直驱永磁伺服运动系统的优化架构与代理模型解析在高动态运动控制中的应用【matlab/simulink】

✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

 ✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。

---

直驱永磁伺服运动系统因其卓越的性能、精度和可靠性，取代了许多具有机械传动结构的传统伺服系统。随着对直驱伺服系统性能要求的提高，且多轴直驱运动系统失去了机械传动结构的解耦特性，直驱永磁伺服运动系统中各部分（如直驱电机、运动轨迹、驱动器和连杆）之间的耦合关系愈发紧密。这导致无法直接或间接地通过运动任务推导出各部分的设计要求并实现设计上的解耦，只能通过系统优化进行设计，并消耗大量计算资源。此外，直驱永磁伺服运动系统具有优化参数多、优化范围广和优化任务多样化的特点，进一步加剧了计算资源的消耗。为解决直驱永磁伺服系统优化的高计算资源消耗问题，本文提出了一种分层式新型系统优化架构。全文围绕新架构展开，研究工作主要集中在以下方面：

1. 分层式新型系统优化架构的提出 针对直驱永磁伺服运动系统提出了一种分层式新型系统优化架构，通过将原本庞大且层级单一的系统优化问题拆分为三类子优化问题，降低了每类子优化问题的优化难度，从而减少了整个系统优化所需的计算资源。其中特征参数代理模型是新架构的关键，本文成功解决了由于特征参数之间的相关性而导致的一系列问题，其中包括模型的构建、测试以及在系统优化中的使用

• 。

• 动力学模型和物理场模型的构建 构建了直驱永磁伺服运动系统的动力学模型和各个零件的物理场模型，包括电磁场、温度场和应力场模型。由于永磁同步电机是直驱永磁伺服系统的核心零件，因此对比了永磁同步电机磁场的三种主流线性解析模型的通用性和稳定性。结果表明，精确子域模型在通用性和稳定性方面表现最佳，而复数磁导率模型仅适用于槽开口较小的情况，且模型精度稳定性较差

• 。

• 永磁同步电机多目标优化问题的定量评价体系 针对永磁同步电机的多目标优化问题，建立了定量评价体系，用于衡量高维多目标算法的覆盖范围和收敛性能。此外，采用了基于线性解析模型预优化的方法来提高有限元优化的收敛速度。通过使用定量评价体系，确定了调节线性解析模型的饱和限制条件的方法，提高了优化的收敛速度，从而节约了75%的计算资源

• 。

• 高动态直驱式点到点运动系统的优化 在高动态直驱式点到点运动系统的优化中，采用新架构对九种不同的优化任务进行快速设计和优化，并通过样机验证了新架构的可行性和通用性。与传统的优化架构相比，新架构在特征参数代理模型构建完成后，可以节约97.5%的优化时间。并随着优化任务的增加，新架构在节省优化时间方面的优势将愈发明显。相较于以设计参数为输入的代理模型，特征参数代理模型可以节约99.8%的计算资源

• 。

• 新架构在直驱式SCARA系统优化中的应用 将新架构应用于具有40个设计参数和9个限制条件的直驱式SCARA的系统优化中，并采用梯度下降法对于特征代理模型的输入参数进行校正，增强了新架构在面对复杂系统优化时的收敛能力。相较于传统优化架构，新架构在特征参数代理模型完成后不仅可以节省97%的优化时间，而且优化结果的稳定性、覆盖范围和收敛性远好于传统优化架构。随着优化任务要求变得愈发苛刻，两者优化结果之间差距愈发明显。最后，优化的SCARA样机在相近的总体积和绕组温升下，相较于原型机可以缩短14%的运动时间

 

// 假设这是一个用于直驱永磁伺服运动系统的控制代码片段
#include 

// 定义电机参数
#define MOTOR_POLE_PAIRS 2
#define MOTOR_RESISTANCE 1.9
#define MOTOR_INDUCTANCE 11.6e-3

// 定义控制参数
float id_ref = 0.0; // d轴电流参考值
float iq_ref = 10.0; // q轴电流参考值

// PID控制器参数
float Kp = 1.0;
float Ki = 0.1;
float Kd = 0.05;

// 电流测量值
float id_measured = 0.0;
float iq_measured = 0.0;

// PID控制器输出
float v_d = 0.0;
float v_q = 0.0;

// 简单的PID控制函数
void PID_Controller(float ref, float measured, float *output) {
    static float error_sum = 0.0;
    static float last_error = 0.0;
    float error = ref - measured;
    error_sum += error;
    float derivative = error - last_error;
    *output = Kp * error + Ki * error_sum + Kd * derivative;
    last_error = error;
}

int main() {
    // 模拟电流测量值更新
    id_measured = 1.5; // 模拟d轴电流测量值
    iq_measured = 9.5; // 模拟q轴电流测量值

    // 调用PID控制器
    PID_Controller(id_ref, id_measured, &v_d);
    PID_Controller(iq_ref, iq_measured, &v_q);

    // 输出控制结果
    printf("d轴控制电压: %f\n", v_d);
    printf("q轴控制电压: %f\n", v_q);

    return 0;
}

以上代码是一个简单的PID控制器实现，用于直驱永磁伺服电机的电流控制。代码中定义了电机参数、控制参数以及PID控制器的参数，并实现了一个简单的PID控制函数。在主函数中，模拟了电流测量值的更新，并调用PID控制器计算控制电压，最后输出控制结果。请注意，这只