本发明专利技术公开一种非线性机电伺服系统的运动控制方法,涉及机电系统管理技术领域；建立非线性机电伺服系统的动力学模型，简化非线性机电伺服系统对应的电机电流环的电气动态为比例环节；利用径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型的不确定性进行近似拟合；结合动力学模型利用扩张状态观测器对非线性机电伺服系统的强外部时变扰动进行估计；根据估计结果采用误差符号鲁棒积分控制方法反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。性机电伺服系统的实际运动轨迹。性机电伺服系统的实际运动轨迹。
【技术实现步骤摘要】
一种非线性机电伺服系统的运动控制方法
[0001]本专利技术公开一种方法,涉及机电系统管理
，具体地说是一种非线性机电伺服系统的运动控制方法。
技术介绍
[0002]目前，现有的非线性机电伺服系统控制方法主要包括计算力矩控制，自适应鲁棒控制、滑膜控制、自抗扰控制等。但计算力矩控制需要获得精准非线性系统的动力学模型实现控制，而在实际应用中动力学模型很难控制精准。自适应鲁棒控制针对系统中模型不确定性的参数进行自适应设计，但对模型参数估计，存在的其他扰动，尤其面对强外部干扰时，控制效果会恶化，甚至导致系统失稳。而滑模控制因其对系统的有界干扰具有较强的抑制能力得到了广泛的应用，但其控制输入不连续所导致的抖振问题是现有技术中还无法解决的缺陷。自抗扰控制通过状态观测器对系统的外部干扰进行估计，但其整体设计参数较多，调试繁琐，不利于广泛应用。
技术实现思路
[0003]本专利技术针对现有技术中存在系统动力学模型参数不确定性、外部时变干扰等非线性不确定动态影响影响非线性机电伺服系统的控制精度的问题，提供一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，保证非线性机电伺服系统能够准确的跟踪期望的运动轨迹进行运动，避免系统失稳。
[0004]本专利技术提出的具体方案是：
[0005]本专利技术提供一种非线性机电伺服系统的运动控制方法：
[0006]步骤S1：建立非线性机电伺服系统的动力学模型，简化非线性机电伺服系统对应的电机电流环的电气动态为比例环节；
[0007]步骤S2：利用径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型的不确定性进行近似拟合；
[0008]步骤S3：结合动力学模型利用扩张状态观测器对非线性机电伺服系统的强外部时变扰动进行估计；
[0009]步骤S4：根据估计结果采用误差符号鲁棒积分控制方法反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。
[0010]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法中所述步骤S1中非线性机电伺服系统为非线性双轴机电伺服系统，利用拉格朗日第二类方程建立所述非线性双轴机电伺服系统的动力学模型，根据动力学模型获得所述非线性双轴机电伺服系统的名义参数，根据名义参数确定非线性因素导致的不确定项、不确定项的集合函数和外部未知干扰在内的不确定项集合。
[0011]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法中所述步骤S2中利用如下公式：
[0012][0013]进行径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型不确定性的近似拟合，其中ε为神经网络拟合误差，f是多层神经网络的输出，W是多层神经网络隐层到输出层之间的权值，σ为多层神经网络的激活函数,选取径向基函数作为激活函数。
[0014]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法中所述步骤S3中根据动力学模型不确定性的估计误差定义扩张状态及干扰的变化率，并根据估计误差和干扰的变化率获得扩张后的非线性机电伺服系统的状态方程，根据状态方程和扩张状态观测器的带宽获得观测误差动态方程，用于对误差估计。
[0015]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法中所述步骤S4中利用误差符号鲁棒积分控制方法根据可调节的控制增益、动力学模型的前馈补偿控制项、径向基神经网络估计项、扩张状态观测器的观测项和鲁棒控制项反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。
[0016]本专利技术还提供一种非线性机电伺服系统的运动控制装置，包括控制模块，所述控制模块包括模型控制模块、径向基神经网络模块和扩张状态观测模块，
[0017]模型控制模块建立非线性机电伺服系统的动力学模型，简化非线性机电伺服系统对应的电机电流环的电气动态为比例环节；
[0018]径向基神经网络模块利用径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型的不确定性进行近似拟合；
[0019]扩张状态观测模块结合动力学模型利用扩张状态观测器对非线性机电伺服系统的强外部时变扰动进行估计；
[0020]控制模块根据估计结果采用误差符号鲁棒积分控制方法反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。
[0021]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制装置中所述模型控制模块中非线性机电伺服系统为非线性双轴机电伺服系统，利用拉格朗日第二类方程建立所述非线性双轴机电伺服系统的动力学模型，根据动力学模型获得所述非线性双轴机电伺服系统的名义参数，根据名义参数确定非线性因素导致的不确定项、不确定项的集合函数和外部未知干扰在内的不确定项集合。
