盧榮華, 陳特歡,2, 婁軍強,2, 崔玉國
(1. 寧波大學(xué) 機械工程與力學(xué)學(xué)院,浙江 寧波 315211;2. 浙江大學(xué) 工業(yè)控制技術(shù)國家重點實驗室,杭州 310027)
壓電柔性結(jié)構(gòu)具有質(zhì)量輕,能耗低,可操縱性強等優(yōu)點,已被廣泛應(yīng)用于航天探索,精密工程,柔性機器人等領(lǐng)域。但是,由于其固有的低阻尼比和較大的柔韌性[1],它們不可避免出現(xiàn)明顯的持續(xù)振動,這會降低系統(tǒng)的定位精度和運行效率。因此,使用致動器柔性結(jié)構(gòu)進行主動振動控制越來越受到人們的關(guān)注[2-3]。尤其在壓電致動器的輸入與輸出之間存在遲滯效應(yīng),且不同壓電致動器對不同頻率的輸入信號,其遲滯也不盡相同,對壓電柔性結(jié)構(gòu)精確控制,遲滯效應(yīng)是必須考慮的主要因素。為了克服壓電陶瓷的脆性,美國宇航局(NASA)發(fā)明了新型的基于纖維的壓電復(fù)合材料(marco fiber composite,MFC)。MFC顯示出優(yōu)異的性能,如薄層壓板,大驅(qū)動力和高可靠性[4-5]。Wu等[6]將MFC致動器應(yīng)用到復(fù)合梁上,研究并獲得其在空氣中的靜態(tài)與動態(tài)特性。
如今使用MFC致動器進行主動振動和變形控制受到廣泛的關(guān)注。由于逆壓電效應(yīng),壓電陶瓷在電壓輸入下會產(chǎn)生變形。但是,其固有的遲滯和蠕變行為會降低驅(qū)動和定位精度[7]。此外,顯著的遲滯效應(yīng)甚至導(dǎo)致壓電致動系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定性問題。遲滯效應(yīng)在驅(qū)動電壓和響應(yīng)位移之間呈現(xiàn)出環(huán)狀非線性關(guān)系,壓電致動器的遲滯問題亟需解決。目前描述遲滯的模型有很多,如基于物理現(xiàn)象,有Preisach(P)模型[8],PI(Prandtl-Ishlinskii)模型[9-10],Bouc-Wen模型[11],Duhem模型[12],Maxwell遲滯模型[13]。另外通過對模型優(yōu)化,提出了一些改進模型,如基于PI模型進行改進的MPI(modified Prandtl-Ishlinskii)模型[14],基于傳統(tǒng)Bouc-Wen模型引入形狀控制函數(shù)進行優(yōu)化,建立改進的Bouc-Wen模型[15]。在這些遲滯模型中,PI遲滯模型是目前應(yīng)用最廣泛的唯象模型,因為其實現(xiàn)過程相對簡單,并且可以輕松獲得其逆模型。指交叉電極技術(shù)允許MFC致動器在d33模式下工作。由于壓電常數(shù)d33模式大約是d31模式的2~3倍,因此在d33模式下MFC致動器具更高的致動能力;另一方面,較大的致動力相應(yīng)地需要較高的驅(qū)動電壓。MFC致動器通常以很高的驅(qū)動電壓驅(qū)動,甚至最高可達+1 500 V,從而產(chǎn)生強大的非線性動態(tài)響應(yīng)。MFC致動器的復(fù)雜結(jié)構(gòu)加劇了遲滯非線性,同時其遲滯具有明顯的不對稱性,故必須考慮MFC驅(qū)動的柔性臂的偏置雙極性遲滯非線性,從而改善壓電柔性臂的定位和操作精度。
