无轴传动技术是一门新兴的、跨学科的综合性技术,是电气传动技术、网络通信技术、控制技术和机械技术的有机结合。无轴传动技术具有传动精度高、结构简化、传动比范围宽、调整方便等优点,因此可以代替传统的机械传动实现准确的传动关系。在印刷机、机械加工、大型同步轧机等要求实现多轴同步传动的领域,无轴传动技术有着广阔的应用前景。 本文对无轴传动技术进行了全面、深入与系统的研究和探讨,特别是无轴传动同步控制策略。主要研究工作如下: 具体分析了两种同步方式:基于跟踪控制的主从式和基于定值控制的平行式的结构,各自的优缺点以及同步传动的误差精度等,并对两种同步结构进行了详细的比较,指出这两种同步方式各有所长:主从式要求伺服系统具有良好的跟踪性能,能及时准确地根据主运动的变化控制从运动的输出,保证传动关系不变;平行式要求伺服系统具有良好的速度稳定性,保证恒定的速度输出。在实际应用中要综合考虑传动要求、传动精度、经济性与控制能力等方面的因素,以选择合适的同步方式。 针对无轴传动同步过程中出现的问题提出了相应的解决方法。对于速度同步控制中可能出现的不同步问题,提出了采用主从轴速度差进行补偿的方法,从仿真结果可以看出,带速度补偿的同步控制策略的同步跟随性能和抗扰性能均有很大提高。对于位置同步中存在的滞后问题,提出了位置滞后的动态补偿方法—前馈补偿,并根据不变性原理分析了前馈补偿的有效性。 本文指出无轴传动系统是一个多变量同步的随动系统,通常情况下多同步变量之间在稳态时存在协调关系,但是一旦失步就会引起彼此之间的调整矛盾。因此,无轴传动中多同步变量的协调控制成为问题的关键。针对采用传统控制方法实现多同步协调控制存在的问题,本文提出了采用神经网络模型参考自适应控制的方法。给出神经间接模型参考自适应控制结构,控制结构中的神经网络辨识器(NNI)采用串一并结构,选用的神经网络的结构与神经网络控制器(NNC)的结构一样,都是非线性时延神经网络(DTNN),同时给出了具体实现,仿真结果表明了该控制方法的有效性。最后对神经网络控制器稳定性进行了分析。