一种基于经验模态分解的pmlsm驱动xy平台控制方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于数控加工技术控制领域，具体是一种基于经验模态分解的PMLSM驱动 XY平台控制方法及系统。
【背景技术】
[0002] 制造业对于保障国家安全，保证国民经济高速增长有着重要的作用。随着数字技 术的发展，机床技术已经进入到了以数字化为核心的机电一体化时代。目前数控机床已经 成为现代先进制造技术中最重要的基础装备和世界机床市场的主流产品。在计算机软硬 件、刀具等机械结构和其他相关技术的进步下，数控技术日益发展，对其驱动系统性能的要 求也逐渐提高。国外高档数控机床最快进给速度达到了 60m/min，普通数控机床的加工精度 已经由0.0 lmm提高到了 0. 005mm，甚至有些已经达到了纳米级别。因此，高速度、高精度、高 效率和智能化已经成为数控机床伺服驱动系统的主要发展趋势。
[0003] 与传统的旋转电机相比，由直线电机驱动的运动系统不需要任何中间机械传动部 分就可以实现直接驱动，能够消除机械传动部分带来的一系列问题，使高速度、高精度位置 加工成为可能。20世纪中期以来，对直线电机研宄有了长足的进步，其中由于永磁直线同步 电机PMLSM(permanent magnet linear synchronous motor)具有精度高、响应快、损耗低、 推力大等优点，因此在提升系统、工业机器人、往复伺服系统、电子制造装备和高速高精度 数控机床等方面具有广泛的应用。在运动控制中，由PMLSM驱动XY平台是常见的伺服驱动 机构。虽然PMLSM实现了"零传动"，但是其特有的端部效应会增加系统的扰动，没有了中间 装置的缓冲过程，使外部扰动更直接地影响输出，因此在一定程度上增加了其控制的难度。
[0004] 经典的 PID (比例（proportion)、积分（integration)、微分（differentiation)) 控制方法简单、鲁棒性较好、控制器设计方便，对于一般精度而言，能够很好地满足要求。但 是不能够有效消除PMLSM驱动的数控机床中出现的周期性扰动，很难保证控制精度。因 此需要引入先进的控制方法，实现高精度控制。对于重复运行的系统，一般控制器在每次 运行时都会得到相当丰富的跟踪误差信息，但不会加以利用。迭代学习控制（iterative learning control，简称ILC)能够充分利用先前的控制信息，通过多次迭代，提高系统的运 行性能。
[0005] ILC是一种智能控制方法，主要针对具有重复性或周期性的被控对象，具有严格的 数学描述，完善的理论体系，不完全依赖于系统的精确模型，能够控制非线性系统。经过30 年的发展，ILC的研宄主要包括学习律的设计、鲁棒性、收敛性的分析、收敛速度问题等方 面。ILC要求系统在每次迭代时的初态与期望轨迹的初态保持一致，但在实际运行时，系统 受到的扰动往往使两者不一致，产生初始定位误差。当系统重复运行时，系统的稳定性会因 初始定位误差的累加受到影响，甚至导致系统发散。因此如何解决ILC存在的初始值问题、 提高收敛速度、选择合适的收敛性分析方法仍然是值得研宄的。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种基于经验模态分解的PMLSM驱动XY平台控制方法及 系统。
[0007] 本发明的技术方案是：
[0008] -种基于经验模态分解的PMLSM驱动XY平台控制方法，包括以下步骤：
[0009] 步骤I :PMLSM驱动XY平台运动过程中实时进行电流采样和位置采样；
[0010] 步骤2 :DSP处理器根据当前时刻的电流采样数据和位置采样数据生成对PMLSM驱 动XY平台进行位置控制的PWM信号；
[0011] 步骤2-1 :根据位置采样数据对PMLSM驱动XY平台进行ILC位置控制：将期望位 置与位置采样数据做差后，得到位置偏差，经ILC计算后得到期望速度；
[0012] 步骤2-2 :根据位置采样数据对PMLSM驱动XY平台进行PI速度控制：将位置采样 数据微分后，得到实际速度，再将步骤2-1所得的期望速度与实际速度做差后，经PI计算后 得到速度偏差，得到期望电流；
[0013] 步骤2-3 :根据电流采样数据生成对PMLSM驱动XY平台进行位置控制的PWM信 号：将步骤2-2所得的期望电流作2/3变换，再将变换结果与电流采样数据做差后，得到驱 动IPM逆变单元的PWM信号，执行步骤3 ;
[0014] 步骤3 :PMLSM驱动XY平台根据PWM信号进行工作：IPM逆变单元根据步骤2-3所 得的PWM信号，使PMLSM驱动XY平台进行工作，PMLSM驱动XY平台运动过程中实时进行电 流采样和位置采样；
[0015] 步骤4 :根据步骤3的位置采样数据对PMLSM驱动XY平台进行EMD-ILC位置控制： 根据步骤3的位置采样数据和EMD计算非理想位置偏差，再经ILC计算后得到期望速度，返 回步骤2-2。
