Multiaxis伺服协同控制基于滑模控制器

文摘

探讨相对耦合控制策略基于滑模控制器来解决贫穷问题的协同性能的轴动态座位在操作和实现multiaxis比例伺服协同控制变量的操作系统。首先,该方法理论上被证明是准确的在消除跟踪误差和同步误差之间的伺服系统在系统操作的过程中。其次,建立系统仿真模型的仿真软件MATLAB的仿真环境。一方面,最后仿真结果验证理论证明的准确性。另一方面,控制策略的特点是快速收敛,同步精度高,和强鲁棒性;因此,该系统具有良好的协同性能。最后,运动控制平台的动态座位是物理验证。实验结果显示了控制策略的有效性和可行性。

1。介绍

Multiaxis伺服协同控制技术已广泛应用于工业控制领域。同步控制的关键问题是研究[1]。目前,multiaxis伺服协同控制结构(2,3)主要包括主从型、虚拟总轴型、交叉耦合类型,相对耦合类型和环耦合类型。从现有的研究结果,提出了主从式(4),而采用虚拟总轴类型(5]。虽然这些控制结构设计简单,容易实现,同步控制性能差是由于引入信号反馈机制的失败。为进一步改进,采用交叉耦合控制结构(6]。但是,它只能适用于两个汽车中指出[7]。因此,它不能有效地提升。因此,相对耦合提出了控制结构(8]。相对耦合结构用于研究multiservo与三个或三个以上的伺服系统(9- - - - - -11),结果表明,该结构具有良好的同步性能。然而,随着研究的深入,限制指出(12)系统结构的复杂性会增加汽车的数量的增加,当偏差耦合控制结构。环耦合控制结构提出了(13)和相邻交叉耦合控制结构采用(14)确保同步控制效果和减少multiaxis伺服控制的复杂性。然而,它只考虑相邻的伺服系统的运动状态,这将导致所有汽车的不均匀反应(15)由于速度变化传导延迟(16]。

在控制算法,改善multiaxis伺服控制系统的同步精度,史等。17]提出了multiaxis伺服同步控制策略的基础上,结合相对耦合控制和虚拟总轴控制,可以克服同步误差引起的外部干扰和参数变化,可以实现更好的multiaxis伺服系统的同步控制。李等人。15)提出了平均相对耦合同步控制架构基于二阶自适应滑模控制(SOASMC),可以提高多电动机的控制系统的同步控制精度,确保SMC各种不确定性和外部扰动的鲁棒性。赵和任18)提出了一种基于神经网络跟踪和同步控制方法来解决过度和速度之间的矛盾,减少过度和稳定时间。黄等。19)提出了一种耦合multiaxis伺服协同控制策略基于小波神经网络能够有效地提高系统的同步控制精度通过使用强大的学习能力和快速收敛的小波神经网络,结合模糊PID算法。黄等。20.)提出一个准确控制器结合相邻交叉耦合控制(ACCC)策略和一种自适应全局滑模算法(AGSMC)认为存在相邻激励器之间的耦合动力学特性。该控制器可以减少感应电动机的速度超出在初创阶段,而聊天的速度是稳定的,以及提高控制精度。陈等人。21双系统)提出了一种新的鲁棒控制策略,通过融合二阶滑模控制(2-SMC)技术。他们还设计了一个cross-coupled架构同步控制器,它减少了汽车的速度误差引起的不一致性和不平衡负载转矩特征。太阳et al。22)提出了一个环耦合同步控制策略基于模糊滑模控制算法。这种策略实现的同步控制多个感应电动机驱动器在不同的操作条件和提高系统的稳定性。李等人。12)提出了一种新的控制方法速度跟踪和同步多个汽车通过加入一种自适应滑模控制(ASMC)技术为环耦合同步控制结构。这种方法可以稳定每个电机的速度跟踪和同步与其他汽车的运动,从而使速度跟踪和同步误差收敛到零。这些不同的算法和控制技术来实现精确的多电动机的同步控制系统,但系统的同步控制变量比例条件下不包括在这些研究。

在上述研究的基础上,结合滑模变结构控制的优点[23,24),如快速反应和对参数摄动和外部干扰的不敏感,相对耦合multiaxis伺服控制策略提出了基于滑模控制器的实际变量比例条件multiaxis伺服系统。它是用来实现同步控制的轴multiaxis伺服系统在变量比例条件下通过结合基于固定增益的速度补偿器。本研究的主要贡献如下:首先,目前的研究提供了一个完整的理论的证据相对耦合控制结构基于滑模控制器可以同时实现伺服跟踪和同步控制伺服系统。因此,这个证明为进一步的研究提供了理论基础。其次,所有伺服系统的同步控制variable-proportional工作条件下的multiaxis伺服系统控制策略的基础上提出了研究显著指导multiaxis同步控制的伺服系统具有相同的条件。

本文的其余部分组织如下:第二部分描述的相对耦合控制策略。在第三部分,理论验证同时进行同步控制器设计。在第四节中,用MATLAB进行了仿真和分析。第五部分给出了物理验证。第六部分给出了本文的主要结论。

