技術(shù)特征：

1.一種基于Stop算子的超聲波電機(jī)伺服控制系統(tǒng)對稱滯回控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：提供一基座以及設(shè)于基座上的超聲波電機(jī)，所述超聲波電機(jī)一側(cè)輸出軸與光電編碼器相連接，另一側(cè)輸出軸與飛輪慣性負(fù)載相連接，所述飛輪慣性負(fù)載的輸出軸經(jīng)聯(lián)軸器與力矩傳感器相連接，所述光電編碼器的信號輸出端、所述力矩傳感器的信號輸出端分別接至一控制系統(tǒng)；

步驟S2：所述控制系統(tǒng)建立在stop算子補(bǔ)償控制器的基礎(chǔ)上，所述stop算子補(bǔ)償控制器以辨識(shí)誤差最小為其調(diào)整函數(shù)，從而獲得更好的輸入輸出控制效能；所述控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)方程為：

$\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}\left(t\right)=A_p{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_r\left(t\right)+\frac{1}{B_P}U\left(t\right)+C_P(T_L+T_f(v\left)\right)---\left(1\right)$

其中A_p＝-B/J,B_P＝J/K_t＞0,C_P＝-1/J；B為阻尼系數(shù)，J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，K_t為電流因子，T_f(v)為摩擦阻力力矩，T_L為負(fù)載力矩，U(t)是電機(jī)的輸出力矩，θ_r(t)為通過光電編碼器測量得到的位置信號。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Stop算子的超聲波電機(jī)伺服控制系統(tǒng)對稱滯回控制方法，其特征在于：所述步驟S1中，所述控制系統(tǒng)包括超聲波電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制電路，所述超聲波電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制電路包括控制芯片電路和驅(qū)動(dòng)芯片電路，所述光電編碼器的信號輸出端與所述控制芯片電路的相應(yīng)輸入端相連接，所述控制芯片電路的輸出端與所述驅(qū)動(dòng)芯片電路的相應(yīng)輸入端相連接，以驅(qū)動(dòng)所述驅(qū)動(dòng)芯片電路，所述驅(qū)動(dòng)芯片電路的驅(qū)動(dòng)頻率調(diào)節(jié)信號輸出端和驅(qū)動(dòng)半橋電路調(diào)節(jié)信號輸出端分別與所述超聲波電機(jī)的相應(yīng)輸入端相連接，所述stop算子補(bǔ)償控制器設(shè)置于所述控制芯片電路中。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Stop算子的超聲波電機(jī)伺服控制系統(tǒng)對稱滯回控制方法，其特征在于：所述步驟S1中，所述聯(lián)軸器為彈性聯(lián)軸器。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Stop算子的超聲波電機(jī)伺服控制系統(tǒng)對稱滯回控制方法，其特征在于：所述步驟S1中，所述超聲波電機(jī)、光電編碼器、力矩傳感器分別經(jīng)超聲波電機(jī)固定支架、光電編碼器固定支架、力矩傳感器固定支架固定于所述基座上。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Stop算子的超聲波電機(jī)伺服控制系統(tǒng)對稱滯回控制方法，其特征在于：所述步驟S2中，電機(jī)力矩-速度特性的滯回具有對稱性，為了減少此現(xiàn)象造成的影響同時(shí)減少運(yùn)算量，使用stop算子對稱滯回補(bǔ)償對其進(jìn)行控制：停止操作符的輸出是它臨界值s和輸入v(t)的函數(shù)，輸入v(t)∈C[0，T]的stop算子輸出可以表示為：

E_s[v](0)＝e_s(v(0))

E_s[v](t)＝e_s(v(t)-v(t_i)+E_s[v](t_i))

對于t_i＜t＜t_i+1且0≤i≤N-1，

e_s＝min(s,max(-s,v))

其中0＝t₀<t₁<......<t_l＝T是T[0，T]的分區(qū)，使得函數(shù)v(t)∈C[0，T]，C[0，T]表示[0，T]上的連續(xù)函數(shù)的空間，在每個(gè)子區(qū)間[t_i，t_i+1]上是單調(diào)的；

在不同閾值s下，stop算子的輸出為：

$\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&Psi;}}\&lsqb;v\&rsqb;\left(t\right)=\underset{0}{\overset{s}{\&Integral;}}{\stackrel{\&OverBar;}{w}}_s\left(s\right)E_s\&lsqb;v\&rsqb;\left(t\right)dr$

把上式離散化，輸出通過n個(gè)stop算子來描述，0＝s₀<s₁<......<s_n＝S，也就是：

$\mathrm{\&Psi;}\&lsqb;v\&rsqb;\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n_s}{\&Sigma;}}{w}_s\left(s_i\right)E_{s_i}\&lsqb;v\&rsqb;\left(t\right)$

其中w_s表示密度函數(shù)的權(quán)重，即

$w_s\left(s_i\right)={\stackrel{\&OverBar;}{w}}_s\left(s_i\right)(s_{i+1}-s_i)$

由于Lipschitz連續(xù)性，stop算子E_s為可積密度函數(shù)，因此基于stop算子的模型對于給定輸入v(t)∈C[0，T]是Lipschitz連續(xù)的，可以進(jìn)一步得到此模型是單調(diào)運(yùn)算符，權(quán)重函數(shù)可積分且為正；

