外文翻譯--并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)前饋控制 中文版【優(yōu)秀】

1、<p>　　原文標(biāo)題：Dynamic feed-forward control of a parallel kinematic machine </p><p>　　并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)前饋控制</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　本文討論了6 - UPS并聯(lián)機(jī)床（ PKM）的動態(tài)前饋控制。該控制系統(tǒng)是由閉環(huán)控制子

2、系統(tǒng)和動態(tài)控制子系統(tǒng)組成的。通過使用PD控制和低通濾波器構(gòu)成閉環(huán)控制子系統(tǒng)。此外，閉環(huán)控制子系統(tǒng)安裝了零相位誤差跟蹤控制（ ZPETC ），以改善其響應(yīng)能力。基于并聯(lián)機(jī)床的剛體動力學(xué)模型，動態(tài)控制子系統(tǒng)是通過計算力矩控制和前饋控制來控制的。由于零相位誤差跟蹤控制和PD控制消除了閉環(huán)控制子系統(tǒng)的相位滯后問題，因此閉環(huán)控制子系統(tǒng)的運動精度有了很大的改善。由于引進(jìn)了剛體動力學(xué)模型到控制系統(tǒng)，并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)特性在運動精度方面的影響才降低了。因此

3、，該移動平臺的運動精度有了很大的提高。</p><p>　　2008年埃爾塞維爾有限公司，保留所有權(quán)利。</p><p>　　關(guān)鍵詞： 動態(tài)前饋控制、并聯(lián)機(jī)床、閉環(huán)控制子系統(tǒng)、動態(tài)控制子系統(tǒng)</p><p><b>　　1.導(dǎo)言</b></p><p>　　由于其精度，剛度和動態(tài)性，并聯(lián)操縱器越來越感興趣于機(jī)器工具和機(jī)器

4、人領(lǐng)域?，F(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了大量的并聯(lián)操縱器在運動學(xué)和動力學(xué)方面的研究[ 1-3 ] ，但在控制方面的研究相對較少。對于高度非線性和耦合動態(tài)特性的并聯(lián)機(jī)床，純線性控制器沒有達(dá)到理想的結(jié)果。例如，奧尼格 等 [ 4 ]指出，對于并聯(lián)機(jī)床的六向偏移問題 ，簡單的線性聯(lián)合控制器領(lǐng)域的循環(huán)誤差會隨著速度的增長而迅速增加，即使在非常低的速度時，他們有很好的準(zhǔn)確性。</p><p>　　為了最大限度的發(fā)揮并聯(lián)機(jī)床系列在高速運動時的

5、性能，基于模型的控制[ 5,6 ]是必要的和有效的。并聯(lián)機(jī)床系列的動態(tài)特性在運動精度上起著很重要的影響，特別是在高速運動時。大家公認(rèn)[ 7,8 ] 基于動態(tài)模型的控制系統(tǒng)對降低動態(tài)特性在運動精度方面的影響是有效的，通過把非線性動態(tài)融入到控制設(shè)計中實現(xiàn)了基于模型的控制，這種控制方法是計算密集型。但是，這種情況下需要良好的跟蹤精度。通過擴(kuò)大非線性的基于模型的控制器來反饋信息，包括并聯(lián)機(jī)床模型的撓性和紛亂，針對這些不良影響，高強(qiáng)度是可以接受的

6、?；谀Ｐ偷目刂瓶捎糜谠O(shè)計雙反饋和前饋的控制的法則。然而，在并聯(lián)機(jī)床系列的基于模型控制的研究還是不夠的，并且只有少數(shù)的研究可以得到理想的結(jié)果。雖然基于模型的控制為并聯(lián)機(jī)床系列獲得更好的運動精度提供了可能性，但是為了讓這種可能性變?yōu)楝F(xiàn)實，仍然有很多工作要做。</p><p>　　通常，通過使用動態(tài)前饋控制來實現(xiàn)基于模型的控制。在動態(tài)前饋控制中，每個并聯(lián)機(jī)床的環(huán)節(jié)被看作是一個獨立的控制對象，基于每個環(huán)節(jié)的動態(tài)模型都設(shè)

