基于精确模型参数辨识的转台自校正控制设计与应用

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qq68813172
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
转台伺服系统在实际使用过程中经常会更换不同的负载进行不同的实验和测试,传统的固定参数控制器对负载变化的适应性较差,其性能往往会因负载变化而恶化,甚至无法满足使用时的性能指标要求。针对这一转台使用过程中的突出问题,本文深入研究了递归最小二乘的转台参数辨识方法,通过摩擦补偿和输入信号优化的方法,有效提升了辨识精度,基于频域二自由度控制器设计方法,设计了自校正控制器以提高系统对不同负载的适应能力。本文的具体研究内容如下。然后首先对转台系统进行了数学建模,分析了负载惯量变化对转台模型参数和整体性能的影响,结合目前转台常用频域控制器的结构形式,确定了自校正控制的整体方案,为后续研究奠定了基础。其次,在确定了先辨识再调参的自校正控制策略后,根据实际情况选择辨识增益和机电时间常数两个对惯量变化敏感的参数。结合可用的控制输入和位置输出两个信号,设计了基于遗忘因子的递归最小二乘辨识方法,在保证实时性的同时,也兼顾了快速性和收敛性。在此基础上,进行仿真验证说明了方法的有效性。再次,深入分析了影响辨识精度的关键因素,在建立摩擦模型的基础上,通过仿真和理论推导分析摩擦对辨识结果的影响规律,确定摩擦是影响辨识精度的主要因素。针对这一问题,提出了基于摩擦模型的补偿方法,通过辨识摩擦模型的关键参数,修正系统的输出数据,有效去除非线性的影响,提升了辨识精度;然后进一步分析了系统输入对辨识结果的影响,通过对比,得到低频大幅值的正弦信号能够有效提升辨识精度的结论,为后续应用提供了指导。最后,将上述算法以类的形式编程实现,整合到了已有转台的控制程序中,设计了负载更换后的一键模型参数辨识和自校正控制参数整定功能,通过实验充分验证了所提方法对不同负载的适应能力,可以在负载大范围变化的情况下保持新能的不变,真正实现了自校正控制的落地应用,在提升转台性能的同时,有效缩短了转台的研制周期。
其他文献
为了解决汽车行驶过程中的交通安全问题,智能驾驶技术一直是人们关注的热点,而随着人工智能、5G技术的广泛应用,也为无人驾驶技术的发展带来契机。其中,轨迹规划与跟踪控制作为智能驾驶技术的重要组成部分,对于智能汽车的安全自主行驶至关重要。由于智能汽车的行驶环境复杂多变,对轨迹规划的实时性有很高要求;同时车辆运动系统是一个复杂非线性的系统,如何保证规划轨迹的可跟踪性以及如何在轨迹精确跟踪时提高车辆的稳定性
学位
随着自动驾驶系统的发展,目前达到了能在特定的交通场景下低速驾驶,实现部分自动化,为使其实现智能化,能够在复杂的城市道路场景中,安全高效地完成一系列自动驾驶任务,必须开发具有针对性的算法和应用,实现感知、预测和估计道路场景。语义分割作为感知道路场景的关键技术脱颖而出,目前自动驾驶领域中语义分割的研究主要围绕着准确性和实时性两个方面,本文提出了在经典语义分割模型基础上的改进方法,提高了网络性能,并设计
学位
教学团队以高度的责任心、强烈的使命感努力做好三优教学团队建设工作,近年来通过开展住院医师规范化培训工作,加强规范化培训课程建设、标准研究,不断提升培训内涵,在建设“三优教学团队”道路中不断探索,总结经验。住院医师规范化培训应重视规范化管理、教学内容创新、注重效果反馈,收集建设性意见与建议,及时调整教学流程、教学内容,改进教学方法,力求打造特色突出且“管理优、教学优、效果优”的三优教学团队。
