超声波电机力矩控制及其应用研究

超声波电机是力矩电机，可作用高档的控制电机，研究超声波电机的力矩控制可推进超声波电机的应用，发挥其卓越性能，不仅使超声波电机用于精密定位、仪器仪表、汽车电器、医疗设备等民用工业，也使超声波电机用于武器装备、月球车、空间机器人、卫星的太阳帆板、空间天线等各种极限的军工领域。.本项目将围绕行波型超声波电机，研究其力矩控制及在机械臂中的应用。一是通过研究行波型超声波电机的输入输出力学模型，建立行波超声波电机控制的理论基础；二是研制测试方法和测试系统，揭示超声波电机的动态力矩等特性，并研究位置/力矩和速度/力矩的控制策略，形成超声波电机力矩控制的基础；三是研制基于超声波电机的机械臂，深化超声波电机位置/力矩和速度/力矩的研究。总之，通过这一项目研究，进一步深化对超声波电机的科学认识，形成行波型超声波电机控制理论，以及基于超声波电机的机械臂技术，为推进超声波电机的应用打基础。 2100433B

前言

第1章 绪论

1.1 超声波电机驱动控制技术的发展

1.1.1 超声波电机系统建模的研究

1.1.2 超声波电机的运动控制策略

1.2 本书的内容安排

参考文献

第2章 超声波电机驱动控制电路

2.1 超声波电机低成本推挽式驱动电路

2.2 可调频、调幅、调相的超声波电机控制电路

2.3 具有正反转不对称补偿的超声波电机闭环控制电路

2.3.1 基于VCO的超声波电机控制电路

2.3.2 电机定子振幅闭环控制与正反转不对称补偿

2.4 基于DSP的驱动控制电路设计

2.4.1 基于DSP的驱动控制电路设计

2.4.2 基于DSP的对称PWM信号产生方法

2.5 基于对称PWM控制信号发生器的超声波电机驱动控制电路

2.5.1 对称PWM控制信号发生器工作原理

2.5.2 PWM信号发生器控制参数的设置

2.5.3 基于CPLD的对称PWM控制信号发生器

2.5.4 基于CPLD的DSP多SPI端口通信设计与实现

2.6 基于DDS的超声波电机驱动控制电路

2.6.1 系统功能分析和结构设计

2.6.2 基于CPLD的DDS信号发生器设计与实现

2.6.3 DDS中ROM分时复用的实现

2.6.4 低通滤波器设计与实现

2.6.5 用于超声波电机驱动的DDS信号发生器误差分析

2.6.6 基于DDS的对称PWM信号产生方法

2.6.7 DSP对DDS信号发生器的控制

2.7 基于相移PWM的超声波电机H桥驱动控制电路

2.7.1 H桥相移PWM控制方法

2.7.2 低成本相移PWM控制信号发生器

2.7.3 基于CPLD的相移PWM控制信号发生器

2.7.4 H桥控制电路设计与实现

2.7.5 H桥相移PWM电路与推挽式电路对比分析

2.8 超声波电机谐振驱动电路

2.8.1 行波超声波电机谐振驱动电路的仿真研究

2.8.2 行波超声波电机谐振驱动电路的实验分析

2.9 行波超声波电机驱动电路非线性研究

2.9.1 驱动超声波电机的推挽式变换器工作过程分析

2.9.2 超声波电机串联电感匹配电路研究

参考文献

第3章 两相行波超声波电机驱动控制系统的建模

3.1 超声波电机驱动控制系统的建模与仿真

3.1.1 环形行波超声波电机的建模与仿真

3.1.2 超声波电机驱动控制系统建模与仿真

3.1.3 采用神经网络进行辨识建模与仿真的展望

3.2 两相行波超声波电机转速特性的仿真计算与神经网络建模

3.2.1 压电陶瓷与定子系统的振动模型

3.2.2 定、转子接触摩擦模型

3.2.3 超声波电机的转速特性

3.2.4 超声波电机速度特性的神经网络模型

3.3 两相行波超声波电机等效电路模型及其参数辨识

3.3.1 超声波电机等效电路模型

3.3.2 超声波电机等效电路的谐振特性

3.3.3 基于导纳圆的等效电路参数近似计算

3.3.4 基于L-M法的等效电路参数辨识

3.4 两相行波超声波电机频率一转速控制的阶跃响应建模

3.4.1 数据测试实验设计

3.4.2 基于阶跃响应的超声波电机模型辨识

3.5 、两相行波超声波电机频率一转速控制的动态辨识建模

3.5.1 数据测试实验设计

3.5.2 超声波电机频率一转速控制模型辨识

3.5.3 频率一转速控制模型参数时变的模型表述

3.6 两相行波超声波电机电压幅值一转速控制的辨识建模

第4章 采用推挽驱动的超声波电机运动控制策略研究

