【摘 要】
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“扰动台”是进行弹载雷达位标器性能测试的一种旋转平台。位标器性能测试要求“扰动台”工作于摆动状态,且满足转速低、速率精度高、启动速度快、体积小、重量轻等要求。普
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“扰动台”是进行弹载雷达位标器性能测试的一种旋转平台。位标器性能测试要求“扰动台”工作于摆动状态,且满足转速低、速率精度高、启动速度快、体积小、重量轻等要求。普通伺服系统难以满足其要求。本论文针对这样一种特殊的应用场合,根据项目要求,对低速伺服系统速度环路的优化进行了研究。首先,本文介绍了伺服系统的发展及现状,并对伺服系统在低速条件下运行的性能恶化情况及其改进方法进行了阐述和介绍。其次,本文从常规伺服系统出发,分析了其中的控制模型和控制方法。针对速度环中的速率反馈环节提出了“量化器”模型。对于该模型引起的速率误差,本文结合当今理论研究中的卡尔曼算法,提出使用卡尔曼-PID算法,以改善单纯使用PID算法不能解决的伺服系统低速抖动问题。对于该理论的效果验证,进行了相应的仿真对比实验及分析。结果证实了卡尔曼算法的确比其他滤波算法更加适应于解决控制系统中的量化器噪声的滤除。然后,依据项目要求,本文以MDK为平台,以STM32微控制器为核心硬件,以UCOS3为操作系统,实现了低速高精度伺服系统的搭建。并在该系统上成功验证了卡尔曼-PID算法对于低速伺服系统的速率精度改善效果。同时,又以PC机为平台,以QT为编程环境,编制了一套用于控制该低速高精度伺服系统实现“扰动台”相关功能的软件。最后,以该高精度低速伺服系统为实验对象,通过测试PID算法的伺服系统和卡尔曼-PID算法的低速伺服系统,以两项指标(最低平稳速率和速率误差)为标准对比了上述两种算法的低速运行性能。结果显示,卡尔曼-PID算法比PID算法在解决由于角位置传感器的量化误差引起的低速抖动问题上取得了明显进步。
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