舵机位置控制策略研究
船舶舵轮系统的自动化控制策略研究
船舶舵轮系统的自动化控制策略研究导言：舵轮是船舶中非常重要的组件之一，它用于控制船舶的航向。
随着科技的发展和航运业的进步，舵轮系统的自动化控制策略变得越来越重要。
本文将探讨船舶舵轮系统的自动化控制策略研究，包括传统的PID控制和现代的模型预测控制等。
传统控制策略：PID控制PID（比例积分微分）控制是一种经典的控制策略，广泛应用于船舶舵轮系统的自动化控制中。
PID控制通过测量船舶的偏离角度，并与目标角度进行比较，实现对船舶舵轮的控制。
具体而言，PID控制根据偏离角度的大小来调整舵轮的活动范围，使船舶保持在预期的航向上。
尽管PID控制简单易行，但它对于系统动态性能的改善还存在一定的局限性。
现代控制策略：模型预测控制模型预测控制（MPC）是一种基于数学模型的控制策略，用于预测系统的未来行为并优化控制信号。
在船舶舵轮系统中，MPC通过建立船舶的数学模型，并使用该模型预测船舶在不同控制量下的响应。
然后，MPC计算出最优的控制信号，使船舶能够实现更快的响应和更好的航向控制。
与PID控制相比，MPC可以更好地解决系统的非线性和时变性，提高控制性能。
船舶舵轮系统的自动化控制策略研究的挑战：在研究船舶舵轮系统的自动化控制策略时，我们面临着诸多挑战。
首先，在设计自动化控制策略之前，我们需要充分了解船舶和舵轮系统的特性。
这包括船舶的动态响应、舵轮系统的非线性特性以及水流和风力对船舶舵轮的影响等。
其次，船舶舵轮系统的自动化控制需要考虑到不同的工况和环境条件，例如航速、船型和水深等。
只有充分考虑到这些条件，才能设计出更加稳定和可靠的自动化控制策略。
结论：船舶舵轮系统的自动化控制策略研究对于现代航运业的发展非常重要。
传统的PID控制策略可以很好地应用于船舶舵轮系统的自动化控制，而现代的模型预测控制策略则可以进一步提高控制性能。
然而，研究船舶舵轮系统的自动化控制策略仍然面临着挑战，包括对船舶和舵轮系统特性的充分了解以及考虑不同工况和环境条件等。
舵机控制算法
舵机控制算法舵机控制算法摘要:舵机控制算法是机器人领域中的关键技术之一。
本论文综述了舵机控制算法的研究现状，并分析了其在机器人控制中的应用。
首先介绍了舵机的基本原理和结构，然后详细讨论了舵机控制算法的几种常用方法，包括PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法。
最后通过实验验证了这些算法的性能和稳定性。
本论文的研究成果将对舵机控制算法的应用和改进提供参考价值。
1. 引言舵机是一种用于控制机器人关节或运动部件位置的装置。
它通常由电机、传感器和控制电路组成。
舵机广泛应用于机器人领域，如机械手臂、无人机和遥控车等。
舵机控制算法是舵机系统中的关键技术，直接影响到机器人的控制精度和性能。
2. 舵机控制算法的基本原理2.1 舵机的基本原理舵机通过测量角度误差来实现位置控制。
当控制信号输入到舵机中时，舵机电机开始工作，驱动运动部件转动到期望的位置。
传感器将当前位置信息反馈给控制电路，控制电路根据误差信号调整控制信号，使运动部件最终达到期望位置。
2.2 舵机控制算法的设计目标舵机控制算法的设计目标是使运动部件的位置误差尽可能小，并且能够快速、稳定地响应外部指令。
在设计过程中，需要考虑舵机系统的非线性特性和不确定性，以及控制信号的稳定性和抗干扰能力。
3. 舵机控制算法的常用方法3.1 PID控制算法PID控制算法是一种广泛应用于舵机控制的经典算法。
它通过比较运动部件当前位置与期望位置的差异，计算出控制信号，使运动部件向期望位置靠近。
PID控制算法具有简单、可调性强的特点，但在非线性系统和参数不确定的情况下，其性能可能会有限。
3.2 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以有效地处理非线性和不确定性系统。
在舵机控制中，模糊控制算法可以根据当前位置和期望位置的误差值，以及其变化率和积分值，根据预先定义的模糊规则，计算出控制信号。
模糊控制算法具有良好的鲁棒性和适应性。
3.3 神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于人工神经网络的控制方法，模拟生物神经系统的结构和功能。
舵机的控制方法
舵机的控制方法舵机控制方法第一章：绪论1.1研究背景和意义舵机是一种电动机，广泛应用于遥控模型、机器人、工业自动化等领域。
它能够转动到指定角度，并能稳定地保持该角度，因此在控制系统中发挥着重要作用。
本论文旨在探讨舵机的控制方法，以提供更多研究者和工程师参考。
1.2研究内容和方法本论文主要研究舵机的控制方法，包括位置控制、速度控制和力控制。
其中，位置控制方法主要研究如何将舵机转动到指定角度；速度控制方法主要研究如何控制舵机的转动速度；力控制方法主要研究如何控制舵机输出的力度。
研究方法主要包括理论分析和实验验证。
第二章：位置控制方法2.1 位置反馈控制位置反馈控制是一种基于反馈的控制方法，通过检测舵机的位置信号与目标位置信号的差异，来调整舵机的角度。
其中，常用的位置反馈控制方法包括比例控制、积分控制和微分控制。
比例控制使舵机的角度与误差成正比，积分控制则考虑误差的累计效果，微分控制则克服了舵机的惯性。
2.2 PID控制PID控制是一种常用的控制方法，它通过比例控制、积分控制和微分控制的组合来控制舵机的位置。
PID控制器的参数需要通过试验和调整来确定。
该方法简单有效，能够较好地控制舵机的位置，但对于非线性系统可能存在一定的缺陷。
第三章：速度控制方法3.1 基于速度反馈的控制方法基于速度反馈的控制方法通过检测舵机的速度信号与目标速度信号的差异，来调整舵机的转动速度。
其中，常用的速度控制方法包括线性速度反馈控制和非线性速度反馈控制。
线性速度反馈控制是通过比例控制舵机的转速与目标速度之间的差异，而非线性速度反馈控制则根据舵机特性进行适当调整。
3.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它根据模糊规则来调整舵机的转速。
模糊控制器的设计需要经验和专业知识，并且容易受到环境变化的影响。
然而，它具有较好的自适应性和鲁棒性，适用于一些非线性系统。
第四章：力控制方法4.1 力反馈控制力反馈控制是一种基于力信号的控制方法，它通过检测舵机输出力与目标力的差异，来调整舵机输出的力度。
机械手控制舵机
机械手控制舵机章节一：引言随着机械工业的发展，机械手在工业领域中扮演着越来越重要的角色。
机械手的灵活性和准确性使其在装配、焊接、搬运等任务中得到广泛应用。
而机械手中的舵机控制更是机械手运动的关键。
本文旨在探讨机械手中舵机的控制方法，并提出一种基于反馈控制的舵机控制策略。
章节二：舵机控制原理舵机是一种常用的控制机械手关节运动的设备。
它由电机、减速器和位置反馈装置组成。
电机提供动力，减速器使输出转速减慢，位置反馈装置用于测量转轴位置，以便控制角度。
舵机的工作原理是通过电脉冲信号来控制转轴位置，通过改变脉冲信号的占空比来控制转轴的位置和速度。
章节三：舵机控制策略为了实现机械手的准确控制，舵机需要采用合适的控制策略。
在本文中，提出了一种基于反馈控制的舵机控制策略。
该策略首先通过位置传感器获取当前转轴位置，并与目标位置进行比较。
然后，根据误差进行反馈控制，调整脉冲信号的占空比，使得转轴向目标位置移动。
通过不断地调整脉冲信号的占空比，舵机可以快速而准确地控制转轴位置和速度。
章节四：实验结果和讨论为了验证基于反馈控制的舵机控制策略的有效性和性能，进行了一系列实验。
在实验过程中，使用了一个机械手模型，模拟了机械手的运动。
实验结果表明，基于反馈控制的舵机控制策略能够实现机械手的准确运动和位置控制。
通过调整脉冲信号的占空比，可以控制机械手的运动速度和加速度，实现不同任务的要求。
综上所述，本文研究了机械手中舵机的控制方法，并提出了一种基于反馈控制的舵机控制策略。
实验结果表明，该策略能够实现机械手的准确运动和位置控制。
同时，本文的研究对于机械手的运动控制和舵机的设计具有一定的参考价值。
章节一：引言随着机械工业的发展，机械手在工业领域中扮演着越来越重要的角色。
机械手的灵活性和准确性使其在装配、焊接、搬运等任务中得到广泛应用。
而机械手中的舵机控制更是机械手运动的关键。
本文旨在探讨机械手中舵机的控制方法，并提出一种基于反馈控制的舵机控制策略。
舵机怎么控制
舵机怎么控制舵机的控制是机器人控制中非常重要的一部分。
舵机可以通过向机器人的连接部件施加力矩，从而控制其运动和姿态。
