霍曉銳,趙現(xiàn)朝,石繼超,黃孟杰

(上海交通大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,上海 200240)

0 引 言

滾珠絲桿機(jī)構(gòu)是數(shù)控加工設(shè)備中的常用機(jī)構(gòu),除了可以應(yīng)用在進(jìn)給平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)外,還可應(yīng)用于各種并聯(lián)機(jī)構(gòu)和混聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)支鏈當(dāng)中。

目前,為了保證運(yùn)動(dòng)支鏈的運(yùn)動(dòng)精度,高端機(jī)床通常采用的是以光柵尺作為位置反饋元件的全閉環(huán)的控制策略。這種方式雖然能夠直接測量執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位置,避免由于機(jī)械間隙等帶來的穩(wěn)態(tài)誤差;但是由于從電機(jī)的輸出端到執(zhí)行機(jī)構(gòu)之間引入了更多的摩擦和機(jī)械間隙等非線性因素,系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性變差。

全閉環(huán)系統(tǒng)中存在最突出的兩個(gè)問題是:(1)由于摩擦導(dǎo)致的爬行現(xiàn)象;(2)由于機(jī)械間隙在反向運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的平頂現(xiàn)象,需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的模塊進(jìn)行補(bǔ)償?；谀Σ聊Ｐ偷难a(bǔ)償方式是目前常用的摩擦補(bǔ)償方式之一[1]。這種補(bǔ)償方式的關(guān)鍵在于摩擦模型的選擇以及摩擦參數(shù)的確定。早期的摩擦模型主要集中在靜態(tài)摩擦模型,包括Coulomb模型[2]、Bingham模型[3]以及Stribeck模型[4]等。這類模型雖然能夠比較精確地描述速度穩(wěn)態(tài)時(shí)的摩擦力變化,但卻無法描述預(yù)滑移階段的動(dòng)態(tài)特性。

直至近幾十年,動(dòng)態(tài)摩擦模型的出現(xiàn)使得系統(tǒng)在低速、小位移狀態(tài)下的摩擦力可以得到較為精確的描述,比較著名的模型有Dahl模型[5]、Leuven模型[6]以及LuGre模型[7]等等。其中,Lugre模型憑借其模型簡單、描述精確[8]等特點(diǎn)得到了廣泛的應(yīng)用。而采用LuGre模型的難點(diǎn)在于4個(gè)靜態(tài)參數(shù)以及兩個(gè)動(dòng)態(tài)參數(shù)的確定。粒子群算法是確定系統(tǒng)摩擦參數(shù)的常用方法之一,該方法的原理簡單、易于實(shí)現(xiàn),但是傳統(tǒng)粒子群算法容易陷入局部極值[9],精度很難提升。

目前,針對(duì)機(jī)械間隙的補(bǔ)償研究主要停留在系統(tǒng)精度的補(bǔ)償上。對(duì)于全閉環(huán)系統(tǒng),系統(tǒng)精度可以通過光柵尺的直接測量得到保證。但是由于間隙的存在,系統(tǒng)在反向運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生短暫的電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng),而負(fù)載位置不變的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象在位置-時(shí)間圖中體現(xiàn)為折返處的“平頂”,影響了運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)的位置響應(yīng)特性。

本文以數(shù)控機(jī)床中的滾珠絲桿伺服系統(tǒng)為研究對(duì)象,針對(duì)LuGre模型,提出一種改進(jìn)的混沌粒子群算法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),提升辨識(shí)精度;并針對(duì)摩擦與機(jī)械間隙這兩個(gè)全閉環(huán)控制中的非線性問題,提出一種基于摩擦補(bǔ)償和折返速度補(bǔ)償?shù)幕旌峡刂撇呗?最后通過實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證該控制方法的有效性。

1 基于LuGre模型的摩擦補(bǔ)償

1.1 系統(tǒng)摩擦建模

滾珠絲桿傳動(dòng)機(jī)構(gòu)具有剛度大、精度高、可靠性強(qiáng)等特點(diǎn),一直被用作數(shù)控系統(tǒng)中旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為直線運(yùn)動(dòng)的解決方案。