大部分的遲滯模型均是靜態(tài)的且輸入頻率低,無法滿足高頻率輸入,也無法描述壓電柔性結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性。如,Adly等[16]建立的廣義PI模型,精確描述遲滯非線性,同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別,模型局限于非線性需要一致性。Kuhnen[17]將遲滯算子與非對稱遲滯環(huán)串行組合到經(jīng)典PI遲滯模型中,建立一種改進型PI遲滯模型來描述非對稱遲滯特性,但沒有考慮輸入頻率對遲滯特性的影響。Wang等[18]提出一種MPI遲滯模型,采用耦合算子描述不對稱遲滯特性,其仍是個準(zhǔn)靜態(tài)遲滯模型。相比動態(tài)遲滯模型,對不同頻率遲滯適用性有限,且適用頻率離壓電致動器的固有頻率較遠。在動態(tài)特性方面,王鈺鋒等[19]基于Hammerstein模型,以MPI遲滯模型描述壓電柔性臂的靜態(tài)遲滯部分,以外因輸入自回歸模型描述壓電致動器的遲滯線性動態(tài)部分,準(zhǔn)確描述壓電致動器的遲滯率相關(guān)。同時復(fù)雜控制器的引入,彌補逆補償誤差的問題,但易出現(xiàn)系統(tǒng)魯棒性下降的可能性。Liu等[20]利用離散傳遞函數(shù)模型良好描述電力系統(tǒng)的動態(tài)特性,且系統(tǒng)是多輸入多輸出的。王一凡等[21]利用單輸入單輸出傳遞函數(shù)模型研究研究風(fēng)電功率波動變化與換流站的動態(tài)關(guān)系。Liu等和王一凡等以傳遞函數(shù)模型進行系統(tǒng)的動態(tài)特性研究,為本文研究壓電柔性臂遲滯的動態(tài)特性提供了一些思路。為了提高MFC致動器對不同頻率輸入的適用性,準(zhǔn)確描述系統(tǒng)遲滯的動態(tài)特性?;贖ammerstein模型,建立具有雙極性非對稱的改進PI遲滯模型,同時建立系統(tǒng)的離散傳遞函數(shù)模型,串聯(lián)組成一個組合模型。并設(shè)計相應(yīng)的補償控制方法,即前饋補償控制。
本文搭建MFC致動的柔性臂構(gòu)件試驗系統(tǒng),測試得到了柔性臂構(gòu)件的末端變形位移與MFC致動器驅(qū)動電壓之間的雙極性非對稱遲滯特性?;诮?jīng)典PI模型,通過疊加一系列不同權(quán)重、不同閾值的雙邊死區(qū)算子,建立描述MFC致動器的雙極性非對稱性遲滯特性的改進PI遲滯模型,提高其遲滯模型非對稱的逼近能力。在描述系統(tǒng)動態(tài)特性方面,采用離散傳遞函數(shù)模型描述系統(tǒng)線性動態(tài)特性,并與準(zhǔn)靜態(tài)改進PI遲滯模型串聯(lián)組成組合模型,即壓電柔性臂系統(tǒng)。最后,通過最小二乘法辨識得到改進PI遲滯正、逆模型,離散傳遞函數(shù)模型的特征參數(shù),并對所提出的組合模型進行試驗,結(jié)果表明其有效性。
MFC結(jié)構(gòu)組成示意如圖1所示。MFC結(jié)構(gòu)中環(huán)氧樹脂的加入提升了整個復(fù)合結(jié)構(gòu)的柔韌性、可靠性和變形能力,而指交叉電極的排布方式大幅提高了壓電材料的應(yīng)變致動效率。對比傳統(tǒng)的壓電陶瓷片而言,MFC的變形和驅(qū)動能力顯著增強。因此,MFC致動器是柔性結(jié)構(gòu)主動變形、驅(qū)動控制及振動抑制的理想元件。
圖1 MFC結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure diagram of the MFC laminate
為了測試MFC致動器的致動性能,搭建MFC壓電柔性臂構(gòu)件試驗系統(tǒng),其實物圖如圖2所示。采用環(huán)氧樹脂膠水3M-DP60將兩片MFC致動器(型號M2814-P1,工作模式d33)對稱地粘貼在鋁基柔性臂構(gòu)件根部的左右表面。柔性臂構(gòu)件及MFC基本參數(shù)如表1所示。測試過程中,PC機通過USB總線將MFC致動器的驅(qū)動電壓信號傳輸?shù)蕉嗖矍度險SB CompactDAQ機箱(NI,cDAQ-9178),然后經(jīng)D/A模塊(NI-AO9263)轉(zhuǎn)換為模擬電壓信號,該電壓信號經(jīng)高壓放大器(Trek PZD700A,放大倍數(shù)200倍)放大后施加到MFC壓電柔性臂上,MFC致動器在壓電材料逆壓電效應(yīng)下實現(xiàn)柔性臂變形位移的精密驅(qū)動。水平安裝在柔性臂構(gòu)件末端的激光位移傳感器(Keyence,LK-G80,分辨率0.15 μm)實時檢測構(gòu)件的變形位移,傳感器檢測位移經(jīng)控制器調(diào)理為模擬電壓信號,然后傳輸?shù)角度朐跈C箱中的D/A模塊(NI-AI9205),最后經(jīng)機箱和USB總線傳輸?shù)絇C機中。整個測試系統(tǒng)基于LabVIEW平臺完成。
