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公开(公告)号：CN114265314B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202111592558.X
申请日：2021-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于FIR滤波的鲁棒逆模型学习增益设计方法，属于超精密运动控制领域。鲁棒逆模型迭代学习控制的目标是，通过伺服误差学习不断提升运动系统的伺服精度，其学习增益由闭环系统标称模型的逆低通滤波器H(z)和时间超前环节zτ三部分串联组成；所述方法采用具有线性相移特性的FIR低通滤波器替代现有技术中的传统低通滤波器，并通过补偿FIR低通滤波器的线性相移实现零相位滤波。本发明公开方法中FIR低通滤波器通过设计可以直接实现规定的阻带起始频率和阻带衰减，时间超前补偿数量可以直接通过计算得到，并可在更大频率范围实现零相位滤波，克服了参数整定的盲目性，可有效保证实际应用中达到预期补偿效果。
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公开(公告)号：CN114117815A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111468051.3
申请日：2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种非最小相位运动系统逆模型前馈频域计算方法，属于超精密运动控制领域。前馈控制输入计算的目标是，得到一个理想前馈控制输入序列ur，当系统输入u＝ur时，实现系统输出y对参考运动轨迹r的完全跟踪；所述方法适用于自身稳定的或可通过反馈控制稳定的线性定常系统，并且要求系统模型在复平面不含有单位圆上的零点。所述方法适用于单入单出系统或多入多出线性定常系统。本发明相对于现有技术的有益效果为：与近似求逆方法相比，本发明公开方法可以更准确地求解得到逆模型前馈控制输入；与时域稳定求逆方法相比，本发明公开方法实现了一种频域计算方式，并且无需对系统逆模型进行稳定‑不稳定分解，使计算过程更加简化。
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公开(公告)号：CN114625008A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210266457.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种自整定非线性迭代学习控制方法，属于超精密运动控制领域。所述方法的主要特征在于在已有鲁棒逆模型迭代学习控制方法的学习增益中额外添加一个自整定非线性学习系数。本发明相对于现有技术的有益效果为：对比鲁棒逆模型迭代学习控制方法，本发明公开方法能够更好地抑制非重复性误差的累积；对比卡尔曼滤波迭代学习控制方法，本发明公开方法中的非线性学习系数与误差相关，提升了学习效率；另外，对比传统非线性迭代学习方法，本发明公开方法采用自整定方法确定噪声‑不确定性的联合定界，避免了定界过高或过低引起的控制性能下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117519310A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311646677.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D3/20
Abstract: 一种超精密运动台垂向静态解耦与前馈联合迭代校正方法，属于超精密运动控制领域。该方法可通过一次校正过程同时完成静态控制解耦矩阵与前馈控制器的校正，简化了多自由度运动台控制系统的校正过程，提升了控制系统校正的效率，具有重要的工程应用价值。与先对静态控制解耦矩阵进行校正，再对前馈控制器进行校正的两步法相比，本发明公开的超精密运动台垂向三自由度静态解耦与前馈联合迭代校正方法可以通过一次校正过程同时完成解耦与前馈的校正，提升了超精密运动控制系统校正的效率。
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公开(公告)号：CN114625008B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210266457.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种自整定非线性迭代学习控制方法，属于超精密运动控制领域。所述方法的主要特征在于在已有鲁棒逆模型迭代学习控制方法的学习增益中额外添加一个自整定非线性学习系数。本发明相对于现有技术的有益效果为：对比鲁棒逆模型迭代学习控制方法，本发明公开方法能够更好地抑制非重复性误差的累积；对比卡尔曼滤波迭代学习控制方法，本发明公开方法中的非线性学习系数与误差相关，提升了学习效率；另外，对比传统非线性迭代学习方法，本发明公开方法采用自整定方法确定噪声‑不确定性的联合定界，避免了定界过高或过低引起的控制性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN114117815B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202111468051.3
申请日：2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种非最小相位运动系统逆模型前馈频域计算方法，属于超精密运动控制领域。前馈控制输入计算的目标是，得到一个理想前馈控制输入序列ur，当系统输入u＝ur时，实现系统输出y对参考运动轨迹r的完全跟踪；所述方法适用于自身稳定的或可通过反馈控制稳定的线性定常系统，并且要求系统模型在复平面不含有单位圆上的零点。所述方法适用于单入单出系统或多入多出线性定常系统。本发明相对于现有技术的有益效果为：与近似求逆方法相比，本发明公开方法可以更准确地求解得到逆模型前馈控制输入；与时域稳定求逆方法相比，本发明公开方法实现了一种频域计算方式，并且无需对系统逆模型进行稳定‑不稳定分解，使计算过程更加简化。
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公开(公告)号：CN117519311A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311646680.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D3/20
Abstract: 一种超精密运动台垂向三自由度静态解耦迭代校正方法，属于超精密运动控制领域。所述三自由度分别为Z‑垂向平动运动自由度，Rx‑绕X轴的旋转运动自由度，Ry‑绕Y轴的旋转运动自由度；所述方法的校正对象是m×n维的静态控制解耦矩阵初始值H0，m为执行器数量，n为运动自由度；对于通过三个执行器控制垂向三自由度的运动台，m＝n＝3；与基于前馈补偿的控制解耦迭代整定方法相比，本发明公开的静态控制解耦矩阵迭代校正方法不需要额外增加前馈通道来补偿耦合误差，不增加控制系统复杂度，而且可以改善逻辑被控对象的动力学特性。
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公开(公告)号：CN114265314A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111592558.X
申请日：2021-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于FIR滤波的鲁棒逆模型学习增益设计方法，属于超精密运动控制领域。鲁棒逆模型迭代学习控制的目标是，通过伺服误差学习不断提升运动系统的伺服精度，其学习增益由闭环系统标称模型的逆低通滤波器H(z)和时间超前环节zτ三部分串联组成；所述方法采用具有线性相移特性的FIR低通滤波器替代现有技术中的传统低通滤波器，并通过补偿FIR低通滤波器的线性相移实现零相位滤波。本发明公开方法中FIR低通滤波器通过设计可以直接实现规定的阻带起始频率和阻带衰减，时间超前补偿数量可以直接通过计算得到，并可在更大频率范围实现零相位滤波，克服了参数整定的盲目性，可有效保证实际应用中达到预期补偿效果。
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