滾珠絲桿傳動(dòng)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)簡圖如圖1所示。

圖1 滾珠絲桿傳動(dòng)系統(tǒng)

分析傳動(dòng)系統(tǒng)可知,系統(tǒng)的摩擦主要來源于4個(gè)方面:絲桿兩端軸承內(nèi)部的摩擦、絲桿負(fù)載與絲桿之間的摩擦、絲桿負(fù)載與導(dǎo)軌之間的摩擦、伺服電機(jī)內(nèi)部的摩擦。這4種產(chǎn)生摩擦的要素中,絲桿負(fù)載與導(dǎo)軌之間的摩擦以及伺服電機(jī)內(nèi)部的摩擦所占的比重較大,尤其是在負(fù)載加大時(shí),由于工作臺(tái)與導(dǎo)軌之間的預(yù)緊力加大,此時(shí)摩擦力對(duì)系統(tǒng)的影響會(huì)進(jìn)一步增大。

本文中采用LuGre模型對(duì)系統(tǒng)中的摩擦進(jìn)行描述,該模型能夠較全面地描述摩擦的動(dòng)靜態(tài)特性,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

(1)

式中:z(t)—接觸面鬃毛的平均彈性形變量;ω(t)—輸出軸角速度;σ0—鬃毛剛度系數(shù);g(ω)—有界正函數(shù);Tc—庫倫摩擦力矩;Ts—最大靜摩擦力矩;ωs—Stribeck角速度;Tf—總摩擦力矩;σ1—微觀阻尼系數(shù);σ2—粘滯摩擦系數(shù)。

在上述表達(dá)式中,σ0,Tc,Ts,ωs稱為靜態(tài)參數(shù);σ1,σ2稱為動(dòng)態(tài)參數(shù)。可以看出,LuGre摩擦模型是一組相對(duì)復(fù)雜的帶有微分方程的非線性函數(shù),按照傳統(tǒng)方法所確定的評(píng)價(jià)函數(shù)容易存在多個(gè)局部極值點(diǎn),為摩擦參數(shù)的精確辨識(shí)帶來困難。本文提出一種改進(jìn)混沌粒子群算法(improved chaos particle swarm optimization, ICPSO),可以有效地避免陷入局部極值,并提升其辨識(shí)的精度。

1.2 改進(jìn)混沌粒子群算法

混沌變量指的是由確定性的方程得出的具有隨機(jī)性運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變量。Logistic方程就是一個(gè)典型的,可以通過初始值迭代出混沌序列的方程:

zn+1=μzn(1-zn),n=0,1,2,…

(2)

式中：μ—控制參量,0<μ≤4；zn—混沌序列的第n項(xiàng)。

一旦控制參量μ的大小確定,由任意初值z0∈[0,1],可以迭代出混沌序列z1,z2,z3,…?；煦缧蛄惺且淮瑫r(shí)具有隨機(jī)性和遍歷性[10，11]的序列。

隨機(jī)性指混沌序列中的混沌變量有類似于隨機(jī)變量的雜亂特性;遍歷性指混沌序列可以不重復(fù)地遍歷空間中的所有狀態(tài)。而混沌優(yōu)化[12,13]就是利用了混沌序列的遍歷性,可以將粒子從理論上投放到搜尋空間的任意位置,增強(qiáng)粒子的隨機(jī)性,實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart于1995年提出[14],具有簡單易行、收斂速度快、設(shè)置參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)。首先筆者假設(shè)一個(gè)由N個(gè)粒子組成的群體,其中,第i個(gè)粒子的位置坐標(biāo)為xi=(xi1,xi2,…,xin),n—解空間的維數(shù)。粒子群中每一個(gè)粒子的位置坐標(biāo)都表示了一組潛在的參數(shù)解。將xi代入優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)J(x)中就可以得到第i個(gè)粒子的適應(yīng)度J(xi)。通過比較各個(gè)粒子的適應(yīng)度大小就可以確定出當(dāng)前粒子群經(jīng)歷過的最好位置gb=(g1,g2,…,gn),以及各個(gè)粒子所經(jīng)歷過的最好位置pbi=(pi1,pi2,…,pin),i=1,2,…,N。

