專利名稱：一種磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法
技術領域：
本發(fā)明屬于磁懸浮精密運動控制領域，涉及一種磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，具體涉及多支承力支承的精密、超精密磁懸浮運動定位平臺運動過程中各耦合支承力之間的解耦控制方法，以滿足微電子、IT、光刻機等半導體行業(yè)高新科技產(chǎn)品的精密加工要求以及超潔凈制造環(huán)境要求。

背景技術：
在制造領域，比如微電子、IT等行業(yè)，產(chǎn)品的制造裝備中都廣泛運用到各種精密、超精密，超潔凈定位運動裝置。而氣懸浮、磁懸浮技術因為其獨特的優(yōu)勢被廣泛采納用來提供精密運動。如圖1所示即為一典型磁懸浮直線運動定位裝置。在這類精密運動定位裝備中，懸浮體大多是通過多對支承力配合工作而懸浮于定子(即導軌)上方某一指定位置。從動力學原理來看，三個支承力就足夠支持懸浮體平穩(wěn)懸浮起來，但為了提高懸浮體的懸浮剛度和穩(wěn)定性，往往采用更多的支承力對稱分布在懸浮體上。圖2所示即為懸浮體的動力學簡化圖。懸浮體由四個對稱分布的支承力支持。三個支承力即可實現(xiàn)平臺的穩(wěn)定懸浮，第四個支承力的引入大大加強了懸浮體的懸浮剛度和穩(wěn)定性，卻同時造成了對前面三個支承力的干擾和耦合。如何協(xié)調四個力的大小一直是實現(xiàn)高性能穩(wěn)定懸浮的重要一環(huán)，傳統(tǒng)方案大多采用實時檢測四個支承點與定子之間的氣隙，根據(jù)氣隙與四個參考氣隙值之間的差值來分別調整四個支承力的大小以實現(xiàn)穩(wěn)定懸浮。但四個力之間的耦合關系沒法消除，只能通過不停的微調各控制器的參數(shù)及參考氣隙值來盡量減少耦合，而沒法完全消除耦合。但隨著對精密定位運動的要求的提高，尤其是在先進的半導體制造裝備中，比如光刻機等，對定位精度要求都精確到了數(shù)十納米。所以對控制方法的要求也越來越高了，而現(xiàn)有的控制技術無法達到控制要求，因此，如何實現(xiàn)各支承力之間的解耦顯得非常重要。


發(fā)明內容
本發(fā)明要解決技術問題是提供一種磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，以解決精密定位運動系統(tǒng)中懸浮體各支承力的耦合問題。
為解決上述技術問題，本發(fā)明所采用的技術方案為 一種磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，f1、f2、f3及f4分別為磁懸浮精密運動定位平臺上懸浮體內部關于懸浮體幾何中心對稱分布的第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵和第四電磁鐵所對應的電磁力，其特征在于，包括以下步驟 1)測量f1、f2和f3f1、f2和f3通過傳感器測得或者用以下方法測得先實時檢測第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵的磁極表面與定子之間的氣隙z1、z2及z3，再測量第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵當前的控制電流i1、i2及i3；采用下列方法之一計算得到f1、f2和f3的值 A)運用公式電磁力公式fk＝Fk(ik，zk)(k＝1～3)計算f1、f2和f3的值；公式fk＝Fk(ik，zk)為根據(jù)電磁力動力學計算中電磁鐵電磁力與電流及氣隙關系式； B)運用神經(jīng)網(wǎng)絡建立平臺的電磁力與電流及氣隙之間的關系模型，采集一系列氣隙值z1、z2、z3分別和氣隙值z1、z2、z3、相對應的i1、i2、i3、以及傳感器所測到相應的電磁力f1、f2、f3對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練而得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型f1＝N1(i1，z1)、f2＝N2(i2，z2)、f3＝N3(i3，z3)，再根據(jù)當前的氣隙值z1、z2、z3、和相對應的i1、i2、i3，結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電磁力模型得到當前的電磁力f1、f2、f3； 2)計算f4利用公式f4＝f2+f3-f1求出f4； 3)獲得f4對應的電流i4值實測第四電磁鐵所處磁極表面與定子之間的氣隙z4，采用下列方法之一獲得電流i4值 A)運用公式i4＝g(f4，z4)計算電流i4值；公式i4＝g(f4，z4)為根據(jù)電磁力動力學計算中電磁鐵電流與電磁力及氣隙關系式； B)運用神經(jīng)網(wǎng)絡建立平臺的電流與電磁力及氣隙之間的關系模型，采集一系列氣隙值z4和氣隙值z4相對應的f4對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練而得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型，再根據(jù)當前的氣隙值z4和f4，結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型得到當前的電流i4值。
