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基于输入整形的双惯量系统末端抖动低频机械谐振抑制仿真探索

news 2026/5/11 6:59:14

基于输入整形的双惯量系统末端抖动低频机械谐振抑制仿真 1.模型简介模型为基于输入整形的双惯量伺服系统低频机械谐振抑制（末端抖动抑制）仿真，采用Matlab R2018a/Simulink搭建仿真模型由传递函数形式搭建，主要包括输入整形器、位置环、转速环、低通滤波器、双惯量谐振模型 2.算法简介实际工程中，由于传动环节机械间隙和柔性的影响，高速运动的伺服电机在定位时负载末端会存在残余抖动，这将加大系统的定位时间，影响伺服系统性能谐振抑制一直为伺服控制算法中最核心的算法之一本仿真中采用了3种输入整形器，适合理论分析和仿真验证，便于理解机械谐振原理、输入整形原理以及谐振抑制原理仿真内可手动设置谐振频率，根据设定频率自动设定机械参数，并且输入整形器的参数容易设定 3.仿真效果 1低频机械谐振-末端抖动，输入整形器1抑制效果如下图1所示 2低频机械谐振-末端抖动，输入整形器2抑制效果如下图2所示 3低频机械谐振-末端抖动，输入整形器3抑制效果如下图3所示可提供模型内相关算法的参考文献，避免大量阅读文献浪费时间可针对模型内的相关技术问题进行，并给出指导意见【注】模型已搭建完毕，原则上不会做任何修改

在伺服系统的实际运行中，低频机械谐振引发的末端抖动问题就像一个隐藏在暗处的小怪兽，悄悄影响着系统的性能。今天咱们就来聊聊基于输入整形的双惯量伺服系统低频机械谐振抑制仿真，看看如何驯服这只小怪兽。

一、模型搭建探秘

这个仿真模型是基于Matlab R2018a/Simulink搭建的，采用传递函数形式。它就像一个精心构建的“机器王国”，里面包含了输入整形器、位置环、转速环、低通滤波器以及双惯量谐振模型这些“小公民”。

咱们先来看看传递函数在Matlab里大概怎么体现，以一个简单的传递函数模型为例：

num = [1]; % 分子多项式系数 den = [1 2 1]; % 分母多项式系数 sys = tf(num, den); % 创建传递函数模型

这里num和den分别定义了传递函数的分子和分母多项式系数，tf函数则创建了具体的传递函数模型。在我们的双惯量系统模型中，各个部分的传递函数构建虽然更复杂，但原理类似。

二、算法背后的故事

在实际工程里，传动环节的机械间隙和柔性就像两个调皮的小鬼，高速运动的伺服电机定位时，它们会让负载末端产生残余抖动，大大增加了系统的定位时间，伺服系统性能也就跟着大打折扣。所以，谐振抑制算法一直是伺服控制算法里的核心担当。

在这次仿真中，我们请来了三位“大侠”——3种输入整形器。它们特别适合理论分析和仿真验证，就像三把不同的钥匙，帮助我们理解机械谐振、输入整形以及谐振抑制的原理。而且，这个仿真超贴心，能手动设置谐振频率，还能根据设定的频率自动设定机械参数，输入整形器的参数设定也很容易。

比如我们设置谐振频率的代码（伪代码示例）：

resonance_frequency = 50; % 设置谐振频率为50Hz % 根据谐振频率计算并设定相关机械参数的代码段 % 这里省略实际复杂的计算过程，简单示意逻辑 if resonance_frequency > 0 % 计算并设置相关参数 mechanical_parameter = calculate_mechanical_parameter(resonance_frequency); end

这段代码简单地设定了谐振频率，然后基于这个频率进行相关机械参数的计算和设定。实际情况中，calculatemechanicalparameter函数会包含复杂的物理公式计算。

三、仿真效果大揭秘

输入整形器1的“战绩”：低频机械谐振 - 末端抖动，输入整形器1的抑制效果如图1所示。从图中可以明显看到，在它的“努力”下，抖动被有效压制，就像给调皮的小怪兽套上了一个紧箍咒。
输入整形器2的表现：输入整形器2同样不甘示弱，其抑制效果如图2所示。它也成功地对末端抖动进行了抑制，虽然和输入整形器1的方式可能略有不同，但目标一致，都是让系统稳定下来。
输入整形器3的成果：输入整形器3的抑制效果展示在图3中，它也出色地完成了任务，让低频机械谐振引发的末端抖动得到了很好的控制。