7、計了控制系統(tǒng)。而且，前饋補(bǔ)償器被添加到每個環(huán)節(jié)的控制系統(tǒng)中，以補(bǔ)償每個環(huán)節(jié)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。每個環(huán)節(jié)的動態(tài)前饋控制系統(tǒng)都是由閉環(huán)控制子系統(tǒng)和動態(tài)控制子系統(tǒng)組成的。閉環(huán)控制子系統(tǒng)控制伺服系統(tǒng)的動作。基于并聯(lián)機(jī)床的剛體動力學(xué)模型，該動態(tài)控制子系統(tǒng)為并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)特性提供補(bǔ)償。雖然動態(tài)前饋控制增加了一些獨立的控制系統(tǒng)，但它依然有自己的優(yōu)勢：（ 1 ）閉環(huán)控制子系統(tǒng)的抗干擾能力可以用來減少不準(zhǔn)確的動態(tài)模型的運動精度的影響；（ 2 ）動態(tài)控制子系統(tǒng)和閉

8、環(huán)控制子系統(tǒng)可被視為獨立的系統(tǒng)，例如，他們可以獨立設(shè)計。因此，動態(tài)前饋控制廣泛應(yīng)用于并聯(lián)機(jī)床系列的運動控制中[9–12]。</p><p>　　許多控制方法已被用于設(shè)計動態(tài)控制子系統(tǒng)。通過并聯(lián)機(jī)床的剛體動力學(xué)模型計算控制扭矩，動態(tài)控制子系統(tǒng)實現(xiàn)了并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)特性的前饋補(bǔ)償。一些研究人員[13-15]通過使用計算機(jī)轉(zhuǎn)矩控制或合并計算力矩控制與其他控制方法設(shè)計了動態(tài)控制子系統(tǒng)[16-18]。計算力矩控制的這種方法也

9、就是嚴(yán)格的基于數(shù)學(xué)模型來設(shè)計控制器。因此，對于計算力矩控制，一個準(zhǔn)確的動態(tài)模型是不可缺少的。然而，獲得一個并聯(lián)機(jī)床的準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型是很困難的。為了提高動態(tài)模型的精度，計算力矩控制器可以與學(xué)術(shù)運算法則相結(jié)合。因此，動態(tài)控制子系統(tǒng)具有能力去實時修改動態(tài)模型。耿和海恩斯[ 16 ]引進(jìn)了小腦模型算術(shù)計算機(jī)（CMAC）到動態(tài)控制子系統(tǒng)中。但是，學(xué)術(shù)運算法則是非常復(fù)雜，以至于控制系統(tǒng)的實時性能受到影響。此外，一些研究人員把自適應(yīng)控制方法與計算力矩

10、控制相結(jié)合。通過確定的動態(tài)參數(shù)在線對動態(tài)模型進(jìn)行修改。然而，動態(tài)參數(shù)是如此多以至于控制系統(tǒng)的實時性能繁瑣并且控制系統(tǒng)變得更加復(fù)雜。為了克服這些問題， 奧尼格等 [ 17 ]首先研究一個并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)參數(shù)辨識?；谧钚〉母櫿`差，非線性自適應(yīng)控制算法被用來確定動態(tài)參數(shù)。于是，他們通過摩擦系</p><p>　　雖然有許多不同的控制方法已被使用，但是在高速運動時，他們的的運動精度并不理想。只有少數(shù)的研究可以得到令人滿

11、意的結(jié)果。成功的因素是更準(zhǔn)確的動態(tài)模型和直線電機(jī)的高反應(yīng)能力被引進(jìn)了控制系統(tǒng)。這意味著具有高反應(yīng)能力的準(zhǔn)確的動力學(xué)模型和控制系統(tǒng)對于一個并聯(lián)機(jī)床的高精密運動是有幫助的。</p><p>　　在本文中，基于并聯(lián)機(jī)床6 - UPS的斯圖爾特平臺的動力學(xué)模型的（ XNZ63 PKM） 在文獻(xiàn)[ 20 ] 中，在實時控制方面，其被簡化了。分別的在并聯(lián)機(jī)床XNZ63的動態(tài)前饋控制進(jìn)行了調(diào)查，在閉環(huán)控制子系統(tǒng)和動態(tài)控制子系統(tǒng)

12、進(jìn)行了設(shè)計，閉環(huán)控制子系統(tǒng)是通過使用零相位誤差跟蹤控制 [ 21 ] ，PD控制和低通濾波器來控制。動態(tài)控制子系統(tǒng)的設(shè)計是采用計算力矩控制和前饋控制。通過零相位誤差跟蹤控制 ，閉環(huán)控制子系統(tǒng)的相位滯后幾乎消除了，并且并聯(lián)機(jī)床XNZ63的運動精度有了很大程度上的改善。由于引進(jìn)更準(zhǔn)確的剛體動力學(xué)模型到控制系統(tǒng)中，并聯(lián)機(jī)床XNZ63的動態(tài)特性在運動精度方面的影響下降了。</p><p>　　2 .實時控制的簡化動力學(xué)模

