基于迭代学习的X-Y精密平面运动台的位置控制

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X-Y精密平面运动台广泛应用于光刻机工件台、数控机床、形状轮廓激光测量系统等精密运动控制领域,因此它对于系统的轮廓控制精度有较高要求。想要达到较高的轮廓控制精度,必须提高每个单轴的位置跟踪控制精度。然后在此基础上使两轴按照期望轨迹实时动态调整,相互配合,才能达到降低轮廓误差的目的。为此本文采用迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)作为单轴位置控制器,通过多次迭代提高单轴的位置跟踪控制精度,引入交叉耦合控制(Cross-coupling Control,CCC)建立两轴间的协调关系,提高轮廓控制精度。首先分析了X-Y精密平面运动台的基本结构,得到其数学模型,确定了X-Y精密平面运动台的基本控制算法。在此基础上使用Simulink和Solidwork建立了X-Y精密平面运动台的可视化联合仿真模型,通过仿真实验初步验证了控制方案的可行性。然后以S型加减速曲线为目标曲线设计了步进扫描轨迹,用于验证X-Y精密平面运动台的轮廓误差。为提高X-Y精密平面运动台的单轴位置跟踪精度,设计了一种PD型变增益开闭环迭代学习控制与PID反馈控制结合的控制方案,该算法收敛速度更快,而且有效降低了前几次迭代的跟踪误差。但是在实验中发现一些高频噪声在经过多次迭代后会影响系统的稳定性,为解决该问题在PD型变增益开闭环迭代学习控制上加入了低通滤波器,并在X-Y精密平面运动台仿真模型中对上述迭代学习控制器进行对比分析。为提高X-Y精密平面运动台两轴之间的动态配合能力,在两轴之间加入了CCC。设计了任意轨迹的轮廓误差计算模型,计算出轮廓误差在各轴的分量,并通过PID控制器进行补偿。通过交叉耦合控制器和各个轴的迭代学习控制器之间的相互配合,提高了X-Y精密平面运动台的轮廓控制精度。为进一步提高X-Y精密平面运动台的稳定性,设计了一种可根据系统状态实时调节的自适应迭代学习控制(Adaptive Iterative Learning Control,AILC)。并在X-Y精密平面运动台仿真模型中通过三种不同的运动轨迹分析了该算法的控制性能。最后在Simulink中搭建了X-Y精密运动平台的控制模型,使用实验室的快速原型控制系统实现对X-Y精密运动平台的位置控制。基于此控制系统实验了在不同算法的控制下X轴和Y轴的单轴位置跟踪精度,和输入三种不同轨迹下AILC+CCC控制方案与ILC+CCC控制方案下的双轴轮廓控制精度,实验结果表明AILC+CCC的控制方案稳定性更高,控制精度也较高。
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