圖2 試驗裝置實物圖Fig.2 Photograph the experimental setup
表1 柔性臂構(gòu)件及MFC致動器參數(shù)表Tab.1 Parameters of the beam and MFC actuator
MFC致動器的工作電壓范圍為-500~+1 500 V,故測試過程中選取電壓峰峰值(voltage peak-to-peak,Vpp)分別為400 V、600 V及800 V,頻率為0.1 Hz的正弦波驅(qū)動電壓信號施加到MFC致動器上,得到柔性臂構(gòu)件的末端變形位移與驅(qū)動電壓之間的關(guān)系如圖3(a)所示;不同頻率在相同的輸入電壓下,壓電柔性臂遲滯呈現(xiàn)遲滯的率相關(guān),如圖3(b)所示。試驗結(jié)果表明:MFC致動器的驅(qū)動電壓和柔性臂構(gòu)件變形位移之間存在著嚴(yán)重的遲滯現(xiàn)象,不同激勵電壓下得到遲滯環(huán)的初載曲線基本重合。隨著激勵電壓幅值的增大,遲滯現(xiàn)象愈加明顯。在峰峰值電壓800 V的正弦激勵下,柔性構(gòu)件位移的最大遲滯誤差達50.6%。值得注意的是,在MFC致動器的雙極性驅(qū)動電壓作用下,柔性臂構(gòu)件的正、負向變形位移存在著明顯的偏置現(xiàn)象,且偏置隨著驅(qū)動電壓幅值增大而變大。在±400 V無偏置電壓驅(qū)動下,柔性梁構(gòu)件正、負向位移之間的偏置誤差達24.4%。
圖3 MFC致動器的遲滯特性曲線Fig.3 Hysteresis loops of the MFC actuators
壓電柔性臂的遲滯隨著驅(qū)動電壓頻率增加也愈發(fā)明顯,即呈現(xiàn)遲滯率相關(guān)性。此時準(zhǔn)靜態(tài)遲滯模型已無法良好描述不同頻率的驅(qū)動電壓在壓電柔性臂的遲滯非線性特性,其顯著影響了柔性構(gòu)件的定位、操控。因此,迫切需要對MFC致動器的柔性臂的非對稱遲滯特性及動態(tài)特性進行深入研究,對壓電柔性臂模型進行辨識,并提出可靠的補償控制方法來改善其驅(qū)動精度。
對于壓電柔性臂構(gòu)件,其輸入電壓頻率較低時(小于1 Hz),可以由準(zhǔn)靜態(tài)遲滯模型進行表示。故當(dāng)輸入驅(qū)動電壓頻率較大時,此時用單純的準(zhǔn)靜態(tài)遲滯模型已無法準(zhǔn)確描述系統(tǒng)的遲滯非線性特性,需要建立一個動態(tài)的遲滯模型來描述?;贖ammerstein模型的思想,提出一個組合模型描述系統(tǒng)的動態(tài)遲滯特性。該壓電柔性臂的系統(tǒng)動態(tài)遲滯模型有兩個部分,改進PI遲滯模型表示靜態(tài)遲滯非線性部分;離散傳遞函數(shù)模型表示線性動態(tài)部分,如圖4所示。
圖4 試驗對象系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.4 Block diagram of the experimental object system
圖4中:yc(t)為中間變量;u(t)和y0(t)分別為壓電柔性臂的輸入與輸出。
PI模型是目前應(yīng)用最廣泛的唯象遲滯模型之一,其表達式簡單,求逆簡便,易于實現(xiàn)。Play算子的數(shù)學(xué)解析式為
(1)
式中:l(t)為致動器的輸入電壓;yr(t)為其響應(yīng)移;c代表常數(shù);r及wr分別為Play算子的閾值和權(quán)重。
