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公开(公告)号：CN108228975B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201711337480.0
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了电机伺服控制系统参数辨识方法以及消隙控制方法，能够实现电机快速和准确跟踪的目的。本发明技术方案为：建立含有齿隙的电机伺服系统的动力学方程，根据电机和负载接触时的传输力矩来表示齿隙模型，针对齿隙模型进行线性化处理；针对含有齿隙的电机伺服系统的动力学方程进行离散化处理，利用离散化处理后的含有齿隙的电机伺服系统的动力学方程，对线性化处理后的齿隙模型进行重构得到第一紧凑型表达式，并采用递归最小二乘法对第一紧凑型表达式进行辨识，获得电机参数；将得到电机参数的辨识结果代入线性化处理后的齿隙模型之后，再次建立第二紧凑型表达式并辨识获得负载参数。同时基于辨识结果给出了消隙控制方法。
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公开(公告)号：CN108196446A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711337500.4
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了模型未知的双电机负载的动态规划最优控制方法，能够应用神经网络逼近方法和自适应算法，计算得到对模型未知双电机伺服系统的最优控制。该方法包括如下步骤：建立针对双电机负载系统的神经网络模型，估计所述双电机负载系统的神经网络模型的权重参数。建立针对性能指标函数的神经网络模型，结合哈密尔顿-雅克比-贝尔曼HJB方程，估计所述性能指标函数的神经网络模型的权重参数。结合所述双电机负载系统的神经网络模型以及所述性能指标函数的神经网络模型采用HJB方程求解最优控制，获得每个电机的最优输入力矩。根据所述最优输入力矩对相应电机的参数进行调节。
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公开(公告)号：CN108092560A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810037942.5
申请日：2018-01-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: H02P5/46
Abstract: 本发明公开了一种双电机伺服系统的保性能鲁棒分散控制方法，能够针对含齿隙互联项的双电机伺服系统，在解决负载电机间耦合因素的影响下实现系统的负载跟踪和电机同步。包括如下步骤：对含齿隙的双电机伺服系统进行分析，采用齿隙的死区模型，建立双电机伺服系统的状态空间表达式。针对双电机伺服系统，在负载端未知非线性满足李氏条件下，利用线性二次型跟踪器设计最优状态反馈，并结合鲁棒控制器构造基于保性能的鲁棒分散跟踪控制器。在假定每个电机未知非线性均一致的情况下，设计最优积分滑模控制器实现两个电机之间的同步。结合保性能的鲁棒分散跟踪控制器与电机的最优积分滑模控制器构造每个电机的实际控制器对电机进行同步控制。
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公开(公告)号：CN108832850A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810884740.4
申请日：2018-08-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种四电机伺服系统的基于最优分散鲁棒控制方法，具体方案为：针对四电机伺服系统，采用齿隙的死区模型，建立系统的状态空间方程；依据四电机互联系统状态方程，取其标称互联系统；针对每个电机设计最优分散鲁棒控制器，使得每个电机的输出跟踪参考信号，并且使得性能指标最小；对于标称互联系统，建立不含互联项的孤立单电机系统；针对孤立单电机系统，建立最优反馈控制器。本发明将不确定性系统的保性能控制器的设计问题转化为标称互联系统的最优分散鲁棒控制器的设计问题；针对标称互联系统的最优分散鲁棒控制器的设计问题，先从孤立系统出发，设计了最优跟踪控制器，进而构建了互联系统的最优分散鲁棒控制器。
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公开(公告)号：CN105610350B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610022004.9
申请日：2016-01-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: H02P5/46
Abstract: 本发明公开的一种用于双电机伺服系统的消隙同步控制方法，涉及用于双电机伺服系统的跟踪、同步与消隙的综合控制方法，属于机电控制技术领域。本发明的实现方法为，对含齿隙的双电机伺服系统进行分析，采用齿隙的死区模型建立系统的状态空间方程；利用鲁棒反步控制方法设计跟踪控制器，在跟踪控制器基础上利用鲁棒反步控制方法分别设计同步控制器和消隙控制器，并引入消隙控制器与同步控制的转换函数，在齿隙即将出现时施加消隙控制器补偿齿隙，在未出现齿隙时实现同步控制；从而能够保证同时实现双电机伺服系统的跟踪、同步与消隙控制。本发明要解决的技术问题是实现负载跟踪的前提下，消除齿隙非线性的影响并且保证电机间的同步。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105404157A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201610007124.1
