[发明专利]一种纳米伺服系统的自适应逆控制方法

说明书

本发明提供一种纳米伺服系统的自适应逆控制方法，包括：基于纳米伺服系统的实验数据获得P‑I迟滞模型；基于梯度自适应控制算法在线辨识所述P‑I迟滞模型中的参数，并获得参数已知的估计P‑I迟滞模型；基于所述估计P‑I迟滞模型获得自适应逆控制器；以及基于所述自适应逆控制器，控制所述纳米伺服系统。本发明进一步提高纳米伺服系统的建模和控制精度，具有重要的理论意义和应用价值。

技术领域

本发明涉及自动控制领域，更具体地，涉及纳米伺服系统中不对称迟滞非线性特性的基于P-I迟滞建模的自适应逆控制方法。

背景技术

随着纳米科技的飞速发展，极大地推动了纳米尺度操控机构和传感器件的不断更新。纳米伺服系统的设计和控制日益成为医疗器械、量测装备、超精密制造和信息存储等诸多高新科技产业以及交叉学科领域的核心技术。纳米伺服系统不仅蕴含了纳米尺度的计量、制备和检测，还是纳米产业应用的最有效载体之一，被越来越广泛应用于原子力显微镜、光纤自动对准、细胞切割、LCD制造以及硬盘驱动器等领域。开展纳米伺服系统的设计与控制研究，可以推动航空航天、微电子技术、纳米技术、精密机械技术、生物医学技术、激光技术和特种加工技术等的不断进步，具有十分重要的理论价值和巨大的产业意义。

鉴于纳米伺服系统对微米级/纳米级精度和快速响应的苛刻需求，同时兼顾低成本和易于制造与组装，纳米伺服系统往往采用压电材料作为执行器。压电执行器具有体积小、推动力大、带宽高、无限分辨率的优点，但是压电执行器本身存在迟滞特性。迟滞属于一类复杂的输入非线性，它的输出不但由当前的输入决定，而且还与当前的输入变化率有关，具有记忆性、不对称性和率相关性，其造成的最大定位误差可达行程的15％。

考虑到迟滞非线性给纳米伺服系统超精密定位和跟踪控制带来的挑战，一条常见的思路是：首先对迟滞特性进行建模，在获得迟滞模型的基础上，再推导其逆模型，通过逆模型来消除纳米伺服系统中迟滞的不利影响。目前，描述迟滞特性的常见模型包括基于微分方程的迟滞模型和基于算子的迟滞模型两大类。相比于基于微分方程的迟滞模型，基于算子的迟滞模型能够更加精确地描述大小滞环。常用的基于算子的迟滞模型包括Preisach模型、Krasnosel’skii-Pokrovskii模型和P-I模型。尽管Preisach模型和Krasnosel’skii-Pokrovskii模型能够很好地模拟迟滞特性且适应范围广，但是Preisach模型和Krasnosel’skii–Pokrovskii模型都存在双重积分结构，且参数较多，很难求得其解析逆模型。

P-I模型是由Preisach模型推导而来。与前两种迟滞模型相比，具有更加简洁的数学结构，且可以求得其解析逆模型，便于实时控制器的设计，因而被广泛应用于工程实践。然而，目前针对P-I模型参数的辨识问题，大部分采用离散辨识方法，包括粒子群方法、最小二乘法、遗传算法和神经网络等。由于环境中温度、压强等因素的影响，离散辨识方法往往会引入建模误差。那么当采用离散辨识的P-I模型去补偿纳米伺服系统中迟滞的时候，又会引起逆补偿误差，降低纳米伺服系统的控制精度。

为此，本发明在采用不对称P-I模型刻画纳米伺服系统中迟滞特性的同时，运用自适应在线辨识的方法辨识P-I迟滞模型的参数，并通过自适应逆模型来消除纳米伺服系统中迟滞非线性的影响，从而进一步提高纳米伺服系统的控制精度，具有重要的理论意义和应用价值。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的纳米伺服系统的自适应逆控制方法。

根据本发明的一个方面，提供一种纳米伺服系统的自适应逆控制方法，包括：

S1、基于纳米伺服系统的实验数据获得P-I迟滞模型；

S2、基于梯度自适应控制算法在线辨识所述P-I迟滞模型中的参数，并获得参数已知的估计P-I迟滞模型；

S3、基于所述估计P-I迟滞模型获得自适应逆控制器；以及