第5章 采用H桥驱动的超声波电机运动控制策略研究

第6章 超声波电机混沌运行分析与控制2100433B

《超声波电机低复杂度控制策略》是作者课题组近年研究工作的总结，重点阐述超声波电机的低复杂度控制策略，包括迭代学习控制方法和专家PID控制方法，反映了超声波电机控制领域的*新进展。内容丰富，深入浅出，主要包括基于差分进化算法的超声波电机Hammerstein非线性建模、P型迭代学习控制、简单非线性迭代学习控制、自校正迭代学习控制、专家PID控制等。针对超声波电机产业化应用需求，《超声波电机低复杂度控制策略》提出了多种在线计算量小的超声波电机新型控制策略，并给出了详细设计方法和实现效果。

前言

第1章 绪论 1

1.1 超声波电机及其控制 1

1.1.1 超声波电机的本体结构 2

1.1.2 超声波电机建模与控制 4

1.2 迭代学习控制 8

1.2.1 迭代学习控制的基本形式 9

1.2.2 迭代学习控制的发展 10

1.3 本书的内容安排 16

参考文献 16

第2章 超声波电机Hammerstein非线性建模 28

2.1 基于差分进化算法的超声波电机Hammerstein非线性建模 28

2.1.1 非线性Hammerstein模型的结构 30

2.1.2 差分进化算法 30

2.1.3 超声波电机Hammerstein非线性建模 33

2.2 适用于超声波电机辨识建模的改进差分进化算法 60

2.2.1 现有改进差分进化算法评测 61

2.2.2 对现有改进差分进化算法的分析 70

2.2.3 适用于超声波电机建模的改进差分进化算法 79

参考文献 88

第3章 超声波电机经典迭代学习控制 90

3.1 改进的超声波电机P型迭代学习转速控制 90

3.1.1 迭代学习控制的基本算法 91

3.1.2 开环P型迭代学习转速控制 93

3.2 超声波电机闭环P型迭代学习转速控制 107

3.2.1 闭环P型迭代学习控制策略的改进 107

3.2.2 闭环P型迭代学习转速控制实验 110

3.3 超声波电机简单预测迭代学习转速控制 115

3.3.1 简单预测迭代学习控制 115

3.3.2 简单预测迭代学习转速控制实验研究 121

3.3.3 简单预测迭代学习控制器优化设计 124

3.4 超声波电机简单滤波型迭代学习转速控制 134

3.4.1 滤波型迭代学习控制律 134

3.4.2 樽海鞘群优化算法 135

3.4.3 改进樽海鞘群优化算法 140

3.4.4 实验结果 151

参考文献 153

第4章 超声波电机简单非线性迭代学习控制 156

4.1 超声波电机割线迭代学习转速控制 156

4.1.1 基于割线法的非线性迭代学习控制律 156

4.1.2 学习增益的在线自适应调整 158

4.1.3 开环割线迭代学习转速控制实验研究 168

4.1.4 改进的开环割线迭代学习转速控制 177

4.1.5 闭环割线迭代学习转速控制 188

4.2 超声波电机改进牛顿迭代学习转速控制 198

4.2.1 改进牛顿迭代学习控制算法 198

4.2.2 改进牛顿迭代学习控制策略的实验研究 201

4.2.3 闭环迭代学习控制算法 212

参考文献 216

第5章 超声波电机广义预测迭代学习控制 217

5.1 广义预测迭代学习控制策略 218

5.2 超声波电机广义预测迭代学习转速控制器设计 223

5.2.1 仿真分析与设计 224

5.2.2 S=0情况下的仿真分析 226

5.2.3 与文献[9]预测迭代学习策略的仿真对比 227

5.3 超声波电机广义预测迭代学习转速控制实验研究 228

5.3.1 空载实验 228

5.3.2 间歇加载实验 231

5.3.3 改变转速给定值实验 234

5.3.4 预测ILC控制策略的模型依赖性探究实验 236

参考文献 237

第6章 超声波电机简单专家PID控制 239

6.1 超声波电机专家PID转速控制系统的结构 239

6.2 专家规则结论部分的设计 241

6.2.1 超声波电机转速控制系统的仿真 241

6.2.2 仿真数据的拟合 243

6.3 超声波电机专家PID转速控制器的实验整定 253

6.3.1 专家规则结论表达式的初步校验 254

6.3.2 专家规则作用强度的整定 254

参考文献 264