CN109976264B - 一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法 - Google Patents
一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109976264B CN109976264B CN201910363602.6A CN201910363602A CN109976264B CN 109976264 B CN109976264 B CN 109976264B CN 201910363602 A CN201910363602 A CN 201910363602A CN 109976264 B CN109976264 B CN 109976264B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- period
- interference
- periodic
- sliding mode
- control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 title claims abstract description 53
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims abstract description 67
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 29
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 14
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 12
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 108010047230 Member 1 Subfamily B ATP Binding Cassette Transporter Proteins 0.000 claims description 3
- 101100285899 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) SSE2 gene Proteins 0.000 claims description 3
- 102100030306 TBC1 domain family member 9 Human genes 0.000 claims description 3
- RPOCQUTXCSLYFJ-UHFFFAOYSA-N n-(4-ethylphenyl)-2-(2-methyl-3,5-dioxothiomorpholin-4-yl)acetamide Chemical compound C1=CC(CC)=CC=C1NC(=O)CN1C(=O)C(C)SCC1=O RPOCQUTXCSLYFJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 8
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 abstract 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/414—Structure of the control system, e.g. common controller or multiprocessor systems, interface to servo, programmable interface controller
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/34—Director, elements to supervisory
- G05B2219/34013—Servocontroller
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法,用于解决数控机床XY平台直线电机伺服系统对周期信号的精确控制问题。针对该类电机伺服系统运行中存在的多个周期长度可知的周期性扰动、多个周期长度未知的周期性扰动和非周期性扰动,本发明提出的控制方法采用多周期等效干扰的二次差分补偿技术实现对非周期性扰动和周期长度未知的周期性扰动的有效抑制,并利用多周期学习方法完全补偿多个周期长度已知的周期性扰动,从而实现数控机床直线电机的精确位置跟踪。本发明构造了新型趋近律以避免颤振现象的发生,并允许参考轨迹由多个周期长度不同的周期信号叠加而成,所提出的控制方法拓宽了现有同类技术方法的适用范围。
Description
技术领域