本论文将分为四个章节，分别介绍舵机的工作原理、舵机的控制方式、舵机的应用和未来的趋势。
第一章：舵机的工作原理舵机是一种通过转动轴来控制输出角度的电动装置。
它由电机、减速器和控制电路组成。
当电机转动时，减速器将输出转矩传递给连接部件，使其移动到所需的位置。
舵机的工作原理基于反馈控制系统，其中控制电路通过传感器准确测量当前位置，并根据设定值产生控制信号，使舵机转动到精确的角度。
第二章：舵机的控制方式舵机的控制方式主要有两种：开环和闭环控制。
开环控制是指通过简单的控制信号来直接控制舵机。
这种控制方式简单易行，但可控性较差，难以精确控制舵机的输出角度。
闭环控制是指通过反馈信号来实时调整控制信号，使舵机精确转动到所需的位置。
闭环控制具有较高的控制精度，但也更加复杂，需要使用传感器来获取反馈信号。
第三章：舵机的应用舵机广泛应用于机器人、航空航天、航海、汽车和工业自动化等领域。
在机器人领域，舵机用于控制机器人的关节运动，使其具备更加精确和灵活的动作能力。
在航空航天领域，舵机用于控制飞行器的姿态和稳定性，确保飞行器在空中的平稳飞行。
在航海领域，舵机用于控制船舶的航向，使船舶能够准确地按照预定航线行驶。
在汽车领域，舵机用于控制汽车的转向，使驾驶人能够轻松操作车辆。
在工业自动化领域，舵机用于控制机械臂和其他运动装置的运动，实现精确的运动控制。
第四章：舵机的未来趋势随着技术的发展，舵机的控制将更加精确和智能化。
传感器技术的不断进步将使得舵机能够获得更加准确的反馈信号。
此外，人工智能和机器学习算法的应用也将提高舵机的控制精度和适应性。
未来，舵机有望成为机器人控制系统中更加重要的一部分，为机器人带来更高的运动和操作能力。
总结:舵机是机器人控制中不可或缺的一部分。
本论文从舵机的工作原理、控制方式、应用和未来的趋势等四个方面进行了介绍。
舵机位置伺服系统ASIC控制研究
硕士学位论文舵机位置伺服系统的ASIC控制研究RESEARCH OF APPLICATION-SPECIFICINTEGRATED CIRCUIT CONTROL FOR STEERING ENGINE POSITION SERVO SYSTEM邱仁贵哈尔滨工业大学2009年6月国内图书分类号：TP271.31 学校代码：10213 国际图书分类号：621.3 密级：公开工学硕士学位论文舵机位置伺服系统的ASIC控制研究硕士研究生：邱仁贵导师：李铁才教授申请学位：工学硕士学科：电气工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2009年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TP271.31U.D.C: 621.3Dissertation for the Master Degree of EngineeringRESEARCH OF APPLICATION-SPECIFICINTEGRATED CIRCUIT CONTROL FOR STEERING ENGINE POSITION SERVO SYSTEMCandidate：Qiu RenguiSupervisor：Prof. Li TiecaiAcademic Degree Applied for：Master of EngineeringSpeciality：Electrical EngineeringAffiliation：Shenzhen Graduate SchoolDate of Defence：June, 2009Degree Conferring Institution：Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学硕士学位论文摘要舵机系统作为高精度的位置伺服系统，主要应用于航天及军事等一些特定场合。
ASIC（专用集成电路）控制相对DSP，FPGA等控制来说，在提高系统性能和可靠性的同时，可以减小系统体积，降低功耗，提高系统的集成度。
舵机位置控制策略研究
１ 硬 件 设 计
硬 件设 计 包 括 无 刷 直 流 电 动 机 主 回路 和 控 制
回路 。主 回路 由直流 电源 、ＭＯ Ｆ Ｔ全 桥 电路 和 电 ＳＥ
机本体构成。控制回路以 Ｄ Ｐ Ｓ 芯片 Ｔ Ｓ２ Ｆ４ Ｍ ３０ ２０为
核心 ，匹 合 外 部 电路 构 成 位 置 、速 度 闭 环 ，同 时 设 置 电流检 测 电路 ，进 行过 流保 护 ｊ 。
ｈ ｄ ｇ ｏ ｙ ａ ｃ ａ ｄ ｓａｉ ｈａ ａ ｔｒｓｉ ｓ ａ ｏ ｄ ｄ ｎ ｍｉ ｎ ｔｔｃ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ． Ｋｅ ｏ ｄ ｙ Ｗ ｒ ｓ： ＢＬＤＣＭ ； ＤＣ ｅ ｖ ｔｒ Ｐ ｓｔｏ ｏ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ；ＤＳ ｓ ｒ ｏ ｍｏ ｏ ； ｏ ｉｉｎ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ Ｐ； Ｈ∞ ｃ ｎｒ ｌ ｏ ｔｏ
维普资讯
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主 电路 采 直 流 稳 压 电 源 。 全 桥 电 路 由 ６个 ＭＯ Ｆ Ｔ场效 应管 构成 ，如 图 １ ＳＥ 所示 。
『 Ｒ ４ ４ ＆１ ｒ Ｒ
线性矩阵不等式 （ Ｍ ） Ｌ Ｉ求解方法的出现，使得 Ｈ
控 制 问题 的求 解 更 加 高 效 。 由于 在 大 功 率 、变 负
舵机控制方法
舵机控制方法舵机控制方法的论文第一章：绪论（约200字）1.1 研究背景随着科技的飞速发展，舵机作为一种用于精确控制角度的装置，在机器人、自动化系统以及模型控制等领域中得到广泛应用。
舵机的控制方法对于获得稳定、精确的角度控制具有重要意义。
1.2 研究意义本章将介绍舵机的基本概念和工作原理，解析舵机控制方法的重要性和意义，并概述后续章节的内容。
第二章：舵机控制方法的原理与模型（约300字）2.1 舵机控制方法的基本原理首先介绍舵机是如何实现角度控制的。
舵机通过电机驱动减速装置以及反馈器件实现对舵机输出角度的精确控制。
具体来说，舵机内部包含一个电机、减速装置、位置传感器以及控制电路。
2.2 舵机控制方法的数学模型介绍舵机所涉及的数学模型，包括舵机的电机模型、伺服机构模型以及位置传感器模型。
通过建立数学模型，可以更好地理解舵机的工作原理，有助于进一步设计控制方法。
第三章：舵机控制方法的分类与特点（约300字）3.1 基于位置控制的方法详细介绍基于位置控制的舵机控制方法，包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。
对每种方法的原理、特点以及应用领域进行分析，并给出相应的数学模型。
3.2 基于力矩控制的方法介绍基于力矩控制的舵机控制方法，包括扭矩反馈控制、输出力矩控制等。
对每种方法的原理、特点以及应用领域进行分析，并给出相应的数学模型。
第四章：舵机控制方法的仿真与实验验证（约200字）4.1 仿真验证在仿真软件中建立舵机的数学模型，并实现不同控制方法的仿真。
通过仿真结果，对不同控制方法的性能进行评估和对比。
4.2 实验验证构建实验平台，搭建相应的控制系统。
通过实验，验证不同控制方法在实际系统中的效果与仿真结果的一致性，并分析实验中遇到的问题和改进方法。
第五章：总结与展望（约200字）5.1 主要工作总结对本论文涉及的主要工作进行总结，并总结舵机控制方法的研究进展和成果。
5.2 存在问题与展望指出目前舵机控制方法研究中存在的问题和不足之处，并对未来舵机控制方法研究的可能方向进行展望。
舵机用什么控制
舵机用什么控制第一章：引言舵机是一种广泛应用于各种控制系统中的设备，它通过接收控制信号来控制输出轴的角度或位置。
舵机的应用范围非常广泛，涵盖了机器人技术、航空航天、工业控制等领域。
控制舵机的方法也因应用的不同而有所差异。
本论文将重点探讨舵机的控制方法及其优缺点。
第二章：PID控制PID控制是一种常用的控制舵机的方法。
PID控制器中的比例项、积分项和微分项可以根据系统反馈误差来动态调整输出信号，以实现对舵机位置或角度的精确控制。
比例控制项通过增大或减小舵机输出信号来快速响应误差，积分控制项通过累加误差来消除稳态误差，微分控制项通过考虑误差变化率来提高系统的稳定性。
