基于摩擦模型的超声波电动机速度控制研究现状兖州

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制研究现状

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制研究现状 2012： 对超声波电动机使用PID控制方案时，首先要对系统的摩擦环节进行补偿，建立一个整体超声波电动机模型控制方案，然后再结合PID控制器进行控制。使用2—N法得到了控制器的三个控制参数，实现基于LuGre摩擦模型的超声波电动机模型控制，通过仿真实验验证对比，证明了对超声波电动机摩擦补偿后使用PID控制算法的可行性和有效性。 超声波电动机是一种全新概念的新型驱动装置，是20世纪80年代中期发展起来的，它利用压电材料的逆压电效应，将电能转换为弹性体的超声振动，并将摩擦传动转换成运动体的回转或直线运动。由于超声波电动机具有转速低、转矩大、结构紧凑、体积小、噪声小等一系列优点，特别是它与传统电磁式电动机相比具有无磁并不受磁场影响的特点，因此更适合工业控制、精密仪器仪表、车载电器、办公自动化设备和航天器制造等领域的配套使用。 伴随着超声波电动机曰益广泛地应用于工业控制、精密仪器仪表、车载电器、办公自动化设备和航天器制造等领域，如何有效地控制超声波电动机成为一个迫切需要解决的问题。因为超声波电动机的运动特性受到振动频率、温度和负载的影响而表现出很强的非线性特征和时变特性，难以建立一个通用的数学模型来精确描述其动、静态特性，因而很多依赖模型的方法受到了限制。于是对超声波电动机的控制多采用基于简化模型的自适应控制或结合其他智能辨识／控制的工具，如：神经网络、模糊推理等方法来实现。 许多研究者在超声波电动机的控制问题上做出了努力。Tomon01．>u Senjyu等人使用神经网络补偿超声波电动机，达到了转速控制的目的：JtirgenMaas等人利用神经网络补偿电动机的非线性特性，使电动机的控制性能得到提高：Faa—Jeng Lin使用模糊自适应方法跟踪电动机的时变特性黄青华、魏守水等使用的模糊神经网络控制USM的频率算法，都可以实现位置控制：李华峰等人分别使用自适应控制与比例控制结合的方法控制了电动机的位置，和使用模糊控制调节相位差，补偿电动机运行的非线性、时变和死区：贺红林等人利用模糊、自校正技术相结合的方法建立控制系统。重庆格力空调 >

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