CN119200437B 基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩模式控制方法 （德清县浙工大莫干山研究院）_第1页
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1228.基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩本发明公开了一种基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩模式控制方法，包括如下步骤1）采用Matlab系统辨识工具箱得到系统的2其次，根据采集得到的力矩输入信号和转速输出信号，采用Ma进而，针对系统模型的死区非线性特性以及辨识参数的不确定性，采22.根据权利要求1所述的基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩模式控制方法，其e3.根据权利要求1所述的基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩模式控制方法，其324.根据权利要求1所述的基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩模式控制方法，其4[0006]本申请的目的是提供一种基于高阶全驱的网络化运动控制系统力矩模式控制方[0009]针对力矩模式下的运动控制系统，给定力矩激励信号的方法采集其转速输出信5[0013]将死区特性分为由确定性参数构成的本征不确定性部分和由不确定性参数构成6[0024]x(k+1)=(A+k)x(k)+v(k)+i的标量变量,H,L为待求的观测器增益矩阵。构建误差模型e:(k)=x(k)-i(k)和,有：7[0031]记A=A+WB,B,,有：8[0049]3）提出了一种基于高阶全驱模型的MPC方法，并将MPC控制器和中间估计器相结[0056]步骤1、采用Matlab系统辨识工具箱得到系统的状态空间模型，对死区进行预补9A=0.9575,B=1.8039,C=1,E=1表示参数矩阵。m=1和m,=1表示左右死区特性斜率，d=58.6799和d=-59.9455表示左右轴上的死区特性断点。所有参数不确[0061]将死区特性分为由确定性参数构成的本征不确定性部分和由不确定性参数构成可以得到上层控制器计算得到的控制输入和系统输入力矩的[0072]x(k+1)=(A+k)x(k)+v(k)+i[0074]2.1）基于等效输入干扰的思想，将内部扰动和外部扰动整合为输入通道干扰;[0078]其中，是MPC控制器所得的控制律，用于抵消系统的等价输入干扰，选择w=0.2作为中间观测器参数,H,L为待求解的观测器增益矩阵。[0081]记A=A+WB,B,,有：,有：;[0099]利用高阶全驱理论将系统状态空间模

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