面向数控系统的智能伺服运动控制技术研究

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1、华中科技大学博士学位论文摘要}智能控制已成为现代控制理论中的研究热点，得到了广泛的应用。智能控制的方法很多，例如模糊控制、神经网络控制、专家系统、自学习控制等0本文旨在研究面向数控系统的智能何服运动控制技术，探索简单实用、便于现场调试并达到尽可能高的控制性能的智能化控制方法。论文通过仿真、实验与理论分析，系统地论述了作者对智能伺服运动控制系统的研究成果。在研究几种典型的控制方法——PIDF控制、二自由度控制、零相位跟踪控制、自学习控制等的基础上，提出了这几种控制方法的适用条件以及相应的控制器参数自调整公式。针对不同的工业要求，不同的被控对象以及不同的给定信号，所采用的控制方

2、法是不同的，每种方法都有其特点，不存在“万能”的控制方法。一般说来，PIDF控制是常用的控制方法，适合于多数的控制情况；二自由度控制适合于对稳定性和快速性都提出较高要求的控制场合；零相位跟踪控制和自学习控制都适合于重复性的周期信号作为输入信号，但控制效果又不相同，一般情况下预测自学习控制的控制效果较好。．，＼f提出了将不同的控制方法进行智能集成的运动控制系统，研究了智能集成运动控制系统的结构、工作流程以及保证系统稳定运行的条件，并将零相位跟踪控制和自学习控制结合，成功地组成了实际系统，提高了伺服系统的控制性能，进一步实现“快、准、稳”的控制目标。研究了高性能、全数字伺服系统

3、实现中的一些相关的特殊问题，提出了全数字伺服系统中对采样时间和数字编码器进行选择的实践依据以及用简单的加、减法实现超前环节的方法，为工程实际中的应用提供了很好的参考。通过对电流环采样时阳J的研究得到：采样时间过大不能满足系统高性能的要求，但也不是越小越好，文中给出了可供工业实际参考的选择曲线。对于数字编码器的选择，在信号频率低时产生的影响较大，应选择分辨率高的编码器，此时速度环采样时间的影响可忽略不计；而在信号频率低时速度环采样时间的影响较为突出，应选择较小，而编码器的影响可忽略不计。{关键词：智能控制运动控制系统PIDF控制二自由度控制零相位跟踪控制自学习控制智能集成控制

4、可々印+、fi矗、华中科技大学博士学位论文AbstractTheintelligentcontrolhasbeenthehotspotinthemodemcontroltheoryandusedwidely．Therearemanymethodsintheintelligentcontrol，suchasfuzzycontrol，neuralnetworkscontrol，expensystemandself-learningcontr01．Atthebeginningofthisdoctorthesis，thesummarizationismadebrieflyabout

5、thecurrentsituationanddevelopmentofintelligentcontrolusedinmotioncontrolsystemathomeandabroad．Secondly,theexplorationiscarriedouttoachievetheintelligentmotioncontrolmethodthatcarlbesimple，practicalandfeasible．Lastly,thefindingsaboutintelligentmotioncontrolsystemarealsoillustratedviathesimu

6、lativeperformance，experimentsandtheoreticalanalysis．Theapplicableconditionsandrelevantself-tuningformulasofsometypicalcontrolmethodsareproposedbasedonthestudytoPIDFcontrol，two·degree·of-freedomcontrol，zerophaseerrortrackingcontrolandself-learningcontr01．Variouscontrolmethodsshouldbechoseni

7、nordertosatisfythedifferentdemandsinindustry,differentcontrolledobjectsanddifferentinputsignals．Eachmethodhasitsowncharactersandomnipotentcontrolmethoddoesnotexist．Ordinarily,PIDFcontrolisusedincommonandfitsformostcontrolsituations．Two—degree—of-freedomcontrol