【摘 要】
:
伺服控制是运动控制领域的一个重要分支,伺服系统在现代工农业、国防和医疗等高新科技领域有着十分广泛的应用。伺服系统的典型机械传动结构是由高速伺服电机驱动减速传动机构,再由传动机构带动负载运动,完成能量的转换。一方面,这样的机械传动结构中一定会存在齿隙等非线性环节,齿隙非线性既是一种力矩传动过程中不可缺少的非线性因素,同时也是一种影响系统性能的非常重要的因素;另一方面,由于传动机构的刚度不是理想的无穷
论文部分内容阅读
伺服控制是运动控制领域的一个重要分支,伺服系统在现代工农业、国防和医疗等高新科技领域有着十分广泛的应用。伺服系统的典型机械传动结构是由高速伺服电机驱动减速传动机构,再由传动机构带动负载运动,完成能量的转换。一方面,这样的机械传动结构中一定会存在齿隙等非线性环节,齿隙非线性既是一种力矩传动过程中不可缺少的非线性因素,同时也是一种影响系统性能的非常重要的因素;另一方面,由于传动机构的刚度不是理想的无穷大,弹性导致的机械谐振现象对整个伺服系统的影响也是不可忽略的。本文首先分别介绍了齿隙非线性和机械谐振的产生原因和研究现状,然后以永磁同步电机伺服系统为研究对象,介绍了永磁同步电机的基本原理以及控制方案。另外,介绍了齿隙非线性的几种常见数学模型以及适用场合,并基于双惯量弹性系统分析了机械谐振的产生机理。分别对伺服系统存在的齿隙非线性和机械谐振进行了研究:一方面,针对系统的齿隙非线性,本文分别采用了线性最小二乘法和非线性最小二乘法对齿隙死区模型和近似死区模型的参数进行了辨识,通过辨识得到的齿隙模型对齿轮传动力矩进行了估计,设计了基于齿轮齿隙力矩补偿的反馈控制方案,并通过仿真和实验对提出的齿隙辨识方法和控制方案进行了验证。在齿隙非线性补偿的基础上,考虑到系统存在的摩擦力矩、电流环动态、齿隙建模偏差等集总扰动,设计了高阶滑模观测器对伺服系统存在的集总扰动进行了估计,基于高阶滑模观测器设计了非奇异终端滑模复合控制器,并且对提出的抗干扰复合控制方案的稳定性进行了证明,对控制效果进行仿真和实验验证。另一方面,针对系统的机械谐振,本文介绍了伺服系统机械特性的频域辨识方法和陷波滤波器算法抑制谐振的基本原理,然后采用chirp信号激励,进行离线FFT变换实现了伺服系统机械谐振特征的辨识,最后基于谐振频率的辨识结果,设计了二阶数字陷波滤波器算法,并在机械臂、丝杆、皮带轮实验平台上进行了相关的实验验证。
其他文献
射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)与传感技术是物联网的关键技术,其中,标签是射频识别与传感系统中必不可少的信息载体。与其他类型的标签相比,无源标签不含电池,因而成本低、结构简单且使用寿命长,但也存在功能有限等缺陷。因此,研究射频识别与传感系统的理论基础,探索无源标签的性能提升方法,实现不同应用场景下低成本、小型化、柔性的新型无源标签,对于射频识别技术
情感作为人类生活体验的一个重要基础,影响着人类的认知、感知和日常生活。因此,情感识别作为人机交互中的一个重要的研究领域,近年来越来越受关注和研究。情感可以通过多种方式表达,多模态情感识别已经成为情感识别领域的发展重心。本文以语音和人脸表情等模态为基础,分别研究了语音情感识别和人脸表情识别这两个单一模态的情感识别,并在此基础上采用特征融合和决策融合的方法来实现多模态情感识别。具体的工作如下:(1)首
随着深度学习技术的成熟和普及,以及在海量数据和丰富应用场景的催生下,以卷积神经网络为代表的深度卷积网络开始逐渐替代机器学习时代基于人工提取特征的传统算法。而不断逼近精度极限的代价就是网络深度、尺寸的增长,网络模型越来越趋于臃肿,这对于深度学习的产品落地化是一个严峻的考验。为了更好地在计算资源有限的设备端部署模型且不影响使用,模型压缩的相关研究应运而生。本文主要基于基础算法和具体应用场景,对模型压缩
