2017年5月31日

直驅轉臺伺服系統的優化神經網絡滑模位置控制研究

當今直驅轉臺系統是迎合高檔數控機床向高速、精密及高自動化方向發展的要求而提出的一種新的驅動技術，與高速電主軸及直線電機一起構成了商檔數控系統直驅技術的三大研究對象。直驅轉臺系統性能的優劣直接影響了數控系統的整體性能。數控轉臺的傳統驅動方式是由蝸輪蝸桿等機械傳動機構實現的，這種方式易造成機械振動、呻應緩慢、動態剛度差及非線性誤差等，從而不能很好地滿足數控轉臺系統的高精度加工。直驅轉臺系統消除了中間傳動環節，直接由環形永磁力矩電機驅動，這種驅動方式具有大轉矩、低能耗、快速響應等特點，為實現系統的高速響應、準確定位等提供了可能性。但是由于直驅轉臺伺服系統存在參數變化、高度非線性及機械諧振等不確定性因素，從而給直驅轉臺伺服系統的控制帶來了一定的難度。傳統的控制方式都依賴于系統的數學模型。滑模控制具有快速響應、對參數變化及擾動不靈敏等優點，但是這種控制方式容易出現“抖振”.很多學者針對此問題做了研究。消除抖振的常用方法是邊界層的方法，通過改變邊界層的厚度來獲得最佳抗振效果，該方法能夠保證系統狀態收斂到滑模面為中心的邊界層，但不能使狀態收斂到滑模。高為炳川提出來利用趨近律的變結構控制方法來消除抖振，K JUNG等將模糊控制應用于趨近律中，使滑動模態的品質得到進一步改替，消除了系統的高頻抖振。P KACHROO等在邊界層內，對切換函數s(x)采用低通濾波器，得到平滑的s(x)信號，并采用內膜原理，設計了一種新型的帶有積分和邊界層厚度的飽和函數，有效地降低了抖振。文獻[9一11]利用觀測器來消除外界干擾及不確定項的影響.有效地減弱了抖振，具有較高的估計精度，但不能有效快速地實現系統的跟蹤。晃紅敏等采用動態滑模控制方法實現了移動機器人的位里跟蹤控制，明顯地消除了抖振。文獻[12]提出一種基于模糊自學習的滑模變結構控制方法，用模糊滑模控制器來代替滑模切換控制部分，保證了控制律的連續性，減少了抖振，但是無法有效地消除抖振。文獻[13]將滑模控制分為神經網絡控制和線性反饋控制兩部分，‘利用模糊神經網絡的箱出代替滑模控制中的符號函數，既保證了控制律的連續性，又從根本上消除了抖振。作者提出了一種優化神經網絡滑模位里控制，利用兩個神經網絡分別實現系統的等效滑模控制和切換滑模控制，并通過遺傳算法實現兩個神經網絡的訓練權值的在線優化

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