【摘 要】
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传统的超声电机位置控制多为在目标位置点处的步进控制,耗时且电机有抖动。当采取一步定位控制时,如用一套控制参数作用于电机运转的各个目标位置,则由于电机制造误差以及电机参数的非线性,使得同一套控制参数不能满足其在任意位置都能获得理想的控制效果。近年来,随着大数据技术的不断发展,利用大量数据进行机器学习寻找最优解成为研究的热点之一。本文考虑将基于机器学习的大数据技术应用在电机的定位控制中,寻找不同定位目
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划,项目编号:2015CB7057503);
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传统的超声电机位置控制多为在目标位置点处的步进控制,耗时且电机有抖动。当采取一步定位控制时,如用一套控制参数作用于电机运转的各个目标位置,则由于电机制造误差以及电机参数的非线性,使得同一套控制参数不能满足其在任意位置都能获得理想的控制效果。近年来,随着大数据技术的不断发展,利用大量数据进行机器学习寻找最优解成为研究的热点之一。本文考虑将基于机器学习的大数据技术应用在电机的定位控制中,寻找不同定位目标的最优控制参数,以消除参数非线性等问题造成的定位偏差,实现快速一步定位。本文主要完成以下几个方面的工作:1)现有的基于PWM波的驱动电路谐波分量较大、效率较低,本文利用SPWM波高次谐波较小的优点,设计了基于DDS技术的SPWM波的驱动电路,该驱动电路由信号发生电路、高频逆变推挽电路与匹配电路组成。2)设计了超声电机自动定位数据采集系统。电机位置由绝对值编码器进行读取并传输至控制核心,控制核心利用自动采集程序对电机进行定位控制,即:PID控制电机转速恒定,达到降速点自动切换成频率以指数变化的方式定位,并采集定位中大量的实验数据。3)把实验获取的数据分别放入Tensor Flow框架下的一维卷积神经网络和BP神经网络进行训练。模型以指数型调频曲线的待定参数作为输入,定位误差分类作为输出,可识别出不同定位目标下的控制参数对应的定位效果。训练好的模型经新样本测试可得到指定目标位置处合适的控制参数,使定位误差小于0.1°。
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