13、型</p><p>　　公認(rèn)是，在高速環(huán)境下，該基于動態(tài)模型的控制系統(tǒng)應(yīng)該被用于并聯(lián)機(jī)床系列。動態(tài)模型的精確性影響了控制的準(zhǔn)確性。然而，獲得并聯(lián)機(jī)床的準(zhǔn)確的動態(tài)模型是非常困難的。原因是（ 1 ）在建模時， 某些因素被忽視或難以進(jìn)行計算，如結(jié)合間隙；（ 2 ）難以獲取準(zhǔn)確的動態(tài)參數(shù)，即使動態(tài)參數(shù)辨識技術(shù)已經(jīng)被開發(fā)出來了。</p><p>　　此外，并聯(lián)機(jī)床的動態(tài)是非線性的并且彼此是有聯(lián)系的。

14、解決逆動力學(xué)問題需要很長時間，并且不能滿足控制系統(tǒng)的實時性要求。把動態(tài)模型應(yīng)用于并聯(lián)機(jī)床的控制中，逆動力學(xué)的計算效率應(yīng)予以改善。因此，動態(tài)模型被簡化了，以滿足實時性應(yīng)用要求。由參 [ 4,13,14 ]。人們可以看到，如果一個更加簡化的動態(tài)模型被應(yīng)用了 ，一個理想的運動精度就可獲得。在本文中，更準(zhǔn)確的動態(tài)模型被用于了控制系統(tǒng)中。預(yù)計能獲得良好的運動精度。</p><p>　　在文獻(xiàn)中[ 20 ] ，分別在恒定速度

15、運動時的實時控制和移動平臺的加速/減速運動中提出了并聯(lián)機(jī)床XNZ63的動力學(xué)模型的簡化方法。在本文中，我們舉直接簡化的結(jié)果。在動態(tài)模型中，A1Gp, A2FpI1, A2FpI2,A2FpI3, A3MpI1 和 A3MpI2分別是移動平臺的重力，慣性力， 切向慣性力，規(guī)范的慣性力，切向轉(zhuǎn)動慣量，和轉(zhuǎn)動慣量；A4Gu, A5FuI1, A5FuI2, A6MuI1 和 A6MuI2分別是臂的上部分重力，切向慣性力，規(guī)范的慣性力，切向轉(zhuǎn)動

16、慣量，常規(guī)轉(zhuǎn)動慣量；A7Gd, A8FdI1, A8FdI2, A8FdI3, A8FdI4, A9MdI1 和 A9MdI2分別是臂的下部分的重力，慣性力滑動，切向慣性力，規(guī)范的慣性力，科氏慣性力，轉(zhuǎn)動慣量和常規(guī)轉(zhuǎn)動慣量。</p><p>　　F= A1Gp+A2FpI1+A2FpI2+A2FpI3+A3MpI1+A3MpI2</p><p>　　+A4Gu+A5FuI1+A5FuI2+

17、A6MuI1 +A6MuI2 +A7Gd</p><p>　　+A8FdI1+A8FdI2+A8FdI3+A8FdI4+A9MdI1+A9MdI2 (1)</p><p>　　其中A1，A2，A3是6*3的矩陣，A4，A5，...，A9是6*18的矩陣，并且A1，A2，…，A9和移動平臺的位置和方向有關(guān)。</p><p>　　恒速

18、移動平臺的運動狀態(tài)可分為低速，中速，和高速三種情況。變速式移動平臺的運動狀態(tài)分為低加速或低減速，中加速或中減速，和高加速或高減速三種情況。區(qū)分這些運動狀態(tài)的判據(jù)在文獻(xiàn)[ 20 ] 中給出了。當(dāng)移動平臺以恒定速度動作時，低速情況的 動態(tài)模型可以簡化為：</p><p>　　F= A1Gp+ A4Gu+ A7Gd (2)</p>

19、;<p>　　在中等速度情況下，動態(tài)模型簡化為：</p><p>　　F=A1Gp+A2FpI3+A3MpI2 +A4Gu+A6MuI1+A7Gd+A8FdI2 （3）</p><p><b>　　或是</b></p><p>　　F=A1Gp+A2FpI3+A3MpI2+A4Gu+A6MuI1+A7G

20、d+A8FdI4 (4)</p><p>　　在高速情況下， 簡化的動力學(xué)模型可以表示為：</p><p>　　F=A1Gp+A2FpI3+A3MpI2+A4Gu+A6MuI1+A7Gd+A8FdI1+A8FdI2+A8FdI4 (5)</p><p>　　當(dāng)移動平臺以加速或減速運動時， 在低加速或減速的情況下的動態(tài)模型可簡化為：