2。相对耦合控制策略

图1显示了一个multiaxis伺服协同控制结构基于滑模控制器在这项研究调查。图中显示这multiaxis伺服控制系统组成永磁同步伺服系统,它可以执行同步控制伺服系统中同时跟踪每个伺服系统的速度控制采用相对耦合控制结构(25),结合滑模控制器。本控制系统主要由两部分组成,即速度补偿器(8)和滑模控制器。输入每个伺服合成自己的速度反馈信息和偏差之间的信息本身和其他伺服速度;因此,每个伺服获得的错误信息更准确。最后,系统具有良好的协同性能。

实际的运动情况表明,每个伺服应当具备下列在同一指令周期的关系如下:

如果第一轴的速度被视为参考速度,根据(1), ;然后,作为每个伺服的速度之间的比例关系和参考速度。每个伺服系统的跟踪误差定义如下: 在哪里和参考参考速度和实际输出的转速伺服系统中。

按照速度关系在伺服系统中,伺服系统之间的同步误差定义如下: 在哪里是指之间的同步误差th伺服和伺服系统中。

使系统获得良好的同步协同能力,每个伺服速度控制后,即 ,必须保证。然后,所有伺服系统的同步操作,即也必须保证。

实际的工作环境需要每个伺服的快速反应。如果速度的算法补偿器是极其复杂的,它使系统产生滞后现象,影响最终的控制效果。因此,采用基于固定增益的速度补偿器在这个研究。这个速度补偿器的结构如图2。固定增益与每个伺服的转动惯量。它的功能是抑制的输出转矩偏差造成的抖动的转动惯量伺服(25]。计算公式如下: 在哪里是指的转动惯量比伺服和伺服的区别。、固定收益。

图2表明,在系统运行过程中,实时速度补偿的信号th伺服是 ,并给出它的值如下:

3所示。同步控制器的设计

本研究着重于系统的滑模控制器的设计,理论上证明了控制策略的准确性,考虑永磁同步电动机为研究对象(26,27]。

理想情况下,永磁同步电机模型坐标系统之间的耦合关系仍然存在和 。 采用(28)控制实现独立控制的两个当前组件。这个时候的状态方程th永磁同步电动机可以被描述为(29日]

从(6), 被描述为 在哪里 和 和指的是控制器设计。

结合(2),单轴的系统误差补偿后的th伺服可以获得相对耦合控制算法如下: 导数是作为谁的

设计滑模面给出如下: 在哪里是一个积极的常数。

的导数(10),下面是通过结合(7)和(9): 在哪里

按照滑模变结构控制理论,如果 ,然后必须满足获得系统的滑模,也就是说,

滑模控制器的控制速度指数获得的法律方法如下: 在哪里是一个信号的功能。

定理1。设计控制利率multiaxis伺服控制系统,考虑到伺服模型中描述(6)作为对象,所示(14)。当常量和满足和 ,控制系统满足滑模的稳定性条件。

证明。构建李雅普诺夫函数作为 以推导的15), 用(14)(16)会导致以下方程: 按照李雅普诺夫稳定性判据,如果和 ,然后可以保证,系统的收敛性是稳定的。
因此,如果 , ,和 ,然后系统满足滑模稳定条件,可以在有限时间内到达滑模面从滑模面以外的任何时候30.]。
证据就完成了。

定理2。同步错误之间的所有伺服系统中描述(3)可以聚合为零,系统误差补偿后满足 。

证明。在定理1中,指的是系统的平衡点 ;也就是说,系统误差补偿后可以聚合为零。
从(2),(3)和(8),可以获得以下: 根据和 ,然后它遵循从(18), 它表示为一个矩阵,如下: 矩阵是设置为 矩阵成为一个满秩方阵后合理设置所有参数 ,这是变成一个满秩矩阵。可以聚合为零。当它满足 , 只有一个独特的零解(30.]。因此 ,从而获得 ,也就是说, 下面是获得结合(4): 也就是说, 证据就完成了。
总之,同时设计系统的滑模控制器,该控制策略在理论上证明消除跟踪误差和同步误差之间的伺服系统在运行过程中系统的同时,从而表明该方法是正确和有效的。

4所示。仿真和结果分析

相对耦合3个伺服控制结构基于滑模控制器的系统模型是建立在MATLAB仿真软件环境下验证准确性和该控制策略的有效性。同时,仿真结果的比较分析传统的PI控制和相邻交叉耦合控制基于滑模控制器,分别。三个伺服系统的参数设置如表所示1。