PI遲滯模型僅能描述壓電柔性臂的對稱遲滯特性。為描述壓電柔性臂的雙極性非對稱遲滯特性,基于經(jīng)典PI遲滯模型,串聯(lián)一系列無記憶、非對稱特性的死區(qū)算子。雙邊死區(qū)算子輸入和輸出之間的關(guān)系,如圖5所示。
圖5 死區(qū)算子的輸入輸出關(guān)系Fig.5 Input-output relationship of the dead-zone operator
雙邊死區(qū)算子的表達式為
(2)
式中,x(t)和Gs[x(t),s]分別為死區(qū)算子的輸入和死區(qū)算子的輸出,s為死區(qū)算子閾值,Gs=[G-m,G-m+1,…,G0,G1,…Gm]T為死區(qū)算子向量。將不同權(quán)重、不同閾值的死區(qū)算子進行疊加可得到G[x](t)
(3)
-∞ 綜合上述,改進PI遲滯模型與經(jīng)典PI遲滯模型的區(qū)別有:引入了死區(qū)算子及死區(qū)算子相關(guān)的權(quán)重、閾值;模型求逆時,出現(xiàn)死區(qū)逆算子的逆權(quán)重、逆閾值;動態(tài)遲滯模型是個組合模型,改進PI遲滯模型是準(zhǔn)靜態(tài)遲滯部分,另外引入離散傳遞函數(shù)模型描述動態(tài)遲滯特性部分。將Play算子與另一系列不同權(quán)重、不同閾值的雙邊死區(qū)算子進行串聯(lián),即可得到描述MFC壓電柔性臂的遲滯現(xiàn)象的雙極性非對稱改進PI遲滯模型 (4) 壓電致動器的固有特性,輸入-輸出關(guān)系必須保持強單調(diào)性,故對死區(qū)算子權(quán)重施加線性不等式約束來保證這一特性,如式(5)所示 Us·ws-us≤0 (5) 式中,us及Us矩陣如下 us=[-ε… -ε… -ε]T 式中,ε為無窮小量。 柔性臂和MFC致動器的參數(shù)如表1所示。描述壓電柔性臂動態(tài)特性,需建立系統(tǒng)的動力學(xué)動態(tài)數(shù)學(xué)模型;同時建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型也是辨識的前提。純改進PI遲滯模型,在描述遲滯的非對稱性有明顯改善,如圖6所示。通過引入離散傳遞函數(shù)模型與改進PI遲滯模型串聯(lián)成組合模型,能更好的描述遲滯動態(tài)特性。為研究方便,將柔性臂模型視作歐拉-伯努利梁模型,則離散傳遞函數(shù)模型使用多項式的比率描述系統(tǒng)的輸入和輸出之間的動態(tài)關(guān)系,其表達式為 (6) 式中,na和nb均為正整數(shù)。 采用最小二乘法對離散傳遞函數(shù)模型進行辨識?;谙到y(tǒng)的輸入和輸出數(shù)據(jù)(見圖4),得到如下最小二乘形式,即 yo(k)=φT(k)θ (7) 式中:φ(k)為數(shù)據(jù)向量,包括系統(tǒng)的輸出和中間變量;θ為待估參數(shù)向量,具體表示為 (8) 基于系統(tǒng)采到的M組數(shù)據(jù),利用最小二乘法得到其參數(shù)向量的估計θ*為 θ*=(φTφ)-1φTY (9) 式中:Y=[yo(1),yo(1),…,yo(M)]T;φ=[φT(1),φT(2), …,φT(M)]T。 由系統(tǒng)參數(shù)向量的估計為θ*,那么對應(yīng)k時刻的估計輸出為 (10) 將系統(tǒng)實際輸出和估計輸出之間的殘差表示為 (11) 對系統(tǒng)采到的M組數(shù)據(jù),其殘差的平方和也就是性能指標(biāo),可以表示為 (12) 式中,e=[ε(1),ε(2),…,ε(M)]T。系統(tǒng)參數(shù)的最小二乘估計值就是對性能指標(biāo)J求θ*向量的導(dǎo)數(shù),并令其為0,從而計算得到參數(shù)使得J達到極小值。 