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文檔簡介
1、隨著工業(yè)機器人、自動化裝備和航空航天等工程領域的迅速發(fā)展,對重要裝備驅(qū)動系統(tǒng)的精度、可靠性和壽命等提出了更加苛刻的要求。濾波驅(qū)動機構是重慶大學王家序教授針對傳統(tǒng)驅(qū)動機構存在的問題,發(fā)明的一種高精度、高可靠、長壽命、輕量化的精密驅(qū)動機構。但是濾波驅(qū)動機構中存在的彈性材料大大增加了系統(tǒng)的柔性,系統(tǒng)表現(xiàn)出很強的非線性,增加了系統(tǒng)控制的難度。本文以柔性濾波驅(qū)動機構為研究對象,針對系統(tǒng)中存在的非線性剛度、非線性摩擦、外界未知干擾等因素的影響,建立
2、了柔性濾波驅(qū)動機構的非線性動力學模型,根據(jù)所建立的模型特點,研究了柔性濾波驅(qū)動機構的非線性控制方法,以減小非線性因素對系統(tǒng)的影響,提高系統(tǒng)的控制精度,并通過仿真和半實物仿真手段驗證控制方法的正確性和有效性。
本研究主要內(nèi)容包括:①充分考慮柔性濾波驅(qū)動機構工作中存在的非線性剛度、非線性摩擦、外界未知干擾等因素的影響,建立柔性濾波驅(qū)動機構的非線性動力學模型。對濾波減速器進行剛度實驗,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)辨識出非線性剛度曲線參數(shù)。用 LuG
3、re模型描述系統(tǒng)模型中的非線性摩擦項,并通過實驗分別對該摩擦模型的靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)進行辨識。②根據(jù)建立的動力學模型特點,使用反演法完成控制器的設計,在MATLAB/Simulink環(huán)境下進行仿真分析,取得了較好的控制效果。針對反演法對模型參數(shù)的精度要求較高且存在“計算膨脹”的問題,采用自適應神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)面控制方法,用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡逼近柔性濾波驅(qū)動機構動力學模型中的未建模特性,補償建模誤差的影響,對系統(tǒng)動力學模型含有未建模特性和模型參數(shù)
4、不準確的情況分別設計了控制器,仿真結(jié)果表明,后一種控制算法的精度要高于前者。③為了檢驗所設計的柔性濾波驅(qū)動機構非線性控制算法的實際控制效果,根據(jù)實驗室現(xiàn)有設備條件,提出了一種基于LabVIEW和Simulink的柔性濾波驅(qū)動機構非線性控制算法的半實物仿真方案,用S函數(shù)實現(xiàn)了Simulink的實時仿真,利用LabVIEW的SIT工具箱實現(xiàn)LabVIEW和Simulink的數(shù)據(jù)交換,充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢,實驗結(jié)果證明所提出的非線性控制方法的正
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