PID控制方法简单易实现，但在需控制对象具有非线性、时变特性时可能表现较差。
第三章：模糊控制模糊控制是一种模糊逻辑基础上的控制方法，它利用模糊规则来建立输入与输出之间的映射关系，以实现对舵机的控制。
模糊控制具有较好的适应性和鲁棒性，能够处理复杂的非线性和时变系统。
通过构建合适的模糊规则和使用模糊推理方法，模糊控制可以实现对舵机的高精度控制。
然而，模糊控制方法的参数调整和规则设计都相对较为复杂，系统的实时性可能受到一定的影响。
第四章：神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它利用神经元之间的连接关系和权重参数来实现对舵机的控制。
神经网络具有自适应学习能力和强大的非线性映射能力，可以通过训练过程自动调整参数以适应控制对象的特性。
神经网络控制方法在控制精度和鲁棒性方面具有较好的性能。
然而，神经网络控制需要大量的样本数据进行训练和调整参数，也需要较高的计算资源。
结论：综合比较PID控制、模糊控制和神经网络控制这三种主要的舵机控制方法可以看出，不同的控制方法各有其优缺点。
PID 控制方法简单易实现，但在复杂非线性系统中可能效果不佳。
模糊控制方法具有良好的适应性和鲁棒性，但对参数调整和规则设计较为复杂。
神经网络控制方法具有较好的灵活性和非线性映射能力，但需要大量的训练数据和计算资源。
舵机的控制方式
舵机的控制方式第一章：引言（200字）舵机是一种常见的机电装置，它在机器人、遥控玩具和工业设备等领域有着广泛的应用。
舵机的主要功能是根据输入的控制信号使输出轴转动到指定的角度位置。
本论文将介绍舵机的控制方式，并分析其优缺点。
第二章：传统控制方式（300字）传统的舵机控制方式主要基于脉冲宽度调制（PWM）信号。
PWM信号的占空比决定了舵机的角度位置，通常在1-2ms之间，频率为50-250Hz。
通过改变PWM信号的占空比可以控制舵机转动到不同的位置。
然而，传统的PWM控制方式有一些局限性。
首先，PWM信号的精度受限于控制电路和舵机的反应速度，导致控制精度不够高。
其次，传统PWM控制方式只能实现舵机的单一位置控制，无法满足一些特殊应用需求，如连续旋转或多角度调整等。
第三章：增强控制方式（300字）为了克服传统PWM控制方式的局限性，增强控制方式应运而生。
增强控制方式通过在传统PWM信号中引入额外的调节参数，实现对舵机控制的精确调整和高级功能的实现。
一种常见的增强控制方式是脉宽调制PCM（Pulse Code Modulation），它将每个角度位置映射为特定的PWM脉冲宽度。
通过使用PCM，可以更准确地控制舵机的位置。
另一种增强控制方式是采用串行通信协议，如I2C或UART，通过发送控制指令实现对舵机的精确控制。
增强控制方式可以实现更高的控制精度和更多的控制功能。
例如，可以实现舵机的连续旋转，这对于某些特殊应用非常有用。
第四章：未来发展和总结（200字）随着科技的不断发展，舵机的控制方式也在不断创新。
未来的发展趋势可能会集中在以下几个方面：首先，舵机的控制精度将进一步提高，以满足对精确控制的需求。
其次，舵机的通信方式可能会更加多样化，例如，可以与无线连接技术（如蓝牙）结合，实现远程控制和数据传输。
另外，舵机的小型化和节能化也是未来的发展趋势。
总结起来，舵机的控制方式从传统的PWM控制方式发展到增强控制方式，为舵机的精确控制和高级功能提供了更多的可能性。
机器人舵机控制
机器人舵机控制第一章：引言机器人舵机控制在机器人技术领域中起着至关重要的作用。
随着科技的不断发展，人们对机器人应用的需求也越来越多样化和复杂化。
舵机作为机器人的关键控制组件之一，对机器人的运动精度和稳定性有着重要影响。
本篇论文将介绍机器人舵机控制的原理、方法以及应用。
第二章：机器人舵机控制原理2.1 舵机工作原理舵机是一种常用的电动装置，能够根据输入信号实现角度的精确控制。
其工作原理是通过接收信号，根据信号的脉冲宽度来控制舵机的角度位置。
通常，舵机通过PWM信号控制，调整信号的脉冲宽度可以实现舵机对应角度位置的精确控制。
2.2 常见舵机控制方法常见的舵机控制方法包括开环控制和闭环控制。
开环控制是指通过事先设定舵机的角度位置，直接发送相应的PWM信号给舵机。
这种控制方法简单、快速，但由于不考虑外界因素的干扰，容易导致角度偏差和运动不稳定等问题。
闭环控制是指通过引入反馈信号来实时调整舵机的角度位置。
舵机控制器通过与传感器的信息比较，计算控制误差，并发送相应的PWM信号来调整舵机的角度，从而实现精确控制。
闭环控制能够有效地抵御外界干扰，并实现更高的运动精度和稳定性。
第三章：机器人舵机控制方法3.1 PID控制PID控制是一种经典的闭环控制方法，在机器人舵机控制中得到广泛应用。
PID控制器根据当前状态和目标状态之间的误差，计算出控制信号，并发送给舵机。
PID控制方法包括比例控制、积分控制和微分控制，通过调整各个参数的权重，可以实现良好的控制效果。
3.2 自适应控制自适应控制是一种基于反馈信息的控制方法，能够根据外界变化自动调整控制策略。
在机器人舵机控制中，由于工作环境的不确定性，自适应控制方法能够实时感知舵机与环境之间的交互信息，从而调整控制参数，保证舵机的运动稳定性。
第四章：机器人舵机控制的应用4.1 机械臂控制机械臂作为机器人的重要组成部分，舵机在机械臂控制中起到了关键的作用。
通过对舵机的精确控制，可以实现机械臂的准确定位和运动轨迹规划，为机械臂应用提供了更广阔的空间。
舵机控制方式
舵机控制方式舵机控制方式的论文第一章：引言（200字左右）舵机是机器人和各种控制系统中常用的关键元件之一，用于控制和调整机器人和系统的位置、速度等参数。
舵机的控制方式是研究舵机性能的重要因素，不同的控制方式可以影响舵机的运动精度、响应速度和适应性等方面的性能。
本文将介绍舵机控制的相关研究成果，并详细讨论四种常见的舵机控制方式。
第二章：位置控制（250字左右）位置控制是舵机控制方式的最基本形式之一。
通过输入舵机的位置指令，控制舵机旋转到指定的位置，保持稳定。
传统的位置控制方式常采用比例-积分-微分（PID）控制方法，根据目标位置与实际位置之间的差异来调整控制策略。
此外，还有模糊控制、遗传算法等方法用于提高位置控制精度和动态响应性能。
第三章：速度控制（250字左右）速度控制是舵机控制方式的另一种常见形式。
在速度控制中，舵机根据输入的速度指令来调整自身的旋转速度。
与位置控制不同，速度控制更注重舵机的动态响应性能和运动平稳性。
目前，常用的速度控制方式包括滑模控制、模型预测控制和自适应控制等。
第四章：力/扭矩控制（250字左右）力/扭矩控制是一种更复杂的舵机控制方式，它既考虑了位置控制和速度控制，同时还要满足一定的力/扭矩需求。
在力/扭矩控制中，通过输入力/扭矩指令，舵机需要根据实际情况动态调整自身的位置和速度。
这种控制方式常应用于需要对外部环境产生一定力/扭矩的任务中，如机器人抓取、移动等。
第五章：总结与展望（150字左右）本文详细介绍了舵机控制的四种常见方式，包括位置控制、速度控制和力/扭矩控制。
通过对这些控制方式的研究和分析，可以提高舵机的运动精度、响应速度和适应性等性能指标。
未来的研究中，可以进一步探索舵机控制方式的创新和改进，以应对更为复杂的机器人和控制系统需求。
（以上内容为模拟生成，仅供参考）第二章：位置控制（250字左右）位置控制是舵机控制方式的最基本形式之一。
通过输入舵机的位置指令，控制舵机旋转到指定的位置，保持稳定。
pid算法控制舵机
pid算法控制舵机章节一：引言（约200字）本文将探讨PID算法在舵机控制中的应用。
舵机是一种常见的电动机构，在机器人控制、航空航天领域等多个领域中被广泛应用。
而PID算法作为一种经典的控制方法，具有良好的稳定性和鲁棒性。
通过将PID算法应用于舵机控制中，可以实现对舵机的位置、速度和加速度等参数的精确控制，从而满足各种实际应用的需求。
章节二：PID算法原理及框架（约300字）PID算法是指通过对系统的误差、误差变化率和误差积分进行加权求和，计算出控制量的大小来实现目标控制的一种反馈控制算法。
PID算法基本框架如下：首先，通过测量系统的输出值和目标值的差异来得到误差；然后，将误差通过比例、积分、微分三个部分进行处理，得到PID控制量；最后，将PID控制量作为输入量，对系统进行控制。
章节三：PID算法在舵机控制中的应用（约300字）PID算法在舵机控制中常常应用于位置控制。
首先，通过测量舵机的当前位置和目标位置的差异来计算出误差；然后，根据比例、积分、微分三个参数对误差进行处理，得到PID控制量；最后，将PID控制量转化为PWM信号，控制舵机的转动角度。
