电磁致驱动定位控制方法及其应用技术

本发明专利技术提供了一种电磁致驱动定位控制方法，包括如自适应反馈控制过程和/或自适应前馈控制过程。其中，自适应反馈控制过程主要包括模型在线识别、输出量预测和输入电流控制，根据辨识误差，连续不断的进行得到被控系统最小辨识误差，实现一个循环的闭环控制；自适应前馈控制过程主要包括向前馈控制模型中赋予被控系统的控制电流，并得到被控系统的实际输出位移，实现一个循环的开环控制。同时还提供了上述控制方法的应用。本发明专利技术在被控系统的数学模型未知或时变的情况下，使被控系统面向最优或次优的状态自动调整和运行，提高了时变干扰下被控系统的驱动实时性、精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了一种电磁致驱动定位控制方法，包括如自适应反馈控制过程和/或自适应前馈控制过程。其中，自适应反馈控制过程主要包括模型在线识别、输出量预测和输入电流控制，根据辨识误差，连续不断的进行得到被控系统最小辨识误差，实现一个循环的闭环控制；自适应前馈控制过程主要包括向前馈控制模型中赋予被控系统的控制电流，并得到被控系统的实际输出位移，实现一个循环的开环控制。同时还提供了上述控制方法的应用。本专利技术在被控系统的数学模型未知或时变的情况下，使被控系统面向最优或次优的状态自动调整和运行，提高了时变干扰下被控系统的驱动实时性、精度和效率。【专利说明】电磁致驱动定位控制方法及其应用
本专利技术涉及精密驱动定位控制
，具体是一种用于电磁、电磁永磁复合以及磁致伸缩等智能材料定位驱动器或振动装置驱动位移或驱动振幅精确控制的电磁致驱动定位控制方法及其应用。
技术介绍
在精密驱动控制领域，为提高输出位移控制精度，工程上往往采用闭环控制方法。该种控制方法，具体而言，就是针对被控驱动器的物理或结构特征，先离线构建被控对象数学模型，然后基于该模型实现基于前馈或反馈的控制算法，完成对该驱动器输出位移的控制。如研究论文杨斌堂、徐彭有等的“大行程精密定位超磁致伸缩驱动器的设计与控制”研究(《机械工程学报》，2012，第48卷第一期，25-31页)所提出的一种闭环控制方法就是根据磁致伸缩驱动器的物理特征机理，根据磁致伸缩本构关系以及Jiles-Atherton模型建立磁致伸缩驱动模型，然后通过建立其逆模型，确定位移输出所对应的输入电信号量值，完成前馈或反馈控制。这种方法，可以提高精确位移控制速度，在定常环境下会较好地提高驱动位移精度。然而，由于这种方法是通过被控制对象固有的物理或给定的结构或系统特征构建的模型(传递函数模型)，它不适用于非定常环境和时变被控对象/系统，即用离线的固定的模型对非定常的变化被控驱动器(执行器)对象进行控制，显然存在较大问题，这也是目前一些传统的控制方法，不易实现实际工况下驱动系统精确驱动控制的一个主要原因。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种电磁致驱动定位控制方法及其应用。该控制方法针对磁致、或智能材料驱动器在时变系统环境下，利用构建级数模型，在线实时构建被控驱动系统驱动模型(传递函数模型)，实现被控制对象在实际工程环境下，或系统时变干扰情况下的驱动位移的快速、精确驱动实现和驱动位移控制。本专利技术是通过以下技术方案实现的。根据本专利技术的一个方面，提供了一种电磁致驱动定位控制方法，包括如下任一个或任多个过程:-自适应反馈控制过程，包括如下步骤:步骤1.1，模型在线识别:建立被控系统的受控自回归滑动平均模型(CARMA)，通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法(RELS)相结合，对被控系统实现模型在线构建和辨识，形成辨识模型；步骤1.2，输出量预测:利用步骤I中得到的辨识模型，并对辨识模型通过改进的广义预测控制算法进行自校正控制，对辨识模型的输出量做出预测，得到辨识位移；步骤1.3，输入电流控制:设定被控系统的期望位移，并根据期望位移向被控系统加载相应的控制电流，采集被控系统的实际输出位移，实现一个循环的闭环控制；步骤1.4，比较辨识位移和实际输出位移，得到辨识误差；步骤1.5，根据辨识误差，重复步骤1.1至步骤1.4，连续不断的进行模型在线识另IJ、输出量预测以及输入电流控制，得到被控系统最小辨识误差，最终实现被控系统的精密定位控制；-自适应前馈控制过程，包括如下步骤:步骤2.1，建立被控系统的前馈控制模型；步骤2.2，向前馈控制模型中赋予被控系统的控制电流，并得到被控系统的实际输出位移，实现一个循环的开环控制。优选地，所述步骤2.1中，前馈控制模型通过以下方式建立:-建立被控系统的受控自回归滑动平均模型，通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法相结合，对被控系统实现模型在线构建和辨识，形成辨识前馈模型；或利用经典物理关系，建立被控系统的输入控制电流和实际输出位移之间的关系前馈模型。