一种H型平台的递归小波神经网络补偿器的同步控制系统技术方案

一种H型平台的递归小波神经网络补偿器的同步控制系统,该控制系统硬件包括主电路、控制电路和控制对象三部分；本发明专利技术包括全局滑模控制器的设计，提高系统的单轴跟踪精度；递归小波神经网络补偿控制器的设计，减小系统的同步误差，提高同步性。

【技术实现步骤摘要】
一种H型平台的递归小波神经网络补偿器的同步控制系统
：本专利技术属于数控
，特别涉及一种基于递归小波神经网络补偿控制器的双轴驱动H型平台的同步控制方法。
技术介绍
：由于传统的旋转电机存在传动链长、系统结构复杂、附加惯量大、系统刚度低、摩擦影响大等缺点。因此永磁直线同步电机系统在结构上取消了“旋转电机+滚珠丝杠”的驱动方法，而用直接驱动的方式进行代替。相对于旋转电机，永磁同步直线电机去除了电机到运动平台的传动环节，将传动链缩短为零。此外，H型精密运动平台使用气浮轴承导向和支承，基本消除摩擦的影响，为系统提供了较大的刚度，更易实现高速度和高加速度的运动。现有的XY平台或多轴运动平台，各个轴都是由其对应的单个电机驱动，所能提供的推力和加速度有限，并且各轴间的机械耦合也会影响工作平台的性能。龙门定位平台系统结构采用的是由两平行安装的直线电机共同驱动，即存在机械耦合的双直线电机伺服控制系统。在这种结构下，两台平行电机间的位置误差，会产生机械耦合，这种机械耦合除了影响精度外，更可能会造成耦合机构产生机械变形，损坏受控系统，甚至对工作人员的安全造成威胁。因此保证直接驱动H型平台Y轴两台平行安装的电机进行精确的同步运动是目前急需解决的重要问题。
技术实现思路
：专利技术目的：本专利技术提供一种H型平台递归小波神经网络补偿器的同步控制系统及方法，其目的是解决现有技术造成的平行直线电机不能完全同步，引起横梁扭曲及平台定位误差等问题。技术方案：一种H型平台的模糊神经网络补偿器的同步控制系统，其特征在于：该控制系统硬件包括主电路、控制电路和控制对象三部分；控制电路包括DSP处理器、电流采样电路、动子位置采样电路、IPM隔离驱动电路和IPM保护电路；主电路包括调压电路、整流滤波单元和IPM逆变单元；控制对象为三相永磁直线同步电机H型平台，机身装有光栅尺；电流采样电路、动子位置采样电路、IPM隔离驱动电路和IPM保护电路均与DSP处理器连接，DSP处理器还通过电压调整电路连接至调压电路，调压电路通过整流滤波单元连接至IPM逆变单元，IPM逆变单元连接三相永磁直线同步电机；IPM隔离驱动电路和IPM保护电路与IPM逆变单元连接，电流采样电路通过霍尔传感器连接三相永磁直线同步电机H型平台，动子位置采样电路连接光栅尺。H型平台的递归小波神经网络补偿器的同步控制方法，其特征在于：包括全局滑模控制和递归小波神经网络补偿控制方法，其特征在于能够保证H型平台单轴的位置跟踪误差和同步误差同时趋近于零。滑模控制器如下：其U*为滑模控制器控制率；Ani、Bni和Cni为控制器系数；为系统位置的理想输入；yi为系统位置的实际输出；FLi和fi分别为系统的外部扰动和摩擦力；e为系统的跟踪误差；λ为正的常数；i＝1，2分别代表y1轴和y2轴。递归小波神经网络补偿控制器利用自身能够即时自我回馈控制并近似任意非线性函数的特点来修正全局滑模控制的参数，补偿由于两电机控制特性不匹配和周围环境不确定性而产生的同步误差。本专利技术包括以下的具体步骤：步骤一：建立H型平台数学模型为简便分析及控制，选择d-q轴模型进行分析，永磁直线同步电机在d、q轴坐标模型下变化过程：(1)Clark变换，从a-b-c坐标变换到α-β，变换方程为其中，a、b、c为永磁直线同步电机的三相绕组轴线，各轴之间相差120°；α、β互相垂直构成α-β坐标系。(2)Park变换，从α-β坐标变换到d-q坐标：其中，α-β逆时针旋转Φ角度形成d-q坐标系。(3)Park反变换，从d-q坐标变换到α-β坐标：iα、iβ为静止坐标系下的电流分量；ia、ib、ic为永磁直线同步电机的三相电流；id、iq为d-q坐标系下的电流分量；id控制动子的磁链；iq控制电机转矩，为降低系统的损耗，提供更高的电推力，本专利技术采用id＝0的矢量控制方式；Φ为α-β坐标轴逆时针旋转后的d-q坐标轴与其形成的夹角。经过上述推导，得到永磁直线同步电机在d-q坐标轴下的电压平衡方程：d、q磁链方程为其中，Ud、Uq为用词直线同步电机动子在d轴和q轴下的电压，R为初级绕组的等效电阻；id、iq分别为d、q轴下的电流；Ld、Lq分别为d轴和q轴的电感；τ为永磁体极距；v为电机的动子速度；Ψd与Ψq为d、q轴的磁链；Ψf为永磁体磁链。