本发明涉及重复控制技术和滑模控制技术领域,尤其是一种用于数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法。
背景技术
传统的数控机床采用旋转电机驱动,传动环节较为复杂,这种旋转电机伺服系统存在着传动误差较大、机械噪声大和传动效率低等不足;同时,旋转电机伺服系统很难提供较大的进给速度和加速度。为了克服传统进给系统存在的缺陷,采用永磁直线电动机直接驱动的数控机床相继出现,这类机床不需安装中间传动环节,布局较为简单,具有动态响应速度快,控制精度高,噪声小和行程长等优点。
应该看到的是,永磁直线电机采用直接驱动方式消除了中间传动环节所带来的影响,但对于系统中存在的由电机端部效应和摩擦力所导致的周期性推力波动,也需采用相应控制方法予以抑制。现有的控制方法大体有如下三大类:一是采用自适应控制与PID控制相结合来抑制永磁同步直线电机的推力波动;二是采用鲁棒H∞控制对系统的不确定性进行抑制;三是采用滑模变结构控制设计控制器。这三类控制方法均没利用推力波动的周期性,第一类方法需要整定合理的PID控制参数,第二类控制方法具有较大的保守性,采用第三类控制方法时,需要克服传统滑模控制本身存在颤振问题。
在实际应用中,数控机床常需在有限行程中做连续性的周期运动,快速地完成高精度切削操作任务,系统中存在各种干扰,包括参数摄动、外部干扰以及未建模动态特性等。这就要求数控机床中的直线电机系统能够对周期性扰动和非周期性扰动进行良好的抑制,以实现对周期性轨迹信号的精确跟踪。利用重复控制技术所具有“记忆”和“学习”特性,能够实现对周期信号的无静差跟踪控制或周期性扰动的有效抑制。但对于非周期性扰动,重复控制技术无法实现对其的抑制,甚至会放大非周期性扰动。到目前为止,采用离散系统重复控制技术与离散系统滑模控制技术的相结合的方式来控制直线电机,仍然存在着一些问题。
1.已有的多数直线电机重复控制方法乃基于频域开展设计,基于时域开展的数控机床直线电机控制方法较少。
2.公开号为CN101976042A的发明专利只采用单周期学习方法补偿扰动,在直线电机系统中存在着多个周期不同的扰动时,这种单周期学习方法在实施时的往往收敛速度较慢,且需要占用较多的存储空间。例如,当系统中存在周期为6s和7s叠加的干扰信号时,则干扰信号的公共周期为42s(42为6和7的最小公倍数),远大于6s和7s;若采用单周期滑模重复控制器至少需要42/Ts个存储单元(Ts为采样周期),而且重复控制器需要前一周期的历史数据,存在一个周期的控制时滞;因此,系统切换函数至少在一个控制周期(42s)后才开始收敛,会出现周期干扰抑制非常缓慢和内存占用量较多等现象。
3.公布号为CN109358502A的发明专利申请给出了一种离散多周期直线电机重复控制方法,该方法存在以下缺点:其一,采用的趋近律设计方案为不连续切换形式,这导致该方法实际应用时,可能出现控制量不连续现象;其二,该方法只适用于系统中存在着系统含有若干周期长度可知的周期性扰动情形,这限制了其使用范围,这是因为实际的数控机床直线电机系统在运行过程中,往往同时存在着周期长度可知的周期性扰动、周期长度不可知的周期性扰动和非周期性扰动;其三,该方法要求干扰中所含的周期信号的个数与参考信号中所含的周期个数相等,这也限制了该方法的使用范围。
发明内容
鉴于已有数控机床直线电机控制方法存在的不足,本发明提供一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法。采用这种多周期滑模重复控制技术,在消除抖振问题的同时,能够实现周期参考信号跟踪任务、快速消除多周期干扰信号,并实现更小的准滑模域和更高的控制精度。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案是:一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法,包括以下步骤:
步骤(1)、建立电机伺服系统的误差状态空间模型;
步骤(2)、选取切换函数;
步骤(3)、构造离散无切换趋近律;
步骤(4)、根据周期等效干扰,构造带多周期干扰差分补偿项的离散无切换趋近律;
步骤(5)、根据带多周期干扰差分补偿项的离散无切换趋近律构造离散多周期滑模重复控制器的模型;
步骤(6)、将当前的控制变量作为被控伺服系统的控制命令,使伺服系统跟随参考信号变化。
进一步的,所述步骤(1)具体如下:
建立电机伺服系统的误差状态空间模型:
其中,A,b为伺服系统参数矩阵,Ek+1=[ek ek+1]T和Ek=[ek-1 ek]T分别为k+1和k时刻的系统误差状态矩阵,ek-1、ek、ek+1分别为k-1、k和k+1时刻的电机转角位置,uk为第k时刻的电机控制输入信号,表示周期为ni的周期性扰动(i=1,2,…,P)在第k时刻的取值,Δgk表示系统中所含的非周期性干扰或周期未知的周期性干扰在第k时刻的取值,记表示系统干扰总和在第k时刻的值。
进一步的,所述步骤(2)具体如下:
参考信号rk是由周期为n1,n2,…,nq的q个周期信号叠加而成的且q≤p,满足
选取切换函数sk=CTEk,其中CTb可逆,C=[c 1]T,其中c表示增益参数,c>0。
进一步的,所述步骤(3)具体如下:
构造离散无切换趋近律:
其中,sk+1和sk分别为第k+1和第k时刻的系统切换函数;δ>1,0<α<1为用于调整收敛速度的参数。
进一步的,所述步骤(4)具体如下:
其中,k1,k2,…,kP>0为控制增益系数,且分别表示第k,k-1,k-2的等效干扰且由周期为ni的周期干扰差分方法所构造而成的;能消除周期为ni的系统周期干扰,用于补偿系统非周期干扰或周期未知的周期干扰。
进一步的,所述步骤(5)具体如下:
离散多周期滑模重复控制器的模型为:
其中,
可将公式(6)转化成:
进一步的,所述步骤(6)为将当前的控制变量uk作为被控伺服系统的控制命令,使伺服系统跟随参考信号变化。
进一步的,构造好离散多周期滑模重复控制器的模型后,为表征无切换趋近律的收敛过程,给出单调减区域、绝对收敛层、准滑模带以及切换函数首次进入准滑模带所需最多步数四个指标的表达式,这四个指标用于指导控制器参数整定,其中单调减区域、绝对收敛层、准滑模带的定义如下:
单调减区域:
绝对收敛层:
|sk+1|<|sk|,当|ek|>ΔAAL (10)
准滑模带:
|sk+1|≤ΔSSE,当|sk|≤ΔSSE (11)
这里,ΔMDR为单调减区域边界,ΔAAL为绝对收敛层边界,ΔSSE为准滑模带边界;
在离散多周期滑模重复控制器作用下,且多周期干扰差分补偿误差满足公式(12)时,各指标的表达式如下:
其中,Δ表示多周期干扰差分补偿误差的上界;
1)单调减区域:
ΔMDR=max{ΔMDR1,ΔMDR2} (13)
式中,ΔMDR1,ΔMDR2为正实数,由式(14)确定;
2)绝对收敛层:
ΔAAL=max{ΔAAL1,ΔAAL2} (15)
式中,ΔAAL1,ΔAAL2为正实数,由式(16)确定;
3)准滑模带:
A.当ΔSSE>ξ时,
ΔSSE=max{ΔSSE1,Δ} (17)
B.当0<ΔSSE≤ξ时,
ΔSSE=max{ΔSSE2,ΔSSE3} (18)
4)收敛步数k*:
本发明公开了一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法,用于解决数控机床XY平台直线电机伺服系统对周期信号的精确控制问题。相对于现有技术,本发明的有益效果主要体现在三个方面。第一,本发明给出了适用于数控机床直线电机控制系统的无切换无颤振的趋近律设计方案,克服了已有同类控制技术存在的趋近律非连续切换所导致的颤振和控制量不连续现象。第二,本发明在利用周期学习方法补偿周期长度可知的周期性扰动的同时,利用二阶差分补偿方法补偿直线电机系统中存在的非周期性干扰和周期长度未知的周期性干扰,因而适用范围为同时含周期长度已知的周期性扰动、周期长度未知的周期性扰动和非周期性扰动的直线电机系统,而已有同类技术的适用范围为仅含周期性扰动的直线电机系统,且要求周期性扰动的周期长度已知,因此本发明所给出方法的适用范围更广。第三,已有同类技术要求扰动中所含的周期性信号个数与参考轨迹中所含周期性信号个数相等,本方面所给方法将其放宽为参考轨迹所含周期性信号个数小于或等于扰动中周期性信号个数,因此,本发明所给方法的适用范围更广。
本发明采用离散无切换趋近律,并将多周期干扰差分补偿项“嵌入”到趋近律中,依此设计出离散多周期滑模重复控制器,该控制技术不仅能跟踪上给定的参考信号,而且可以实现对多周期干扰信号的消除;兼有跟踪误差快速收敛、多周期干扰信号消除、有效抑制非周期干扰或周期未知的周期干扰、减少内存占用量、系统无抖振以及高控制精度等优点。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图3是基于干扰补偿趋近律的离散多周期滑模重复控制器的永磁同步直线电机控制系统方框图;
图4是离散多周期滑模重复控制方法方框图;
图5是永磁同步电机控制系统干扰wk的示意图;
图6是永磁同步电机控制系统的非周期干扰Δwk的示意图;
图7是当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6时,在离散多周期滑模重复控制器(公式(8))作用下的多周期干扰差分补偿项的曲线图;
图8是当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6时,在离散多周期滑模重复控制器(公式(8))作用下的输出信号和给定参考信号;
图9是当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6时,在离散多周期滑模重复控制器(公式(8))作用下的切换函数sk;
图10是当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6时,在离散单周期滑模重复控制器(公式(21))作用下的切换函数sk;