通过不断调整PID参数，可以实现对舵机位置的精确控制。
另外，PID算法还可以应用于舵机的速度和加速度控制。
在速度控制中，通过测量舵机转动角度的变化率和目标角速度的差异来计算速度误差；而在加速度控制中，通过测量转动角度变化率的变化率和目标加速度的差异来计算加速度误差。
然后，根据比例、积分、微分三个参数对误差进行处理，得到相应的PID控制量，通过PWM信号控制舵机的转速和加速度。
章节四：PID算法在舵机控制中的应用案例（约200字）本文选取了一种基于PID算法的舵机控制应用案例进行研究。
通过将PID算法应用于舵机的位置控制中，实现对舵机的精确控制。
策略具体是：首先，通过测量舵机的当前位置和目标位置的差异来计算出误差；然后，根据比例、积分、微分三个参数对误差进行处理，得到PID控制量；最后，将PID控制量转化为PWM信号，控制舵机的转动角度。
舵机的pid控制
舵机的pid控制舵机的PID控制第一章：引言（200字）舵机作为一种常见的控制元件，广泛应用于机械、电子等领域。
PID（Proportional Integral Derivative）控制是一种经典的控制策略，被广泛用于舵机的控制系统中。
本章将介绍舵机的基本原理和PID控制的基本概念，为后续章节的讨论做铺垫。
第二章：舵机原理（300字）本章将介绍舵机的基本原理。
舵机主要由电机、减速器和位置反馈装置组成。
当输入控制信号到达舵机时，电机会根据信号的大小和方向旋转，减速器将电机的转动转化为角度的改变，位置反馈装置将当前舵机位置的信号反馈给控制系统。
进一步，我们将分析舵机的工作原理和角度控制方法，以便后续章节的PID控制算法的设计和仿真。
第三章：PID控制算法（400字）本章将重点讨论PID控制算法在舵机中的应用。
PID控制算法包含比例项、积分项和微分项，分别用来消除舵机的静态误差、减小超调和改善系统的动态响应。
在舵机的PID控制中，我们需要根据具体的应用需求来调整PID参数。
对于一些要求较高的应用，如无人机的姿态控制等，可以采用自适应PID控制算法。
此外，本章还将介绍PID控制算法的设计和调试方法。
第四章：仿真与实验结果（200字）本章将利用仿真和实验结果验证舵机的PID控制算法的有效性。
首先，我们将使用MATLAB或Simulink等软件工具搭建舵机的控制系统模型，并通过仿真来验证PID控制算法的性能。
接下来，我们将设计和实施一系列实验，通过对比不同PID参数设置和不同输入信号对舵机控制性能的影响，评估所提出的PID控制算法的性能。
结论（100字）通过本论文的研究，我们验证了PID控制算法在舵机控制系统中的有效性。
通过合理设置PID参数，我们能够达到较好的控制性能，如较小的超调、快速响应和高精度控制。
这对于提高机械装置和机器人的运动精度和稳定性具有重要意义，也为舵机控制系统的设计和应用提供了有效的参考。
sg90舵机控制
sg90舵机控制第一章：引言SG90舵机是一种常用的舵机驱动装置，广泛应用于机器人、无人机、航模和其他自动控制领域。
本论文将重点探讨SG90舵机控制的原理、方法和应用。
首先介绍SG90舵机的基本工作原理和结构特点，然后分析控制算法的设计与实现，最后介绍SG90舵机在自动控制领域的应用现状和未来发展趋势。
第二章：SG90舵机的工作原理和结构特点2.1 SG90舵机的工作原理SG90舵机是一种微型直流舵机，采用直流电机作为驱动装置，通过精确的渐进器件和位置反馈装置，实现角度位置的控制。
该舵机内置一个闭环反馈控制系统，能够实时检测舵机位置并进行调整，以实现精确的运动控制。
2.2 SG90舵机的结构特点SG90舵机由电机、减速器、位置反馈装置和控制电路等部分组成。
它具有体积小、转动角度大、转速快、响应灵敏等特点。
该舵机采用了高精度的位置反馈装置，能够实现角度位置的闭环控制，从而提高运动的准确性和稳定性。
第三章：SG90舵机的控制方法和实现3.1 控制算法设计SG90舵机的控制算法设计是实现精确控制的关键。
本节将介绍两种常用的控制算法，一种是位置PID控制算法，另一种是模糊控制算法。
通过分析比较两种算法的优劣，提取适用于SG90舵机的控制算法。
3.2 控制系统实现本节将介绍SG90舵机的控制系统实现过程。
具体包括硬件部分和软件部分。
硬件部分主要包括舵机电机、位置反馈装置和控制电路的设计与搭建。
软件部分主要包括控制算法的程序编制和控制参数的调节。
第四章：SG90舵机在自动控制领域的应用现状和未来发展趋势4.1 SG90舵机在机器人领域的应用本节将介绍SG90舵机在机器人领域的应用现状。
包括机器人关节的控制、机器人运动的轨迹规划以及机器人的姿态控制。
进一步讨论SG90舵机在机器人领域的应用前景和未来发展趋势。
4.2 SG90舵机在无人机领域的应用本节将介绍SG90舵机在无人机领域的应用现状。
包括无人机的姿态控制、无人机的航向控制和无人机的航迹规划。
舵机控制系统在水下机器人中的应用研究
舵机控制系统在水下机器人中的应用研究引言：水下机器人是一种具有广泛应用前景的控制系统，用于探索海洋深处、进行水下救援、海洋科学研究等领域。
水下机器人的控制系统起到关键作用，其中舵机控制系统被广泛运用。
本文旨在研究舵机的应用和效果，以及如何改进和优化舵机控制系统提高水下机器人的性能。
一、舵机控制系统的定义和原理舵机是一种用于控制机械装置位置和速度的电动执行器。
它由电动机、测量反馈器和控制电路组成。
舵机的原理是根据输入信号来控制电动机的旋转，通过测量反馈器返回的信息来确定电动机的位置和速度。
舵机可根据输入信号控制机械装置的精确运动，广泛应用于航空、汽车、机械等领域。
二、舵机在水下机器人中的应用1.舵机在水下机器人的姿态控制中的应用水下机器人的姿态控制是指控制机器人在水中的姿态，包括水平方向的俯仰角、横滚角和偏航角。
舵机作为一种精确控制装置，可以通过输入精确的指令控制水下机器人的姿态。
例如，通过舵机控制系统，水下机器人可以在水下作业中保持平稳的水平姿态，实现精确的运动和定位。
2.舵机在水下机器人的抓取和操作中的应用水下机器人常用于进行海底沉船的救援和海洋资源的调查。
在这些任务中，舵机控制系统扮演着关键的角色。
舵机可以驱动机械臂进行抓取、转动和放置等操作，通过输入具体指令控制机械臂的运动，完成抓取和操作任务。
舵机控制系统的高精度和稳定性，使得水下机器人能够在复杂的海底环境中完成精确的抓取和操作。
三、改进和优化舵机控制系统提高水下机器人的性能1.优化控制算法舵机控制系统的性能受控制算法的影响。
通过优化控制算法，可以提高舵机的响应速度和精度。
一种常用的方法是使用比例积分微分(PID)控制算法，根据舵机的误差信号调整控制信号，使得舵机的运动更加平滑和精确。
2.提高控制系统的稳定性稳定性是舵机控制系统的关键指标之一。
通过增加系统的阻尼和采取合适的控制策略，可以提高舵机控制系统的稳定性。
例如，可以采用模糊控制、自适应控制等方法，根据实时测量数据调整控制信号，使系统更加稳定。
舵机正反转控制
舵机正反转控制第一章：引言舵机是一种能够精确控制角度位置的机电一体化装置，广泛应用于各类机器人、模型飞机、船舶和自动驾驶汽车等领域。
舵机的正反转控制是实现其运动控制的基础和关键。
本论文将重点研究舵机的正反转控制方法，以提高其控制精度和可靠性。
第二章：舵机结构和工作原理本章将介绍舵机的结构和工作原理。
舵机由电机、减速机构、编码器、控制电路和负载等组成。
电机作为能量转换和驱动力的来源，通过减速机构将高速低扭矩的电机输出转换为低速高扭矩的输出，编码器用于检测舵机的角度位置。
控制电路接收输入的控制信号，并通过控制电机的通电和断电来实现舵机的正反转。
第三章：舵机正反转控制方法本章将详细介绍几种常见的舵机正反转控制方法。
1. PWM控制方法：利用脉宽调制（PWM）信号控制舵机的位置。
通过控制PWM信号的占空比，可以改变舵机的角度位置。
占空比越大，舵机转动的角度越大。
2. PID控制方法：利用比例、积分和微分三项控制参数，实现舵机位置的闭环控制。
PID控制方法通过不断调整控制参数，使得舵机的实际位置与目标位置尽可能接近。
3. 位置保持控制方法：将舵机的编码器反馈信号与目标位置进行比较，通过控制电机的通电和断电来实现位置的保持。
当舵机偏离目标位置时，控制电路将自动调整电机的转速和方向，使得舵机回到目标位置。
第四章：实验结果和分析本章将介绍在实验室中对舵机正反转控制方法进行的实验。
通过对比不同控制方法下舵机的控制精度和响应速度，评估各种方法的性能。
