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Variable Gain Type IMC-PID Speed Control for Ultra-Sonic Motor

Variable Gain Type IMC-PID Speed Control for Ultra-Sonic Motor. 指導教授：曾慶耀 學 號： 19967001 學生：林柏廷. Absract. 現今 的 PID 控制使用 非常廣泛，但由於調整三 個 GAIN 是一件不容易的事情，所以使用只有一個 參數 調整 的 IMC-PID 來取代。 但是 因為 USM 的摩擦造成特性改變以及非線性， 所以 用 可變增益型式的 IMC-PID 結合 NN 來改善控制。. Index. 1.Introduction of USM

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Variable Gain Type IMC-PID Speed Control for Ultra-Sonic Motor

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  1. Variable Gain Type IMC-PID Speed Control for Ultra-Sonic Motor 指導教授：曾慶耀 學號：19967001 學生：林柏廷

  2. Absract 現今的PID控制使用非常廣泛，但由於調整三個 GAIN是一件不容易的事情，所以使用只有一個參數 調整的IMC-PID來取代。 但是因為USM的摩擦造成特性改變以及非線性，所以 用可變增益型式的IMC-PID結合NN來改善控制。

  3. Index 1.Introduction of USM 2.USM Servo System 3.Conventional IMC-PID Control 4.Variable Gain Type IMC-PIDControl 5.Variable Gain Type IMC-PIDControlCombinedwith NN 6.Conclusion

  4. Introduction of USM USM是使用壓電元件當作產生震動的來源。 USM有良好的特性： 尺寸小 輕量化 沒有運作的聲音 高扭力

  5. Introduction of USM Canon 是USM其中的先驅者，80年代中後期 USM用於自動對焦鏡頭 http://www.youtube.com/watch?v=SpYbMuCF-6k&feature=related

  6. USM Servo System Fig 1 為USM伺服系統 編碼器的輸出為位置，電腦計算過後經由 I/O板輸入至驅動電路

  7. USM Servo System 驅動電路如Fig 2所示 由數位電路還有位移暫存器組成的相位差分控制 電路。 電壓控制則是由電位器產生的電壓所控制

  8. USM Servo System 固定36kHz為起始頻率，避免USM 共振。 而相位差分調整範圍[90,90]間隔1.406度

  9. Conventional IMC-PID Control 由於摩擦力的關係，很難基於物理分析來取得 USM的模型。 給定一個虛擬模型

  10. Conventional IMC-PID Control 將G分成GM以及Z^-1 給定一個一階濾波器 α是一個在0~1之間的任意數

  11. Conventional IMC-PID Control IMC-PID可以表示為 經由上述的增益，u(k)可表示為

  12. Variable Gain Type IMC-PIDControl 在Conventional IMC-PID中無法用固定的增益去補償系統特性的改變，因此我們用可變式增益去更新PID的增益。 如同上一節提到的虛擬模型

  13. Variable Gain Type IMC-PIDControl 其辨識誤差如下 受控體參數的估測值使用以下運算法

  14. Variable Gain Type IMC-PIDControl 將受控體參數估測值分別代入上一節提到的PID增益中進行更新 其u(k)如下

  15. Variable Gain Type IMC-PIDControlCombined with NN 使用可變增益IMC-PID with NN是為了再將非線性的部分補償回來，使得誤差可以大大的降低 其中

  16. Variable Gain Type IMC-PIDControlCombined with NN N.N 輸入層神經元為3 隱藏層神經元為6 輸出層神經元為1

  17. Variable Gain Type IMC-PIDControlCombined with NN 使用方法為BP(Back Propagation)

  18. Variable Gain Type IMC-PIDControlCombined with NN

  19. Conclusion 加入一個斜坡速度為135[deg/s] 參數設定如下 a1=-0.426,a2=-0.573,b0=0.001,α=0.8 trГ=3000,η=0.9

  20. Conclusion

  21. Conclusion

  22. Conclusion 傳統IMC-PID在可變增益下已經有很好的結 果，再與NN合併使用解決非線性問題後誤 差明顯減少很多。 正確的分析問題可以將結果優化!!

  23. THEEND

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