伺服控制回路使用传感器反馈来确定系统的实际状态(位置,速度或扭矩)是否匹配命令状态。但传感器反馈并不完美 - 即使是高质量的编码器和传感器也可以引入噪声,阶段滞后和测量中的其他误差。提高伺服控制系统反馈的一种方法是增强传感器输入,其中输入输入观察者。
观察者是一种算法,它将来自传感器的反馈与其他有关控制系统产生的信息相结合观察到的比基本反馈信号更准确,更可靠的反馈信号。
运动控制中使用的常见观察模型是Luenberger Observer,它使用楷模植物和传感器并联身体的厂房和传感器。
在控制理论中,植物是拍摄输入并产生输出的系统。在伺服系统中,这通常是伺服电动机驱动诸如致动器的机械传动部件。
这从工厂和传感器模型的输出是观察到的输出。但即使是这观察到的输出包含错误,因为模型不是实际工厂和传感器的完美表示。因此,由观察到的输出产生的错误信号通过观察者补偿器路由回模型 - 通常是常见的PI或PID控制器- 进一步减少观察到的信号中的错误。这样,较纠正了模型中的小错误也是纠正的,而且观察到的状态该植物成为了良好的代表实际的植物。现在,观察状态可用于关闭实际工厂的控制回路。
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可以使用查找表(将已知的输入值与已知输出行为进行比较)或使用描述输入与输出的算法来创建观察者模型。在自动调谐期间,观察者对模型进行校正,并且在正常闭环操作期间,观察者使用模型对控制回路进行校正。
图像信用:地平线解决方案
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观察者可用于生产更准确的定位,速度控制,加速度控制,甚至可以补偿杰(系统中通常由系统摩擦或沉降引起的加速度的突然变化)。类似地,负载观察者可以估计电动机上的机械负载 - 包括诸如突然扭矩或惯性的干扰 - 并补偿该负载。这允许控制回路处理电机,就像它卸载一样,使电机控制更容易更容易伺服系统。负载观测器还可以补偿由于机械磨损随时间而导致的行为的变化,因此在不重新调整系统的情况下性能保持一致。
其他控制方法,如PIV控制或前馈控制,也可以提高伺服系统的性能,但是当尽管需要广泛变化的负载或需要极快的稳定时间时,仍然需要观察者控制。
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