為了辨識改進PI遲滯模型的參數(shù),并求得死區(qū)算子的逆G-1[y(t)](t) (13) (14) 由式(2)中雙邊死區(qū)算子Gs[x(t),s]的輸出與閾值正、負有關(guān),故G[x](t)與G-1[y(t)](t)權(quán)重的轉(zhuǎn)換關(guān)系為 根據(jù)試驗所測得的MFC驅(qū)動電壓與柔性臂構(gòu)件位移之間的雙極性非對稱遲滯曲線,采用等分閾值的方式確定Play算子閾值ri和死區(qū)算子逆G-1[y(t)](t)閾值s′j為 (16) 式中,V為系統(tǒng)輸入向量,即輸入電壓向量。 (17) E[x,y](t)= 表2 Play算子與其逆算子參數(shù)表Tab.2 Parameters of the Play operators and their inverse operators 表3 Play雙邊死區(qū)算子與其逆算子參數(shù)表Tab.3 Parameters of the double-sides dead zone operators and their inverse operators 從PI遲滯模型、改進PI遲滯模型與實測遲滯曲線擬合情況進行對比,如圖6所示。Play算子對稱平行四邊形結(jié)構(gòu)決定經(jīng)典PI遲滯模型的輸出正、負向位移也是對稱的,故導(dǎo)致其無法很好地逼近遲滯曲線的正、負偏置位移,存在較大的偏差,最大偏差達214.5 μm,其擬合誤差達到16.06%;而本文提出的改進PI遲滯模型是基于經(jīng)典PI遲滯模型,引入不同權(quán)重、不同閾值的雙邊死區(qū)算子進行疊加,模型對比經(jīng)典PI遲滯模型在非對稱遲滯的逼近性能得到提升,其擬合的最大誤差為74.5 μm,擬合度誤差下降到5.58%。兩種建模對比,改進PI遲滯模型更好的描述壓電柔性臂的非對稱遲滯非線性特性。 圖6 PI遲滯模型與改進PI遲滯模型建模對比Fig.6 Modeling comparison between PI hysteresis model and improved PI hysteresis model 在辨識過程中,由于壓電柔性臂的一階振動模態(tài)在其振動中起主導(dǎo)作用,故對其振動進行一個截斷處理,僅對振動的一階振動模態(tài)進行辨識。 試驗辨識采用幅值為±2 V,頻率范圍為10~30 Hz的正弦掃頻電壓信號,通過Labview測控平臺驅(qū)動MFC壓電柔性臂激起柔性臂的一階振動,并使用激光位移傳感器測量柔性臂末端的響應(yīng)位移,整個掃頻過程持續(xù)時間為20 s,采樣頻率為1 000 Hz。以改進PI模型的擬合位移(中間變量yc(t))作為輸入,實測掃頻響應(yīng)位移作為輸出,此時具有有限個數(shù)據(jù)點,對這些數(shù)據(jù)進行最小二乘法的擬合。由擬合結(jié)果,即可得到離散傳遞函數(shù)模型G(z),其掃頻試驗辨識結(jié)果如圖7所示。試驗結(jié)果表明,除了在壓電柔性臂的固有頻率附近擬合稍顯不足,其余位置擬合度均較好。 從掃頻辨識試驗結(jié)果可得,離散傳遞函數(shù)模型與系統(tǒng)試驗數(shù)據(jù)高度吻合,其擬合度可達95.39%,充分體現(xiàn)了離散傳遞函數(shù)模型對于壓電柔性臂的適用性。一般情況下,在一定范圍內(nèi)隨著模型階次的增加,模型與曲線的擬合程度也會得到提高。另外,隨著模型階次的增加,模型參數(shù)辨識的計算量、系統(tǒng)復(fù)雜度也會增加,并有可能降低離散傳遞函數(shù)模型的魯棒性。辨識過程中,對幾組不同模型階次的輸入與輸出擬合度進行對比分析,最終采用二階離散傳遞函數(shù)模型已經(jīng)可以滿足使用要求,同時采用離散傳遞函數(shù)模型能克服數(shù)據(jù)隱藏缺陷,使模型更加穩(wěn)定。基于最小二乘法所辨識得到的離散傳遞函數(shù)模型G(z)為:G(z)=(629z-1-628z-2)/(1-0.241 9z-1-0.735 5z-2)。 