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式做进一步描述。
参照图1,一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法,包括如下步骤:
步骤(1)、建立电机伺服系统的误差状态空间模型:
其中,A,b为伺服系统参数矩阵,Ek+1,Ek分别为k+1,k时刻的系统误差状态矩阵且Ek=[ek-1 ek]T,uk为k时刻的电机控制输入信号,表示k时刻周期为ni的系统周期干扰(i=1,2,…,P),Δgk表示k时刻的系统非周期干扰或周期未知的周期干扰,记表示k时刻的系统干扰总和;
步骤(2)、选取切换函数:
参考信号rk是由周期为n1,n2,…,nq的q个周期信号叠加而成的且q≤p,满足
其中,rk为k时刻的给定参考信号,分别表示k,k-ni时刻的周期为ni的子参考信号;定义跟踪误差ek=yk-rk,yk为k时刻的系统控制输出信号;取切换函数sk=CTEk,其中CTb可逆,CT为切换函数系数,C=[c 1]T,其中c表示增益参数,c>0,例如可取c=2;
步骤(3)、构造离散无切换趋近律;
本发明构造离散无切换趋近律:
其中,sk+1,sk分别为k+1,k时刻的系统切换函数;δ>1,0<α<1为用于调整收敛速度的参数,如图2给出指数趋近律sk+1=(1-ρ)sk-εsgn(sk)(虚线)和无切换趋近律(实线)的比较图;
步骤(4)、根据周期等效干扰,构造带多周期干扰差分补偿项的离散无切换趋近律;
其中,k1,k2,…,kP>0为控制增益系数,且分别表示第k,k-1,k-2的等效干扰且由周期为ni的周期干扰差分方法所构造而成的;可消除周期为ni的系统周期干扰,用于补偿系统非周期干扰或周期未知的周期干扰;
步骤(5)、根据带多周期干扰差分补偿项的离散无切换趋近律构造离散多周期滑模重复控制器的模型;
将式(6)代入式(5),可得
结合sk=CTEk,则离散多周期滑模重复控制器的表达式为
其中,
uk为k时刻的控制输入信号,分别为k,k-ni时刻且依据周期为ni的周期特性所设计出的子重复控制器的输出信号,sk,分别为k,k+1-ni时刻的系统切换函数;使用干扰估计法估计周期等效干扰,具体形式如下:
记
可将控制器的表达式(8)写成
为表征无切换趋近律的收敛过程,本发明给出单调减区域、绝对收敛层、准滑模带以及切换函数首次进入准滑模带所需最多步数四个指标的表达式;这四个指标可用于指导控制器参数整定,其中单调减区域、绝对收敛层、准滑模带的定义如下:
1)单调减区域
2)绝对收敛层
|sk+1|<|sk|,当|ek|>ΔAAL (11)
3)准滑模带
|sk+1|≤ΔSSE,当|sk|≤ΔSSE (12)
这里,ΔMDR为单调减区域边界,ΔAAL为绝对收敛层边界,ΔSSE为准滑模带边界。
在离散多周期滑模重复控制器(公式(8))作用下,且多周期干扰差分补偿误差满足公式(12)时,各指标的表达式如下:
Δ表示多周期干扰差分补偿误差的上界,其为一已知的足够大的正数;
1)单调减区域
ΔMDR=max{ΔMDR1,ΔMDR2} (14)
式中,ΔMDR1,ΔMDR2为正实数,由下式确定
2)绝对收敛层
ΔAAL=max{ΔAAL1,ΔAAL2} (16)
式中,ΔAAL1,ΔAAL2为正实数,由下式确定
3)准滑模带
A.当ΔSSE>ξ时,
ΔSSE=max{ΔSSE1,Δ} (18)
B.当0<ΔSSE≤ξ时,
ΔSSE=max{ΔSSE2,ΔSSE3} (19)
4)收敛步数k*:
步骤(6)、将uk传送给伺服驱动器,进而由伺服驱动器实现对直线电机的位移控制。在电机的运动过程中,可量测获得伺服系统输出信号yk及其跟随参考信号rk的变化情况,且系统切换函数的动态行为由式(5)表征。
对于离散多周期滑模重复控制器的设计,作以下说明:
1)如果干扰信号由多个周期信号叠加而成且周期互为质数,所设计的基于离散无切换趋近律的离散多周期滑模重复控制器可有效地解决单周期重复控制技术抑制多周期干扰缓慢、控制精度较差以及控制时滞过长等不足问题,实现快速抑制多周期干扰信号,而且降低了内存占用量。具体体现在,单周期滑模重复控制器需要前一周期(周期为)的控制信号,需要个控制信号存储空间,且在一个周期(周期为)后才开始起作用,而多周期滑模重复控制器只需要在一个周期(周期为max{n1,n2,…,np}后就开始收敛,仅需要个控制信号存储空间,远小于与单周期滑模重复控制器相比较,所叠加的周期信号越多,多周期滑模重复控制器对多周期干扰抑制速度和内存占用量等方面的优势就越显著。
4)控制器参数k1,k2,…,kP影响周期干扰信号的抑制速度,并不影响多周期干扰的消除。当k1=1且k2=k3=…=kP=0时,参考信号满足这时的等效干扰为该离散多周期滑模重复控制器也适用于单周期干扰抑制问题,则周期为ni的单周期滑模重复控制器为
