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公开(公告)号：CN114779619B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210323447.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种自反馈式压电驱动控制方法。建立压电驱动闭环控制系统，采集超声电机的驱动电压信号与自反馈电压信号；建立控制系统的力观测器，使其估算电机的预紧力与驱动力；利用控制系统的动子速度观测器估算出动子实时速度值；利用最小二乘支持向量机算法对控制系统的控制器参数进行离线整定，通过控制系统的非线性PID控制器解算控制电压；利用控制系统的驱动器产生驱动电压，将驱动电压信号接入电机，完成闭环控制。用以解决依赖位移或速度传感器的压电驱动闭环控制中存在的动态响应速度与反馈精度降低，系统复杂性增加，维护成本增加，无法发挥超声电机结构紧凑优势的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114779619A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210323447.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种自反馈式压电驱动控制方法。建立压电驱动闭环控制系统，采集超声电机的驱动电压信号与自反馈电压信号；建立控制系统的力观测器，使其估算电机的预紧力与驱动力；利用控制系统的动子速度观测器估算出动子实时速度值；利用最小二乘支持向量机算法对控制系统的控制器参数进行离线整定，通过控制系统的非线性PID控制器解算控制电压；利用控制系统的驱动器产生驱动电压，将驱动电压信号接入电机，完成闭环控制。用以解决依赖位移或速度传感器的压电驱动闭环控制中存在的动态响应速度与反馈精度降低，系统复杂性增加，维护成本增加，无法发挥超声电机结构紧凑优势的问题。
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公开(公告)号：CN114527638A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111439202.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种压电驱动三闭环控制系统及其控制系统。基于电机的机电耦合模型与动力学模型，利用BP神经网络辨识电机的输出力—控制电压的非线性模型；基于电压的非线性模型建立压电驱动三闭环控制系统；基于压电驱动三闭环控制系统建立位置环，包括位置PI控制器；基于压电驱动三闭环控制系统建立速度环，包括速度PI控制器、输出力观测器与的输出力控制电压的非线性辨识模型；基于压电驱动三闭环控制系统建立电压环，包括电压PID控制器；将控制电压信号接入驱动器，产生电机的驱动电压，驱动电机运动。本发明为了解决由于超声电机自身工作原理难以进行精确建模，未能实现压电精准控制的问题。
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公开(公告)号：CN114237045A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111437019.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明是一种无传感器式压电驱动闭环控制方法。本发明涉及压电驱动控制技术领域，采集多组驱动电压与对应导纳值，基于BP神经网络完成导纳模型的辨识；建立无传感器式压电驱动闭环控制系统，采集超声电机两相驱动电压信号，通过电压传感器采集超声电机的两相驱动电压幅值；根据驱动电压信号，基于U‑F非线性模型解算电机实时驱动力；根据实时驱动力，基于速度观测器获取电机实时速度值；根据电机实时速度值与给定速度的差值，通过模糊自适应速度PI控制器产生对应控制电压；将产生的控制电压信号接入驱动器，产生两相驱动电压，并将产生的两相驱动电压信号接入所述超声电机，驱动电机运动。
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公开(公告)号：CN113916411A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111110818.5
申请日：2021-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局线性化Koopman状态观测器的预紧力测量方法，属于超声电机精密定位技术领域，解决现有现在国内关于超声电机预紧力的在线测量方法比较缺失问题。本发明的方法包括：在定子上设置若干个压电陶瓷，每个所述压电陶瓷分别设置在相应的预紧力加载机构的中心轴线与定子相交的位置上；将所述压电陶瓷的输出电荷通过电荷放大器进行放大，获取增强输出电压；建立全局线性化Koopman状态观测器；利用所述全局线性化Koopman状态观测器，并根据所述增强输出电压，获取所述压电陶瓷对应的预紧力预测值。本发明适用于对超精密压电定位系统的预紧力进行测量，可用于各类超声电机的控制方案中，具有精度高、易于实现等优点。
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公开(公告)号：CN113885321A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111144037.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于记忆相关Koopman的双模超声电机死区模糊补偿与线性预测控制方法及系统，其中，该方法包括：构建新型记忆相关Koopman预测器；基于新型记忆相关Koopman预测器进行新型自编码神经网络的深度辨识，以设计基于新型记忆相关Koopman预测器的线性预测补偿控制策略；利用基于新型记忆相关Koopman预测器的线性预测补偿控制策略对超声电机的调速线性化，并基于模糊推论对死区宽度随负载变化的超声电机进行补偿，以构造出一个无调速死区的被控对象。该方法不仅可以有效补偿双模超声电机的调速特性在不同负载情况下的死区，而且能够实现速度调节特性的线性化。
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