论文题目: 一类齿隙非线性控制系统的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制理论与控制工程
作者: 赵国峰
导师: 胡维礼
关键词: 齿隙非线性系统,切换控制,自适应控制,神经网络控制,方法,多电机驱动系统
文献来源: 南京理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: 齿隙非线性作为机械传动系统中一种最主要的非线性,广泛存在于各种机床、机器人、天文望远镜、雷达、火炮、导弹发射架、航空航天飞行器等系统中,是影响传动系统动态性能和稳态精度的重要因素。由于齿隙具有不可微的非线性特性,对它的补偿非常困难,这使得对于性能和可靠性有着极高要求的高精度传动控制系统在设计和工程实现上都面临着严峻的挑战。因此,对机械传动系统中存在的齿隙非线性展开深入研究,具有重要的理论意义和工程应用价值。 本文研究了一类齿隙非线性系统的控制问题,主要内容如下: (1)研究了驱动系统的齿隙非线性控制问题。首先针对存在有界不确定未知参数的输入端齿隙非线性系统,在研究低阶系统的基础上,提出了具有普遍意义的基于模型跟踪的高阶系统鲁棒控制策略。随后,针对内部包含齿隙非线性的传动系统提出了一种切换控制策略,在系统主、从动部分的接触阶段采用PID控制,使系统输出跟踪期望目标;在齿隙期间采取基于时间次优的滑模控制,保证驱动部分快速通过齿隙的同时,在齿隙终了与从动部分实现无碰撞接触;并设计了基于稳定性理论的切换监督机制,保证系统在跟踪期望目标的过程中能够保持BIBO稳定。 (2)以具有代表性的双电机驱动齿隙非线性系统为对象,研究了冗余驱动系统(齿隙非线性传动系统由施加偏置力矩的两组驱动子系统和一组从动子系统组成)的基于Backstepping方法的齿隙非线性控制问题。引入标志函数重新描述齿隙非线性,应用Backstepping方法设计了基于状态反馈的控制策略;并进一步针对参数未知的控制对象,设计了基于Backstepping方法的状态反馈自适应控制策略。 (3)研究了存在未知摩擦、未知齿隙非线性的冗余驱动系统的模型参考自适应控制(MRAC)问题。以冗余驱动补偿后的近似线性系统为研究对象,针对驱动子系统参数一致的情况,设计了基于状态反馈的MRAC鲁棒控制策略;进而,针对系统中由于未得到完全补偿的齿隙非线性、变刚性系数等产生的力矩扰动,及各驱动子系统间由于参数不一致产生的同步协调问题,通过变换系统模型,设计了基于状态反馈的MRAC鲁棒同步控制策略。 (4)研究了存在未知摩擦、未知齿隙等非线性的驱动系统的神经网络控制问题。首先以单电机驱动系统为研究对象,在对齿隙非线性进行分解的基础上,采用函数链神经网络(Function Link Neural Net简称FLNN)对未知非线性进行辨识,应用Backstepping方法设计了基于FLNN的鲁棒自适应控制策略。之后,进一步研究了以双电机驱动系统为对象的冗余驱动系统的神经网络控制问题,引入同步误差反馈,设
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
1 绪论
1．1 研究的背景和意义
1．2 传动系统中的非线性
1．2．1 齿隙非线性
1．2．1．1 迟滞模型
1．2．1．2 死区模型
1．2．1．3 “振-冲”模型
1．2．2 摩擦非线性
1．3 齿隙非线性系统控制研究现状
1．3．1 输入端齿隙非线性系统
1．3．2 输出端齿隙非线性系统
1．3．3 内部齿隙非线性系统
1．3．3．1 内部齿隙非线性的补偿方法
1．3．3．2 内部齿隙非线性系统的控制
1．3．3．3 冗余驱动系统的控制
1．4 本文主要研究内容
2 齿隙非线性驱动系统的控制
2．1 输入端齿隙非线性系统的鲁棒控制
2．1．1 系统模型
2．1．1．1 被控对象模型
2．1．1．2 齿隙模型
2．1．2 鲁棒控制器设计
2．1．2．1 一阶系统的鲁棒控制器设计
2．1．2．2 二阶系统的鲁棒控制器设计
2．1．2．3 高阶系统的鲁棒控制器设计
2．1．3 仿真研究
2．2 齿隙非线性系统的切换控制
2．2．1 时间最优控制
2．2．2 系统模型
2．2．2．1 齿隙模型
2．2．2．2 被控对象模型
2．2．3 系统控制方案
2．2．4 齿隙期间时间次优控制器设计
2．2．4．1 时间次优控制原理
2．2．4．2 时间最优滑模平面
2．2．4．3 时间次优控制器设计
2．2．5 切换监督控制器设计
2．2．5．1 切换监督机制
2．2．5．2 监督控制器设计
2．2．6 仿真研究
2．3 本章小结
3 基于 Backstepping方法的双电机冗余驱动系统控制
3．1 预备知识
3．1．1 Backstepping方法概述
3．1．2 偏置力矩的施加与调节
3．2 基于Backstepping方法的双电机驱动系统的控制
3．2．1 系统模型
3．2．2 基于 Backstepping方法的控制器设计
3．2．3 仿真研究
3．3 基于Backstepping方法的双电机驱动系统的自适应控制
3．3．1 系统模型
3．3．2 基于Backstepping方法的自适应控制器设计
3．3．3 仿真研究
3．4 本章小结
4 基于模型跟踪的驱动系统鲁棒自适应控制
4．1 预备知识
4．2 基于模型跟踪的鲁棒自适应控制(MRAC)
4．2．1 系统模型
4．2．1．1 被控对象模型
4．2．1．2 参考模型
4．2．2 控制器结构
4．2．3 误差方程
4．2．4 鲁棒自适应调节算法
4．2．5 仿真研究
4．3 基于双电机驱动的MRAC同步控制
4．3．1 系统模型
4．3．1．1 被控对象模型
4．3．1．2 参考模型
4．3．2 控制器结构
4．3．3 误差方程
4．3．4 鲁棒同步自适应调节算法
4．3．5 仿真研究
4．4 本章小结
5 基于神经网络的齿隙非线性驱动系统的控制
5．1 函数链神经网络(FLNN)
5．1．1 FLNN结构
5．1．2 FLNN基函数的选择
5．2 基于FLNN的单电机驱动系统的控制
5．2．1 系统模型
5．2．2 基于Backstepping方法的控制器设计
5．2．3 基于 FLNN的鲁棒自适应调节算法
5．2．4 仿真研究
5．3 基于FLNN的双电机驱动系统的控制
5．3．1 系统模型
5．3．2 基于Backstepping方法的同步控制器设计
5．3．3 基于 FLNN的鲁棒自适应同步调节算法
5．3．4 仿真研究
5．4 本章小结
6 回顾与展望
6．1 本文的主要工作
6．2 主要创新点
6．3 研究展望
参考文献
致谢
作者在攻读博士期间发表的论文
发布时间: 2005-09-12
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