傳統(tǒng)粒子群算法的迭代公式如下:

(3)

(4)

但是傳統(tǒng)的PSO算法無法解決早熟收斂與收斂精度之間的矛盾。

迭代公式中的慣性權(quán)重值w具有以下特點(diǎn):大慣性權(quán)重值有利于粒子脫離局部極值,小慣性權(quán)重值有利于粒子收斂,提升精度[15]。

本文采用分階段的方式,將粒子群算法的整個(gè)迭代過程分為3個(gè)階段:

(1)設(shè)定慣性權(quán)重w的取值范圍[wmin,wmax]。在迭代的第一階段,采用大慣性權(quán)重wmax使粒子能夠以較大概率擺脫局部極值;

(2)計(jì)算每一步的慣性權(quán)重值。其公式如下:

(5)

式中:iter1,iter2—第一、二階段的總步數(shù);iter—當(dāng)前步數(shù)。

與此同時(shí),筆者監(jiān)測此時(shí)粒子群體的收斂情況,如判斷出粒子早熟,則隨機(jī)選取部分粒子進(jìn)行混沌尋優(yōu);

(3)采用小慣性權(quán)重wmin提升粒子的收斂程度和結(jié)果的精確度。

混沌尋優(yōu)的詳細(xì)過程如下:

(1)確定適應(yīng)度不變的最大代數(shù)count,在迭代過程中記錄粒子群的群體最佳適應(yīng)度J(gb)連續(xù)不變的代數(shù);

ICPSO算法流程如圖2所示。

圖2 ICPSO算法流程圖

1.3 摩擦參數(shù)辨識(shí)方法

摩擦參數(shù)的辨識(shí)可以分為靜態(tài)參數(shù)辨識(shí)和動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)兩個(gè)部分。靜態(tài)參數(shù)辨識(shí)需要系統(tǒng)的速度達(dá)到穩(wěn)態(tài),根據(jù)依次遞增的系統(tǒng)速度及對(duì)應(yīng)的摩擦力矩可以得到Stribeck曲線。

此時(shí),LuGre模型退化為Stribeck模型,即:

(6)

當(dāng)系統(tǒng)處于低速非穩(wěn)態(tài)時(shí),動(dòng)態(tài)參數(shù)成為決定系統(tǒng)摩擦力特性的主導(dǎo)因素[16]。因此,動(dòng)態(tài)參數(shù)的辨識(shí)需要在系統(tǒng)小位移、低速度的條件下進(jìn)行。

由于微觀下的剛毛變形量無法測得,本文將系統(tǒng)的微小位移s(t)合理近似成剛毛變形量,角速度取轉(zhuǎn)角的差分,此時(shí)LuGre模型簡化成以下形式:

(7)

1.4 摩擦參數(shù)辨識(shí)仿真

據(jù)此,在MATLAB/Simulink下搭建的仿真模型如圖3所示。

圖3 參數(shù)辨識(shí)仿真模型

該模型以系統(tǒng)角速度為輸入,摩擦力矩為輸出。在圖3所示的仿真模型中,為方便進(jìn)行后續(xù)的參數(shù)辨識(shí)仿真實(shí)驗(yàn),摩擦參數(shù)以常量形式進(jìn)行了人為設(shè)定,具體設(shè)定參數(shù)如下:Ts=5 N·m，Tc=2 N·m，ωs=0.2 rad·s-1，σ0=50 000 N·m·rad-1，σ1=500 N·m·s·rad-1，σ2=0.5 N·m·s·rad-1。

