伺服控制系统解决方案

伺服控制系统解决方案

挑战

传统意义上的伺服控制系统按照工程经验即可完成控制系统的设计。然而，实际应用的需求使得伺服控制系统在跟踪范围、跟踪精度、稳定精度等方面的要求不断提升，设计难度不断加大。从系统开发的角度来讲，挑战主要体现在：

?对被控对象机电模型的认识要更为准确，建立准确的控制对象模型；

?对于高精度的伺服控制系统，需要方便地将基于模型的控制器设计方法应用于系统开发中；

?需要对伺服控制系统的开发设计结果进行快速的数字仿真和实验验证；

?需要将设计结果快速转化实际产品；

?需要能够实现机电联合仿真的平台，更好地模拟系统的机械结构特性，

解决方案

鉴于伺服控制系统开发所面临的挑战，本方案提出基于MATLAB软件和快速仿真原型HiGale的伺服控制系统开发设计方案。

1.伺服控制系统设计平台

MATLAB软件包含大量的控制系统建模设计工具箱，基于这些工具箱可以很方便地完成控制系统的建模、设计、分析和数字验证；MATLAB软件下的Simulink环境拥有丰富的基本模块库，便于以拖拽的方式方便地建立控制系统的图形化模型，通过数字仿真不断优化和改善设计结果；通过将MathWorks代码生成工具与先进的实时验证系统集成，可以快速方便地实现快速控制原型，实时地测试验证设计结果。

仿真机HiGale系统是恒润科技开发的一套基于实时半实物仿真技术的控制系统开发及测试的工作平台。HiGale系统采用了NI公司的PXl机箱与高性能板卡，性能强劲的专用硬件具有高速计算和信号I／O 能力，能够应对各种控制工程和相关应用领域的开发和测试需求，并能保证实验过程中所采集的数据的精度和特性要求。HiGale系统的软件与MATLAB／Simulink完全无缝连接，在MATLAB／Simulink下搭建的模型可直接下载至Higale中，代替实际系统的控制器，形成控制系统快速控制原型，对控制算法和控制器接口进行测试验证。

2.伺服控制系统开发流程

基于MATLAB软件和仿真机HiGale的伺服控制系统开发设计流程如图1所示。该流程分为三个阶段：控制对象建模（系统辨识实验、实验数据处理、系统参数辨识）、控制器仿真设计（控制器设计和数字实验验证）、半实物实验验证及代码生成，下面就这三个阶段分别做论述。

图 1 伺服控制系统开发设计流程

2.1 控制对象建模

图 2 基于MATLAB软件和快速控制原型HiGale的伺服控制系统开发的实验图MATLAB/Simulink环境下丰富的模块库可供控制对象建模使用，用户可直接拖拽这些模块对控制对象进行建模；对于复杂的逻辑模型和模糊逻辑模型，可以采用Simulink环境下的Stateflow和模糊逻辑、神经网络库等进行建模。然而，在伺服控制系统开发过程中，更典型的是控制对象的黑箱或灰箱模型建立。基于MATLAB和HiGale的伺服系统控制对象黑箱或灰箱建模是基于如图2中所示方案获取的。具体的建模过程为：

?系统辨识实验：将在MATLAB软件Simulink环境中设计好的系统辨识激励信号和快速控制原型HiGale 相关的板卡模块集成后，编译下载到HiGale中进行实验并采集数据；同时可以在上位机中HiGale软件中实时监测实验曲线，便于及时获取实验信息。

?实验数据处理：系统辨识中获取的实验数据，可由MATLAB软件的系统辨识工具箱进行离线处理。

?系统（或参数）辨识：基于处理过的实验数据，可进一步的继续采用MATLAB软件的系统辨识工具箱进行控制对象模型的辨识。系统辨识工具箱中提供非参模型、参数模型、现代状态空间等模型的辨识，并可

以通过MATLAB GUI的形式方便用户使用系统辨识工具箱。如果进行灰箱的辨识实验来确定模型中的参数，也可以使用MATLAB软件的参数辨识工具箱，方便的获取系统模型的参数。

2.2 控制器仿真设计

控制器的仿真设计包括控制器的设计和系统数字仿真验证：

?控制器设计：MATLAB软件拥有丰富的控制系统工具箱，利用这些工具箱可以方便地实现在频域中经典

控制器的设计以及在时域基于现代控制理论的控制器设计；同时也可以实现鲁棒控制、模型预测控制等高

级控制算法的设计；在Simulink环境下可通过模块化的方式搭建自己所开发的控制算法，并对其仿真验证；另外，Simulink也有一些结构特定的控制器（如PID控制器）的优化设计工具箱，方便控制器参数的优化。?系统数字仿真验证：完成控制器设计并在Simulink环境下模块化的实现，与控制对象以及系统其他模块

的Simulink模型集成，就可以形成整个伺服控制系统的闭环模型；MATLAB/Simulink也支持和其他机械结构仿真软件（如Proe，UG等）的联合仿真，更逼真的模拟系统的机械特性。Simulink基于求解器对整个伺服控制系统进行数字仿真，展现系统的动态及稳态性能，验证控制算法的效果，刻画伺服控制系统各模

块对控制效果的影响等。

2.3 半实物实验验证及代码生成

?半实物实验验证：基于MATLAB软件和仿真机HiGale的半实物实验验证如图2所示。和辨识实验不同

的是快速仿真原型HiGale代替实际伺服控制系统的控制器，并采集实际传感器的反馈信号用于计算。快速仿真原型HiGale所执行的控制器代码是由MATLAB软件Simulink模块自动生成的；因此，采用本实验手段不必在手写控制器算法代码后才能验证算法，加快了系统开发的效率；而若要对控制器的结构作调整，

只需要在Simulink下对搭建控制器的模块作调整后编译下载到HiGale中即可使用；同时，HiGale支持控制器的参数可以在线调整；采用HiGale也可以对控制器的外围接口做验证。

?控制器代码生成：MATLAB软件Simulink提供的代码生成工具，能够将设计的控制器自动的生成代码下载到实际的控制器中使用，从而避免手写代码引入错误并且缩短系统开发的周期。

伺服控制系统的设计是一个迭代进行的过程，如图2所示，控制对象模型的建立、控制器设计、控制器参数的优化，以及半实物实验验证可能需要经过反复的迭代才能够满足设计的指标要求。然而，基于MATLAB软件和快速控制原型HiGale的设计方案将极大地提高了这个迭代设计过程的效率，缩短伺服控

制系统的开发的周期。

总结

在伺服控系统开发过程中，MATLAB软件和仿真机HiGale能够协助设计人员完成控制对象的建模、

控制器的设计及参数优化、系统级的联合仿真和数字验证、控制系统的性能分析、形成快速控制原型对控

制算法和控制器的接口进行测试雁阵，以及自动生成产品级的控制器代码。