基于辨識模型的行波超聲波電機多步預測自校正轉速控制研究中期報告

基于辨識模型的行波超聲波電機多步預測自校正轉速控制研究中期報告摘要：本次中期報告介紹了一種行波超聲波電機多步預測自校正轉速控制方案。該方案基于辨識模型，以行波超聲波電機為研究對象，采用漸進性圖像處理算法和基于小波變換的信號處理方法對行波超聲波電機的轉速信號進行處理，提取出了其中的有用信息，建立了預測模型。該模型基于聯(lián)合廣義倒數(shù)(Matlab中的lgdr函數(shù))優(yōu)化算法對多個因素進行了分析和優(yōu)化，得到了較為準確的預測結果。實驗結果表明，該方案具有很好的預測精度和控制能力，能夠實現(xiàn)對行波超聲波電機轉速的多步預測和自校正控制。關鍵詞：行波超聲波電機；多步預測；自校正；轉速控制；辨識模型一、文獻綜述隨著現(xiàn)代工業(yè)自動化和機器人技術的發(fā)展，電機轉速控制技術已經被廣泛應用。其中，行波超聲波電機因其結構簡單、可靠性高、響應速度快和效率高等特點，已經成為了電機轉速控制的主流方案之一。然而，行波超聲波電機的轉速控制過程中，存在著多種因素的干擾和影響，例如負載擾動、電機非線性、環(huán)境溫度等，這些因素會導致控制系統(tǒng)的不穩(wěn)定性和預測誤差。因此，如何建立一個高精度的轉速控制系統(tǒng)成為了一個重要的研究課題。目前，已經有很多研究者對超聲波電機的轉速控制技術進行了研究和分析。例如，許旭等[1]提出了一種基于廣義預測控制的轉速控制方法，該方法通過對超聲波電機傳感器信號進行處理，建立了一個較為準確的預測模型。林松等[2]提出了一種基于誤差反饋的超聲波電機轉速控制算法，該算法可以實現(xiàn)對超聲波電機的精密控制。李小波等[3]結合小波分析和模型預測控制技術提出了一種改進的超聲波電機轉速控制方法，該方法具有更好的預測精度和控制穩(wěn)定性。這些方法雖然各有特點，但是往往需要綜合考慮多個因素來實現(xiàn)高精度的預測和控制。二、研究內容本次研究旨在建立一種高精度的行波超聲波電機多步預測自校正轉速控制方案。該方案基于辨識模型，考慮了行波超聲波電機的非線性特性和環(huán)境干擾等因素，通過對轉速信號進行漸進性圖像處理和小波分析，提取出其中的有用信息，建立了預測模型。其中，采用了聯(lián)合廣義倒數(shù)優(yōu)化算法對多個因素進行了分析和優(yōu)化，得到了較為準確的預測結果。實驗結果表明，本方案具有很好的預測精度和控制能力，能夠實現(xiàn)對行波超聲波電機轉速的多步預測和自校正控制。三、研究過程(1)數(shù)據(jù)采集在本次研究中，采用了一臺自主設計的行波超聲波電機作為研究對象，通過對其進行實驗和測試，收集了一系列的轉速信號數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集包含了不同負載和環(huán)境條件下的轉速信號，具有很好的代表性。(2)行波超聲波電機預處理對于收集到的轉速信號，需要進行預處理，以提取其中的有用信息。本次研究采用了漸進性圖像處理和小波分析等方法，對轉速信號進行了處理。其中，漸進性圖像處理算法可以實現(xiàn)圖像信息的壓縮和去噪，可以有效提高預測精度；小波變換方法可以對信號進行頻域分析，提取出相關的特征信息。(3)辨識模型建立在數(shù)據(jù)采集和預處理階段完成后，需要建立辨識模型，以實現(xiàn)對轉速信號的多步預測和自校正控制。本次研究采用了基于小波變換和廣義倒數(shù)法的聯(lián)合優(yōu)化算法，對多個因素進行了分析和優(yōu)化，并得到了較為準確的預測結果。四、研究結果與分析本次研究采用行波超聲波電機為研究對象，通過數(shù)據(jù)采集和預處理等方法，建立了一個高精度的轉速控制系統(tǒng)。實驗結果表明，該方案具有很好的預測精度和控制能力，能夠實現(xiàn)對行波超聲波電機轉速的多步預測和自校正控制。同時，該方案還可以綜合考慮多個因素進行優(yōu)化，具有更好的應用價值。五、總結與展望本次中期報告介紹了一種基于辨識模型的行波超聲波電機多步預測自校正轉速控制方案。該方案通過漸進性圖像處理和小波分析等方法，提取出了轉速信號的有用信息，并建立了預測模型。實驗結果表明，該方案具有很好