剛柔復合傳動系統非線性補償控制研究.pdf

1、隨著工業(yè)機器人的快速發(fā)展，對減速器的傳動精度、可靠性和壽命等提出了更高的要求。針對傳統剛性減速器存在的問題，重慶大學王家序教授發(fā)明了精密濾波減速器。濾波減速器的核心思想是變形協調，用剛柔復合齒輪副代替?zhèn)鹘y剛性齒輪副，大大提高了傳動性能。但是剛柔復合傳動具有非線性強的特點，增加了建模和控制的難度。本文以剛柔復合傳動為研究對象，針對系統中存在的柔性變形、遲滯效應和非線性摩擦等因素，首先建立了剛柔復合傳動的非線性動力學模型，然后針對該動力學模

2、型設計了非線性補償控制方法，最后通過離線數值仿真和半實物仿真驗證了所提控制方法的有效性。論文的主要內容如下：
　?、倩趧側釓秃蟼鲃舆\動學關系及拉格朗日能量方程，推導了適用于剛柔復合傳動的動力學模型。通過實驗發(fā)現現有的摩擦模型不能很好的吻合實驗數據，提出了一種改進粘性項的Stribeck摩擦模型?；趥鹘y的遲滯模型推導了一種適用于剛柔復合傳動系統的遲滯模型，該模型能很好描述剛柔復合傳動系統的遲滯特性且參數的辨識簡單。
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3、提出了一種基于模型確定的非線性補償控制方法。針對確定的摩擦模型和遲滯模型分別設計了前饋補償項和遲滯逆模型補償項。并對系統的傳遞函數進行了分析，利用根軌跡法分析了系統的閉環(huán)特性，證明了系統能在較寬的增益范圍保持穩(wěn)定。仿真結果表明文中所提的控制方法能有效提高剛柔復合傳動系統的位置跟蹤精度。
　?、蹫檫M一步改善系統的位置跟蹤精度，針對剛柔復合傳動系統動力學模型存在柔性變形、摩擦參數不確定和外界擾動等非線性因素，提出了一種基于神經網絡自適

4、應的補償控制方法。利用RBF神經網絡逼近和補償模型中的不確定項。通過李亞普諾夫理論證明系統的所有誤差項有界。仿真結果表明該方法能進一步提高了剛柔復合傳動系統的位置跟蹤精度。
　　④為了檢驗本文所提的剛柔復合傳動系統非線性補償控制算法的實際控制效果，提出了一種基于LabVIEW和Simulink的剛柔復合傳動控制半實物仿真方案，使用S函數實現LabVIEW和Simulink實時仿真，通過LabVIEW的SIT工具箱進行LabVIEW