所述的fk＝Fk(ik，zk)(k＝1～3)由動力學推導而得，具體表達式如下1)對于單個電磁鐵，則式中Ak和Nk分別為第k個電磁鐵的端面積和電磁鐵上線圈的匝數(shù)，μ0為空氣的導磁率；2)對于雙電磁鐵差動式結構，則式中Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的上電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的下電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，I0為上、下電磁鐵對之間的偏置電流，z0為電磁鐵對與導軌定子之間的氣隙和。
所述的i4＝g(f4，z4)由動力學推導而得，根據(jù)電磁鐵的結構而定，具體如下1)對于單個電磁鐵，則(由反推而得，式中A4和N4分別為第4個電磁鐵的端面積和電磁鐵上線圈的匝數(shù))；2)對于雙電磁鐵差動式結構，則電流公式由反推求解方程得出i4，式中Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的上電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的下電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，I0為上、下電磁鐵對之間的偏置電流，z0為電磁鐵對與導軌定子之間的氣隙和。
所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型的輸入量為z4(n)、z4(n-1)、f4(n)、f4(n-1)和i4(n-1)，式中n表示數(shù)據(jù)采集的時間序列；模型的輸出量為i4(n)；神經(jīng)網(wǎng)絡的設置和訓練通過工程計算軟件MATLAB中的NETWORK函數(shù)實現(xiàn)，具體參數(shù)設置為網(wǎng)絡輸入數(shù)為5，網(wǎng)絡層數(shù)為3，三層的偏置均為1，三層的節(jié)點數(shù)分別為6、6、4，輸入連接矩陣為[1 1 11 1；0 0 0 0 0；0 0 0 0 0]，層連接矩陣為
，輸出連接矩陣為
，層傳遞函數(shù)均選用‘tansig’，層初始函數(shù)均選用‘initnw’，網(wǎng)絡初始函數(shù)選用‘initlay’，性能函數(shù)為‘mse’，訓練函數(shù)為‘trainlm’，參數(shù)訓練目標為0.00001，訓練周期為1000，訓練函數(shù)選用‘train’。
所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電磁力模型的輸入量為zk(n)、zk(n-1)、ik(n)、ik(n-1)和fk(n-1)，式中n表示數(shù)據(jù)采集的時間序列；模型的輸出量為fk(n)；神經(jīng)網(wǎng)絡的設置和訓練通過工程計算軟件MATLAB中的NETWORK函數(shù)實現(xiàn)，具體參數(shù)設置為網(wǎng)絡輸入數(shù)為5，網(wǎng)絡層數(shù)為3，三層的偏置均為1，三層的節(jié)點數(shù)分別為6、6、4，輸入連接矩陣為[1 1 11 1；0 0 0 0 0；0 0 0 0 0]，層連接矩陣為
，輸出連接矩陣為
，層傳遞函數(shù)均選用‘tansig’，層初始函數(shù)均選用‘initnw’，網(wǎng)絡初始函數(shù)選用‘initlay’，性能函數(shù)為‘mse’，訓練函數(shù)為‘trainlm’，參數(shù)訓練目標為0.0002，訓練周期為2000，訓練函數(shù)選用‘train’。
發(fā)明的有益效果 由于本發(fā)明采用了氣隙反饋和力反饋相結合的控制方法實現(xiàn)了四個電磁力之間的配合控制，由于第四個支承力的變化是跟蹤其它三個力的變化而調節(jié)的。所以不會對其它三個支承力造成動力學上干擾。相比之前控制方法在調試過程中任何一個力的變化會引起其它三個力的變化，新方法實現(xiàn)了四個支承力的解耦控制(四個力之間無相互干擾關系)，在不改變原懸浮體設計懸浮剛度的同時大大簡化了懸浮體的控制和調試的復雜度，也更有利于對懸浮體穩(wěn)定度的精確控制。



圖1是典型磁懸浮直線運動精密定位平臺例圖； 圖2是懸浮體動力學簡化圖； 圖3是懸浮體解耦控制方法示意圖； 圖中標號說明 1-懸浮體，2-導軌，3-電機定子，4-氣隙傳感器，5-電機動子，6-光柵尺，7-擋板，8-基座，9-電磁鐵。

具體實施例方式 以下結合附圖對本發(fā)明作進一步說明。