當(dāng)系統(tǒng)工作時(shí)，輸入信號v(t)先經(jīng)過逆系統(tǒng)ψ，其輸出作為控制信號進(jìn)入對稱系統(tǒng)Φ，使用前饋補(bǔ)償以獲得期望輸入v(t)和輸出u(t)之間的映射：

u(t)＝Φ[ψ[v]](t)

基于PPI模型的初始負(fù)載曲線和給定的閾值r_i和對應(yīng)的權(quán)重p_i，得到stop算子的兩個(gè)參數(shù)：閾值s_i和權(quán)重w_i；

假設(shè)PPI模型的初始加載曲線表示為：

其中r∈[r₀，r_np]和r₀＝0，n_p是算子p的個(gè)數(shù)，p為PPI模型的算子，r_i為PPI模型的閾值；函數(shù)φ_p：R^+→R⁺是凸函數(shù)和遞增函數(shù)，為了獲得補(bǔ)償器的參數(shù)，基于stop算子的初始加載曲線φ_s定義為：

其中φ_s：：R^+→R⁺是凹函數(shù)和增函數(shù)，n_s是算子的個(gè)數(shù)，s∈[0，s₀]，s₀設(shè)為大的正實(shí)數(shù)，滿足s₀>max(v(t))，確保stop算子模型的嚴(yán)格單調(diào)性；

為了獲得stop算子模型的權(quán)重和閾值，stop算子模型的閾值和初始負(fù)載曲線滿足：

s_i＝φ_r(r_i) (3.16)

φ_s(s_i)＝r_i (3.17)

根據(jù)PPI的初始負(fù)載曲線上的任何點(diǎn)B(r_k，φ_r)滿足方程(3.16)和(3.17)，它總是可以在stop算子的初始負(fù)載曲線上找到對應(yīng)點(diǎn)C(s_k，φ_s)；stop算子模型的閾值可以用以下方式與PPI模型的閾值相關(guān)：

s₁＝r₁p₀

s₂＝(r₂-r₁)p₁+r₂p₀

s₃＝(r₃-r₁)p₁+(r₃-r₂)p₂+r₃p₀

s_n＝(r_n-r₁)p₁+(r_n-r₂)p₂+...+r_np₀ (3.18)

stop算子模型w_i可以根據(jù)(3.17)計(jì)算為：

$\begin{array}{c}{s}_1{w}_0+s_1{w}_1+s_1{w}_2+s_1{w}_3+\mathrm{...}+s_1{w}_k+\mathrm{...}+s_1{w}_n=r_1\\ s_2{w}_0+s_1{w}_1+s_2{w}_2+s_2{w}_3+\mathrm{...}+s_2{w}_k+\mathrm{...}+s_2{w}_n=r_2\\ s_3{w}_0+s_1{w}_1+s_2{w}_2+s_3{w}_3+\mathrm{...}+s_3{w}_k+\mathrm{...}+s_3{w}_n=r_3\\ .\\ .\\ .\\ s_k{w}_0+s_1{w}_1+s_2{w}_2+s_3{w}_3+\mathrm{...}+s_k{w}_k+\mathrm{...}+s_k{w}_n=r_k\\ .\\ .\\ .\\ s_n{w}_0+s_1{w}_1+s_2{w}_2+s_3{w}_3+\mathrm{...}+s_k{w}_k+\mathrm{...}+s_n{w}_n=r_n\end{array}---\left(3.19\right)$

方程組(3.19)包括(n+1)個(gè)未知變量，而方程的數(shù)量為n，為了求解方程(3.19)并獲得權(quán)重w_n，應(yīng)首先求解權(quán)重w₀；

在SPI模型的初始負(fù)載曲線上采用附加點(diǎn)作為(s_n+1，φ_s(s_n+1))，通過使其中是正實(shí)數(shù)，可以表示為ξ＝φ_s(s_n+1)；

根據(jù)(3.16)和(3.17)：

${\mathrm{\&xi;p}}_0+(\mathrm{\&xi;}-r_1)p_1+...+(\mathrm{\&xi;}-r_k)p_k+...+(\mathrm{\&xi;}-r_n)p_n=s_n+\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&rho;}}---\left(3.20\right)$

$(s_n+\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&rho;}})w_0+s_1{w}_1+...+s_k{w}_k+...+s_n{w}_n=\mathrm{\&xi;}---\left(3.21\right)$

公式(3.19)和(3.21)：

$\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&rho;}}{w}_0=\mathrm{\&xi;}-r_n---\left(3.22\right)$

方程(3.20)可以表示為：

$(\mathrm{\&xi;}-r_n)p_0+r_n{p}_0+(\mathrm{\&xi;}-r_n)p_1+(r_n-r_1)p_1+...+(\mathrm{\&xi;}-r_n)p_k+(r_n-r_k)p_k+(\mathrm{\&xi;}-r_n)p_n=s_n+\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&rho;}}---\left(3.23\right)$

從(3.22)和(3.23)得出w₀：

$w_0=\frac{1}{p_0+p_1+...+p_k+...p_n}---\left(3.24\right)$

最后通過求解方程(3.19)容易地獲得stop算子模型的權(quán)重w_i。