本技术公开了一种高精度音圈电机位置控制系统及方法。本发明基于音圈电机的工作原理,根据电平衡方程和力平衡方程对音圈电机建立数学模型,由音圈电机的各项参数得到其传递函数。根据此传递函数,设计的控制算法能够根据音圈电机控制系统的反馈差值误差和误差变化自适应调整PID参数增益,改进了模糊控制的隶属度函数,提高了音圈电机控制系统的控制精度和系统的鲁棒性,同时采用RBF神经网络作为PID增益补偿器,通过在线学习和调整,通过设定权值来结合模糊控制和RBF神经网络的输出控制参数增量,克服了传统PID控制易受环境干扰的缺点,增强系统的抗干扰能力和稳定性。
背景技术
在一些需要对位移和力进行高精度的测量和控制的场合,如:光刻机、数码相机和硬盘驱动器等高精度定位系统,通常采用高精度的音圈电机来实现。在音圈电机控制系统中,通常采用传统比例积分微分控制,此算法具有可靠性高,发展相对成熟的特点。
传统PID控制可以通过调整控制器的三个参数来改善系统的动态和静态性能,但在实际应用场景中会因为外界环境干扰因素和音圈电机内部性能参数的改变导致控制精度变低的现象,以及存在PID控制器抗干扰能力弱和非线性系统中适用性不强的问题。
现有技术对传统PID控制进行了一些优化改进,例如:
现有技术一提出基于P-D控制的双闭环控制器,增强了系统的抗干扰能力,同时采用前馈误差补偿来消除因为频率响应数据辨识不准确造成的前馈位置误差。
现有技术二提出一种采用位置前馈和位置反馈PID控制的音圈电机位置控制系统,对音圈电机位置环采用位置前馈和PID控制。
现有技术三采用PID控制的方法,设计了“比例前馈-反馈”的复合控制器,采用MATLAB/Simulink建立系统模型进行仿真分析,验证了其设计的Stewart平台的隔振有很好的效果。
现有技术四采用模糊PID控制音圈电机,通过阶跃响应性能实验得到模糊PID的上升时间、稳态时间以及超调量都比传统PID性能好。
现有技术五提出了一种基于神经网络的智能控制策略,利用S函数实现神经网络的在线调整,参数自动调整寻优,采用Simulink仿真得到此算法的跟踪误差较小,验证了此算法的可行性。
综上,对于音圈电机的高精度控制,在传统控制时面临着实现以下问题:1.及时调整音圈电机的电流和位置需要实现快速响应,这对控制系统的硬件和控制算法要求很高;2.音圈电机的力-电流关系可以近似为线性关系,但空气阻力、导轨摩擦和其他机械阻力会引入非线性因素,需要考虑这些因素带来的影响,提升控制精度,而传统的PID控制不能有效地消除这些误差。
实现思路