在MATLAB/Simulink中,筆者對(duì)圖3所示仿真模型的輸入端施加不同的角速度,具體為:從0.02 rad/s開始,以0.02 rad/s為間隔依次遞增至2 rad/s。在每一個(gè)不同的角速度輸入下,讓系統(tǒng)仿真計(jì)算10 s的時(shí)間,使輸出摩擦力矩達(dá)到穩(wěn)態(tài),記錄不同輸入角速度下的穩(wěn)態(tài)摩擦力矩大小。

根據(jù)輸入角速度與輸出摩擦力矩可以繪制Stribeck曲線,如圖4所示(負(fù)速度部分完全對(duì)稱,此處略去)。

圖4 Stribeck曲線

在靜態(tài)參數(shù)辨識(shí)中,將穩(wěn)態(tài)角速度從0.02 rad/s,以0.02 rad/s為間隔依次遞增至2 rad/s,并同時(shí)測出穩(wěn)態(tài)輸出力矩,得到100個(gè)原始數(shù)據(jù)點(diǎn),然后,先對(duì)所得數(shù)據(jù)的正斜率部分以及負(fù)斜率部分進(jìn)行線性擬合,可以確定出靜態(tài)參數(shù)的估計(jì)值,以此為搜索中心可以使粒子群算法的結(jié)果更為精確。

在動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)中,以s(t)=0.1×10-4sin(0.001t)作為系統(tǒng)的角度輸入,以s(t)的導(dǎo)數(shù)作為系統(tǒng)的角速度輸入,持續(xù)仿真10 s,將所得結(jié)果作為原始數(shù)據(jù)。

之后,筆者分別采用未優(yōu)化的普通PSO算法以及ICPSO算法分別進(jìn)行辨識(shí)實(shí)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)過程中,統(tǒng)一設(shè)定最大迭代次數(shù)為300,自我學(xué)習(xí)因子c1=2,群體學(xué)習(xí)因子c2=2,粒子群數(shù)量為100進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。每種算法分別進(jìn)行獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn)100次,取100次實(shí)驗(yàn)的平均值作為各自的最終結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 參數(shù)辨識(shí)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表1數(shù)據(jù)可得:相對(duì)于PSO算法,ICPSO算法對(duì)于Ts，Tc，ωs，σ0，σ1，σ26個(gè)摩擦參數(shù)的辨識(shí)精度均有所提升。

各項(xiàng)參數(shù)絕對(duì)誤差下降的比例如表2所示。

表2 參數(shù)辨識(shí)絕對(duì)誤差下降比例

從表2數(shù)據(jù)計(jì)算可知:與PSO算法相比,利用ICPSO算法進(jìn)行摩擦參數(shù)辨識(shí),可以使絕對(duì)誤差平均下降42.6%。

2 全閉環(huán)控制策略

2.1 反向運(yùn)動(dòng)間隙

機(jī)械結(jié)構(gòu)之間存在的運(yùn)動(dòng)間隙會(huì)導(dǎo)致全閉環(huán)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)特性變差,其中,最明顯的特征就是系統(tǒng)在反向運(yùn)動(dòng)時(shí)為克服間隙產(chǎn)生的“平頂”現(xiàn)象。

令伺服電機(jī)以正弦形式運(yùn)動(dòng),采集電機(jī)編碼器的位置信息可以得到半閉環(huán)的位移圖像,采集光柵尺讀取到的位移信息可得到全閉環(huán)的位移圖像,將兩者同時(shí)做出,得到雙位置環(huán)位移圖像,如圖5所示。

圖5 雙位置環(huán)正弦位移圖像

從圖5中可以看出:在光柵尺反饋的全閉環(huán)位移信息中,每當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方向變化時(shí),都會(huì)出現(xiàn)一小段位移不變的折返平頂;

在此期間,雖然電機(jī)角度仍在變化,但是光柵尺顯示的位置信息始終不變。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因有兩個(gè):(1)光柵尺的精度有限,在折返時(shí)由于系統(tǒng)的速率很小,所以會(huì)產(chǎn)生短暫的平頂;(2)全閉環(huán)系統(tǒng)引入了更多的機(jī)械間隙,每當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的方向改變時(shí)都需要花費(fèi)額外的時(shí)間度過間隙,從而影響了動(dòng)態(tài)特性。

