超磁致伸缩致动器驱动系统关键技术研究

超磁致伸缩致动器驱动系统关键技术研究

论文摘要

超磁致伸缩材料具有应变大、输出力大、功率密度高、响应速度快和可靠性高等优点,基于超磁致伸缩材料研制的致动器在精密加工、精密定位、主动振动控制、机器人以及微型机电系统等领域显示出良好的应用前景。但是,超磁致伸缩材料本身所固有的磁滞回特性使得致动器存在强烈的非线性特性,这使得致动器难以精确控制,限制了超磁致伸缩致动器的发展和应用。如何解决超磁致伸缩致动器系统的非线性问题,进一步提高致动器系统的输出精度,已成为当前研究的热点。超磁致伸缩致动器驱动系统既是驱动超磁致伸缩材料完成伸缩动作的功率源,又是实时控制伸缩量大小的控制器,是超磁致伸缩致动器系统的核心,驱动系统的性能对致动器的系统输出具有重要影响。基于此,本文深入分析了超磁致伸缩致动器驱动系统的研究现状,指出了驱动系统在功率驱动、系统建模和控制策略等方面存在的不足,在深入研究超磁致伸缩致动器功率驱动、系统建模及非线性控制的基础上,将功率驱动技术、非线性动态模型的建立及其线性化、高阶模型的降阶以及系统辨识应用于超磁致伸缩致动器驱动装置,研制了一套超磁致伸缩致动器驱动系统。并采用广义预测控制策略实现了对系统输出的精确跟踪,提高了致动器宽范围输入下的控制精度。主要研究内容如下:1、分析了超磁致伸缩致动器的工作原理,在考虑超磁致伸缩致动器电-磁-机耦合特性的基础上基于分层建模原理建立了超磁致伸缩致动器非线性动态模型:采用多项式拟合超磁致伸缩材料的磁化强度与电流的非线性关系,建立了磁滞模型,该模型区别于以往Preisach模型、Jile-AthetOn模型或自由能迟滞模型,使非线性曲线更加平滑、减少噪声影响、减小运算时间,以达到快速、实时控制的目的;对含有非线性弹性材料一—超磁致伸缩材料的致动器机构采用带耗散力的拉格朗日方程对该机构的Terfenol-D棒和广义负载进行动力学特性分析,建立超磁致伸缩致动器的结构动力学模型。2、分析了磁致伸缩致动器非线性动态模型,获得了各个子模块间的关系,在此基础上对该非线性模型进行了线性化并采用平衡实现理论对该高阶线性模型进行降阶:根据分层建模原理依据各子模块的特性将模块重新排序,采用纯时滞环节代替磁化滞回模块的非线性环节,结合功率驱动模块、线圈磁场模块、磁场驱动模块和结构动力学模块组成线性环节,实现磁致伸缩致动器非线性模型到线性模型的转换;利用平衡实现理论对磁致伸缩致动器系统线性模型进行降阶研究,提出了磁致伸缩致动器系统线性模型平衡实现算法,分析了平衡截断和平衡残差两种降阶方法的各降阶系统的误差,说明了磁致伸缩致动器系统模型降为二阶模型的合理性。3、根据超磁致伸缩致动器驱动系统广义预测控制的需求,对超磁致伸缩致动器驱动系统模型的参数进行在线辨识研究:确定了超磁致伸缩致动器驱动系统中功率驱动器、致动器机械结构以及致动器磁滞非线性等影响因素的参数作为辨识对象,提出了基于遗忘因子递推最小二乘法的超磁致伸缩致动器系统参数的在线辨识策略,建立了超磁致伸缩致动器系统的离散辨识参数模型,并依据遗忘因子递推最小二乘法理论对超磁致伸缩致动器系统进行在线参数辨识。4、针对超磁致伸缩致动器驱动系统的精确控制问题,采用了广义预测控制策略对超磁致伸缩致动器系统进行跟踪控制:研究了广义预测控制理论中多步预测、滚动优化和反馈校正的控制策略,应用Diophantine方程推导了广义预测控制的最优输出预测,通过求解其目标函数得到了广义预测控制的控制律,并分析了广义预测控制算法参数的选择策略;仿真分析了不同设定信号下,设定值与输出值的仿真曲线、误差曲线及控制电压曲线,验证了基于广义预测控制算法的超磁致伸缩致动器控制器设计的合理性。5、研制了超磁致伸缩致动器驱动系统原型机,详细介绍超磁致伸缩致动器驱动系统的设计开发和性能测试过程,验证了本文提出的超磁致伸缩致动器驱动系统的可行性和有效性:(1)利用傅里叶级数理论分析了半桥斩波逆变电路输出电压谐波的频谱分布,比较了LC滤波器和LCCR滤波器的特性,指出LC滤波器存在的不足,提出采用LCCR滤波器的方案,推导了带感性负载条件下的LCCR滤波器参数设计公式;(2)基于半桥斩波逆变电路设计了超磁致伸缩致动器功率驱动器,采用I2控制方法,提高了系统的稳定性和响应速度;设计了超磁致伸缩致动器驱动系统的硬件平台,开发了超磁致伸缩致动器非线性系统广义预测控制算法库,并设计了控制器端图形化用户应用程序用于超磁致伸缩致动器驱动系统的控制和调试。实验验证了所设计的超磁致伸缩致动器驱动系统装置的可行性和有效性。本研究的成功实施为超磁致伸缩致动器非线性控制提供了一条新的有效的途径,为解决超磁致伸缩致动器精密控制中存在的关键技术问题提供了一个解决方案。

