基于MEMD的双轴直线电机平台迭代学习控制

针对双轴直线电机平台交叉耦合迭代学习控制系统中的轮廓误差积累问题,提出了一种改进经验模态分解算法的控制策略。首先,设计单轴的PDFF位置控制器,以满足PMLSM的高精度定位需求;其次,设计了一种具备自适应调节特性的PD型交叉耦合迭代学习控制器;此外,针对经验模态分解算法的端点效应以及模态混叠问题,提出了一种基于交互直线延拓与互补集合经验模态分解的新型改进算法。该算法可以将各次迭代的轮廓误差进行分解,并剔除影响误差收敛的分量。经过仿真分析,对比传统迭代学习控制,所提方法具有更快的收敛速度,能够以较少的迭代次数实现双轴直线电机平台的高精度轮廓跟踪控制。

基于速度前瞻的双轴直线电机交叉耦合控制策略

为进一步提高双轴直驱型工作平台的加工精度,减小平面轮廓误差,并增强整体系统结构鲁棒性和响应速度,提出一种基于速度前瞻型双轴直线电机交叉耦合控制策略。首先建立基于双轴直线电机的数学模型,并改进自适应插补算法,设计能够适应广泛路径类型的交叉耦合轮廓误差控制器。同时利用双环滑模控制算法设计单轴电机控制器,该控制器可以提高电机对干扰做出反应的速度,并及时调整输出。为降低机械冲击和结构振动,利用速度前瞻控制器,提前根据曲率变化对路径进行S型速度规划,给出插补速度,实现了柔化运动过程,减小系统机械振荡的目的。实验结果表明,该控制方法能够明显地提高系统的控制性能,减小系统的轮廓误差,提高控制精度。