申请日：2016-01-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/041
Abstract: 本发明公开的一种基于规定性能参数估计的自适应控制方法，涉及一种用于电机伺服系统的基于规定性能参数估计自适应控制方法，属于机电控制技术领域。本发明的方法实现步骤如下：建立含非线性摩擦和扰动电机伺服系统的模型；设计带有收敛率、最大超调量和稳态跟踪误差的性能规定性能函数；采用高阶神经网络逼近系统的非线性扰动，根据建立的含非线性摩擦和扰动电机伺服系统的模型、规定的性能函数和基于参数估计误差的参数估计方法设计有限时间自适应控制器u，根据控制器u对电机伺服系统实现控制。本发明要解决的技术问题是实现电机伺服系统的参数估计，克服摩擦和扰动额外扰动等非线性的影响，进一步提高电机伺服系统的瞬态性能和稳定跟踪性能。
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公开(公告)号：CN108228975A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711337480.0
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了电机伺服控制系统参数辨识方法以及消隙控制方法，能够实现电机快速和准确跟踪的目的。本发明技术方案为：建立含有齿隙的电机伺服系统的动力学方程，根据电机和负载接触时的传输力矩来表示齿隙模型，针对齿隙模型进行线性化处理；针对含有齿隙的电机伺服系统的动力学方程进行离散化处理，利用离散化处理后的含有齿隙的电机伺服系统的动力学方程，对线性化处理后的齿隙模型进行重构得到第一紧凑型表达式，并采用递归最小二乘法对第一紧凑型表达式进行辨识，获得电机参数；将得到电机参数的辨识结果代入线性化处理后的齿隙模型之后，再次建立第二紧凑型表达式并辨识获得负载参数。同时基于辨识结果给出了消隙控制方法。
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公开(公告)号：CN105425587A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510783443.7
申请日：2015-11-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种迟滞非线性电机系统辨识与控制方法，包括：建立迟滞非线性电机系统的Hammerstein模型；依靠模型的脉冲响应数据，采用Hankel矩阵法估计模型的阶次；采样模型的输出数据，辨识模型的动态线性环节和静态非线性环节，得到辨识结果；根据辨识结果计算Hammerstein逆模型并设计自适应滑模控制器；比较自适应滑模控制器输出和Hammerstein逆模型输出，当两者差距大于预设选择器ξ时，采用Hammerstein逆模型控制；当两者结果差距小于或者等于选择器ξ时，采用自适应滑模控制器控制。本发明所提出模型为纯粹数学模型，不含额外物理变量，适用范围广，计算简单易实现。
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公开(公告)号：CN108832850B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810884740.4
申请日：2018-08-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种四电机伺服系统的基于最优分散鲁棒控制方法，具体方案为：针对四电机伺服系统，采用齿隙的死区模型，建立系统的状态空间方程；依据四电机互联系统状态方程，取其标称互联系统；针对每个电机设计最优分散鲁棒控制器，使得每个电机的输出跟踪参考信号，并且使得性能指标最小；对于标称互联系统，建立不含互联项的孤立单电机系统；针对孤立单电机系统，建立最优反馈控制器。本发明将不确定性系统的保性能控制器的设计问题转化为标称互联系统的最优分散鲁棒控制器的设计问题；针对标称互联系统的最优分散鲁棒控制器的设计问题，先从孤立系统出发，设计了最优跟踪控制器，进而构建了互联系统的最优分散鲁棒控制器。
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公开(公告)号：CN108196446B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201711337500.4
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了模型未知的双电机负载的动态规划最优控制方法，能够应用神经网络逼近方法和自适应算法，计算得到对模型未知双电机伺服系统的最优控制。该方法包括如下步骤：建立针对双电机负载系统的神经网络模型，估计所述双电机负载系统的神经网络模型的权重参数。建立针对性能指标函数的神经网络模型，结合哈密尔顿‑雅克比‑贝尔曼HJB方程，估计所述性能指标函数的神经网络模型的权重参数。结合所述双电机负载系统的神经网络模型以及所述性能指标函数的神经网络模型采用HJB方程求解最优控制，获得每个电机的最优输入力矩。根据所述最优输入力矩对相应电机的参数进行调节。
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