大惯量多驱动系统关键机构参数与控制器一体化设计方法及应用

Considering the problems in the integrated design of key mechanism parameters and controllers for large inertia multi-drive systems, such as the system performances affected by mechanism structure, multi-motor synchronization performance, system energy consumption and loads largely affected by the disturbances, the project investigates the overall optimal control of the large inertia multi-motor servo systems under the comprehensive performance index. The integrated design of mechanical structure feature modeling and the compensator is given, including the parameter estimation of gear transmission torque model and bias torque optimization design based on the minimum energy consumption, mechanical resonance model and adaptive notch filter, low speed friction model and friction compensator. The optimal multi-motor synchronization structure configuration is investigated which is composed of multi-motor synchronization control mode and synchronization algorithm. The overall optimal control scheme which includes the feedback controller using motor state and load state based on the comprehensive performance index for large inertia systems is established, where the load state and system disturbances are estimated from extended state observers. The theoretical results will apply to large radar servo systems, which can accurately achieve radar tracking with satisfactory dynamic and static performances, and the multi-motor fast synchronization is guaranteed while the energy consumption is reduced. In addition, the performance of key equipment can be detected for radar servo systems. The research results can provide theoretical support for optimal control of the large inertia multi-drive systems with energy saving, and give new methods to control complex large inertia systems.

项目针对大惯量多驱动系统关键机构参数与控制器一体化设计中存在的机械结构因素影响系统多种性能指标、多电机同步性能、系统能耗、负载受干扰影响大等问题，研究大惯量系统在综合性能指标下的多电机联动整体优化控制。给出机械结构特性建模与补偿器一体化设计方法，包括齿轮传递力矩模型的参数估计与能耗最小时偏置力矩的优化设计、机械谐振模型与自适应陷波器设计、低速摩擦模型与摩擦补偿器设计；研究多电机驱动的最佳同步结构配置形式，包括多电机同步控制方式及同步算法；提出综合性能指标下的基于电机状态和负载状态反馈的大惯量系统整体优化控制方案，负载状态和系统干扰利用扩张观测器来估计。将理论研究结果应用于大型雷达伺服系统，在满足系统动静态性能指标下提高雷达跟踪精度，保证多电机快速同步的同时降低能耗，并实现关键设备性能的检测。项目研究成果为研发节能降耗的大惯量系统优化控制提供理论支持，为解决复杂大惯量系统的控制提供新方法。

项目研究了大惯量多驱动系统关键机构参数与控制器一体化设计方法及应用。主要研究内容有：（1）提出了大惯量多驱动系统机械结构特性建模与补偿器一体化设计方法，包括齿轮传递力矩模型与补偿器设计、机械谐振模型与谐振抑制、摩擦模型与补偿器设计方法；（2）系统结构与控制器的一体化设计。提出了基于嵌套优化策略的一体化设计方法，建立了在联合性能指标下有限时间滤波控制、保性能控制和固定时间滑模控制的一体化设计方法；（3）多电机联动系统的同步控制。提出了基于速度差的非线性同步控制、含动态增益的环形耦合同步控制、自适应同步控制、基于平均偏差耦合的同步控制和基于广义耦合误差的同步控制；（4）基于偏置力矩的消隙控制。提出了基于负载速度和加速度的动态偏置力矩消隙控制、基于电机转角和负载转角之差的时变偏置力矩消隙控制和基于预设性能的偏置力矩消隙控制方案；（5）基于负载状态和电机状态观测器的多驱动系统控制。提出了基于变增益神经网络观测器的自适应控制、基于L2增益观测器的自适应跟踪控制、基于K-滤波神经网络观测器的鲁棒跟踪控制和基于非线性扩张状态观测器的快速递归动态面控制；（6）多电机系统的综合优化控制。提出了多驱动系统的保性能鲁棒预测控制、串级优化控制、广义级联耦合系统的保性能控制和最优时间策略的积分滑模控制；（7）伺服系统的故障检测和容错控制。提出了基于观测器的故障检测和输出反馈容错控制、基于神经网络观测器和基于深度学习的故障检测方法；（8）伺服系统近似动态规划的最优控制。提出了基于强化学习的近似最优镇定控制、基于非零和博弈的自适应最优跟踪控制、基于辨识评价近似动态规划的H∞控制和基于数据驱动的近似最优控制；（9）多电机联动控制在大型雷达天线等大惯量系统上的应用，实验结果验证了算法的有效性。项目成果可用在火炮和雷达等大惯量系统，为大惯量系统的控制提供新方法，对提高多驱动系统的控制性能具有重要指导意义。