柔性摆臂系统高频高精运动控制策略研究

The swing arm system serves as a core function part for the electronic manufacture equipment by picking and placing chips. The high frequency and high precision motion performance of the swing arm system will directly influence the efficiency and accuracy of the electronic equipment. The swing arm system has some unique characteristics, such as high-frequency reciprocating, flexible structure, and time-varying inertia etc. Therefore, traditional control strategy is difficult to meet the growing demand of motion control performance of the swing arm for the electronic manufacture equipment. This project will conduct a study on the high frequency and high precision motion control strategy of flexible swing arm system. Firstly, the driving current and two-dimensional just-in-time model identification algorithm are proposed to construct the dynamic model of the high-frequency reciprocating swing arm. Secondly, for different motion control objectives when the high-frequency reciprocating swing arm is at different stages, a frequency-characteristic-based motion planning method is proposed. This planning method will combine the frequency-domain method with the time-domain method, and use the frequency characteristic of the acceleration and deceleration excitation of different frequency component. Thus, the method can satisfy the need of the high-frequency reciprocating motion. Thirdly, according to the large disturbance characteristic of the flexible swing arm, an online ADRC-ILC (active disturbance rejection control - iterative learning control) algorithm is presented. The ADRC-ILC algorithm will take advantage of the information both on time-axis and iteration-axis. Not only it can achieve real-time disturbance compensation but also improve the system dynamic precision.

摆臂系统是电子制造装备拾取和摆放芯片的核心功能部件之一，其高频高精运动性能直接影响电子制造装备的运行效率和定位精度。高频往复运动的摆臂系统具有结构柔性、惯量时变等特征，常规控制方法难以满足电子制造装备对摆臂系统运动性能日益增长的需求。本课题针对往复运动摆臂系统高频高精运动控制特点，提出了一种基于驱动电机电流和二维即时学习辨识算法，建立摆臂系统的动力学模型；针对摆臂高频往复运动在不同阶段控制目标的差异，采用频域与时域分析相结合的方法，提出了基于频响特征的运动规划方法；针对柔性摆臂惯量时变、扰动大的特点，提出基于参数在线自整定的自抗扰迭代学习算法，充分利用摆臂系统往复运动在迭代时间周期上的特征信息，实现扰动的实时补偿，提高摆臂系统的定位精度。

集成电路芯片是现代工业的基础，围绕集成电路芯片设计、制造、封装、测试形成的微电子和半导体制造技术是集成电路产业的核心。芯片市场的迅猛增长，推动了电子制造装备朝着高效、高精的方向发展，对芯片测试、分拣、固晶等设备的效率以及精度要求也越来越高。摆臂系统是电子制造装备拾取和摆放芯片的核心功能部件之一，其高频高精运动性能直接影响电子制造装备的运行效率和定位精度。高频往复运动的摆臂系统具有结构柔性、惯量时变等特征，常规控制方法难以满足电子制造装备对摆臂系统运动性能日益增长的需求。本课题针对往复运动摆臂系统高频高精运动控制特点，在基于连续时间轴和往复周期迭代轴的二维即时学习的基础上，构造一个基于分数阶摆臂系统的动力学模型建模，并通过半实物仿真验证了模型的有效性；针对摆臂高频往复运动在不同阶段控制目标的差异，采用频域与时域分析相结合的方法，采用速度规划曲线分析及运动仿真，对比这几种常规的运动规划的效果，提出了基于频响特征的运动规划方法，在系统模型辨识的基础上，结合仿真频响特性分析，设计不同参数下的S曲线速度规划，在摆臂系统上开展相关实验，分析基于频响特性的不同运动规划下系统最终响应性能；针对柔性摆臂惯量时变、扰动大的特点，提出基于参数在线自整定的自抗扰迭代学习算法，并将将近似时间最优控制、复合控制和降维观测引入到自抗扰控制的设计中，充分利用摆臂系统往复运动在迭代时间周期上的特征信息，实现扰动的实时补偿，提高摆臂系统的定位精度。选取LED芯片高速分选机为实验研究对象，将研究算法通过模块化设计，实现伺服系统的集成，开展应用验证，实验结果表明：采用课题研究的方法，实现摆臂运动周期由原来的400ms减少为320ms;重排精度由原来的±50um,减少到±35um，实现摆臂频率和定位精度提升，验证了课题提出方法的有效性和稳定性。