4.1。固定比例模拟在一个单一的周期

考虑第一的输入速度伺服系统的参考速度,速度设置为 。固定比例设置 , ,和 。将仿真时间 。所有伺服系统的负载转矩 。

案例1。保证的情况下,其他条件一致,速度曲线跟踪伺服系统的滑模变量控制和传统的PI控制,如图3和4。所有伺服系统的速度跟踪误差曲线如图5和6。所有伺服系统的同步误差曲线如图7和8。单轴系统的误差曲线,如图9和10。
数据3和4表明,在滑模变结构控制和传统的PI控制,每个的实际运行速度伺服系统可以按照给定的速度迅速。然而,调整控制器的时间,只需要0.0015秒的滑模变结构控制,而0.005年代传统PI控制是必需的。使用滑模变结构控制的速度跟踪更快速。
如数据所示5和6两种控制方法明显显示,不同的速度跟踪伺服系统的错误。下的误差收敛时间滑模变结构控制是大约0.002 s,而传统的PI控制下的误差收敛时间大约是0.009秒。结果表明,前者是误差收敛速度比后者快得多。
数据7和8表明,同步误差收敛时间在所有伺服系统在滑模变结构控制是大约0.0025 s。此外,收敛稳定和deviation-free。此外,传统的PI控制下的误差收敛时间大约是0.0065秒。融合后的误差波动明显是稳定的。这个结果表明,SMC下所有伺服系统的同步性能更好,和误差收敛稳定性更强。
数据9和10提出了滑模变结构控制显示了优良的控制性能的每个单轴系统的误差收敛。显然,SMC下的误差收敛速度更快,比传统PI控制更稳定。

例2。在相同的条件下,模拟的相对耦合控制和相邻交叉耦合控制进行比较和分析。
图11说明了三个伺服系统的跟踪速度曲线的相对耦合控制和相邻交叉耦合控制在2。它表明每个伺服系统的实际运行速度下的系统可以快速跟踪给定速度的相对耦合和邻近的交叉耦合控制。然而,相对耦合控制的调整时间是0.001秒的速度比,在邻近的交叉耦合控制。
图12说明了速度跟踪误差曲线的三个伺服系统的相对耦合控制和例2中的相邻交叉耦合控制。两个控件的性能比较表明,两者都有很好的控制能力的速度跟踪每个伺服的误差收敛,和相对耦合控制更好。
图13说明了同步误差曲线在相对耦合的三个伺服控制和例2中的相邻交叉耦合控制。结果表明,同步误差的相对耦合控制收敛于零速度比相邻的交叉耦合控制。然而,两种结构误差收敛后显示较强的稳定性。
例1和2的仿真结果表明,相对耦合控制策略根据SMC的特点是快速响应和高精度multiaxis伺服协同控制。这些结果表明一个优良的控制性能,从而进一步验证理论的准确性和有效性。

4.2。多周期的比例变量模拟

比例变量模拟以0.1秒为周期进行基于仿真中提到4.1满足实际的需求。以下5个周期被认为是作为模拟验证的例子。这五个周期的系统输入和轴的比例设置如表所示2。

由于有限的空间,在这种情况下,伺服参数、负载力矩的伺服系统,和其他实验条件不变,只有仿真结果的变量输入变量比例系统在滑模变结构控制,提供包括所有伺服系统的跟踪速度曲线,如图14所有伺服系统的速度跟踪误差曲线,如图15所有伺服系统的同步误差曲线,如图16,系统误差曲线,如图17。

图14表明,在每个周期速度跟踪是优秀的。此外,没有发现明显的过度的操作速度每个伺服开关点的系统输入和比例变化。图15显示在系统输入和所有伺服系统的速度比例改变,所有伺服系统的速度跟踪误差收敛于零迅速和稳定。图16表明,突然改变同步误差引起的系统输入和速度的变化比例伺服系统可以快速收敛于短时间一分之零。因此,该系统具有良好的控制性能消除同步伺服系统的错误。图17显示在5周期,每个单轴系统的错误也可以收敛稳定和迅速,和收敛精度高。

仿真结果表明,该方法可以用来实现multiaxis在变量比例伺服协同控制的操作系统。

5。物理验证

进一步验证该方法的可行性,运动控制平台的一个物理模型的动态座位是建立物理验证,如图18。使用的硬件主要包括以下几点:三菱4/6轴运动控制模块,δ伺服和司机,电动缸和负载的座位。其中,伺服的额定功率为0.75千瓦,额定转速 ,额定转矩是和负载座椅重量是75公斤。

图19显示了物理验证仍然需要5周期为例。其中,(一),(c)和(e)代表每个伺服的给定速度,和(b), (d), (f)代表实际每个伺服系统的跟踪速度。在图中,所有伺服系统可以快速跟踪目标曲线比例切换点。该方法是准确可行的实际情况下,变量输入变量比例,考虑到在实际的环境中不确定的干扰。

6。结论

一个相对耦合控制策略提出了基于滑模控制器来解决multiaxis伺服系统的协同控制问题在变量比例条件下。主要结论如下:(1)一个完整的理论证明对提出的控制策略的应用multiaxis伺服协同控制表明,该控制策略是有效的和正确的。(2)与传统的PI控制下的仿真和相邻交叉耦合控制基于滑模控制器,相对耦合策略基于滑模变结构控制具有良好的控制性能在消除伺服跟踪误差的系统操作和伺服系统之间的同步误差。在变量比例条件下,该方法仍具有良好的同步和稳定。(3)构建运动平台的物理验证表明,该方法是可行的,具有一定的工程应用价值。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家重点研发项目中国没有。2018 yfd0400705),中国的自然科学基金(61733004和61733004号),以及中国的湖南省自然科学基金(2017 jj4031和2018 jj4066号)。

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