圖7 掃頻試驗辨識結(jié)果Fig.7 Sweep frequency experiment identification result 利用建立的改進PI遲滯模型與離散傳遞函數(shù)模型計算得到MFC壓電致動器的補償控制輸入,本質(zhì)上就是對改進PI遲滯模型與離散傳遞函數(shù)模型求逆。由改進PI遲滯模型及離散傳遞函數(shù)模型與其逆互為反函數(shù),式(4)的兩層算子依次求逆得到 對離散傳遞函數(shù)模型進行求逆,可得到:G-1(z)=(1-0.241 9z-1-0.735 5z-2)/(629z-1-628z-2)。 為驗證壓電柔性臂辨識出來的遲滯模型與離散傳遞函數(shù)模型的有效性,建立試驗裝置平臺(見圖2),開展柔性臂構(gòu)件在MFC致動下正弦波軌跡跟蹤試驗。分別采用幅值為±1,±1,±1.5,±2,對應(yīng)頻率分別為1 Hz,5 Hz,10 Hz,15 Hz正弦波理想位移信號。根據(jù)求得的改進PI遲滯逆模型式(19),結(jié)合逆離散傳遞函數(shù)模型G-1(z),計算得到每個時刻的補償控制電壓,同時測得壓電柔性臂補償后的位移并與正弦波理想位移進行對比。同時為了對比組合模型的補償效果,開展基于經(jīng)典PI遲滯模型的補償試驗,試驗結(jié)果如圖8所示。實測1代表組合模型補償后的實測位移,補償1誤差就是其補償后的誤差。實測2代表經(jīng)PI模型補償后的實測位移,補償2誤差是其補償后的誤差。 經(jīng)典PI模型補償后,由于其本身算子是關(guān)于中心點對稱,即求得的逆補償電壓也是對稱的,補償不掉壓電柔性臂的遲滯非對稱性,同時不同頻率還出現(xiàn)不同程度的相位差,補償后的誤差也偏大。而組合模型的補償解決了壓電柔性臂補償遲滯非對稱的問題,實測跟蹤位移與理想位移曲線基本重合,跟蹤誤差控制在6.38%以內(nèi)。表明,MFC壓電柔性臂的遲滯現(xiàn)象基本消除,基于改進PI遲滯模型與離散傳遞函數(shù)模型的組合模型的補償方法對MFC壓電柔性臂的遲滯特性有明顯的改善,具體效果數(shù)據(jù),如表4和表5所示。 圖8 補償后試驗結(jié)果Fig.8 Experimental results after compensation 表4 基于組合模型的補償控制效果Tab.4 Compensation control effect based on combined model 表5 基于經(jīng)典PI模型的補償控制效果Tab.5 Compensation control effect based on classic PI model 表4和表5中四個不同頻率信號均為正弦波位移信號。本文所提出的改進PI遲滯模型與離散傳遞函數(shù)模型的組合模型,雖然在很大程度補償?shù)鬗FC壓電柔性臂的遲滯誤差,提高了其驅(qū)動精度,但是并未完全消除其遲滯引起的誤差。下一步的工作,有必要引進反饋控制算法,搭建前饋+反饋的復(fù)合控制平臺,以進一步提高其驅(qū)動精度、定位精度。 本文基于經(jīng)典PI遲滯模型,疊加一系列不同權(quán)重、不同閾值的死區(qū)算子,建立一種具有非對稱遲滯特性的改進PI遲滯模型。基于Hammerstein模型的思路,建立系統(tǒng)的離散傳遞函數(shù)模型,并將改進PI遲滯模型與離散傳遞函數(shù)模型串聯(lián)構(gòu)成一個組合模型,解決了純遲滯模型對不同輸入頻率的適用性差及無法良好描述系統(tǒng)遲滯動態(tài)特性的問題。在前饋控制策略下,MFC壓電柔性臂的跟蹤精度得到一定的提高。目前仍存在一些不足:比如前饋補償無法完全消除遲滯引起的誤差,抗干擾能力弱,被動控制等。后續(xù)研究有必要引進前饋+反饋的復(fù)合控制策略,進一步提高驅(qū)動、跟蹤精度。2.2 離散傳遞函數(shù)模型
3 模型的試驗辨識
3.1 改進PI遲滯模型的辨識
3.2 離散傳遞函數(shù)模型的辨識
4 前饋補償控制試驗
5 結(jié) 論