一种基于PLDOBPML伺服系统长期稳定运行方法,本论文为免费优秀的关于伺服系统论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
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摘 要：执行重复性运动任务的永磁直线同步电动机（PML ）伺服系统易受参数变化、未建模动态、摩擦力和推力波动等周期性扰动的影响,导致系统无法长期稳定运行,故采用周期性学习扰动观测器（PLDOB）来削弱这些扰动.首先利用扰动观测器（DOB）估计初始周期内的扰动,然后将所估计的扰动作为PLDOB中周期学习律的初始条件,进而校正每个后继周期内的扰动.该方法直接从扰动的角度设计,不仅能在保证系统长期稳定运行的前提下使跟踪误差快速收敛到零,同时还可以补偿DOB中Q-滤波器带宽以外的扰动以及扰动的相位滞后.实验结果表明所提控制方案是有效的,明显提高了系统的跟踪性能和抗扰性能.
关键词：永磁直线同步电机；周期学习扰动观测器；周期性扰动补偿；跟踪误差；长期稳定运行
中图分类号：TP 273
文献标志码：A
文章编号：1007-449X（2018）05-0110-07
Abstract：For the permanent magnet linear synchronous motor （PML ） servo system which is vulnerable to influence of periodic disturbance, such as parametric variation, friction force and force ripple in repetitive motion tasks, so that system can not keep longterm stable operation, a periodic learning disturbance observer （PLDOB） was adopted to attenuate them. Firstly, the disturbance was estimated by the disturbance observer （DOB） at the initial time period. And then, the estimated disturbance was utilized as the initial condition of the periodic learning law in PLDOB to update the disturbance for each subsequent time period. This scheme was designed from the point of view of disturbance directly. It can not only improve the speed to make tracking errors converge to zero on the premise of the assurance of the longterm stable operation of the system, but also can compensate for disturbance beyond the bandwidth of the Qfilter of DOB and the phase lag of it. The experimental results confirm that the proposed scheme is effective and feasible. The tracking and disturbance rejection performance of system are improved greatly.
Keywords：permanent magnet linear synchronous motor； periodic learning disturbance observer； periodic disturbance compensation； tracking error； longterm stability operation
0 引 言
近年来,许多机电系统,例如液晶面板运输系统、半导体制造装备和X-Y平台等,都需要高速度高精度的直线运动.永磁直线同步电动机（permanent magnet linear synchronous motor,PML ）伺服系统,和传统“旋转电机+滚珠丝杠”伺服进给方式相比,省去了中间传动及变换环节,直接产生电磁推力,提高了系统的传递效率、可靠性、定位精度和响应速度等；然而,在消除机械传动环节的同时,也失去了缓冲作用,扰动直接作用在电机的动子上,致使高精度位置控制难度增大.例如,系统对参数变化、未建模动态以及摩擦力和推力波动等外部扰动非常敏感[1].因此,为实现高速度高精度控制,必须对这些扰动进行补偿.
扰动观测器（disturbance observer,DOB）是一種简单而有效的扰动估计补偿方案.在一定的误差范围内,DOB可以将实际模型等价为其标称模型,实际模型输出和标称模型输出之差即为系统的扰动[2].然而,由于高频噪声和未建模动态的存在,使得DOB中Q-滤波器的带宽受到限制,进而会使被估计扰动产生幅度失真和相位滞后[3].通常,PML 伺服系统所执行任务的参考轨迹具有周期性和重复性,则所有被测状态和扰动也具有相同的重复周期[4].迭代学习控制（iterative learning control,ILC）和重复控制（repetitive control,RC）等学习控制方案可以有效地削弱周期性扰动.ILC无需系统的精确数学模型,利用系统位置跟踪误差来修正不理想的控制输入信号,使系统实际输出尽可能收敛于期望轨迹[5]；RC基于内模原理,能够有效抑制周期性扰动[6].但是,在实际应用中,随着迭代次数的增加,会造成跟踪误差的发散,无法保证系统长期稳定运行[7].
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