[0022]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制装置中所述径向基神经网络模块利用如下公式：
[0023][0024]进行径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型不确定性的近似拟合，其中ε为神经网络拟合误差，f是多层神经网络的输出，W是多层神经网络隐层到输出层之间的权值，σ为多层神经网络的激活函数,选取径向基函数作为激活函数。
[0025]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制装置中所述扩张状态观测模块中根据动力学模型不确定性的估计误差定义扩张状态及干扰的变化率，并根据估计误差和干扰的变化率获得扩张后的非线性机电伺服系统的状态方程，根据状态方程和扩张状态观测器的带宽获得观测误差动态方程，用于对误差估计。
[0026]进一步，所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制装置中所述控制模块利用误
差符号鲁棒积分控制方法根据可调节的控制增益、动力学模型的前馈补偿控制项、径向基神经网络估计项、扩张状态观测器的观测项和鲁棒控制项反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。
[0027]本专利技术的有益之处是：
[0028]本专利技术提供提供一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，利用径向基神经网络逼近伺服系统模型的不确定性，采用扩张状态观测器对径向基神经网络的逼近误差和系统外部干扰进行估计，采用鲁棒反馈方法，进一步减少前馈补偿的误差，提高系统的鲁棒性。本专利技术方法能够在同时存在模型不确定性和强外部时变扰动等非线性动态影响下，准确地跟踪期望的运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。
附图说明
[0029]图1是本专利技术所涉及的非线性机电伺服系统位置闭环控制框架示意图。
[0030]图2是本专利技术方法运动控制流程示意图。
[0031]图3是本专利技术方法控制非线性机电伺服系统的轨迹跟踪性能示意图。
[0032]图4是本专利技术方法跟踪误差与其他方法对比示意图。
[0033]图5是本专利技术方法跟踪误差与其他方法在50s到60s对比示意图。
[0034]图6是本专利技术方法涉及的系统动力学模型不确定性的估计性能示意图。
[0035]图7是本专利技术方法涉及的强外部时变干扰下系统的估计性能示意图。
[0036]图8是本专利技术方法输入电压的波形示意图。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，其特征是步骤S1：建立非线性机电伺服系统的动力学模型，简化非线性机电伺服系统对应的电机电流环的电气动态为比例环节；步骤S2：利用径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型的不确定性进行近似拟合；步骤S3：结合动力学模型利用扩张状态观测器对非线性机电伺服系统的强外部时变扰动进行估计；步骤S4：根据估计结果采用误差符号鲁棒积分控制方法反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。2.根据权利要求1所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，其特征是所述步骤S1中非线性机电伺服系统为非线性双轴机电伺服系统，利用拉格朗日第二类方程建立所述非线性双轴机电伺服系统的动力学模型，根据动力学模型获得所述非线性双轴机电伺服系统的名义参数，根据名义参数确定非线性因素导致的不确定项、不确定项的集合函数和外部未知干扰在内的不确定项集合。3.根据权利要求1或2所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，其特征是所述步骤S2中利用如下公式：进行径向基神经网络对非线性机电伺服系统的动力学模型不确定性的近似拟合，其中ε为神经网络拟合误差，f是多层神经网络的输出，W是多层神经网络隐层到输出层之间的权值，σ为多层神经网络的激活函数,选取径向基函数作为激活函数。4.根据权利要求1所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，其特征是所述步骤S3中根据动力学模型不确定性的估计误差定义扩张状态及干扰的变化率，并根据估计误差和干扰的变化率获得扩张后的非线性机电伺服系统的状态方程，根据状态方程和扩张状态观测器的带宽获得观测误差动态方程，用于对误差估计。5.根据权利要求1所述的一种非线性机电伺服系统的运动控制方法，其特征是所述步骤S4中利用误差符号鲁棒积分控制方法根据可调节的控制增益、动力学模型的前馈补偿控制项、径向基神经网络估计项、扩张状态观测器的观测项和鲁棒控制项反馈非线性机电伺服系统的期望运动轨迹，控制非线性机电伺服系统的实际运动轨迹。6.一种非线性机电伺服系统的运动控制装置，其特征是包括控制模块，所述控...
【专利技术属性】
技术研发人员：白明亮，候云强，李洪生，
申请(专利权)人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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