期刊
对石油等油气资源的开采和储藏的水平是衡量一个国家综合实力的重要标准之一,在当今的国际,绝大多数国家运输海洋石油、天然气等资源都使用海底管道方式。影响海底管道压溃压力的最主要的初始形状因素是椭圆度。另一个可以降低在役海底管道压溃压力的因素是由于腐蚀或冲蚀引起的管道内壁变薄。腐蚀性物质可以腐蚀整个横截面,但它们在底部的破坏性更大。在以往的研究中,对弹性管道达到屈曲压力的判定方法为根据压力-位移曲线发生
学位
和美乡村建设是新时代乡村振兴视野下建设农业强国的应有之义。从美丽乡村到和美乡村,既是新时代党对乡村建设内涵的进一步拓展,更体现了党对乡村振兴目标的进一步优化。通过梳理和美乡村的内涵与外延,借鉴美丽乡村建设的得失经验,尝试建构和美乡村建设评价模型。具体而言,运用层次分析法(AHP)、依据乡村振兴的总体要求并借鉴《美丽乡村建设指南》(GB/T 32000-2015)《美丽乡村建设评价》(GB/T 37
期刊
智能机器人抓取技术是当前人工智能领域的一个重要研究方向之一。特别是在面临堆叠物体抓取问题时,智能机器人更需要使用先进的视觉感知算法对堆叠物体进行识别与定位,采用合理的抓取规划算法对抓取顺序进行规划以及结合高精度的机器人控制算法实现精准抓取。本课题利用神经网络算法对机器人的视觉感知、抓取规划、机器人控制等进行优化和改进,旨在兼顾各模块的协调能力,提高机器人面对堆叠物体的抓取效率,为机器人分拣工作提供
学位
微型四旋翼无人机具有质量小、便携性好、灵活机动等特点,因此在消防救援、地质勘测、军事侦察等领域均有广泛的应用。然而,传统的微型四旋翼无人机控制方法在某些特殊情况并不适用。例如,在面对强风干扰或者其他扰动时;四旋翼无人机机构发生严重故障等情景。考虑到工作环境的突变、执行器的故障以及无人机系统工作点的转变等现象都可视为一类系统的模态随机切换,本研究将采用多模态系统理论对微型四旋翼无人机进行建模,分别给
学位
近年来,移动机器人已经有了广泛的应用,在感知、定位、决策、规划、控制等方向上的研究也逐渐深入与完善,移动机器人的其中路径规划是目前研究的热点。本文主要研究基于深度学习模型生成一系列预测轨迹。本文的主要工作如下:首先,定义赛场坐标系以及轮式机器人坐标系,并给出转换关系。介绍轮式机器人的结构,建立轮式机器人的运动学模型,给出机器人的自主规划问题的分析和数学描述。其次,设计基于全局路径规划的与局部轨迹规
学位
电潜泵作为占比第二的无杆人工举升方式,应用的范围和场合很广,但不适用于高含气油井,尤其是离心式电潜泵,仅能够泵送含气量小于10%的气液两相混合物。电潜泵输送气液两相流时,叶轮流道内会产生气体聚集现象,泵效下降,输送流体含气比高时会发生气锁,导致电潜泵无法正常工作。近年来,一种新型的缝隙引流叶轮开始进入研究人员视野,该新型叶轮能够显著增强举升较高气液比混合产液的工作稳定性。本文尝试将这种特殊叶轮应用
学位
碳纤维复合材料(CFRP)凭借比强度高,比刚度高,比模量大等出色的性能,近年来在航空航天、化工等各领域被广泛应用。随着其应用范围不断拓宽,使得不少复合材料部件不可避免的会被应用在高温等苛刻的工作环境中。温度影响下其损伤必然会更加复杂,影响使用性和可靠性。本文采用数值模拟、实验研究以及基于深度学习框架实现了高温环境影响下复合材料的损伤特性研究、损伤预测以及试件断裂载荷的预测。本文通过对比分析不同温度
学位