圖1所示是一典型磁懸浮直線運動精密定位平臺例圖，圖2為運動平臺懸浮體的動力學簡化圖。圖中f1、f2、f3及f4分別為懸浮體內部對稱分布地第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵和第四電磁鐵所對應的電磁力，f5及f6分別為兩個導向力，ld為f1、f2、f3及f4所處位置與平臺質心的水平距離；圖三所示為懸浮體垂直支承力解耦控制示意圖，圖中i1、i2、i3及i4分別為四個電磁鐵所對應的線圈電流，z1、z2、z3及z4分別為四個電磁鐵所對應磁極表面與導軌表面的距離(或稱氣隙)，r1、r2及r3分別第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵所對應磁極處氣隙的目標值。通過反饋zk與rk之間的差值分別實時調整對應線圈的電流i1、i2、及i3以實現(xiàn)三個磁極穩(wěn)定懸浮在指定位置(懸浮平臺在靜態(tài)穩(wěn)定時滿足如下力的關系f1＝f2＝f3＝f4且四力之和等于懸浮體重力)圖2所示是懸浮體動力學簡化圖。針對f1、f2、f3和f4相互之間存在耦合的問題，該發(fā)明將原來的全部用懸浮位置反饋改為懸浮位置反饋與懸浮力反饋相結合的方法實現(xiàn)各支承力的解耦。圖三所示為該控制方法的具體實現(xiàn)簡圖。該發(fā)明方法的具體實施方式
可分為如下步驟 (1)首先實時檢測f1、f2及f3所處電磁鐵磁極表面與定子之間的氣隙z1、z2及z3，并分別與三個磁極的目標參考位置r1、r2及r3進行比較算出差值e1、e2及e3。將差值作為控制器的輸入，所對應三個磁極的輸入電流即為控制器的輸出?？刂破骺梢允仟毩⒎稚⒌娜齻€控制器，也可以是集成的單個控制器。調整控制器參數(shù)使得平臺穩(wěn)定懸浮于指定位置。
(2)保存z1、z2、z3及所對應的控制電流i1、i2、i3。運用如下方法之一求出f1、f2和f3(a)通過安裝三個力傳感器實時測出f1、f2和f3；(b)結合電磁鐵的結構和形式推導出電磁力的動力學公式fk＝Fk(ik，zk)求出三個電磁力。公式fk＝Fk(ik，zk)為根據(jù)電磁力動力學計算中電磁鐵電磁力與電流及氣隙關系式。其中fk＝Fk(ik，zk)(k＝1～3)由動力學推導而得，具有多種表達形式，視電磁鐵的結構而定(i)如果是單個電磁鐵，則式中Ak和Nk分別為第k個電磁鐵的端面積和電磁鐵上線圈的匝數(shù)，μ0為空氣的導磁率。(ii)如果是雙電磁鐵差動式結構，則式中Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的上電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的下電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，I0為上、下電磁鐵對之間的偏置電流，z0為電磁鐵對與導軌定子之間的氣隙和。其它的具體形式可依此推導出；(c)運用神經(jīng)網(wǎng)絡建立平臺的電磁力與電流及氣隙之間的關系模型，采集一系列氣隙值z1(z2、z3)和氣隙值z1(z2、z3)相對應的i1(i2、i3)以及傳感器所測到相應的電磁力f1(f2、f3)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練而得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型f1＝N1(i1，z1)(f2＝N2(i2，z2)、f3＝N3(i3，z3))，再根據(jù)當前的氣隙值z1(z2、z3)和相對應的i1(i2、i3)，結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電磁力模型得到當前的電磁力f1(f2、f3)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的電磁力模型的輸入量為zk(n)、zk(n-1)、ik(n)、ik(n-1)和fk(n-1)，式中n表示數(shù)據(jù)采集的時間序列。模型的輸出量為fk(n)。神經(jīng)網(wǎng)絡的設置和訓練通過工程計算軟件MATLAB中的NETWORK函數(shù)實現(xiàn)，具體參數(shù)設置為網(wǎng)絡輸入數(shù)為5，網(wǎng)絡層數(shù)為3，三層的偏置均為1，三層的節(jié)點數(shù)分別為6、6、4，輸入連接矩陣為[1 1 1 1 1；00 0 0 0；0 0 0 0 0]，層連接矩陣為
，輸出連接矩陣為
，層傳遞函數(shù)均選用‘tansig’，層初始函數(shù)均選用‘initnw’，網(wǎng)絡初始函數(shù)選用‘initlay’，性能函數(shù)為‘mse’，訓練函數(shù)為‘trainlm’，參數(shù)訓練目標為0.0002，訓練周期為2000，訓練函數(shù)選用‘train’。
(3)利用公式ldf1(z1，i1)+ldf4(z4，i4)＝ldf2(z2，i2)+ldf3(z3，i3)求出f4。
