基于自适应非线性算法的伺服控制优化

更智能的伺服控制软件可以提高计算机数控(CNC)，机器人和其他运动控制应用的速度和性能。伺服控制器通常使用传统的级联配置，其中速度回路嵌套在位置回路中。这种配置起源于电流和速度控制器在硬件中实现而位置控制通过软件实现的时候。它仍然很受欢迎，因为它很简单。首先调整速度控制器，其次是位置控制器，通常自动设置当前控制参数。位置控制器通常由一个简单的比例系数组成，而速度控制器包括一个比例系数和一个积分项(图1)。

这种配置的缺点是在与速度成正比的运动过程中存在固有的跟踪误差。前馈方法倾向于减少这种误差，但代价是超调或更长的稳定时间。

一种自适应非线性控制算法可以克服这些限制，优化高精度运动应用中的伺服性能。这里测试的专有算法使用并行配置，其中所有分支都在同一级别，并在每个采样周期内执行。在每个支路上引入可变增益参数并自动优化以获得高增益和稳定性。因此，位置误差和稳定时间被最小化到优于其他控制器的水平。

该算法的主要组件是一个可变增益模块，它有助于实现非常低的跟踪误差，以及一个自适应前馈模块，它允许非常短的稳定时间(图2)。

可变增益(VG)控制

可变增益(VGd、VGp、VGiv、VGi)由算法内部计算，并在运行过程中动态修改。每个增益都是系统变量的特定函数，例如速度和位置误差。在运动过程中，可变增益可能达到比停止时高10倍的值。这在运动过程中产生了高度精确的路径跟踪，同时具有安静的低速运行和静止。此外，在运动过程中，系统刚度提高了三倍以上，跟踪误差非常低。

这四个变量增益由一种专有算法平衡，以保持系统的稳定性。Kd参数分支相当于速度反馈回路，可以减小速度误差。Kp参数分支是一个比例位置反馈回路，用于减小位置误差。Ki参数分支是位置反馈回路的积分，减少了静止误差。

Kiv参数分支是该算法独有的，它结合了Kp和Ki分支的影响。它产生的刚度大于Kp的两倍，而不会产生振荡。它减少了加速和静止时的跟踪误差。它也像积分反馈(Ki)一样消除了静止误差，但具有比例反馈(Kp)的快速响应时间(图3)。

自适应前馈

自适应前馈模块可实现较短的稳定时间。由于Kiv和Ki分支的特殊力量，大多数反馈响应(当前命令)都是积分项。在运动过程中，监测加速度与电机转矩之间的对应关系，并在减速阶段使用此关系处理积分项。

在运动结束时，自适应前馈算法根据预期(expected)路径加速度修改积分项的内容，从而使沉降时间为零(图4)。

自动调谐

该算法集成到伺服驱动系列中(图5)。接口软件自动执行调谐。虽然自动调整通常是足够的，但某些应用可能需要手动微调以优化控制参数。

自动调优和手动调优基于相同的原理。在自动调谐过程中，由驱动器和软件对运动质量进行测量和评估。在手动调优过程中，运动质量由用户评估。两种方法都是渐进式地修改伺服控制参数，并选择达到最佳性能的值。

该算法的整定简单直观，与传统的比例-积分-导数(PID)整定非常相似。每个变量增益逐渐增加，直到振荡行为发生，然后减少约10%-20%到一个安全的值。

CNC，机器人，其他应用

龙门机器人应用要求在最高速度下保持2-3微米的精度。使用带有软件算法的伺服驱动器将最大应用速度从120 mm/s提高到160 mm/s，同时保持所需的精度，并使机器吞吐量提高33%。

在与另一种速度为160 mm/s的伺服驱动器的对比测试中，实现了更高的精度和更低的纹波(图6)。

在需要精确路径跟踪和低沉淀时间的应用中，使用先进的算法被证明是特别有利的，例如CNC和切割，输送机跟踪，拾取和放置操作，PCB安装，焊接，以及油漆，涂层和粘合。

- Yves Villaret博士是Servotronix Motion Control的首席技术官;由CFE Media内容经理Mark T. Hoske编辑，控制工程，mhoske@cfemedia.com．

关键概念

• 先进的软件可以提高伺服控制性能。
• 自适应非线性算法有助于需要精确路径跟踪和低沉淀时间的应用，例如CNC和切割，输送机跟踪，拾取和放置操作，PCB安装，焊接，喷涂，涂层和粘合。
• 与先前的技术相比，龙门机器人的应用使机器吞吐量增加了33%。

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