피드백 제어 시스템의 Dead Zone 이해

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죽은 영역 특성은 일반적으로 다음과 같이 모델링된다 :

y = G(u) = 0 for |u| ≤ D; y = m(u – D) u > D; y = m(u + D) u < -D

여기서 D는 죽은 영역 폭과 ]m]는 선형 영역의 사면입니다. 정확한 보상은 이러한 매개 변수에 대한 지식을 요구합니다. 이 없이, 컨트롤러는 작은 입력에 대한 응답이 보이지 않고, integrator 풍력, 과잉, 진동 또는 진동에 이르는 반응이 없습니다.

죽은 영역의 일반적인 원인과 효과

기계 백래쉬 및 Stiction

기어 기차, 리드 나사 및 커플링 종종 짝지어주는 부품 사이에 멈출 수 있기 때문에 죽은 영역을 전시. 마찬가지로, 정적 마찰 (stiction)는 휴식의 힘이 도달 할 때까지 운동을 방지합니다. 이 효과는 저속 모션 시스템에 눈에 띄며 ]위치 오류] 시간을 축적 할 수 있습니다.

전자 임계 값

증폭기는 PWM 드라이버의 영 교차 찡그림, 그리고 ADC/DAC quantization 유사한 비선형성을 생성합니다. 디지털 제어 루프에서, 죽은 영역은 의도적으로 불필요한 액추에이터 팅커를 피하기 위해 추가 될 수 있지만 정확한 추적에 대 한 보상 해야 합니다.

시스템 Behavior에 대한 책임

  • Steady-state 오프셋: 시스템은 정확한 setpoint에 도달하지 않습니다.
  • Limit Cycling: 원하는 값의 출력 oscillates.
  • 단축 대역폭: 작은 setpoint 변경에 대한 느린 응답.
  • Poor 방해 거부 : 하중의 밑에 규정을 유지하기위한 어려움.

Dead Zone 보상 방법

Inverse Dead Zone 보상

가장 직선 기술은 ]mathematical inverse]]의 죽은 영역 비선형을 적용하는 것입니다. 폭 D]와 슬로브 ]m의 대칭 죽은 영역을 위해, 역방향 보상기는 생성됩니다:

ucomp] = udes / m + D · 기호(u]des]])]]]]

이로 인해 입력된 0에서 점프를 추가, 효과적으로 "전면"그런 영역 취소 제어 신호. 역 보상은 죽은 영역 매개 변수가 일정하고 잘 알려진 때 잘 작동합니다. 그러나, 그것은 chattering에서 inversion가 매끄럽거나 측정 소음이 존재하는 경우 0에 가까운 0을 발생시킬 수 있습니다.

Adaptive Control 기술

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Feedforward 보상

Feedforward 전략은 ] dead zone]의 모델로, 피드백 루프에 추가된 보상 신호를 생성합니다. 예를 들어, 플랜트 모델은 원하는 출력을 달성해야 하는 필요한 입력을 예측하고, 죽은 영역은 Feedforward 경로에 속합니다. 이것은 폐쇄 루프 안정성에 영향을 미치지 않고 응답 속도를 향상시킵니다. Feedforward는 종종 PID 피드백과 결합되어 unmodeled dynamics를 처리할 수 있습니다.

하이브리드 Approaches

Real-world 구현은 종종 ]sliding Mode control] 또는 fuzzy logic과의 통합 보상을 섞는다. 슬라이딩 모드 컨트롤러는 매개 변수를 불확실하게하고, fuzzy compensators는 비-smooth 죽은 영역을 처리 할 수 있습니다. 하이브리드 방법 균형 성능과 복잡성. [[LT:]][LT:0]]의 사용은, 단락된 영역의 한계를 초과하는 경우, 최소한의 입력을 초과하는 것입니다.

Dead Zone 보상 실시: 단계별 가이드

1. 체계 ID

계산하기 전에, 당신은 죽은 영역을 문자해야합니다. 램프 또는 계단 입력을 적용하고 출력을 기록하십시오. 임계 값과 선형 이득을 식별하십시오. [[FLT : 0]]]least-squares 곡선 피팅[[FLT : 1] 또는 [FLT : 2]]MATLAB 시스템 식별 도구 모음 [FLT : 3]]를 사용하십시오. 대안 : [[FLT : 4]]binary search[FLT]]를 사용하여 실험을 발견하십시오. 실험을 발견하기 위해 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5 : 5

2. 보상 알고리즘을 선택하십시오.

식별 된 매개 변수와 시스템 제약을 기반으로, 위의 방법 중 하나를 선택합니다. 높은 정밀도 요구 사항이있는 일정한 죽은 영역, 역 보상은 충분합니다. 시간 - 도박 또는 불확실한 죽은 영역의 경우, 적응형 계획을 구현합니다.

3. Compensator 블록 설계

디지털 컨트롤러 (예 : 마이크로 컨트롤러 또는 PLC)에서 컨트롤러 출력 후 보상 블록을 추가하고 공장 입력 전에. 보상을 보장하는 것은 [[FLT :0]]smooth[FLT :1]] 고주파 동적의 흥분을 방지하기 위해. [[FLT :2]]]anti-windup 메커니즘[FLT :3]]를 사용하여 보상을 생성합니다.

4. Tune와 유효성

참조 입력 및 교섭 범위와 보상 시스템을 테스트합니다. 확인 :

  • 정상 상태 오류 (이렇게 0) 감소.
  • 제한 주기 또는 진동 없음.
  • 좋은 방해 거부.

필요한 경우 매개 변수에 저장합니다. ]simulation (e.g., Simulink)를 사용하여 하드웨어 배포 전에 확인하십시오.