[0016] 所述的PMLSM驱动XY平台控制方法所采用的PMLSM驱动XY平台控制系统，包括：
[0017] 用于将220V交流电转换成驱动PMLSM的三相交流电的主电路；
[0018] 用于根据电流采样信号和位置采样信号对PMLSM驱动XY平台进行ILC位置控制、 PI速度控制、EMD-ILC位置控制的控制电路：
[0019] 主电路的输入端连接220V交流电，主电路的输出端连接PMLSM驱动XY平台的三 相输入端；控制电路的位置采样输入端连接PMLSM驱动XY平台的光栅尺，控制电路的电流 采样输入端连接驱动XY平台的PMLSM的A相输入端及B相输入端。
[0020] 所述主电路包括调压模块、整流滤波单元和IPM逆变单元；
[0021] 调压模块的输入端连接220V交流电，调压模块的输出端连接整流滤波单元的输 入端，整流滤波单元的输出端连接IPM逆变单元的输入端，IPM逆变单元的输出端分别连接 PMLSM驱动XY平台的三相输入端。
[0022] 所述控制电路包括：
[0023] 用于通过光栅尺采集PMLSM驱动XY平台位置信号的位置采样电路；
[0024] 用于采集PMLSM驱动XY平台A相输入电流信号和B相输入电流信号的霍尔电流 传感器；
[0025] 用于将霍尔电流传感器的采样信号转换成0~3V的电平信号的电流采样电路；
[0026] 用于根据电流采样信号和位置采样信号对PMLSM驱动XY平台进行ILC位置控制、 PI速度控制、EMD-ILC位置控制的DSP处理器；
[0027] 用于根据DSP处理器在ILC位置控制、PI速度控制、EMD-ILC位置控制时生成的不 同PWM信号驱动IPM逆变单元工作和保护IPM逆变单元的IPM隔离驱动保护电路；
[0028] 位置采样电路连接PMLSM驱动XY平台的光栅尺；霍尔电流传感器连接驱动XY平 台的PMLSM的A相输入端及B相输入端；霍尔电流传感器的输出端连接电流采样电路的输 入端，电流采样电路的输出端、位置采样电路的输出端分别连接DSP处理器的输入端，DSP 处理器的输出端连接IPM隔离驱动保护电路的输入端，IPM隔离驱动保护电路的输出端连 接IPM逆变单元的控制输入端。
[0029] 所述DSP处理器包括ILC位置控制模块、PI速度控制模块、PWM信号生成模块和 EMD-ILC位置控制模块；
[0030] ILC位置控制模块，根据位置采样数据对PMLSM驱动XY平台进行ILC位置控制： 将期望位置与位置采样数据做差后，得到位置偏差，经ILC计算后得到期望速度；
[0031] PI速度控制模块，根据位置采样数据对PMLSM驱动XY平台进行PI速度控制：将 位置采样数据微分后，得到实际速度，再将ILC位置控制模块所得的期望速度与实际速度 做差后，经PI计算后得到速度偏差，得到期望电流；
[0032] PWM信号生成模块，根据电流采样数据生成对PMLSM驱动XY平台进行位置控制的 PWM信号：将PI速度控制模块所得的期望电流作2/3变换，再将变换结果与电流采样数据 做差后，得到驱动IPM逆变单元的PWM信号；
[0033] EMD-ILC位置控制模块，根据下一时刻的位置采样数据对PMLSM驱动XY平台进行 EMD-ILC位置控制：根据位置采样数据和EMD计算非理想位置偏差，再经ILC计算后得到期 望速度，并调用PI速度控制模块。
[0034] 有益效果：
[0035] 本发明以PMLSM驱动的XY平台伺服机构为被控对象，先利用迭代学习（ILC)位置 控制器获得每次迭代过程中的跟踪误差，以这些跟踪误差信息为基础，利用经验模态分解 (EMD)方法对其进行分析，筛选并消除影响迭代学习收敛性的分量。然后利用EMD-ILC位置 控制器重新运行系统，正是基于这种方法，来保证系统的收敛性，提高系统的收敛速度。速 度回路则使用传统的PI控制器，就可以有效地克服扰动。保证PMLSM驱动XY平台迭代学 习控制过程的收敛性，提高迭代学习过程的速度，从而改善跟踪误差。
【附图说明】
[0036] 图1是本发明【具体实施方式】的基于经验模态分解的PMLSM驱动XY平台控制原理 框图；
[0037] 图2是本发明【具体实施方式】的ILC位置控制原理框图；
[0038] 图3是本发明【具体实施方式】的EMD方法筛选IMF过程示意图；
[0039] 图4是本发明【具体实施方式】的EMD方法的流程图；
[0040] 图5是本发明【具体实施方式】的PI速度控制原理图；
[0041] 图6是本发明【具体实施方式】的PMLSM驱动XY平台控制系统结构框图；
[0042] 图7是本发明【具体实施方式】跟踪的四角星形轨迹；
[0043] 图8是本发明【具体实施方式】DSP处理器的控制流程图；
[0044] 图9是本发明【具体实施方式】保护中断处理的流程图；
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