5)当k1=1,k2=k3=…=kP=0且n1=1时,参考信号满足rk=rk-1,这时的等效干扰为dk=wk-wk-1;本发明中提出的离散多周期滑模重复控制器也适用于常值调节问题,则常值调节控制器为
实施例:
数控机床上的永磁同步电机伺服系统承担重复作业任务,需要对周期性参考轨迹进行跟踪,参考轨迹由多个周期信号叠加而成,具有周期对称特性。电机采用三环控制,其中速度环和电流环控制器均由ELMO驱动器提供,采用PI算法进行调节。整个永磁同步直线电机控制系统的方框图见图3。本发明所给出的离散多周期滑模重复控制方法为直线电机系统实施位置环控制,其控制策略框架图参见图4。对于具有周期对称特性的位置参考信号,当电机伺服系统进入稳态阶段,系统干扰项也会呈现相同的周期对称特性。设计位置环控制器需建立除位置环以外的伺服对象的数学模型,包括电流环、速度环、功率驱动器、电机本体以及检测装置。利用最小二乘辨识法获得伺服对象的状态空间模型参数:
仿真时,选取的直线电机位置信号为两个不同周期参考信号叠加而成,具体形式如下:
rk=10sin(2πk/N1)+15cos(2πk/N2) (23)
其中,单位为mm,N1=500,N2=700,采样周期Ts=0.01s,给定参考信号rk的周期为N1TsN2Ts=35s,系统干扰信号wk(见图5)选取为两个周期干扰信号和一个(由不同周期的正弦和余弦信号相乘来模拟的)非周期干扰信号Δwk(见图6)的叠加,具体形式如下:
在控制器表达式(8)和(21)作用下,单调减区域边界ΔMDR,绝对收敛层边界ΔAAL,准滑模带边界ΔSSE将呈现不同的情况,如图7-11所示。
(1)当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6且系统干扰为式(24)时,在离散多周期滑模重复控制器的表达式(8)作用下的多周期干扰差分补偿项的曲线图见图7,输出信号和给定参考信号如图8所示,切换函数sk如图9所示。多周期干扰差分补偿项的界为由式(14)、(16)和(18)可得ΔMDR=0.3555,ΔSSE=ΔAAL=0.01714。
(2)当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6且系统干扰为式(24)时,在离散单周期滑模重复控制器的表达式(21)作用下的切换函数sk如图10所示。单周期干扰差分补偿项的界为由式(14)、(16)和(18)可得ΔMDR=0.3555,ΔSSE=ΔAAL=0.01714。
(3)当控制器参数α=0.2,δ=2,k1=0.4,k2=0.6且系统干扰为式(24)时,在离散单周期滑模重复控制器的表达式(21)(无非周期干扰补偿)作用下的切换函数sk如图11所示。单周期干扰差分补偿项的界为由式(14)、(16)和(18)可得ΔMDR=1.2236,ΔSSE=ΔAAL=0.1962。
上述数值仿真结果验证了本发明给出系统切换函数的单调减区域边界ΔMDR,绝对收敛层边界ΔAAL,准滑模带边界ΔSSE。从图9和图10可以看出,在消除多周期干扰信号方面上,离散多周期滑模重复控制器在一个控制周期7s之后就开始收敛,而单周期滑模重复控制器要在35s之后才开始收敛,所以离散多周期滑模重复控制器比单周期滑模重复控制器的抑制速度更快。从图9、图10和图11可以看出,在无切换趋近律中“嵌入”多周期干扰差分补偿项可以获得更小的准滑模界。
Claims (2)
1.一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤(1)、建立电机伺服系统的误差状态空间模型;
步骤(2)、选取切换函数;
步骤(3)、构造离散无切换趋近律;
步骤(4)、根据周期等效干扰,构造带多周期干扰差分补偿项的离散无切换趋近律;
步骤(5)、根据带多周期干扰差分补偿项的离散无切换趋近律构造离散多周期滑模重复控制器的模型;
步骤(6)、将当前的控制变量作为被控伺服系统的控制命令,使伺服系统跟随参考信号变化;
所述步骤(1)具体如下:
建立电机伺服系统的误差状态空间模型:
其中,A,b为伺服系统参数矩阵,Ek+1=[ek ek+1]T和Ek=[ek-1 ek]T分别为k+1和k时刻的系统误差状态矩阵,ek-1、ek、ek+1分别为k-1、k和k+1时刻的电机转角位置,uk为第k时刻的电机控制输入信号,表示周期为ni的周期性扰动(i=1,2,…,P)在第k时刻的取值,Δgk表示系统中所含的非周期性干扰或周期未知的周期性干扰在第k时刻的取值,记表示系统干扰总和在第k时刻的值;
所述步骤(2)具体如下:
参考信号rk是由周期为n1,n2,…,nq的q个周期信号叠加而成的且q≤p,满足
选取切换函数sk=CTEk,其中CTb可逆,C=[c 1]T,其中c表示增益参数,c>0;
所述步骤(3)具体如下:
构造离散无切换趋近律:
其中,sk+1和sk分别为第k+1和第k时刻的系统切换函数;δ>1,0<α<1为用于调整收敛速度的参数;
所述步骤(4)具体如下:
其中,k1,k2,…,kP>0为控制增益系数,且 分别表示第k,k-1,k-2的等效干扰且由周期为ni的周期干扰差分方法所构造而成的;能消除周期为ni的系统周期干扰,用于补偿系统非周期干扰或周期未知的周期干扰;
所述步骤(5)具体如下:
离散多周期滑模重复控制器的模型为:
其中,
可将公式(6)转化成:
所述步骤(6)为将当前的控制变量uk作为被控伺服系统的控制命令,使伺服系统跟随参考信号变化。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,构造好离散多周期滑模重复控制器的模型后,为表征无切换趋近律的收敛过程,给出单调减区域、绝对收敛层、准滑模带以及切换函数首次进入准滑模带所需最多步数四个指标的表达式,这四个指标用于指导控制器参数整定,其中单调减区域、绝对收敛层、准滑模带的定义如下:
单调减区域:
绝对收敛层:
|sk+1|<|sk|,当|ek|>ΔAAL (10)
准滑模带:
|sk+1|≤ΔSSE,当|sk|≤ΔSSE (11)
这里,ΔMDR为单调减区域边界,ΔAAL为绝对收敛层边界,ΔSSE为准滑模带边界;
在离散多周期滑模重复控制器作用下,且多周期干扰差分补偿误差满足公式(12)时,各指标的表达式如下:
Δ表示多周期干扰差分补偿误差的上界;
1)单调减区域:
ΔMDR=max{ΔMDR1,ΔMDR2} (13)
式中,ΔMDR1,ΔMDR2为正实数,由式(14)确定;
2)绝对收敛层:
ΔAAL=max{ΔAAL1,ΔAAL2} (15)
式中,ΔAAL1,ΔAAL2为正实数,由式(16)确定;
3)准滑模带:
A.当ΔSSE>ξ时,
ΔSSE=max{ΔSSE1,Δ} (17)
B.当0<ΔSSE≤ξ时,
ΔSSE=max{ΔSSE2,ΔSSE3} (18)
(αξ-1)δ-αξ+1=0实数解;
4)收敛步数k*:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910363602.6A CN109976264B (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910363602.6A CN109976264B (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109976264A CN109976264A (zh) | 2019-07-05 |
CN109976264B true CN109976264B (zh) | 2020-05-19 |
Family
ID=67087443
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910363602.6A Active CN109976264B (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109976264B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110716430B (zh) * | 2019-09-27 | 2022-05-03 | 浙江工业大学 | 一种采用等效扰动补偿的伺服系统快速吸引重复控制方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011043156A (ja) * | 2009-08-24 | 2011-03-03 | Daihatsu Motor Co Ltd | 制御装置 |
CN108958041A (zh) * | 2018-08-19 | 2018-12-07 | 台州学院 | 一种基于双曲正割吸引律的离散双周期重复控制方法 |
CN109085758A (zh) * | 2018-10-20 | 2018-12-25 | 台州学院 | 用于位置伺服系统的多周期滑模重复控制器 |
CN109358502A (zh) * | 2018-10-20 | 2019-02-19 | 台州学院 | 一种用于电机伺服系统的离散多周期滑模重复控制方法 |
CN109450307A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-03-08 | 浙江工业大学 | 基于类正态分布吸引律和采用扰动扩张状态补偿的用于电机伺服系统的离散重复控制方法 |
-
2019
- 2019-04-30 CN CN201910363602.6A patent/CN109976264B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011043156A (ja) * | 2009-08-24 | 2011-03-03 | Daihatsu Motor Co Ltd | 制御装置 |
CN108958041A (zh) * | 2018-08-19 | 2018-12-07 | 台州学院 | 一种基于双曲正割吸引律的离散双周期重复控制方法 |