由于采用id＝0的矢量控制方式，则Ud＝0(7)可得直线电机的电磁推力为：由永磁直线同步电机机械运动方程可得动力学方程为：其中FL为负载阻力；D为摩擦系数；M为动子质量；v为电机的动子速度；为电机动子速度的微分。通过上述磁场定向的控制方法，可得简化电磁力为：其中Fei是电机的电磁推力；Kfi是推力系数；是推力电流命令；ψPMi是永磁体磁链；τ是极距；其中i＝1，2分别代表y1轴和y2轴。由动力学方程(10)电磁力表达的永磁直线电机动力学方程为：其中Mi是电机动子质量；vi是电机的线速度；Di是粘滞摩擦系数；FLi是外部扰动；fi(v)是摩擦力。采用基于电机位置阶跃响应的曲线拟合技术来寻找电机驱动的准确数学模型。忽略不确定性和磁场导向，公式(11)和(13)改写如下：其中与表示对位置的一阶微分和二阶微分，均为系数；i＝1,2分别表示Y方向的两个轴，为控制率，即推力电流命令。考虑参数变化及系统的不确定项的存在，H型精密运动平台的动态模型可以改写成如果下：其中ΔAi,ΔBi和ΔCi分别表示Ani,Bni和Cni的不确定项，即为系数的不确定项，这种不确定是由系统参数Mi和Di引起的。Ii定义为集中不确定项，表示为：假设集中不确定项为有界值││Ii││≤δi(17)即Ii的度量小于δi，其中δi是一个正的常数。步骤二：滑模控制器的设计为了满足控制要求，定义滑模函数为λ为一正数；表示对e从0时刻到t时刻的积分；并定义为跟踪误差；为误差的一阶微分；为位置指令；yi(t)为实际位置；λ为一大于0的常数。对此滑动平面进行微分，得：其中为滑模面的一阶微分；为位置误差的二阶微分；为期望位置的二阶微分；为实际位置的二阶微分；i＝1，2分别代表y1轴和y2轴。若存在一理想等效控制法则为可使即保证在滑动面上的动态性能，则U*(t)推导如下：令求解可得：由此可得控制律U*(t)，若存在不确定因素ε，使得U*(t)＝U(t)+ε，则ε＝0时，通过选择适当的λ以此达到滑动平面上所需的系统动态性能，形成全局滑模。步骤三：递归小波神经网络补偿控制器的设计同步误差易受到系统动态非线性、不确定性因素的影响。为了解决上述问题，本专利技术在两轴间设计了递归小波神经网络补偿控制器。提出的递归小波神经网络补偿控制器，包括输入层，隶属函数层，规则层，递归小波层，输出层。递归小波神经网络补偿控制器每层信号的传递和表达式如下：层1(输入层)：在此层中的两个节点都是输入节点，相当于输入变量。这些节点把输入信号传递到下一层。此层神经元输入与输出关系如下：本专利技术中的输入变量分别为同步误差和同步误差的微分其中ey1和ey2分别是Y1轴和Y2轴的跟踪误差；表示输入层的输出；N表示取样次数，i＝1,2表示输入层有两个神经元。层2(隶属函数层)：输入层中的每个输出对应隶属函数层的3个神经元，非线性转换采用高斯函数。此层神经元输入与输出关系如下：其中表示输入层的输出；exp表示指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种H型平台的递归小波神经网络补偿器的同步控制系统，其特征在于：该控制系统硬件包括主电路、控制电路和控制对象三部分；控制电路包括DSP处理器、电流采样电路、动子位置采样电路、IPM隔离驱动电路和IPM保护电路；主电路包括调压电路、整流滤波单元和IPM逆变单元；控制对象为三相永磁直线同步电机H型平台，机身装有光栅尺；电流采样电路、动子位置采样电路、IPM隔离驱动电路和IPM保护电路均与DSP处理器连接，DSP处理器还通过电压调整电路连接至调压电路，调压电路通过整流滤波单元连接至IPM逆变单元，IPM逆变单元连接三相永磁直线同步电机；IPM隔离驱动电路和IPM保护电路与IPM逆变单元连接，电流采样电路通过霍尔传感器连接三相永磁直线同步电机H型平台，动子位置采样电路连接光栅尺。

【技术特征摘要】
