙對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)造成的相位滯后、伺服精度不高、穩(wěn)定性差等方面的影響,分別采用逆模型串聯(lián)補(bǔ)償和基于反步控制的方法進(jìn)行抑制。針對(duì)系統(tǒng)存在的未建模、模型不確定和未知死區(qū)等不確定問題,采用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反步自適應(yīng)控制方法。再次,對(duì)被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)加載過程中的非線性和多余力矩問題采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行補(bǔ)償控制。針對(duì)小力矩加載問題,由于摩擦力矩的干擾,加載精度很難保證,采用摩擦模型估計(jì)、雙定子電機(jī)的內(nèi)定子控制直接補(bǔ)償。為了保證伺服精度和抑制多余力矩的影響,設(shè)計(jì)了基于RBF辨識(shí)器的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID,采用GA+BP的混合算法,提高收斂速度。針對(duì)高頻加載問題,采用動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以串并聯(lián)的方式進(jìn)行辨識(shí)多余力矩系統(tǒng),訓(xùn)練完成后,實(shí)時(shí)估計(jì)多余力矩值并轉(zhuǎn)換成控制量輸入內(nèi)定子控制端,由內(nèi)定子控制補(bǔ)償多余力矩,主定子即外定子承擔(dān)加載任務(wù)�？刂破鞑捎媒Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性較強(qiáng)的單神經(jīng)元PID控制器,由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器提供系統(tǒng)Jacobian信息。針對(duì)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)高頻加載問題,為了抑制多余力矩,采用基于雙定子電機(jī)和多余力矩模型的補(bǔ)償策略,為了抑制非線性影響,采用兩個(gè)DFNN,一個(gè)用作辨識(shí)器,辨識(shí)系統(tǒng)逆模型;一個(gè)用作控制器,與常規(guī)PID并聯(lián)。當(dāng)DFNN辨識(shí)器完全逼近系統(tǒng)逆模型時(shí),DFNN控制器將消除PID控制器的控制作用,實(shí)現(xiàn)輸出力矩對(duì)加載指令的跟蹤。最后建立了被動(dòng)式力矩伺服系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)上述控制策略進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用本文所設(shè)計(jì)的控制策略進(jìn)行加載,各項(xiàng)系統(tǒng)指標(biāo)均滿足設(shè)計(jì)指標(biāo)要求,較好地解決了多余力矩、摩擦、間隙和系統(tǒng)不確定等問題。
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【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM921.541
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本文編號(hào)：2468919