2.2 全閉環(huán)混合控制策略

針對(duì)全閉環(huán)控制中面臨的摩擦與間隙等非線性因素,本文提出一種基于前饋摩擦補(bǔ)償模塊、折返速度補(bǔ)償模塊以及PID控制器的混合控制策略。

其中,折返速度補(bǔ)償模塊的原理如下:在伺服系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),在主機(jī)程序中設(shè)計(jì)一個(gè)標(biāo)志位,記錄系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的方向;當(dāng)判斷出位置指令會(huì)使系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的方向發(fā)生改變時(shí),為電機(jī)目標(biāo)速度增加一個(gè)常量ΔV;與此同時(shí),監(jiān)測伺服系統(tǒng)中光柵尺的讀數(shù)情況,如果脈沖數(shù)為0,則在下一個(gè)控制周期繼續(xù)增加ΔV,否則,停止間隙速度補(bǔ)償。

利用該策略可以縮短系統(tǒng)間隙的過渡時(shí)間,增強(qiáng)系統(tǒng)位置跟隨的動(dòng)態(tài)精度。

全閉環(huán)混合控制策略的控制框圖如圖6所示。

圖6 全閉環(huán)混合控制策略

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

該伺服控制系統(tǒng)基于倍福公司的TwinCAT3平臺(tái)?？刂浦髡静捎肳indows10系統(tǒng)計(jì)算機(jī),控制從站包含EtherCAT端子模塊(EK1100、EL5151)以及copley電機(jī)驅(qū)動(dòng)器。

硬件選型:絲桿導(dǎo)軌行程800 mm,絲桿直徑16 mm,導(dǎo)程5 mm;直流伺服電機(jī)額定電壓24 V,空載最高轉(zhuǎn)速2 000 r/min,最大扭矩0.32 N·m,電機(jī)前端裝有減速器,減速比9 ∶1;相對(duì)式光柵尺有效行程920 mm,分辨率5 μm;負(fù)載塊質(zhì)量7.5 kg。

該實(shí)驗(yàn)采用的控制時(shí)鐘周期為250 μs,可以滿足對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)反饋。實(shí)驗(yàn)過程中,采用TwinCAT3的Scope View模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)于光柵尺位移、伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速以及目標(biāo)控制量等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集。

該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的硬件組成部分如圖7所示。

圖7 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

3.2 摩擦補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)

采用摩擦補(bǔ)償主要是可以保證電機(jī)在負(fù)載情況下的轉(zhuǎn)速特性。此處首先進(jìn)行靜態(tài)參數(shù)的辨識(shí):令電機(jī)以ω=0.01+k·0.002 rad/s恒速運(yùn)轉(zhuǎn),k=200為采樣點(diǎn)數(shù);同時(shí),記錄對(duì)應(yīng)摩擦力矩的大小;之后采用ICPSO算法對(duì)摩擦參數(shù)進(jìn)行擬合計(jì)算,最終獲得系統(tǒng)靜態(tài)參數(shù)的辨識(shí)結(jié)果,如表3所示。

表3 靜態(tài)參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

在動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)過程中,為了使系統(tǒng)能夠以足夠小的位移運(yùn)動(dòng),筆者采用電機(jī)的轉(zhuǎn)矩控制模式;在獲得了預(yù)位移量、摩擦力矩值后,通過ICPSO算法擬合參數(shù)得到的結(jié)果,如表4所示。

表4 動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

之后,筆者通過辨識(shí)所得的摩擦參數(shù),設(shè)計(jì)摩擦補(bǔ)償模塊。

為驗(yàn)證摩擦補(bǔ)償?shù)男Ч?此處令電機(jī)跟隨ω=3.14sin(0.6πt) rad/s的速度曲線,分別在施加與不施加摩擦補(bǔ)償?shù)那闆r下運(yùn)動(dòng),得到的未摩擦補(bǔ)償?shù)乃俣雀S結(jié)果,如圖8所示。