Dead Zone의 평가를 정확하게

정확한 매개 변수 추정에 신뢰할 수있는 보상 경첩. 일반적인 기술은 다음과 같습니다 :

  • 열림 식별: 알려진 입력 순서(PRBS, 멀티 사인) 및 측정 출력을 적용합니다. 죽은 영역 모델에 맞는 비선형 최소 평방을 사용합니다.
  • Closed-loop 식별: 시스템은 가동중인 동안, 작은 probing 신호를 주사하고 반복적인 추정을 사용 (예를들면, )을 잊어 버리는 요인])를 가진 적어도 평방을 반복합니다. 이것은 적응시키는 체계를 위해 유용합니다.
  • Physical modeling:] 모터, derive D, Coulomb 마찰 토크 및 측정 해상도와 같은 액추에이터에 대 한.

고급 접근법은 네셔널 네트워크를 이용하여 파라미터 모델 없이 죽은 영역의 역동적 인 접근법을 활용합니다. 이것은 복잡한 또는 비대칭 죽은 영역에 유리합니다.

Practical Challenges and Solutions의 주요 과제

소음 감도

역 보상은 0에서 무한하기 때문에 죽은 영역 가장자리 근처의 소음을 증폭합니다. 해결책: ]]를 사용하여 mooth 대각 (예를들면, 하이퍼볼트 tangent 또는 sigmoid) 임계값 근처에, 또는 제어 신호에 낮은 패스 필터를 적용하십시오.

비대칭 죽은 영역

많은 액추에이터에는 긍정적이고 부정적인 방향 (예를들면, 유압 벨브)를 위한 다른 문턱이 있습니다. 보상은 directional]에 의하여 분리되는 D+와 D 모수로 이어야 합니다. 적응시키는 방법은 asymmetry를 자연적으로 취급할 수 있습니다.

Computational 제약

리소스 제한 마이크로 제어기에서 복잡한 적응 알고리즘은 너무 느리게 될 수 있습니다. ]look-up table]을 사용하여 역방향 함수를 위해, 또는 챗터링을 방지하기 위해 hysteresis와 간단한 임계값 기반 보상을 구현합니다.

Dead Zone 보상의 적용

로봇 및 서보 시스템

산업용 로봇은 기어 백래쉬와 자극에도 불구하고 정확한 관절 포지셔닝이 필요합니다. Dead Zone 보상은 path Accuracy을 개선하고 대상 위치에 거주 시간을 줄일 수 있습니다. 많은 현대 서보 드라이브에는 내장 보상 알고리즘이 포함됩니다.

자동차 기관 및 브레이크 제어

전자 스로틀 바디는 봄 반환 및 마찰 때문에 죽은 영역이 있습니다. 보상은 ]smooth 가속] 및 일관된 유휴 제어를 보장합니다. 마찬가지로, 브레이크-by-wire 시스템은 선형 페달 느낌을 제공하기 위해 죽은 영역 보상을 사용합니다.

의료 기기

통풍기 및 주입 펌프에 있는 비례적인 벨브는 작은 명령에 응답해야 합니다. 죽은 지역 보상은 를 가능하게 합니다 흐름 제어 환자 안전을 위해 긴요한.

항공우주 Actuators

항공기의 플랩과 러더 액추에이터는 유압 스풀 밸브에서 죽은 영역. 보상은 ] 피롯 작업 부하을 감소시키고 자동 조종 성능을 향상시킵니다.

고급 주제: 복합 시스템의 Dead Zone 보상

시리즈의 여러 Dead Zone

두 개 이상의 죽은 영역이 cascade (예 : 센서 + 액추에이터)에 나타나면 효과적인 죽은 영역은 단순히 첨가제가 아닙니다. 보상은 더 넓은 모델이 필요하며 [[FLT : 0]]Hammerstein 또는 Wiener model[[FLT :1]]- 비선형 블록이 선형 동적으로 이어지는 곳에 있습니다. 반대는 그 다음 주파수 영역에서 계산됩니다.

Dead Zone 시간 지연과 보상

식물이 뜻깊은 지연이 있다면, 보상기는 불안정성을 피하기 위해 설계되어야 합니다. Smith 예측기] 구조는 죽은 영역 변환을 포함하도록 확장 될 수 있습니다. 또는 예측 제어]를 사용하여 비선형과 래그를 처리할 수 있습니다.

학습 기반 보상

이더러티브 학습 제어(ILC) 및 보강 학습은 ]]가 명시된 매개 변수 추정 없이 죽은 영역 inverse] 온라인을 밝게 합니다. ILC는 특히 반복적인 모션 작업을 위해 효과적이며, 픽업 및 장소 작업과 같은 작업입니다. 보상기는 주기에서 주기까지 개선하여, 몇 반복 후의 추적을 달성합니다.

관련 기사

Dead Zone 보상은 고성능 피드백 제어 시스템을 설계하는 엔지니어를위한 중요한 도구입니다. 비선형을 이해함으로써 적절한 방법 - 유독한 반전, 적응, Feedforward, 또는 하이브리드를 선택하고주의적인 매개 변수 추정으로 구현하는 것은 정확성, 안정성 및 응답성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 시스템보다 자율적이고 정확하며, 지배적 영역 보상은 제어 시스템 설계의 코너스톤에 남아있을 것입니다.

더 읽기를 위해 ScienceDirect의 죽은 영역의 개요]과 ]Control Engineering의 서보 시스템 보상]. 고급 실무자는 텍스트 북 Nonlinear Systems]를 참조할 수 있습니다.