论文目录

  • 目录
  • Contents
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 超磁致伸缩致动器功率驱动器研究现状
  • 1.3 超磁致伸缩致动器模型研究现状
  • 1.3.1 两端网络模型
  • 1.3.2 有限元磁-机械耦合模型
  • 1.3.3 等效电路模型
  • 1.3.4 多场耦合磁滞模型
  • 1.4 超磁致伸缩致动器控制策略研究现状
  • 1.5 本文主要研究内容和意义
  • 1.5.1 本文主要研究内容
  • 1.5.2 课题的研究意义
  • 第2章 超磁致伸缩致动器系统建模
  • 2.1 超磁致伸缩致动器结构及工作原理
  • 2.2 功率驱动模块子模型
  • 2.2.1 功率放大单元建模
  • 2.2.2 滤波器单元建模
  • 2.2.3 GMA驱动线圈单元建模
  • 2.3 磁滞非线性模块子模型
  • 2.3.1 线圈磁场模型
  • 2.3.2 磁化滞回模型
  • 2.4 磁场驱动模块子模型
  • 2.5 结构动力学模块子模型
  • 2.6 仿真计算及实验分析
  • 2.7 本章小结
  • 第3章 超磁致伸缩致动器系统模型降阶
  • 3.1 超磁致伸缩致动器系统非线性模型线性化
  • 3.1.1 致动器非线性模型分析
  • 3.1.2 致动器非线性模型线性化求解
  • 3.2 超磁致伸缩致动器系统模型降阶
  • 3.2.1 平衡实现理论
  • 3.2.2 超磁致伸缩致动器系统线性模型平衡实现算法
  • 3.2.3 超磁致伸缩致动器系统线性模型平衡降阶及误差分析
  • 3.2.4 超磁致伸缩致动器系统线性降阶模型仿真分析
  • 3.3 本章小结
  • 第4章 超磁致伸缩致动器驱动系统在线参数辨识
  • 4.1 辨识的基本原理及在线辨识方法
  • 4.1.1 辨识的基本原理
  • 4.1.2 常用的在线辨识方法
  • 4.2 超磁致伸缩致动器系统特征参数辨识过程分析
  • 4.3 超磁致伸缩致动器驱动系统参数辨识
  • 4.3.1 带遗忘因子的递推最小二乘法
  • 4.3.2 超磁致伸缩致动器系统参数在线辨识
  • 4.4 仿真和实验分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 超磁致伸缩致动器驱动系统控制策略研究
  • 5.1 广义预测控制算法
  • 5.1.1 广义预测控制的基本原理
  • 5.1.1.1 预测模型
  • 5.1.1.2 滚动优化
  • 5.1.1.3 反馈校正
  • 5.1.2 系统CARIMA模型
  • 5.1.3 目标函数
  • 5.1.4 输出预测表达式
  • 5.1.5 控制律求解
  • 5.2 广义预测控制算法参数选择
  • 5.3 基于GPC方法的GMA控制器设计
  • 5.3.1 GMA系统广义预测控制算法
  • 5.3.2 GMA系统广义预测控制器的算法实现
  • 5.4 仿真研究
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 超磁致伸缩致动器驱动装置设计与实现
  • 6.1 超磁致伸缩致动器驱动系统实验平台
  • 6.2 超磁致伸缩致动器功率驱动器设计
  • 6.2.1 超磁致伸缩致动器功率驱动器特性
  • 6.2.2 基于半桥逆变的功率驱动技术分析
  • 6.2.2.1 半桥斩波逆变器输出电压谐波分析
  • 6.2.2.2 滤波器分析
  • 6.2.3 基于半桥逆变的功率驱动器设计
  • 6.2.3.1 半桥逆变功率驱动器原理
  • 6.2.3.2 功率放大单元
  • 6.2.3.3 滤波器单元
  • 6.2.4 功率驱动器的仿真和实验分析
  • 6.3 超磁致伸缩致动器功率驱动装置硬件设计
  • 6.3.1 功率驱动电路设计
  • 6.3.1.1 逆变电路
  • 6.3.1.2 控制电源
  • 6.3.1.3 控制电路
  • 6.3.1.4 保护电路
  • 6.4 超磁致伸缩致动器驱动控制系统
  • 6.4.1 EtherMAC两轴接口板
  • 6.4.2 超磁致伸缩致动器驱动系统软件开发
  • 6.5 超磁致伸缩致动器驱动系统实验研究
  • 6.5.1 位移传感器及电流传感器定标
  • 6.5.2 超磁致伸缩致动器驱动系统性能测试
  • 6.6 本章小结
  • 第7章 总结与展望
  • 7.1 全文总结
  • 7.2 本文主要创新点
  • 7.3 研究展望
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文及参与的科研项目
  • 致谢
  • English Paper
  • 学位论文评阅及答辩情况表
  • 相关论文文献

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