自整角机伺服系统的设计与仿真(4)

2019-03-10 10:53

b.Ⅰ型系统的原理误差 单位位置输入信号下

?m(s)??1s2

原理误差为:

esv?lims?s?01s2?11?W(s)?limD(s)SD(s)?KN(s)s?0?1K (7)

4.1.3扰动误差

伺服系统所承受的各种扰动都会影响到系统的跟踪精度。可以将最常见的扰动归为三类:第一类是负载扰动;第二类是系统参数发生变化时所引起的增益变化,以及电源电压波动等。第三类是噪声扰动,通常各种噪声干扰大都是从检测装置经反馈通道混入系统,可看作是与给定输入一起加入系统的。

图8 伺服系统的扰动图

4.2 分析实例

对于小功率伺服系统,电机的电枢电阻比较大,或者允许过载倍数比较高,可以不必过多限制过渡过程中的电流。为了提高系统的快速性,可以不设置转速环和电流环,而采用只有位置反馈的单环结构,其系统结构图,如图9所示 。

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图9 单个伺服系统结构图

图9中控制对象传递函数为

Wobj(s)?Kobjs(Tphs?1)(Tss?1)(TmTls?Tms?1)2 (8)

式中Kobj?Kbs?Kph?Ks?Kg?Tph1Ce------控制对象的总放大系数 ;

、Tl、Ts------ 小惯性常数。

在伺服系统中,电枢回路是不串平波电抗器的,所使用的电动机电枢电阻又大,

因此系统的电磁时间常数Tl一般很小,甚至可以近似认为Tl?0。这时可将电动机的传递函数写为

1CeTmTls?Tms?12?1CeTmTls??Tm?Tl?s?12?1Ce?Tms?1??Tls?1? (9)

近似条件为:

Tl?110Tm

这样就可以将Tl当作小时间常数看待,整个系统可进行降阶处理,则控制对象的传递函数改写成如下形式

Wobj(s)?Kobjs(T?s?1)(Tms?1) (10)

式中 T? ------控制对象中小时间常数 Tph、Ts、Tl之和; Tm ------系统的机电时间常数。

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本设计选用伺服电机:S661型,230W,110V,2.9A,2400r/min,Ra=3.4?。电枢回路总电阻R=5.1?,减速器速比i=60,自整角机放大系数Kbs?1.25V/(?),相

?敏及功放的总增益KphKs?200,自整角机的检测误差ed?0.5?。?m?200(?)/s,实

际负载转矩为20N?m。

图10 伺服系统的方框图

4.2.1 稳定性分析 CUnom?InomRa.4e?n?110?2.9?3nom2400V/(r?min?1)?0.0417V/(r?min?1)

K6g?i?660?0.1

取T??0.008s,Tm?0.85s,所以得系统控制对象的开环传递函数为:

Wobjobj(s)?Ks(T?s?1)(Tms?1)?600s?0.008s?1??0.85s?1?

可得闭环传递函数为:Gs(S)?6000.0068s3?0.008s2?0.85s2?s?600

运用劳斯判据法分析系统稳定性:

闭环特征方程为:D(S)?0.0068s3?0.858s2?s?600?0 作劳斯表如下: s3 0.0068 1

s2 0.858 600

14

s -3.7552 0 s 600

因为第一列中有负值出现,不全部大于零,所以系统不稳定。

4.2.2动态性能分析

由于该系统不稳定,所以关于上升时间、 峰值时间、超调量及调节时间这些动态指标都没有意义。

4.2.3稳态误差分析

a.计算稳态原理误差 系统的开环传递函数为:

Wobj(s)??Kobjs(T?s?1)(Tms?1)600s?0.008s?1??0.85s?1?01

系统为I型系统,应用叠加原理,当输入信号单独作用时

? ?m(s)?1s2

稳态原理误差为

esv?limss?0121s1?Wobj(s)?0.334

计算扰动误差

CM?9.55Ce?9.55?0.0417N?m/A?0.0417V/(r?min)?1

负载转矩折算到电动机轴上的等效转矩值 TL?对应的负载电流 IdL?TLCm?0.3330.398A?0.898A

20i?2060N?m/A?0.333N?m

15

IdLRKbsKKsph由负载转矩TL引起的扰动误差,即et。

et?0.017

整个系统的稳态误差:e?ed?esv?et?0.5?0.334?0.017?0.851 4.3对系统进行MATLAB仿真

根据校正前的传递函数,用bode()函数绘制系统波特图,然后调用margin()函数求出系统的幅值稳定裕度、相角裕度及对应的频率,其实现代码如下:

clear all figure(1); num=600 ;

den=conv(conv([1 0],[0.008 1]),[0.85 1]) ; s1=tf(num,den) bode(s1); margin(s1) grid on figure(2);

sys1= feedback(s1,1) step(sys1) grid on 运行结果:

Transfer function: 600

-------------------------- 0.0068 s^3 + 0.858 s^2 + s Transfer function: 600

-------------------------------- 0.0068 s^3 + 0.858 s^2 + s + 600

16


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