同时，对其中可能存在的问题和改进方向进行讨论。
实验结果表明，PID控制方法在控制精度和响应速度方面具有较大优势，可以取得更好的控制效果。
结论舵机的正反转控制是实现其运动控制的关键，本论文通过介绍舵机的结构和工作原理，分析了几种常见的控制方法，并在实验中对其性能进行了评估。
实验结果表明，PID控制方法在舵机控制中具有较好的效果。
未来的研究可以继续优化控制算法和改进舵机的结构，以提高其精确度和可靠性。
云台舵机控制算法
云台舵机控制算法1. 引言云台舵机控制算法是指在云台系统中用来控制舵机运动的算法。
云台舵机广泛应用于机器人、摄像头稳定器以及航拍设备等领域。
本文将介绍云台舵机控制算法的基本原理、常用的控制方法以及优化技术。
2. 基本原理云台舵机控制算法的基本原理是通过对舵机的输入信号进行控制，使得舵机能够按照预定的角度或位置进行运动。
舵机通常由电机、编码器和控制电路组成。
编码器用于测量舵机的角度或位置，控制电路根据输入信号调整电机的转速和方向。
3. 常用的控制方法3.1 位置控制位置控制是云台舵机控制中最常用的方法之一。
该方法通过设定目标位置，使得舵机运动到指定的角度或位置。
常见的位置控制算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
3.1.1 PID控制PID控制是一种经典的控制方法，通过比较实际位置与目标位置的差异，计算出控制量，并通过比例、积分和微分三个部分的组合来调整舵机的运动。
PID控制的优点是简单易懂、调节性能较好，但对于非线性系统和参数变化较大的情况可能存在一定的局限性。
3.1.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过将输入信号和输出信号进行模糊化处理，建立模糊规则库，并通过模糊推理来调整舵机的运动。
模糊控制相对于PID 控制来说，能够更好地处理非线性系统和参数变化较大的情况，但需要较多的领域知识和专家经验。
3.1.3 自适应控制自适应控制是一种根据系统动态特性自动调整控制策略的控制方法。
该方法通过建立数学模型，利用系统的输出和输入数据来估计系统的参数，并根据参数的变化来调整舵机的运动。
自适应控制能够更好地适应系统的变化和不确定性，但对于模型的准确性要求较高。
3.2 力控制力控制是一种根据外部力的作用来控制舵机运动的方法。
该方法通过传感器测量外部力的大小和方向，并根据预设的控制策略调整舵机的运动。
力控制通常应用于需要与外部环境进行交互的场景，如机械臂的抓取操作。
4. 优化技术4.1 传感器融合传感器融合是一种将多个传感器的测量结果进行融合，得到更准确的位置或力信息的技术。
近似时间最优的舵机多模位置控制策略
近似时间最优的舵机多模位置控制策略杨赟杰;朱纪洪;和阳【摘要】高超声速飞行器要求其伺服作动系统具有高动态高精度的特性,针对传统控制方法难以兼顾系统动态和精度的难题,本文设计了一种近似时间最优的舵机多模位置控制策略.首先建立了以一阶惯性环节串联积分器表征舵机输入输出特性的特征模型.然后以相平面为分析工具,给出了其近似时间最优控制的切换区;在切换区外以快速性为目标而采用bang-bang最优控制,在切换区内以避免振荡和超调为目标而采用bang-bang次优控制;为提高稳态性能,在小误差时时采用线性控制.实验表明,该方法响应快速,避免了振荡和超调,很好地满足了对伺服作动系统高动态高精度的要求.%Hypersonic vehicle requires its servo actuator systems have high dynamic and high precision features.Due to conventional control methods are difficult to balance system dynamics and precision,a multi-mode position control strategy with approximate time-optimal for actuator is designed in this paper. First,the actuator characteristic model,which is a first order inertia link in series with integrator,is established to express its input-output feature. Then,with phase plane as the analysis tool,the switching zone of approximate time-optimal control is given. At the outside of switching zone,the bang-bang optimal control is applied for rapidity. And at the inside of switching zone,the bang-bang suboptimal control is proposed to avoid oscillation and overshoot. PD control is used at the linear zone for high accuracy in steady state. Experiments indicate that the system response under the algorithm is rapid,with almost zero oscillation and zero overshoot. The control strategysatisfies the requirement of high dynamic and high precision on the servo actuator systems very well.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2018(035)004【总页数】7页(P468-474)【关键词】伺服作动系统;特征模型;一阶惯性环节;最大值原理;时间最优;切换区【作者】杨赟杰;朱纪洪;和阳【作者单位】清华大学计算机科学与技术系,北京100084;清华大学计算机科学与技术系,北京100084;清华大学计算机科学与技术系,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP2731 引言(Introduction)高超声速飞行器飞行速度快、动压高、舵面惯量大、负载转矩不确定、要求伺服作动系统具有高动态高精度的特性[1].随着多电技术的快速发展,以电静液作动器(electro hydrostatic actuator,EHA)和机电作动器(electro mechanical actuator,EMA)为主要实现方式的功率电传(power by wire,PBW)伺服作动系统在高超声速飞行器上逐渐得到应用[2].与传统的液压系统相比,EHA在提高作动效率的同时降低了作动器重量,但需要解决频率带宽降低的难题[3];EMA则具有更高的功率密度,余度技术在其上的应用也增强了可靠性,但需要优秀控制律的保证[4].传统的PID控制虽然结构简单,却很难达到舵机的性能要求.而其他如自适应、动态逆、滑模等经典非线性控制方法[5–8],理论上能达到较好的控制效果,但工程实现上存在一些难题.时间最优控制(time optimal control,TOC)是在前苏联数学家Pontryagin等人提出的最大值原理基础上发展而来的一种bang-bang控制方案,其特点是控制量都取边界值,而且不断地从一个边界值切换到另一个边界值,构成一种最大量的控制[9–10].一般情况下,伺服系统可按简单的双积分模型表征,针对该模型,TOC在相平面中的位移–速度偏差切换轨线为简单的二次抛物线,文献[11–12]分别提出了连续和离散系统的自适应近似时间最优伺服控制律(proximate timeoptimal servomechanisms,PTOS),其将TOC的切换轨线上下平移一定的速度误差量,从而形成切换区,并当系统处于小跟踪误差时,将时间最优控制切换为线性控制,两者的目的是为了避免TOC在实际应用中存在的振颤问题,增强了系统的鲁棒性,但都是以牺牲了系统的动态性能为代价的.