随着工业4.0的到来,各行业正不断朝着智能化的方向发展,工业机器人作为工业生产中的关键技术之一,成为企业实现产业优化升级的重要部分。自动导引车作为机器人的一种,随着近年来各种导引技术的不断发展,其应用场景变得更加广泛,其中视觉导引由于其巨大的应用潜力成为自动导引技术中的研究热点。本文根据实际应用中在室内场景下的AGV小车行驶需求,提出一种基于场景识别、场景下辅助行驶和行驶中特征物检测的单目视觉AG
唇语识别任务是指通过说话人的嘴唇动作,识别出说话人的语言内容。唇语识别的关键是如何有效提取出能反映嘴唇运动信息的特征向量。深度神经网络可以通过目标函数和反向传播机制更新海量参数的权重,自动学习到与目标任务相关的特征,在唇语识别任务上取得了较好的结果,但是由于唇语识别任务本身的复杂性和嘴唇运动的多样性,唇语识别任务仍然存在很多难点和挑战。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习注意力机制的词语级别的
土木工程结构运营过程中受到环境侵蚀、材料劣化以及各类荷载作用,结构损伤逐渐萌生、发展甚至严重威胁结构的正常使用与承载能力,因而合理有效的结构健康监测与损伤识别技术是结构损伤早发现、性能退化早预警的有效保证。钢筋腐蚀是导致钢筋混凝土结构早期损伤的重要原因之一,如何准确获取钢筋的腐蚀信息包括腐蚀的位置与腐蚀的面积,是进一步评价腐蚀后结构性能的关键。桥梁支座损伤是影响桥梁结构性能的重要因素,有效监测桥梁
传感技术作为信息技术三大支柱之一,早已渗透入社会的方方面面中,像科学研究、食品安全、环境监测、疾病检测、化学化工等方面。但是随着信息社会的进步,各个领域对传感器件的要求提高了,由于电互连引起的“瓶颈效应”使得电子器件很难实现对大容量的信息的高速处理。而光信号的大宽带、超高速、可并行处理等优势可以很好地解决这个问题。目前用光子代替电子来加载信息已经在光通信领域取得了很多的进展,有效提高了处理信息的速
随着物联网技术的不断发展,家居设备的智能化进入了快速发展阶段。然而由于不同商家的产品之间相互独立,不同家居设备的控制方式不尽相同,导致整体家居产品的使用体验不佳。智能化的家居交互方式,能够有效改善智能家居产品的交互体验,其中,基于手势姿态的人机交互技术,相比于传统的遥控设备,更符合人们的日常操作习惯,交互方式更加自然,所以研究智能家居中的人机交互技术,具有重要的现实意义。基于以上现状,本文开展了基
由二维图像提取出图像场景的深度信息是计算机视觉中的经典问题。准确的深度信息能够更好的让我们理解场景的三维结构,了解场景中物体之间的三维关系。深度信息在自动驾驶、AR、VR、机器人导航等具有重要的应用价值。在景深估计算法中,利用传统的双目立体匹配算法存在着精度和实时性不能共存的矛盾,同时也存在着只能适用于特定场景的问题。近年来,随着人工神经网络的发展,尤其是卷积神经网络在图像上的应用使得景深提取取得
目前在生物群体和人类社会中的集群行为得到了深入的研究。然而,动物的协同行为与人类有着显著不同。一般而言,描述动物协同行为的短期网络相比于人类有着较高的阶数,这就需要用高阶网络去刻画。在本文中提出了一种使用集群行为时序数据的方法来确定动物群体的最优极大马尔科夫阶数从而反映交互网络的最大记忆能力。我们的方法结合了时延的因果推断算法以及高阶图模型。一方面因果推断算法基于信息论,通过聚合因果邻居和删除非直