CN109450307A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-03-08 | 浙江工业大学 | 基于类正态分布吸引律和采用扰动扩张状态补偿的用于电机伺服系统的离散重复控制方法 |
CN109085758A (zh) * | 2018-10-20 | 2018-12-25 | 台州学院 | 用于位置伺服系统的多周期滑模重复控制器 |
CN109358502A (zh) * | 2018-10-20 | 2019-02-19 | 台州学院 | 一种用于电机伺服系统的离散多周期滑模重复控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《一种自适应吸引律离散时间控制方法》;邬玲伟;《控制与决策》;20160930;P1546-1522 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109976264A (zh) | 2019-07-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104238361B (zh) | 电机伺服系统自适应鲁棒位置控制方法与系统 | |
CN102411305A (zh) | 单旋翼直升机/涡轴发动机综合抗扰控制系统设计方法 | |
CN102385342B (zh) | 虚拟轴机床并联机构运动控制的自适应动态滑模控制方法 | |
US20080195236A1 (en) | Apparatus and method for proportional-integral-derivative control | |
Yan et al. | Theory and application of a combined self-tuning adaptive control and cross-coupling control in a retrofit milling machine | |
Mei et al. | Study on the compensation of error by stick-slip for high-precision table | |
CN115085611B (zh) | 一种直线电机运动控制方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111273544B (zh) | 基于预测rbf前馈补偿型模糊pid的雷达俯仰运动控制方法 | |
CN105807632A (zh) | 一种基于改进大林算法的加热炉温度控制器设计方法 | |
CN101881970A (zh) | 船舶双舵同步控制方法 | |
CN109976264B (zh) | 一种基于干扰补偿的数控机床直线电机的多周期滑模重复控制方法 | |
CN110968037A (zh) | 一种减小多轴运动系统轮廓误差的控制方法 | |
CN113517832A (zh) | 一种低压伺服离散线性自抗扰控制方法 | |
CN110658719A (zh) | 一种采用等效扰动补偿的伺服系统无切换吸引重复控制方法 | |
CN109031957A (zh) | 一种基于吸引律的离散多周期重复控制器 | |
CN108549213A (zh) | 一种基于rbf神经网络pid的速比控制方法 | |
CN110034715B (zh) | 一种基于扰动估计的音圈电机运动控制方法及相关设备 | |
CN104375458B (zh) | 一种平面轮廓轨迹跟踪控制方法 | |
Tsai et al. | Integration of input shaping technique with interpolation for vibration suppression of servo-feed drive system | |
CN116901061B (zh) | 基于预设性能的机械臂轨迹跟踪控制方法 | |
Ahmadian et al. | A new approach to adaptive control of multi-input multi-output systems using multiple models | |
CN111880483A (zh) | 一种雷达天线四电机驱动伺服系统预定性能控制方法 | |
CN110824922A (zh) | 基于六阶b-样条小波神经网络的史密斯预估补偿方法 | |
CN112068423B (zh) | 有限值幂次吸引重复控制器设计方法 | |
Xiong et al. | Adaptive control of a synchronizing servo-system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |