[发明专利]伺服电机抗干扰补偿控制系统及控制方法

摘要

本发明公开了一种伺服电机抗干扰补偿控制系统及控制方法，其核心在于：在“DOB+LuGre摩擦模型补偿”的控制方法基础上，引入递归模糊神经网络前馈补偿器，并通过模糊协调控制使RFNN和DOB输出的控制信号相互协调和结合；本发明的有益技术效果是：在高性能伺服控制中，采用模糊协调控制器实现RFNN和DOB两者间的相互协调和结合，形成一个复合的干扰补偿器进行控制，克服了当控制对象在大扰动和大范围参数变化下，高精度伺服系统跟踪性能无法保障的缺陷；同时，进一步弥补了LuGre模型摩擦补偿的不彻底，更好地抑制非线性摩擦的影响。

主权项

1.一种伺服电机抗干扰补偿控制系统，包括电动机、伺服驱动、DSP和计算机，其中，DSP实时采集电动机的运行参数并根据运行参数进行相关处理获得主控制信号，DSP将主控制信号输出至伺服驱动，伺服驱动根据主控制信号调整电动机的运行状态，计算机与DSP通信连接，计算机用于操作人员与DSP之间的人机对话；其特征在于：所述DSP包括如下模块：干扰观测模块、模糊协调控制模块、递归模糊神经网络模块、主控制模块、摩擦补偿模块、预处理模块和处理模块；干扰观测模块、模糊协调控制模块、递归模糊神经网络模块、主控制模块、摩擦补偿模块和预处理模块均与处理模块通信连接；其中，预处理模块对DSP输出的主控制信号u(k-1)、给定位置信号θ^*(k)和电动机实际位置信号θ(k-1)进行连续采样，并实时计算出如下参数：电动机给定位置信号与实际位置信号之间的误差e(k)，即电动机位置信号误差；时序上相邻两个误差之间的误差变化率即电动机位置信号误差变化率；时序上相邻两个电动机实际位置信号之间的变化率即电动机位置信号变化率；前述的u(k-1)、θ(k-1)、e(k)、和存储在预处理模块内以备其他模块调用；干扰观测模块从预处理模块中调用u(k-1)和θ(k-1)，并按常规手段对u(k-1)和θ(k-1)进行处理后，输出干扰控制信号u_d(k)；摩擦补偿模块从预处理模块中调用采用LuGre摩擦补偿模型按常规手段对进行处理，输出摩擦控制信号T_f(k)；主控制模块从预处理模块中调用e(k)和并采用常规的PI或PID控制进行调节处理，输出PI/PID控制信号u_p(k)；递归模糊神经网络模块从预处理模块中调用e(k)和递归模糊神经网络模块内的递归模糊神经网络为4层结构，分别为输入层、成员函数层、模糊推理层和输出层；输入层采用电动机位置信号误差和电动机位置信号误差变化率作为两个神经元的输入；成员函数层的隶属度函数采用高斯基函数；递归模糊神经网络采用梯度下降法进行训练，通过调整成员函数层高斯基函数的均值中心和标准偏差以及模糊推理层的递归权值和输出层权值，使递归模糊神经网络模块输出递归模糊神经控制信号u_f(k)；模糊协调控制模块从预处理模块中调用e(k)和同时，模糊协调控制模块调用u_d(k)和u_f(k)；模糊协调控制模块内预置有两个模糊推理规则表，两个模糊推理规则表均为双输入、单输出模式，模糊推理规则表的两个输入变量分别为电动机位置信号误差和电动机位置信号误差变化率，输出变量为加权系数，其中，第一模糊推理规则表对应递归模糊神经网络模块，第一模糊推理规则表的输出变量为递归模糊神经控制信号u_f(k)的加权系数λ₁，第二模糊推理规则表对应干扰观测模块，第二模糊推理规则表的输出变量为干扰控制信号u_d(k)的加权系数λ₂；模糊协调控制模块计算出加权系数后，按下式对u_f(k)和u_d(k)进行加权处理并输出加权控制信号u_xt(k)：u_xt(k)＝λ₁u_f(k)-λ₂u_d(k)；处理模块调用u_p(k)、T_f(k)和u_xt(k)，处理模块按下式对u_p(k)、T_f(k)和u_xt(k)进行处理并输出主控制信号u(k)：u(k)＝u_p(k)+u_xt(k)+T_f(k)主控制信号u(k)即为DSP向伺服驱动输出的主控制信号；其中，k为采样次数的序号。