以上述PTOS为基础开展的研究工作相对较多[13–18],文献[13]提出了一种新的增益调度方案,使得系统闭环阻尼系数可以保持在一个预先给定值,从而通过在系统减速段和调节段预先设置不同的阻尼,加快系统响应的同时又保证系统超调较小.文献[14]在PTOS的基础上添加了动态阻尼控制,使得PTOS中的加速度折算因子可以任意趋近1,降低了PTOS对振颤处理的保守性.上述方法均是为了提高系统的动态和稳态性能,但同时带来了实现上的复杂性.伺服作动系统在控制中一般由位置环和速度环嵌套组成,高超声速飞行器舵机位置环带宽较高,速度环难以满足相对于外环优良的跟踪性能,因此不能忽略速度环动态特性,而上述控制方法均针对双积分模型设计,无法直接应用于高超声速飞行器舵机控制.若考虑速度环动态特性时,时间最优控制律的设计相对复杂,现有研究工作较少,文献[19]仅给出了基本的时间最优控制律,但并未考虑其在实际系统中因无法准确切换带来的超调和振荡;文献[20]全面地分析了bang-bang控制在二阶系统中的普适应用,但相对冗杂,难以应用到伺服系统中去.本文针对高超声速飞行器舵机的特性,设计了一种近似时间最优控制方法.首先,对舵机进行特征建模[21–22],根据系统对动态、稳态性能及带宽的要求,采用一阶惯性环节串联积分器表征舵机的输入输出特性.然后,以相平面为工具,给出了其近似时间最优控制的bang-bang控制切换区和线性控制区,切换区的目的是为了避免振荡和超调,线性区的目的是为了提高控制精度.实验表明,该算法动态特性快,控制精度高,很好地满足了对伺服作动系统高动态高精度的要求.2 舵机特征模型(Actuator characteristic model)特征建模是将高超声速飞行器伺服作动系统的动力学特征、工作环境及控制目标等要求相结合的一种建模方法.特征模型并不是对象的精确数学模型,其与传统动力学建模的最大区别是结合了系统控制的性能要求,因此易于控制器设计,工程实现方便.特征建模主要根据控制量与要求输出变量之间的特征关系,由特征变量与特征参量组成特征模型,在相同输入控制作用下,与实际对象相比,特征模型的动态输出能保持在允许的误差范围内,且稳态输出相等[22–24].包含速度环和位置环的舵回路闭环框图如图1所示.动力学模型中:Ar(s)为舵机位置参考输入,A(s)为舵机位置;ωr(s)为舵机给定转速,ω(s)为舵机转速;U(s)为给定电压,Tf(s)为负载力矩;Gp(s)和Gω(s)分别为广义的位置环和速度环控制器.L和R分别为电机电枢电路的电感和电阻,J为电机及其负载的转动惯量,Cm为电机转矩系数,Ce为反电势系数,i为减速器的减速比.高超声速飞行器伺服作动系统要求控制性能达到高动态和高精度的特点,这就对系统位置环的动态响应和带宽提出了较高要求,位置闭环的动力学特性可用二阶系统描述,如式(1)所示:图1 舵机动力学模型及特征模型原理框图Fig.1 Dynamical model and characteristic model of Actuator根据式(1),对包含速度环控制器的舵系统进行特征建模,其可等价为由一个一阶惯性环节串联积分器组成的连续时间特征模型,如图1所示,由舵机给定转速至舵机转速(s)的传递函数为一阶惯性环节,由舵机转速(s)至舵机位置(s)的传递函数为积分环节,即式(2)表示的特征模型对于输入指令无差,而由于速度环机械特性刚度较高,负载对速度输出的影响很小,输出也基本无差,因此整个特征模型有着较高的精度.特征参数的选取需根据高超声速飞行器舵系统的通频带及控制目标决定,是对舵机动态特性的反应,一般地,可取一阶惯性环节的特征参数a=3ωn∼5ωn,而速度限幅上限为饱和速率值.至此,得到了以一阶惯性环节串联积分器表征舵机输入输出特性的特征模型,下将建立近似时间最优控制策略,以保证伺服作动系统所需要的高动态和高精度的要求.3 近似时间最优控制(Proximate time-optimal control)由第1节建立的舵系统的特征模型,以传递函数描述的位置环被控对象为将其转化到状态空间下表示,其相应的时间最优控制问题描述如下:式中:u即为舵机的参考转速ωr,设舵机最大转速为ωm,则有|u(t)|=|ωr(t)|6ωm.对于调节系统,x1(t)=A(t)为舵机位置,x2(t)=ω(t)为舵机转速;对于跟踪系统,x1(t)=e(t)=A(t)−Ar(t)为舵机位置偏差量,x2(t)=˙e(t)为位置偏差的导数.时间最优控制的目标为通过寻找控制律u(t),使得系统从初态x0调整到零点的时间最短.式(5)对应的Hamilton函数为则协态方程解该微分方程,有其中C1,C2均为常量,由最大值原理,要使H全局最小,控制量取值为①当λ2(t)>0时,取u(t)=−ωm;②当λ2(t)<0时,取u(t)=ωm.下分析当控制量按上述两种情况取值时系统状态的变化,进而建立时间最优控制的切换轨线及切换区.3.1 切换轨线求解(Switching trajectory acquisition)当u(t)=ωm时,式(5)所示系统方程为解式(9)得式(10)中,消去时间量t,则有式(11)表示一曲线族,其意义为系统中任一状态在控制量u(t)=ωm作用下,都将按该曲线族运动.其中时间最优控制的切换轨线是通过原点的那一条曲线,将原点代入式(11),则有再将式(12)等式关系代入式(11),则得到了一条切换轨线为取式(13)中x2<0的部分(如图2),其表明的意义是该切换轨线l1上的任何一状态(x1,x2)都可以在正最大控制量ωm的作用下到达原点.图2 时间最优控制切换轨线Fig.2 Switching curve of time optimal control同上求解过程,当u(t)=−ωm时,可得其状态运动的曲线族(14)和切换轨线(15)如下:取式(15)中x2>0的部分(如图2),其表明的意义是切换轨线l2上的任何一状态(x1,x2)都可以在负最大控制量−ωm的作用下到达原点.在实际系统中,需考虑舵系统的速度饱和特性.如图3,对l1−o−l2构成的切换轨线,式(5)所对应的时间最优控制律如下:①当系统状态点(x1,x2)在切换轨线下方时,取控制量u(t)=ωm,系统将按式(11)所示曲线族运动,其中将舵机转速限幅为ωm;②当系统状态点(x1,x2)在切换轨线上方时,取控制量u(t)=−ωm,系统将按式(14)所示曲线族运动,其中将舵机转速限幅为−ωm;③当系统状态点(x1,x2)在切换轨线l1上,控制量u(t)=ωm;当系统状态点(x1,x2)在在切换轨线l2上,控制量u(t)=−ωm.图3 考虑速度限幅的时间最优控制律示意图Fig.3 Time optimal control with speed saturation3.2 切换区和线性区设计(Switching and linear zone design)时间最优控制律应用到实际系统中时,由于离散化的采样周期和测量精度等限制,使得系统很难在切换轨线上准确切换和在原点准确停留,从而引起振荡和超调,导致系统控制精度下降.为解决该问题,针对一阶惯性环节串联积分器的舵机特征模型,本文设计了近似时间最优(proximate time-optimal,PTO)控制算法,即:将切换轨线拓宽为切换区,在切换区内综合系统状态点(x1,x2)的位置和系统运动轨线解算出能让其到达原点的控制量;并当位置量x1小于一定阈值时,系统切换为线性控制.切换区保证了系统的快速性,同时避免了振荡和超调;线性区则保证了系统在原点的准确停留,提高了控制精度.如图4,l1,l2即为式(13)(15)表示的切换轨线,切换区由l1与围成的区域和l2与围成的区域组成(图中深灰色所示),线性区为|x1|<d部分(图中浅灰色所示).切换区下边界的确定规则是:求解切换区控制量下界u=ω0,使得对当x1>d时,切换区边界上的状态点在u(t)=−ωm作用下经过一个采样周期T到达状态点时仍然处于切换区另一边界l1上方,即保证在实际系统控制中系统状态会在某一时刻停留在切换区内,而不是直接跨越切换区.下面建立具体方法.与之类似,不再重复.图4 切换区和线性区示意图Fig.4 Switching zone and linear zone由系统的状态运动规律式(10),当u(t)=−ωm时,以为终态,为初态,在一个采样周期T中,有如下运动学关系:即得(1,2)关系式为式(19)表示上的状态在u(t)=−ωm作用下经过一个采样周期T到达的状态点构成的曲线.由式(13)与式(19),即可确定切换区控制量下界值u=ω0,即也得到了切换区边界具体步骤如下:Step 1如图5,计算l1和1的交点将线性区边界10=d代入式(13),作变换有等价形式此即f(y)=ln(1+y)−(y−b0)=0的形式,其中:y=20/ωm,b0=a10/ωm>0.