针对新型多通道双晶单色器系统易受晶体片平行度误差影响导致性能失效的问题,提出一种迭代学习模型预测控制器(Iterative Learning Model Predictive Control,ILMPC)策略。该策略将主-从轴晶体片平行度误差转换为从轴电机的重复参考运...针对新型多通道双晶单色器系统易受晶体片平行度误差影响导致性能失效的问题,提出一种迭代学习模型预测控制器(Iterative Learning Model Predictive Control,ILMPC)策略。该策略将主-从轴晶体片平行度误差转换为从轴电机的重复参考运动轨迹,采用ILC迭代消除周期性机械安装误差,再利用MPC对单个转动周期内从轴电机的随机性误差进行抑制。最终在单轴电机运动实验平台上对该策略进行轨迹跟踪验证。实验结果表明,在晶体片有效工作区间内从轴电机的位置跟踪误差达到1.44″,相比于PID控制、MPC、DOB+MPC以及ILC+PID组合控制器策略,分别降低了99.64%,98.52%,98.26%和73.33%。研究结果验证了所提出的ILMPC策略在补偿晶体片平行度误差和提高平行对准精度方面的有效性,该策略对于改善新型多通道双晶单色器性能具有较好的实际应用价值。展开更多
文摘针对新型多通道双晶单色器系统易受晶体片平行度误差影响导致性能失效的问题,提出一种迭代学习模型预测控制器(Iterative Learning Model Predictive Control,ILMPC)策略。该策略将主-从轴晶体片平行度误差转换为从轴电机的重复参考运动轨迹,采用ILC迭代消除周期性机械安装误差,再利用MPC对单个转动周期内从轴电机的随机性误差进行抑制。最终在单轴电机运动实验平台上对该策略进行轨迹跟踪验证。实验结果表明,在晶体片有效工作区间内从轴电机的位置跟踪误差达到1.44″,相比于PID控制、MPC、DOB+MPC以及ILC+PID组合控制器策略,分别降低了99.64%,98.52%,98.26%和73.33%。研究结果验证了所提出的ILMPC策略在补偿晶体片平行度误差和提高平行对准精度方面的有效性,该策略对于改善新型多通道双晶单色器性能具有较好的实际应用价值。
