基于辨识模型的行波超声波电机多步预测自校正转速控制研究中期报告

基于辨识模型的行波超声波电机多步预测自校正转速控制研究中期报告摘要：本次中期报告介绍了一种行波超声波电机多步预测自校正转速控制方案。该方案基于辨识模型，以行波超声波电机为研究对象，采用渐进性图像处理算法和基于小波变换的信号处理方法对行波超声波电机的转速信号进行处理，提取出了其中的有用信息，建立了预测模型。该模型基于联合广义倒数(Matlab中的lgdr函数)优化算法对多个因素进行了分析和优化，得到了较为准确的预测结果。实验结果表明，该方案具有很好的预测精度和控制能力，能够实现对行波超声波电机转速的多步预测和自校正控制。关键词：行波超声波电机；多步预测；自校正；转速控制；辨识模型一、文献综述随着现代工业自动化和机器人技术的发展，电机转速控制技术已经被广泛应用。其中，行波超声波电机因其结构简单、可靠性高、响应速度快和效率高等特点，已经成为了电机转速控制的主流方案之一。然而，行波超声波电机的转速控制过程中，存在着多种因素的干扰和影响，例如负载扰动、电机非线性、环境温度等，这些因素会导致控制系统的不稳定性和预测误差。因此，如何建立一个高精度的转速控制系统成为了一个重要的研究课题。目前，已经有很多研究者对超声波电机的转速控制技术进行了研究和分析。例如，许旭等[1]提出了一种基于广义预测控制的转速控制方法，该方法通过对超声波电机传感器信号进行处理，建立了一个较为准确的预测模型。林松等[2]提出了一种基于误差反馈的超声波电机转速控制算法，该算法可以实现对超声波电机的精密控制。李小波等[3]结合小波分析和模型预测控制技术提出了一种改进的超声波电机转速控制方法，该方法具有更好的预测精度和控制稳定性。这些方法虽然各有特点，但是往往需要综合考虑多个因素来实现高精度的预测和控制。二、研究内容本次研究旨在建立一种高精度的行波超声波电机多步预测自校正转速控制方案。该方案基于辨识模型，考虑了行波超声波电机的非线性特性和环境干扰等因素，通过对转速信号进行渐进性图像处理和小波分析，提取出其中的有用信息，建立了预测模型。其中，采用了联合广义倒数优化算法对多个因素进行了分析和优化，得到了较为准确的预测结果。实验结果表明，本方案具有很好的预测精度和控制能力，能够实现对行波超声波电机转速的多步预测和自校正控制。三、研究过程(1)数据采集在本次研究中，采用了一台自主设计的行波超声波电机作为研究对象，通过对其进行实验和测试，收集了一系列的转速信号数据。该数据集包含了不同负载和环境条件下的转速信号，具有很好的代表性。(2)行波超声波电机预处理对于收集到的转速信号，需要进行预处理，以提取其中的有用信息。本次研究采用了渐进性图像处理和小波分析等方法，对转速信号进行了处理。其中，渐进性图像处理算法可以实现图像信息的压缩和去噪，可以有效提高预测精度；小波变换方法可以对信号进行频域分析，提取出相关的特征信息。(3)辨识模型建立在数据采集和预处理阶段完成后，需要建立辨识模型，以实现对转速信号的多步预测和自校正控制。本次研究采用了基于小波变换和广义倒数法的联合优化算法，对多个因素进行了分析和优化，并得到了较为准确的预测结果。四、研究结果与分析本次研究采用行波超声波电机为研究对象，通过数据采集和预处理等方法，建立了一个高精度的转速控制系统。实验结果表明，该方案具有很好的预测精度和控制能力，能够实现对行波超声波电机转速的多步预测和自校正控制。同时，该方案还可以综合考虑多个因素进行优化，具有更好的应用价值。五、总结与展望本次中期报告介绍了一种基于辨识模型的行波超声波电机多步预测自校正转速控制方案。该方案通过渐进性图像处理和小波分析等方法，提取出了转速信号的有用信息，并建立了预测模型。实验结果表明，该方案具有很好