(4)運用如下方法之一求出第四個電磁鐵的控制電流a)運用公式i4＝g(f4，z4)計算電流i4值；公式i4＝g(f4，z4)為根據(jù)電磁力動力學計算中電磁鐵電流與電磁力及氣隙關系式，具有多種表達形式，視電磁鐵的結構而定(i)如果是單個電磁鐵，則(由反推而得，式中A4和N4分別為第4個電磁鐵的端面積和電磁鐵上線圈的匝數(shù))。(ii)如果是雙電磁鐵差動式結構，則電流公式也可由反推求解方程得出ik。其它的具體形式可依此推導出；2)運用神經(jīng)網(wǎng)絡建立平臺的電流與電磁力及氣隙之間的關系模型，采集一系列氣隙值z4和氣隙值z4相對應的f4對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練而得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型，再根據(jù)當前的氣隙值z4和f4，結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型得到當前的電流i4值。所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型的輸入量為z4(n)、z4(n-1)、f4(n)、f4(n-1)和i4(n-1)，式中n表示數(shù)據(jù)采集的時間序列。模型的輸出量為i4(n)。神經(jīng)網(wǎng)絡的設置和訓練通過工程計算軟件MATLAB中的NETWORK函數(shù)實現(xiàn)，具體參數(shù)設置為網(wǎng)絡輸入數(shù)為5，網(wǎng)絡層數(shù)為3，三層的偏置均為1，三層的節(jié)點數(shù)分別為6、6、4，輸入連接矩陣為[1 1 1 1 1；0 0 0 0 0；0 0 0 0 0]，層連接矩陣為
，輸出連接矩陣為
，層傳遞函數(shù)均選用‘tansig’，層初始函數(shù)均選用‘initnw’，網(wǎng)絡初始函數(shù)選用‘initlay’，性能函數(shù)為‘mse’，訓練函數(shù)為‘trainlm’，參數(shù)訓練目標為0.00001，訓練周期為1000，訓練函數(shù)選用‘train’。
權利要求
1.一種磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，f1、f2、f3及f4分別為磁懸浮精密運動定位平臺上懸浮體內部關于懸浮體幾何中心對稱分布的第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵和第四電磁鐵所對應的電磁力，其特征在于，包括以下步驟
1)測量f1、f2和f3f1、f2和f3通過傳感器測得或者用以下方法測得先實時檢測第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵的磁極表面與定子之間的氣隙z1、z2及z3，再測量第一電磁鐵、第二電磁鐵、第三電磁鐵當前的控制電流i1、i2及i3；采用下列方法之一計算得到f1、f2和f3的值
A)運用公式電磁力公式fk＝Fk(ik，zk)(k＝1～3)計算f1、f2和f3的值；公式fk＝Fk(ik，zk)為根據(jù)電磁力動力學計算中電磁鐵電磁力與電流及氣隙關系式；
B)運用神經(jīng)網(wǎng)絡建立平臺的電磁力與電流及氣隙之間的關系模型，采集一系列氣隙值z1、z2、z3分別和氣隙值z1、z2、z3、相對應的i1、i2、i3、以及傳感器所測到相應的電磁力f1、f2、f3對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練而得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型f1＝N1(i1，z1)、f2＝N2(i2，z2)、f3＝N3(i3，z3)，再根據(jù)當前的氣隙值z1、z2、z3和相對應的i1、i2、i3、，結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電磁力模型得到當前的電磁力f1、f2、f3；
2)計算f4利用公式f4＝f2+f3-f1求出f4；
3)獲得f4對應的電流i4值實測第四電磁鐵所處磁極表面與定子之間的氣隙z4，采用下列方法之一獲得電流i4值
A)運用公式i4＝g(f4，z4)計算電流i4值；公式i4＝g(f4，z4)為根據(jù)電磁力動力學計算中電磁鐵電流與電磁力及氣隙關系式；
B)運用神經(jīng)網(wǎng)絡建立平臺的電流與電磁力及氣隙之間的關系模型，采集一系列氣隙值z4和氣隙值z4相對應的f4對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練而得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型，再根據(jù)當前的氣隙值z4和f4，結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型得到當前的電流i4值。