优选地，所述被控系统的受控自回归滑动平均模型采用矩阵元素建立。优选地，所述步骤1.2中，改进的广义预测控制算法具体包括如下步骤:步骤1.2.1，采用矩阵元素建立被控系统的受控自回归滑动平均模型:O (z_1) y (k) = z_dP (z_1) u (k) +R (ζ_1) ξ (k)0(ζ~' ) = 1 + O1Z-1 + 02Ζ~2 + …+ O”。:—"。P(z~l) = P0+ P1^1 + Ρ,Χ1 +...+ ρΗρΖ—ηρ O0 丰 O)i?(z_1) = 1 + rjZ-1 + r2z~2 +…+ rn z~'K式中，u(k)和y (k)分别为被控系统的输入和输出；ξ (k)为被控系统随机扰动；夕为滞后一步算子，即Z4yQO =y(k-l) ;0、P、R分别为被控系统的输出、输入和扰动系数；k为米集点；d为被控系统的纯延时；n。、np、nr为分别为|旲型结构的阶次；Ρο为|旲型对k时刻输入的加权系数分别为模型对k-Ι时亥lj、k-2时刻，“.1?-η。时刻输出的加权系数；Α，~…，Λ,分别为模型对k-Ι时刻、k-2时刻，-k-np时刻输入的加权系数；'?，~..4分别为模型对k-Ι时亥lj、k-2时刻，…k-r^时刻扰动的加权系数；步骤1.2.2，将被控系统设定为在未来某一段时间内，被控系统实际输出位移序列能够成功跟踪期望位移序列；将被控系统实际输出位移序列和期望位移序列的方差最小化，进而使被控系统的输入控制电流的总能量最小，如下式:J = E {(Y-Yr)T (Y-Yr) + Λ Ut gamma Λ U}式中，Y = TYr = TAU= Tgamma = diag(/,,r2,...,rv )y(k+j)和yr(k+j)为被控对象在k+j时刻的预测输出及期望位移，j = 1，2，…，N ;N为系统的位移输出长度；NU是系统的控制信号序列长度；AuGO为k时刻的控制增量；Au (k+j)为k+j时刻的控制增量，j = 1,2, , Nu-1 ；rj为控制信号的加权系数，j = 1，2,..., Nu ;J为被控系统的性能指标；步骤1.2.3，根据步骤1.2.2中得到的广义预测控制律，可得当前时刻的输入电流控制量为:u(k) = u(k-l) + (GtG+ )^1Gt(Yr-Ym))【权利要求】1.一种电磁致驱动定位控制方法，其特征在于，包括如下任一个或任多个过程: -自适应反馈控制过程，包括如下步骤: 步骤1.1，模型在线识别:建立被控系统的受控自回归滑动平均模型，通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法相结合，对被控系统实现模型在线构建和辨识，形成辨识模型； 步骤1.2，输出量预测:利用步骤I中得到的辨识模型，并对辨识模型通过改进的广义预测控制算法进行自校正控制，对辨识模型的输出量做出预测，得到辨识位移； 步骤1.3，输入电流控制:设定被控系统的期望位移，并根据期望位移向被控系统加载相应的控制电流，采集被控系统的实际输出位移，实现一个循环的闭环控制； 步骤1.4，比较辨识位移和实际输出位移，得到辨识误差； 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电磁致驱动定位控制方法，其特征在于，包括如下任一个或任多个过程：‑自适应反馈控制过程，包括如下步骤：步骤1.1，模型在线识别：建立被控系统的受控自回归滑动平均模型，通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法相结合，对被控系统实现模型在线构建和辨识，形成辨识模型；步骤1.2，输出量预测：利用步骤1中得到的辨识模型，并对辨识模型通过改进的广义预测控制算法进行自校正控制，对辨识模型的输出量做出预测，得到辨识位移；步骤1.3，输入电流控制：设定被控系统的期望位移，并根据期望位移向被控系统加载相应的控制电流，采集被控系统的实际输出位移，实现一个循环的闭环控制；步骤1.4，比较辨识位移和实际输出位移，得到辨识误差；步骤1.5，根据辨识误差，重复步骤1.1至步骤1.4，连续不断的进行模型在线识别、输出量预测以及输入电流控制，得到被控系统最小辨识误差，最终实现被控系统的精密定位控制；‑自适应前馈控制过程，包括如下步骤：步骤2.1，建立被控系统的前馈控制模型；步骤2.2，向前馈控制模型中赋予被控系统的控制电流，并得到被控系统的实际输出位移，实现一个循环的开环控制。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌堂，孙晓芬，张婷，邓凯，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31