基于运动学正解和自适应逆控制的并联机构波形复现研究

基本信息
批准号:51305066
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:代小林
学科分类:
依托单位:电子科技大学
批准年份:2013
结题年份:2016
起止时间:2014-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:于慧君,宫大为,刘思邦,黄刚,叶国金,郑钊,张文睿
关键词:
并联机构运动学正解波形复现自适应逆控制
结项摘要

Hydraulically driven parallel mechanism can used as a kind of heavy vehicles road simulation equipment.Joint space control strategy based on inverse kinematcis is simple ,but has pool performace and accuracy. Dynamic model based control strategy is sensitive to the parameters and its stability is not good. Waveform replication based interave compensation can only do offline and open loop test, this method need long time to prepared and cannt deal with the state changes of the system. This project act joint control of the parallel platform as inner loop, and ues high precision and high efficiency forward kinematics to get the displacement and attitude of the simulator in real time, then a nonlinear filter and variable step size LMS algorith is disscussed to get the accurate model of the parallel test table, finally a bias coefficient is employed in the inverse model of the platform and variable step size X-LMS algorithm is uesed to achieve online and closed-loop waveform replication of the parallel mechanism. This project has important theoretical and practical value.

液压驱动并联机构可用作重型车辆的道路模拟试验设备,基于运动学反解算法的铰点空间控制策略比较简单但控制精度不高、基于动力学模型的控制策略对模型参数比较敏感易出现不稳定、基于迭代补偿的波形复现算法只能做离线和开环试验故准备时间长且不能响应系统状态的变化。本项目以并联机构铰点空间控制策略为基础,采用高精度、高效运动学正解算法以实时获取试验台的姿态反馈信号,研究用非线性滤波器和变步长LMS算法实现并联机构模型的高精度辨识,在逆模型中引入偏值权以克服系统的漂移,并研究用变步长X-LMS算法进行自适应逆控制,实现一种在线和闭环的并联机构波形复现算法,具有重要的理论意义和实际应用价值。

项目摘要

并联机构具有刚度高、承载能力强的特点,广泛应用在飞行员驾驶模拟、并联机床、并联机械手、多维力与力矩传感器等领域。基于并联机构的道路模拟试验台可用来在试验室里复现车辆行进时的车体运动姿态,为研究和测试车辆的动态性能和可靠性提供试验条件。本项目以液压驱动并联机构为研究对象,为基于并联机构的道路模拟试验台探索在线和闭环的波形复现算法。(1)采用Newton-Raphson算法推导了六自由度并联机构的运动学正解算法,该算法具有精度高、收敛快的特点,能满足实时获得并联机构的姿态反馈信号的需求;(2)采用非线性滤波器和定步长LMS算法对并联机构的正模型和逆模型进行了辨识。通过simulink建模和仿真发现,并联机构的正模型和逆模型均收敛,且模型精度满足控制的要求;(3)采用自适应逆控制方法对并联机构进行了控制研究,采用逆控制的方法对扰动进行了消除。利用simulink工具进行了仿真研究,仿真研究表明逆控制方法能较好的跟踪输入波形,并抑制扰动的影响;(4)搭建了并联机构试验台,编写了相关控制算法,并开展了实验研究。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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