2.根據(jù)權利要求1所述的磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，其特征在于，所述的fk＝Fk(ik，zk)(k＝1～3)由動力學推導而得，具體表達式如下1)對于單個電磁鐵，則式中Ak和Nk分別為第k個電磁鐵的端面積和電磁鐵上線圈的匝數(shù)，μ0為空氣的導磁率；2)對于雙電磁鐵差動式結構，則式中Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的上電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的下電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，I0為上、下電磁鐵對之間的偏置電流，z0為電磁鐵對與導軌定子之間的氣隙和。
3.根據(jù)權利要求1所述的磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，其特征在于，所述的i4＝g(f4，z4)由動力學推導而得，根據(jù)電磁鐵的結構而定，具體如下1)對于單個電磁鐵，則(由反推而得，式中A4和N4分別為第4個電磁鐵的端面積和電磁鐵上線圈的匝數(shù))；2)對于雙電磁鐵差動式結構，則電流公式由反推求解方程得出i4，式中Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的上電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，Ak和Nk分別為第k對電磁鐵對的下電磁鐵的端面積和線圈的匝數(shù)，I0為上、下電磁鐵對之間的偏置電流，z0為電磁鐵對與導軌定子之間的氣隙和。
4.根據(jù)權利要求1所述的磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，其特征在于，所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的線圈電流模型的輸入量為z4(n)、z4(n-1)、f4(n)、f4(n-1)和i4(n-1)，式中n表示數(shù)據(jù)采集的時間序列；模型的輸出量為i4(n)；神經(jīng)網(wǎng)絡的設置和訓練通過工程計算軟件MATLAB中的NETWORK函數(shù)實現(xiàn)，具體參數(shù)設置為網(wǎng)絡輸入數(shù)為5，網(wǎng)絡層數(shù)為3，三層的偏置均為1，三層的節(jié)點數(shù)分別為6、6、4，輸入連接矩陣為[1 1 1 1 1；0 00 0 0；0 0 0 0 0]，層連接矩陣為
，輸出連接矩陣為
，層傳遞函數(shù)均選用‘tansig’，層初始函數(shù)均選用‘initnw’，網(wǎng)絡初始函數(shù)選用‘initlay’，性能函數(shù)為‘mse’，訓練函數(shù)為‘trainlm’，參數(shù)訓練目標為0.00001，訓練周期為1000，訓練函數(shù)選用‘train’。
5.根據(jù)權利要求1所述的磁懸浮精密運動定位平臺的解耦控制方法，其特征在于，所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電磁力模型的輸入量為zk(n)、zk(n-1)、ik(n)、ik(n-1)和fk(n-1)，式中n表示數(shù)據(jù)采集的時間序列；模型的輸出量為fk(n)；神經(jīng)網(wǎng)絡的設置和訓練通過工程計算軟件MATLAB中的NETWORK函數(shù)實現(xiàn)，具體參數(shù)設置為網(wǎng)絡輸入數(shù)為5，網(wǎng)絡層數(shù)為3，三層的偏置均為1，三層的節(jié)點數(shù)分別為6、6、4，輸入連接矩陣為[1 1 1 1 1；0 00 0 0；0 0 0 0 0]，層連接矩陣為
，輸出連接矩陣為
，層傳遞函數(shù)均選用‘tansig’，層初始函數(shù)均選用‘initnw’，網(wǎng)絡初始函數(shù)選用‘initlay’，性能函數(shù)為‘mse’，訓練函數(shù)為‘trainlm’，參數(shù)訓練目標為0.0002，訓練周期為2000，訓練函數(shù)選用‘train’。
全文摘要
本發(fā)明提供一種用于精密磁懸浮直線運動定位平臺的解耦控制方法，本方法運用氣隙反饋與力反饋控制相結合的方法實現(xiàn)四個支承力之間的解耦。為存在于f1、f2、f3和f4之間的耦合，本發(fā)明通過采用實時計算反饋f1、f2和f3的大小來反推f4的控制電壓大小以保證既能提高運動平臺的剛度又能不至于對其它三個力產(chǎn)生耦合干擾。本發(fā)明實現(xiàn)了四個支承力之間的解耦，在不改變原懸浮體設計懸浮剛度的同時大大簡化了懸浮體的控制和調試的復雜度，具有很好的控制效果。
文檔編號G06N3/08GK101800502SQ20091022677
公開日2010年8月11日 申請日期2009年12月30日 優(yōu)先權日2009年12月30日
發(fā)明者段吉安, 周海波 申請人:中南大學