圖8 未摩擦補(bǔ)償?shù)乃俣雀S

摩擦補(bǔ)償后的速度跟隨結(jié)果如圖9所示。

圖9 摩擦補(bǔ)償后的速度跟隨

從圖(8,9)中可以看出:在摩擦補(bǔ)償之前,電機(jī)的速度跟隨存在明顯的低速死區(qū)現(xiàn)象存在;在摩擦補(bǔ)償之后,這種現(xiàn)象得到明顯改善。

摩擦補(bǔ)償前,電機(jī)的速度跟隨誤差情況如圖10所示。

圖10 補(bǔ)償前速度跟隨誤差

摩擦補(bǔ)償后,電機(jī)的速度跟隨誤差情況如圖11所示。

圖11 補(bǔ)償后速度跟隨誤差

根據(jù)圖(10,11),并經(jīng)計(jì)算可得,摩擦補(bǔ)償前伺服系統(tǒng)的速度跟隨的最大誤差為0.476 9 rad/s,平均誤差為1.2×10-2rad/s;補(bǔ)償后最大誤差為0.235 9 rad/s,平均誤差為1.9×10-3rad/s。由此可見,補(bǔ)償后伺服系統(tǒng)速度跟隨的最大誤差降低了50.53%,平均誤差降低了84.17%。

3.3 位置跟隨實(shí)驗(yàn)

此處,令系統(tǒng)跟隨以x=0.8sin(0.4πt) mm的位移規(guī)律運(yùn)動(dòng),分別在普通PID控制器與混合控制策略下運(yùn)動(dòng),得到的PID控制位移跟隨曲線如圖12所示。

圖12 PID控制位移跟隨曲線

得到的混合策略位移跟隨曲線如圖13所示。

圖13 混合策略位移跟隨曲線

從圖(12,13)中的細(xì)節(jié)可以看出:采用混合策略的全閉環(huán)伺服系統(tǒng)可以有效降低折返處的位置誤差。

采用PID控制的位置跟蹤誤差如圖14所示。

圖14 PID控制位置誤差

采用混合控制策略的位置跟蹤誤差如圖15所示。

圖15 混合控制位置誤差

根據(jù)圖(14,15),并經(jīng)計(jì)算可得,采用PID控制的位置跟蹤誤差最大為14.91 μm,平均跟蹤誤差為6.81 μm;而采用混合控制策略的位置跟蹤最大誤差為11.77 μm,平均跟蹤誤差為5.11 μm,并且沒有誤差突變現(xiàn)象產(chǎn)生。

4 結(jié)束語

本文提出了一種改進(jìn)的混沌粒子群算法,提升了摩擦參數(shù)辨識(shí)精度;針對(duì)滾珠絲桿全閉環(huán)伺服系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一種混合控制策略,提升了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。通過仿真與實(shí)驗(yàn)的研究得出以下結(jié)論:

(1)在仿真實(shí)驗(yàn)條件下,改進(jìn)的混沌粒子群算法相比于常規(guī)的粒子群算法精度更高,使參數(shù)辨識(shí)的絕對(duì)誤差平均下降42.6%;

(2)針對(duì)本文搭建的滾珠絲桿全閉環(huán)伺服系統(tǒng),采用改進(jìn)的混沌粒子群算法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)的摩擦補(bǔ)償可以有效消除全閉環(huán)系統(tǒng)的低速死區(qū),使系統(tǒng)的速度跟隨精度提升50%以上;

(3)基于前饋摩擦補(bǔ)償和反向速度補(bǔ)償?shù)幕旌峡刂撇呗?可以有效降低系統(tǒng)由于反向運(yùn)動(dòng)造成的位置跟隨誤差。

在后續(xù)的研究工作中,筆者將針對(duì)不同工況下的有間隙的位置伺服系統(tǒng),采用混合控制策略展開實(shí)驗(yàn)探究,并對(duì)不同系統(tǒng)的參數(shù)取值方法進(jìn)行深入研究。