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    音圈電機(jī)一維運(yùn)動(dòng)遲滯補(bǔ)償教學(xué)平臺

    2018-09-29 03:07:50許澤宇周之泰李英姿陳毅夫張應(yīng)旭
    實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2018年8期
    關(guān)鍵詞:音圈廣義算子

    許澤宇, 周之泰, 李英姿, 陳毅夫, 張應(yīng)旭

    (北京航空航天大學(xué) a. 物理科學(xué)與核能工程學(xué)院; b. 儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;c. 微納測控與低維物理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100191)

    0 引 言

    遲滯現(xiàn)象,指一個(gè)系統(tǒng)下一時(shí)刻的狀態(tài),不僅與系統(tǒng)當(dāng)下的輸入有關(guān),更會(huì)因其過去輸入過程不同而產(chǎn)生不同的輸出結(jié)果。換言之,一個(gè)系統(tǒng)經(jīng)過某一輸入路徑運(yùn)作后,即使返回與最初狀態(tài)相同的輸入值,輸出狀態(tài)也不能回到其初始。遲滯現(xiàn)象廣泛存在于電磁驅(qū)動(dòng)式電機(jī)中,音圈電機(jī)作為電磁驅(qū)動(dòng)式電機(jī)的一種,運(yùn)動(dòng)過程存在明顯的遲滯現(xiàn)象,該現(xiàn)象會(huì)嚴(yán)重降低系統(tǒng)的定位精度,造成運(yùn)動(dòng)軌跡的失真,也因此成為高精度控制的一個(gè)難點(diǎn)。音圈電機(jī)是一種直接將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能的直線電機(jī),具有行程大、響應(yīng)速度快、輸出推力大、輸出加速度大等優(yōu)點(diǎn),理論上,音圈電機(jī)可以實(shí)現(xiàn)無窮小分辨率[1-2]。因此,音圈電機(jī)在大范圍高精度定位領(lǐng)域潛力巨大,受到了越來越廣泛的關(guān)注,成為了研究的熱點(diǎn)[3-10]。

    作為一種電磁驅(qū)動(dòng)器,音圈電機(jī)的遲滯現(xiàn)象是其固有性質(zhì)。忽略這一現(xiàn)象對音圈電機(jī)進(jìn)行控制,將導(dǎo)致整個(gè)定位系統(tǒng)發(fā)生震蕩,降低音圈電機(jī)的定位精度,尤其當(dāng)驅(qū)動(dòng)頻率較高、驅(qū)動(dòng)范圍較大時(shí),遲滯現(xiàn)象導(dǎo)致的定位誤差很大。因此,分析音圈電機(jī)的輸入-輸出特性,對理解其遲滯特性,設(shè)計(jì)合適的控制方法,從而在一定程度上消除其遲滯現(xiàn)象引起的定位誤差具有重要意義。

    為了描述音圈電機(jī)的輸入-輸出特性,近年來,國內(nèi)外科學(xué)工作者們開展了大量研究工作。埃因霍芬理工大學(xué)的 Laurentiu Encica 等[11]和上海交通大學(xué)的王曦等[12]分別測量了圓柱型音圈電機(jī)和矩型音圈電機(jī)的力-位移關(guān)系。結(jié)果表明,音圈電機(jī)在工作過程中,其線圈在不同位置上受到的安培力不同,且當(dāng)輸入電流幅度較大時(shí),音圈電機(jī)的推力和輸出位移之間存在明顯的非線性關(guān)系。

    目前提出了很多模型用來描述遲滯現(xiàn)象,如Preisach模型[13],Prandtl-Ishlinskii模型[14]以及Duhem模型[15],這些模型可以看成是多個(gè)遲滯算子的加權(quán)疊加結(jié)果,其中,由于Prandtl-Ishlinskii模型可以解析反演而得到了廣泛的接受和研究。

    為了更好地幫助學(xué)生理解遲滯現(xiàn)象和遲滯補(bǔ)償,本文建立了音圈電機(jī)一維運(yùn)動(dòng)遲滯補(bǔ)償教學(xué)平臺,使學(xué)生對遲滯特性的建模、求逆及補(bǔ)償有直觀的理解。本文基于搭建的音圈電機(jī)一維運(yùn)動(dòng)遲滯補(bǔ)償教學(xué)平臺,針對音圈電機(jī)的遲滯現(xiàn)象,采用廣義Prandtl-Ishlinskii模型的表達(dá)式和反演算法來實(shí)現(xiàn)音圈電機(jī)的遲滯補(bǔ)償。

