具有静态摩擦主导特性的直流电机神经形态控制

《IEEE Transactions on Control Systems Technology》：Neuromorphic Control of DC Motors With Static Friction-Dominated Dynamics

　　

摘要：

摩擦是机电系统控制中面临的主要挑战之一，它存在于大多数机械结构中，会严重降低运动的精度和效率。本简报探讨了一种神经形态控制策略，用于解决直流电机在接近死区运行时的静摩擦问题。所提出的方法引入了一种类神经元调制器，能够将传统控制器的输出转换为脉冲序列，从而使系统能够在克服由摩擦引起的死区的同时，保持主控制器所设定的线性瞬态动态特性。这项工作的贡献有三点：1）从理论上分析了神经元参数对静摩擦补偿以及速度和位置响应动态特性的影响；2）为该策略的两个独立参数制定了简单的调参规则，便于实际应用；3）在一种低成本自主移动机器人上进行了实验验证，并与传统的摩擦补偿方法进行了比较，结果表明该方法在运动精度与能源效率之间取得了更好的平衡，尤其是在设定点非常低的情况下。这些结果证实，所提出的方法是一种有效且实用的解决方案，尤其适用于那些对能源消耗有严格要求的机器人应用。