【摘 要】
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该学位论文围绕其理论与关键技术,主要进行了以下的研究:提出了一基于信息模型的迭代学习控制方法,以解决广义运动误差大回路控制问题.建立了广义运动误差补偿系统的广义被控
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该学位论文围绕其理论与关键技术,主要进行了以下的研究:提出了一基于信息模型的迭代学习控制方法,以解决广义运动误差大回路控制问题.建立了广义运动误差补偿系统的广义被控对策模型和广义运动误差传播方程;研究了二阶采样复变系统的稳定性和动态特性, 并运用于广义运动误差迭代学习控制的学习稳定性学习速度分析中,这是一种新型的对学习速度进行定量分析的频域方法;提出并应用了一种预测学习控制算法,对广义运动误差实现非参数高阶(在迭代次数维内)迭代学习控制,学习速度快;进行了仿真和实验研究.提出了一种基于状态子空间转移的高精度点位智能控制策略.高精度机械找零和消除加工过程中非重复性强干扰的影响是实施大回路控制的前提.该文以该控制策略对面向加工的高精度CNC分度头进行控制,以消除系统中非重复干扰对系统分度精度的影响和实现高精度机械找零.该系统能在工厂车间环境下可靠工作,系统分度精度和机械找零精度可达到2角秒,可在约8秒内完成小于120角度的分度, 达到了高精度、高可靠性、高效率分度的要求.开发了广义运动误差大回路控制系统的控制软件,开发了以(工业控制)计算机为核心的高精度点控制系统的硬、软件,经试验,运行可靠,使用方便.
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