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    新闻分类:行业资讯   作者:admin    发布于:2019-06-184    文字:【】【】【

             

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               综上所述,可以发现分布式运动系统的负载(或者任务决定了子系统之间的耦合程度,有些较强,有些较弱。在物理耦合的分布式运动控制中的限制条件较多,如启动时间,制动时间,张力变化率等。而在任务耦合系统中,分布式运动控制系统的任务则是进行任务规划,即如何保证把最恰当的任务分配给最恰当的运动子系统。传统的控制思想是:建立整个系统的状态方程,然后研究系统的稳定性,根据性能指针或者任务规划计算出每个系统的控制量,并在未知或者已知的干扰作用下系统具有鲁棒特征。为此需要设计者彻底弄清楚系统之间的物理关系,例如本文中提及的的升降车的摩擦特性、粘滞特性、时滞特性,死区特性等等的建模,还要考虑机械机构、液压机构、交流传动机构和计算机通信网路结构等环节的模型,结果导致系统模型复杂性和计算量的“爆炸”。更复杂的问题是:负载是如何在各个子系统之间分配的,很多学者通过物理结构来解释这个问题,也有学者通过系统的静特性来阐述观点,似乎能解释一些现象。然后当模型和实际系统与较大差别时,所有的罪过似乎是模型的不精确造成的。那么进一步的精确化带来数学模型的进一步“爆炸”。大系统模型复杂性的问题已经引起重视,显然建立相当复杂的模型是不现实的,这些基于解析方法的连篇累牍,但是当面对工程应用中的复杂性和不确定性时却往往束手无策。在这种背景下所谓先进的控制技术就凸现其重要性。所谓先进控制技术用于大系统的背景是:模型未知,或者说知道很多环节的模型,但是模型之间的连接部分是未知的。那么先进控制技术要解决的问题的一条途径就是不依赖系统的物理本质,而是依据自己的认知理论建立基于自己的描述方法的模型, 如神经网络模型模型,于是就有基于先进控制技术的模型建立或系统辨识问题的研究。先进控制技术的另一条途径是无需模型的控制,学习控制能在系统运行过程中不断获得非预知环节的信息和知识,并积累控制经验。选题提炼于两种典型的分布式运动控制系统——多电机拖动的长距离升降车和多机器人的追逐过程,它们可以分别归纳为物理耦合和任务耦合系统。前者各子系统存在物理连接,通过如链条、胶带“捆绑”在一起而分担负载;而后者则是各子系统通过任务“捆绑”在一起。这些负载和任务具有时变的特点,从长时间来看还具有随机的性质。分布式运动控制系统中的子系统之间因为共同承担负载或任务而相互影响;由于负载分配或者任务分配的不均衡性而影响系统的协调性即速度的协调性、功率的协调性和位置的协调性等。



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               基于DCMAC+P结构的学习控制器,可以使具有时变参数的伺服系统具有快速跟踪能力,且参数易设置,可以解决多个机器人的快速跟踪控制。基于CMAC的ASE/ACE算法,应用于多电动机驱动的升降车系统,可以解决各电动机的功率平衡控制,且系统启动更平稳;其控制是有效的。评价单元ACE的评价信号作为一种奖惩信号影响策略单元ASE的学习速率,进而影响ASE的控制策略,因此具有一定的学习能力;该控制方式只需要设定评价单元的学习速率,且选择范围较宽。




               需要进一步研究的问题第一:通信延时对系统性能影响的研究。分布式控制系统,往往包含计算机通信网络,那么通信网络的延时对系统协调控制的影响如何,如何进一步减小网络延迟对系统性能的影响?在计算机网络通信质量很差时,如何保证系统的稳定运行也是必须要研究的。在某个设备出现问题,就全线停产显然代价很大,为此,研究如何在计算机网络短时间无法恢复的情况下,也能带故障安全运行时非常重要的。




              第二:智能控制固然有很多优点,但是目前现场控制器往往采用PLC,研究如何编制程序,如何在PLC中保持快速的计算也是亟待解决的问题。本文作者提出一种分布式的电动机控制装置,其内部预装很多CMAC子程序,可以通过网络配置参数和它们的结构,为本文所提出的方法落实到实际应用准备了条件;但是距离工程应用的要求还很远。



               第三:分布式运动控制的控制对象比较复杂,如多机器人系统,风力发电的每个并网装置,长距离升降车系统等。进一步研究这些控制对象的特点,弄清影响子系统负载分配的机理,对设计控制器有较大帮助。本文,通过某些简化得到升降车的仿真模型,但是在实际工程中这些简化在胶带动态运行是粗略的。




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