可采用二分法求解y,即也求得20=−ωm·y.步骤如下:①确定y的取值范围[y1,y2],记为其等分节点,允许误差为ϵ;②计算f(y0),f(y1),f(y2),若f(y0)<ϵ,则取y∗=y0,停止迭代;否则,转至③;③若f(y1)·f(y0)<0,则置y2=y0;若f(y0)·f(y2)<0,则置y1=y0;取缩减后区间的中点y0=,转至②.图5 切换区曲线位置关系Fig.5 Curves of switching zoneStep 2如图5,确定切换区边界将交点代入式(19),作变换有等价形式:此即f(z)=ln(1+z)−k·z=0的形式,其中:与Step 1类似,同样可利用二分法求解z,即得到了由式(16),则确定了切换区边界确定了切换区的上下边界l1与对切换区内状态(x1,x2),其控制量u(t)= ωc ∈ [ω0,ωm]满足由式(22)确定控制量u(t)=ωc的数值解法与式(21)类似,不再重复.上述结果是针对第四象限的结果分析,对第二象限,由图形对称性,有切换区下界对l2与构成的切换区内状态(x1,x2),其控制量u(t)= −ωc∈ [−ωm,−ω0]满足由式(24)确定控制量u(t)=−ωc的数值解法与式(21)类似,不再重复.线性区边界d主要根据舵机的实际线性范围确定,即受实际系统的母线电压、逆变器容量、电机本身速率饱和值等的影响.d的大小反应在系统响应上主要影响系统的调节时间,由上述推导可见,过大的线性区边界将使得切换区下边界控制量ω0减小,轨线开口变小,从而次优控制区(切换区)增大,最优控制区减小,导致系统调节时间增长,线性区过小会导致系统在原点无法准确停留,从而带来超调.3.3 控制律建立(Control law summary)由第3.1节和第3.2节的推导分析,参照图4,针对一阶惯性环节串联积分器的近似时间最优控制律如下:①线性区外切换区上部的状态点(x1,x2),取控制量u(t)=−ωm;②线性区外切换区下部的状态点(x1,x2),取控制量u(t)=ωm;③第四象限切换区内的状态点(x1,x2),由式(22)解算控制量u(t)=ωc;④第二象限切换区内的状态点(x1,x2),由式(24)解算控制量u(t)=−ωc;⑤线性区内,采用PD控制,其中比例控制对应于系统状态x1,微分控制对应于系统状态x2.3.4 稳定性分析(Stability analysis)PTO控制主要涉及到两次切换,分别是由bangbang最优控制律到次优控制律的切换和次优控制律到线性控制律的切换.由于其切换区和线性区的建立是主要是基于被控对象状态的运动规律,因此其切换是一种可控的切换,稳定性得以保证,下作主要推导分析.以第四象限的切换为例,如图6,系统状态在最优控制律u(t)=−ωm下经轨线切入次优控制区,记其为则其一定满足此即系统一定会在某个采样时刻进入切换区而不是直接穿越导致系统振荡,保证了该次切换的稳定性.当系统进入切换区后,控制量u(t)=ωc∈[ω0,ωm],状态点的运动轨线即为式(22),在相平面上表现为介于与l1之间切换进入线性区,保证了第2次切换的稳定性.当系统进入线性区后,采用PD控制,其位置闭环传递函数为显然,若1+kd>0,kp>0,则保证了线性区内系统的稳定性.综上,PTO控制律的切换是稳定的.图6 相轨迹运动示意图Fig.6 Sketch map of phase trajectory4 实例仿真(Instance simulation)本文以某型舵机为例,分析其输入输出特性,舵机行程为±50mm,额定转速为±300mm/s,速度环带宽为30Hz.建立以一阶惯性环节串联积分器表征舵机输入输出特性的特征模型,其特征参数a=30×2π rad/s,速度限幅为±300mm/s,采样时间为2 ms.舵机位置控制器分别采用PD,TO和PTO三种方法.利用经典的ZN临界比例调度法整定得到的控制器参数分别如下:PD控制中,Kp=218,Kd=0.75;TO控制中,最大控制量|u|=ωm=0.3m/s;PTO控制中,线性区范围为|x1|6d=0.5mm,线性区内采用PD控制,其中:Kp=383,Kd=2.2.下分别以阶跃和正弦信号为例,说明PTO的优势所在.4.1 仿真1(Simulation 1)首先输入幅值为2.5 mm的阶跃信号,其PD,TO和PTO三种控制律的输出信号如图7所示,表1对控制器的性能作了对比.从图中可以看出,与TO控制相比,本文提出的PTO控制方法消除了其振荡和超调的现象,控制精度更高;与PD控制相比,系统超调均基本为0,而PTO的调节时间约减少了31%,动态性能更优.图7 2.5 mm阶跃输入时不同控制方法下的系统响应Fig.7 Output responses with 2.5 mm step commanded input表1 控制器性能对比PD TO PTO调节时间/ms 20.3 12.8 14.0超调量/% 0.6 3.0 0.6进一步从系统的速度变化说明PTO的优势所在,输入幅值为15 mm的阶跃信号,PD,TO和PTO三种控制律的位置输出信号如图8所示,速度变化趋势如图9所示,图中可以看出3种控制律作用下,速度量均受到了饱和限幅的作用.与TO控制相比,PTO消除了速度振荡现象,系统速度可平滑地趋于0;与PD控制相比,PTO制动过程更快,需要约10 ms便可从最大速度减速到零,而PD控制则需要约26 ms之多.PTO总体性能更优.图8 15 mm阶跃输入时不同控制方法下的系统响应Fig.8 Output responses with 15 mm step commanded input图9 15 mm阶跃输入时不同控制方法下的系统速度变化图Fig.9 Velocity responses with 15 mm step commanded input4.2 仿真2(Simulation 2)输入幅值为2.5 mm、频率为10 Hz的正弦信号,其PD,TO和PTO三种控制律的输出信号如图10所示.从图中可以看出,TO能够很好地跟踪系统参考输入,但是存在振荡的现象;PD控制的相位延迟约为16.6◦,PTO控制的相位延迟约为9.4◦,减少了约43.5%,整体表现更加优异.图10 正弦输入时不同控制方法下的系统响应Fig.10 Output responses with sine commanded input5 结论(Conclusions)高超声速飞行器要求其伺服作动系统具有高动态高精度的特性,对此本文设计了一种近似时间最优的舵机多模位置控制策略.考虑舵机速度环动态特性,建立了以一阶惯性环节串联积分器表征舵机输入输出特性的特征模型,设计了该模型的近似时间最优控制律,其将位移–速度相平面划分为切换区外、切换区内和线性区3个部分,控制律相应地包括3种模态:切换区外采用bang-bang最优控制、切换区内采用bangbang次优控制、线性区采用PD控制.实验表明,与TO控制相比,PTO避免了振荡和超调;与PD控制相比,PTO调节时间更短,响应更快,总体很好地满足了对伺服作动系统高动态高精度的要求.参考文献(References):[1]SUN 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图 1 无刷直流电动机控制系统主电路原理图
图中 , T1、 T3、 T5 三个 P沟道 MOSFET构成 上桥 , 门级 G加负电压时导通 。 T2、 T4、 T6 三个 N 沟道 MOSFET构成下桥 , 门级 G加正电压时导 通 ; DSP所需要的 313 V 电源 、位置传感器的 5V
图 3 IP加 H∞位置控制器的伺服系统
3 仿真研究
利用本文所设计的二自由度 H∞反馈控策略 、 IP位置控制策略组成的复合控制策略与常规的 P I 控制策略进行仿真比较研究 。
其中传统的 P ID 系统参数定为位置环 Kp1 = 19, 速度环 Kp = 316, KI = 27; 二自由度控制器位置环 Kp
摘 要 : 以 TM S320LF2407A 为核心构成无刷直流伺服电动机转速 、位置闭环控制系统 。介绍了 系统的原理 、硬件设计及控制策略 。运用鲁棒控制技术 、误差分离方法来设计控制器 , 并进行 M atlab仿真 。仿真实验结果表明该控制方法的有效性 。 关键词 : 无刷直流电动机 ; 直流伺服电动机 ; 位置控制系统 ; DSP; H ∞控制
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舵机位置控制策略研究 张晓红 , 等
