高精度伺服系统的模糊ＣＭＡＣ补偿控制

2012年03月06日14:59:48 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

刘士荣１，周国成１，吴秋轩１，史先鹏２
杭州电子科技大学自动化研究所，浙江杭州　

华东理工大学自动化研究所，上海

摘　　　要：针对伺服系统存在非线性和参数不确定性，ＰＩＤ等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题，提出了一种基于ＦＣＭＡＣ的补偿控制器，将其应用于伺服系统的速度闭环控制。ＦＣＭＡＣ补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性，对参数变化及扰动等因素进行实时补偿。将ＦＣＭＡＣ补偿控制器与模型参考跟踪控制结合，能有效地改善伺服系统的鲁棒性。仿真结果进一步表明，该控制策略能降低系统对参数变化和外界扰动等不确定性的灵敏度，即使在持续正弦信号干扰下也具有良好的性能。

关　键　词：模糊小脑模型；补偿控制；高精度伺服控制

１　引　言
机器人技术已经在越来越多的工业、军事、服务业等多个领域得到应用。高精度伺服驱动控制系统是机器人系统中较基本、较关键的技术之一。例如在工业装配机器人、医用机器人、空间机器人、安全机器人等领域，要求相应的机械臂关节能实施精确快速定位，这时各关节运动部件的精确伺服控制就显得尤为重要。由于用于机械臂运动关节的伺服驱动系统存在负载变化、摩擦力矩、参数漂移等不确定性，采用常规线性控制策略难以满足系统性能的要求。为此，自适应控制、变结构控制等控制策略在伺服系统得到应用，但这些控制策略都存在一定的局限性。模糊逻辑控制、专家控制和神经网络控制［１２］与常规控制策略结合正在成为解决不确定系统控制的一种有效途径。本文将模糊小脑模型关节控制器（ＦＣＭＡＣ）作为补偿控制器引入伺服控制系统设计中，以补偿伺服系统的非线性、参数不确定性以及干扰。由小功率伺服电机控制的仿真研究表明，该控制策略能使伺服系统的速度和位置跟踪误差显著减小，跟踪效果明显改善，并具有良好的动静态特性。

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