    1 教學(xué)平臺搭建

    為了消除音圈電機(jī)的遲滯現(xiàn)象,提高音圈電機(jī)的定位精度,從音圈電機(jī)的輸入-輸出特性入手,通過該平臺得到其輸入-輸出數(shù)據(jù),并繪制輸入-輸出特性曲線。選取合適的模型建立音圈電機(jī)遲滯模型,準(zhǔn)確描述音圈電機(jī)的輸入-輸出特性,通過對該模型的分析和反演,設(shè)計(jì)音圈電機(jī)的控制算法,提高其輸入-輸出線性度,從而提高音圈電機(jī)的定位精度。

    教學(xué)平臺的工作原理圖如圖1所示。其中:x(t)為所求一維運(yùn)動(dòng)位移;u(t)為輸入電機(jī)的電壓;g[u](t)為反饋數(shù)據(jù),即包括歷史位移等數(shù)據(jù)的綜合;h(t)為進(jìn)入算法的原始數(shù)據(jù);Δ-1[h](t)指代反演算法。由以上原理搭建教學(xué)平臺如圖2所示。

    圖1 教學(xué)平臺工作原理圖

    ①-函數(shù)信號發(fā)生器, ②-直流穩(wěn)壓電源, ③-音圈電機(jī)控制器; ④-音圈電機(jī)一維運(yùn)動(dòng)平臺, ⑤-計(jì)算機(jī)

    2 音圈電機(jī)遲滯模型的建立

    在Matlab中,采用廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型對音圈電機(jī)遲滯現(xiàn)象進(jìn)行建模,采用粒子群算法對待求參數(shù)進(jìn)行識別。

    2.1 廣義Prandtl-Ishlinskii模型

    在廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型中,廣義遲滯算子Sr包含兩個(gè)包絡(luò)函數(shù),隨時(shí)間增加的輸入函數(shù)v對應(yīng)Sr中的包絡(luò)函數(shù)γl;隨時(shí)間減小的輸入函數(shù)v對應(yīng)廣義遲滯算子Sr中的包絡(luò)函數(shù)γr,由于兩個(gè)包絡(luò)函數(shù)可以為不同的表達(dá)式,因此廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型可以描述非對稱和飽和的遲滯現(xiàn)象。圖3為廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型的遲滯算子的輸入輸出關(guān)系示意圖,從圖中可以看出,包絡(luò)函數(shù)γl和γr是嚴(yán)格增函數(shù),并且滿足γl-r≤γr+r的條件。對于任意v(t)∈Cm[0,T],廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型的遲滯算子可以表示為

    Sr[v](t)=z(ti+1)=

    (1)

    式中,r是閾值,由經(jīng)典遲滯算子決定。如圖3所示,廣義遲滯算子在輸出z(t)=0時(shí)對應(yīng)的輸入值v(t)為ζ1和ζ2,其中ζ1對應(yīng)上升階段,ζ2對應(yīng)下降階段,正是因?yàn)閺V義遲滯算子存在不同的ζ1和ζ2,使得廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型可以描述非對稱的遲滯回線。其中包絡(luò)函數(shù)γl和γr的表達(dá)式為

    (2)

    式中:a1,b1,c1,d1及a2,b2,c2,d2分別為上升和下降階段包絡(luò)函數(shù)的待確定參數(shù),由粒子群算法辨識得到。

    圖3 廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯算子的輸入輸出關(guān)系示意圖

    廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型Φ通過多個(gè)遲滯算子Sr和密度函數(shù)pr(r)的加權(quán)疊加來描述相關(guān)材料或者驅(qū)動(dòng)器的遲滯效應(yīng)。廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型的輸出具體定義為Φ[v](t),在映射關(guān)系為C[0,T]→C[0,T]的前提下,廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型的表達(dá)式為

    (3)