电源以及用于驱动全桥电路的电源均由直流开关 电源供电 。 112 位置检测
收稿日期 : 2007210230 修回日期 : 2007212206 基金项目 : 河南省科技攻关项目 (200424220150)
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1 硬件设计
硬件设计包括无刷直流电动机主回路和控制 回路 。主回路由直流电源 、MOSFET全桥电路和电 机本体构成 。控制回路以 DSP芯片 TM S320F240为 核心 , 匹合外部电路构成位置 、速度闭环 , 同时 设置电流检测电路 , 进行过流保护 [ 2 ] 。 111 主电路
2 控制策略
在系统刚刚开始工作时误差很大 , 此时要解 决的问题是快速响应 ; 在误差较小时 , 要解决的 问题是稳态性和静差 。因此 , 为了获取更好的控 制效果 , 本文采用了 B ang2B ang控制器和鲁棒 - IP
控制器相结合的方式 , 在大误差时采用 Bang2Bang 控制器以满足快速响应减小误差的效果 [ 3 ] , 当误 差在一定范围内时采用鲁棒 - IP控制器以达到所 要求的稳定性和静差 。通过检测系统误差所处的 范围来采取不同的控制策略 , 可以使系统尽快地 向误差消除的方向运动 , 不但可以提高系统的快 速响应 , 而且还能避免积分饱和的现象 。本文采用 IP位置控制器和鲁棒控制器联合 [4 ] 。H ∞鲁棒控制 器 K1 ( s)的作用就是要使得被控对象在参数摄动及 外部扰动下对象模型摄动足够小。这样 , IP控制器 K2 ( s)的选取仅针对标称模型即可 , 如图 3所示。
位置信号检测是通过增量式光电编码器来实 现 , 输出信号为 A、B 正交信号 。光电编码盘每个 机械转有 1024 个脉冲输出 , 通过 4 陪频电路 , 达 到 4096脉冲 /转的分辨率 。
给定的位置模拟信号经接口电路送入 DSP的 ADC IN01端 , 位置给定的数字信号通过事件管理 器 B 的 QEP电路接受 。 113 全桥电路及功率驱动回路设计
下桥 : 当 PWM2 = 0 时 , T1 管截止 , T4 管导 通 。当 PWM2 = 313 V 时 , T1管导通 , T4管截止 。
电动机在运行过程中 , 在任何时刻都只有两 个开关管导通 , 也就是说一个上桥臂和一个下桥 臂 , 且同一相绕组中的两个桥臂不能直通 。而无 刷直流电机的正反转是通过改变开关管 MOSFET 的开通和关断的不同顺序实现的 。为了减少功耗 , 实验中采用上桥持续导通 , 只对下半桥加 PWM 调 制信号控制 [ 2 ] 。DSP通过改变载波 PWM 的占空比 来达到调速的目的 。
图 4 标称参数下 20 rad阶跃跟踪对比
2) H∞控制器和 P ID 控制器的对比 阶跃信号 20 rad给定 , 在 0 s和 3 s处增加脉 宽为 0106 s、幅值为 500的干扰脉冲 。其中有大范 围波动的是 P ID 控制器 , 另一个为所设计的复合控 制器 , 可见设计的控制器抗干扰能力高于 P ID 控制 器 。见图 5。
图 6 系统响应对比曲线
5 结 论
通过仿真及实验结果表明 , 本文所设计的位 置控制系统能够使得系统鲁棒稳定 , 并能有效抑 制系统内部参数变化和非线性等不确定性及外界 负载干扰的影响 , 本系统的位置跟踪较传统 P ID 控 制器性能优良 。
参考文献
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微电机
2008年第 41卷第 9期
图 5 H∞控制器和 P ID 控制器阶跃响应对比
0 引 言
本文以舵机为对象研究基于 DSP的单电源无 刷电机位置伺服系统 。本系统同样可以应用于其 它单电源车载装置中 。舵机是飞行器中的高精度 位置伺服系统 , 其性能指标的优劣直接影响飞行 器的制导精度 。舵机伺服控制器接受制导计算机 给出的舵面偏角信号 , 驱动舵面快速偏转 , 从而 快速改变飞行器的航行姿势或航行轨迹 。近年来 , H∞控制一直是鲁棒控制的研究热点 , 尤其是基于 线性矩阵不等式 (LM I)求解方法的出现 , 使得 H∞ 控制问题的求解更加高效 。由于在大功率 、变负 载 、强冲击条件下伺服系统用传统 P ID 控制难以满 足良好的快速性 、准确性及稳定性的要求 , 可运用 鲁棒控制技术 、误差分离方法来设计控制器 , 在大 误差时采用 Bang2Bang控制器以满足快速响应 , 在 小误差时用 IP位置控制器和 H ∞控制器相结合的方 法来控制无刷直流电机 [1 ] 。文中介绍了系统的硬件 设计原理及控制策略 , 并进行实验研究 。
= 10, 速度环 KI = 130, Kp = 5。以上参数都依据部分 模型匹配法设定 , 且系统都加了电压饱和限制 - 80 V ～ +80 V。兰线为带有 H∞反馈控制器的结果。
1)阶跃及抗负载性能对比 标称参 数 下 扰 动 量 w 为 常 量 100 时 , 进 行 20 rad阶跃跟踪对比 。在 2 s处再突加 w = 200的阶 跃扰动 。仿真结果中红线 、兰线分别为常规 P I调 解器及 IP加 H∞控制器的仿真结果 , 如图 4所示 。
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系统采用 IRF9540 作上桥控制 , IRF540 作下 桥控制 。MOSFET管的驱动电路采用 6N136高速光 耦和三极管组成 , 如图 2所示 。6N136高速光耦主 要用于隔离 。
图 2 无刷直流电动机全桥驱动回路
上桥 : 当 PWM1 = 0时 , T15管截止 , 光耦 U4 内部的发光管不工作 , 输出 U0 = 12 V , T9管截止 , T1 管 的 门 极 电 压 UTIG = 12 V , T1 管 截 止 。当 PWM1 = 313 V 时 , T1管导通 。
从图中可以看出 , 给定信号为 20°时 , 位置环 P I控制器的上升时间 tr = 0118 s, 调整时间 ts = 01275 s, 稳态误差为 ess = 2198°, 超调量 1163% ; Bang B ang / IP + H ∞控 制 器 的 上 升 时 间 为 tr = 01175 s, 调整时间为 ts = 01225 s, 稳态误差为 ess = 2152°, 无超调无震荡 。当受到干扰时 , 位置环 P I控制器的调节时间为 113 s, 有震荡 ; 而 B ang / IP + H ∞控制器的调节时间为 01575 s, 无震荡 。
微电机
2008年第 41卷第 9期
中图分类号 : TM36 + 1 文献标志码 : A 文章编号 : 100126848 (2008) 0920058203
舵机位置控制策略研究
张晓红 1 , 徐丹旸 1 , 陈经林 2
(1. 河南科技大学 , 洛阳 471003; 2. 中铝河南铝业有限公司 , 洛阳 471003)
Research on Position Con trol Stra tegy of Steer ing Eng ine ZHANG Xiao2hong, XU Dan2yang, CHEN J ing2lin
(1. Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China; 2. Henan A lum inium Industry (China) CO. , LTD , Luoyang 471003, China) Abstract: Proposed the theory, hardware design and strategy of a closed loop 2speed and position servo system w ith TM S320LF2407A DSP. Designed controller based on the robust control theory and the devia2 tion separate. The system was simulated w ith M atlab. Experimental & M atlab results showed the system had good dynam ic and static characteristics. Key W ords: BLDCM; DC servo motor; Position control system; DSP; H ∞ control