1.一种H型平台的递归小波神经网络补偿器的同步控制系统，其特征在于：该控制系统硬件包括主电路、控制电路和控制对象三部分；控制电路包括DSP处理器、电流采样电路、动子位置采样电路、IPM隔离驱动电路和IPM保护电路；主电路包括调压电路、整流滤波单元和IPM逆变单元；控制对象为三相永磁直线同步电机H型平台，机身装有光栅尺；电流采样电路、动子位置采样电路、IPM隔离驱动电路和IPM保护电路均与DSP处理器连接，DSP处理器还通过电压调整电路连接至调压电路，调压电路通过整流滤波单元连接至IPM逆变单元，IPM逆变单元连接三相永磁直线同步电机；IPM隔离驱动电路和IPM保护电路与IPM逆变单元连接，电流采样电路通过霍尔传感器连接三相永磁直线同步电机H型平台，动子位置采样电路连接光栅尺。2.应用权利要求1所述的H型平台递归小波神经网络补偿器的同步控制系统所实施的H型平台递归小波神经网络补偿器同步控制方法，其特征在于：包括全局滑模控制和递归小波神经网络补偿控制器方法，能够保证H型平台单轴的位置跟踪误差和同步误差同时趋近于零。3.根据权利要求2所述的H型平台递归小波神经网络补偿器的同步控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：建立H型平台数学模型为简便分析及控制，选择d-q轴模型进行分析，永磁直线同步电机在d、q轴坐标模型下变化过程：(1)Clark变换，从a-b-c坐标变换到α-β，变换方程为其中，a、b、c为永磁直线同步电机的三相绕组轴线，各轴之间相差120°；α、β互相垂直构成α-β坐标系。(2)Park变换，从α-β坐标变换到d-q坐标：其中，α-β逆时针旋转Φ角度形成d-q坐标系。(3)Park反变换，从d-q坐标变换到α-β坐标：iα、iβ为静止坐标系下的电流分量；ia、ib、ic为永磁直线同步电机的三相电流；id、iq为d-q坐标系下的电流分量；id控制动子的磁链；iq控制电机转矩，为降低系统的损耗，提供更高的电磁推力，本发明采用id＝0的矢量控制方式；Φ为α-β坐标轴逆时针旋转后的d-q坐标轴与其形成的夹角。经过上述推导，得到永磁直线同步电机在d-q坐标轴下的电压平衡方程：d、q磁链方程为其中，Ud、Uq为用词直线同步电机动子在d轴和q轴下的电压，R为初级绕组的等效电阻；id、iq分别为d、q轴下的电流；Ld、Lq分别为d轴和q轴的电感，τ为永磁体极距；v为电机的动子速度；Ψd与Ψq为d、q轴的磁链；Ψf为永磁体磁链。由于采用id＝0的矢量控制方式，则Ud＝0(7)可得直线电机的电磁推力为：由永磁直线同步电机机械运动方程可得动力学方程为：其中FL为负载阻力；D为摩擦系数；M为动子质量；v为电机的动子速度；为电机动子速度的微分。通过上述磁场定向的控制方法，可得简化电磁力为：其中Fei是电机的电磁推力；Kfi是推力系数；是推力电流命令；ψPMi是永磁体磁链；τ是极距。其中i＝1，2分别代表y1轴和y2轴。由动力学方程(10)表达的永磁直线电机动力学方程为：其中Mi是电机动子质量；vi是电机的线速度；Di是粘滞摩擦系数；FLi是外部扰动；fi(v)是摩擦力。采用基于电机位置阶跃响应的曲线拟合技术来寻找电机驱动的准确数学模型。忽略不确定性和磁场导向，公式(11)和(13)改写如下：其中与表示对位置的一阶微分和二阶微分，均为系数；i＝1,2分别表示Y方向的两个轴，为控制率，即推力电流命令。考虑参数变化及系统的不确定项的存在，H型精密运动平台的动态模型可以改写成如果下：其中ΔAi,ΔBi和ΔCi分别表示Ani,Bni和Cni的不确定项，即为系数的不确定项，这种不确定是由系统参数Mi和Di引起的。Ii定义为集中不确定项，表示为：假设集中不确定项为有界值││Ii││≤δi(17)即Ii的度量小于δi，其中δi是一个正的常数。步骤二：滑模控制器的设计为了满足控制要求，定义滑模函数为其中，λ为一正数，表示对e从0时刻到t时刻的积分，并定义为跟踪误差；为误差的一阶微分；为位置指令；yi(t)为实际位置；λ为一大于0的常数。对此滑动平面进行微分，得：其中为滑模面的一阶微分，为位置误差的二阶微分；为期望位置的二阶微分；为实际位置的二阶微分；i＝1，2分别代表y1轴和y2轴。若存在一理想等效控制法则为可使即保证在滑动面上的动态性能，则U*(t)推导如下：令求解可得：由此可得控制律U*(t)，若存在不确定因素ε，使得U*(t)＝U(t)+ε，则ε＝0时，通过选择适当的λ以此达到滑动平面上所需的系统动态性能，形成全局滑模。步骤三：递归小波神经网络补偿控制器的设计同步误差易受到系统动态非线性、不确定性因素的影响。为了解决上述问题，本发明在两轴间设计了递归小波神经网络补偿控制器。提出的递归小波神经网络补偿控制器，包括输入层，隶属函数层，规则层，递归小波层...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丽梅，刘龙翔，孙宜标，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21