    式中,η為n個(gè)廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯算子的加權(quán)輸出結(jié)果;P(ri)和ri的表達(dá)式分別為

    (4)

    ρ為常數(shù),τ和α為正數(shù),三者均是遲滯算子模型中的待定參數(shù)。

    由于廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯算子為Lipschitz連續(xù),并且加權(quán)密度函數(shù)為可積的,所以可以得出廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型對于給定的v(t)∈C[0,T]是Lipschitz連續(xù)的。因?yàn)閺V義Prandtl-Ishlinskii遲滯算子Sr是單調(diào)的,并且密度函數(shù)是可積的正值函數(shù),故廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型是單調(diào)的運(yùn)算符。

    2.2 粒子群算法

    廣義Prandtl-Ishlinskii遲滯模型的遲滯算子及密度函數(shù)的相關(guān)參數(shù)通常由已知的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),采用合適的參數(shù)識別方法得到,在這里給出粒子群算法[16],用于模型的參數(shù)識別,通過多個(gè)粒子向最優(yōu)解不斷逼近,每次取眾多粒子中最優(yōu)的粒子解,最終得到最接近實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合參數(shù)。粒子群算法的基本過程如下:

    (5)

    步驟2求每個(gè)粒子的適度值。

    (6)

    (7)

    gbest(k+1)=min{pbesti(k+1)}

    (8)

    步驟3更新每個(gè)粒子的速度向量和位置向量

    vi(k+1)=w(k)vi(k)+c1r1[pbesti-xi(k)]+

    c2r2[gbest-xi(k)]

    (9)

    xi(k+1)=xi(k)+vi(k+1)

    (10)

    式中:r1、r2為[0, 1]上隨機(jī)數(shù);w(k)=0.5+rand/2。

    步驟4求各個(gè)粒子的適合度,見步驟2。

    步驟5計(jì)算pbest和gbest,見步驟2。

    步驟6若迭代次數(shù)大于itermax,終止計(jì)算保存gbest作為最優(yōu)解,否則回到步驟3。

    3 音圈電機(jī)的遲滯補(bǔ)償

    在Matlab中,對已建立的音圈電機(jī)遲滯模型進(jìn)行反演計(jì)算,廣義Prandtl-Ishlinskii模型的反演式為

    (11)

    分別對上升、下降階段包絡(luò)函數(shù)進(jìn)行反演,遲滯算子,

    (12)

    (13)

    式中,密度函數(shù)求解如下:

    (14)

    4 教學(xué)平臺的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    選取音圈電機(jī)一個(gè)運(yùn)動(dòng)周期的數(shù)據(jù),采用粒子群算法識別得到參數(shù)如下:α=5.201 0,ρ=1.016 3,τ=16.965,a1=9.321 6,b1=1.657 2,c1=1.263 8,d1=-7.645,a2=11.541,b2=1.765 4,c2=-1.419,d2=9.945 0,n=50。得到的模型輸出與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的符合程度如圖4所示。

    圖4 音圈電機(jī)遲滯模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對比圖

    相對均方根誤差的計(jì)算結(jié)果為

    接著使用Matlab結(jié)合反演算法對位移數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到一組輸出值,將這組輸出值作為新的輸入信號輸入到音圈電機(jī)中,實(shí)驗(yàn)得到的實(shí)際補(bǔ)償效果如圖5所示。圖5中所示輸入電壓與輸出位移曲線的線性度為2.52%。結(jié)果表明,廣義Prandtl-Ishlinskii模型能夠通過解析反演很好地校正遲滯現(xiàn)象。

    圖5 音圈電機(jī)遲滯補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    5 結(jié) 語

    本文針對遲滯現(xiàn)象搭建了一套基于音圈電機(jī)的一維運(yùn)動(dòng)遲滯補(bǔ)償教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺,該實(shí)驗(yàn)采用廣義Prandtl-Ishlinskii模型對搭建的音圈電機(jī)平臺進(jìn)行建模,并得到其反演模型。通過實(shí)驗(yàn)對遲滯現(xiàn)象及其補(bǔ)償效果進(jìn)行研究,使得學(xué)生對遲滯現(xiàn)象本身、建模及其補(bǔ)償過程有直觀的認(rèn)識。

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