圧電ナノポジショニングプラットフォームの高精度ロバスト制御設計

Dec 05, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 10357 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

圧電ナノ位置決めプラットフォームは、タスク中に非常に正確な追跡を必要としますが、負荷変動によって引き起こされるモデルの不確実性には、システムの強力な堅牢性が必要です。 制御設計における高精度とロバスト性は相互に結びついており、両方を同時に最適に達成することは困難です。 さらに、システム自体には弱く減衰された共振モードがあるため、システム固有の共振を抑制しながら堅牢性と高精度の要件を満たしながら圧電ナノ位置決めプラットフォームを制御することが非常に困難になります。 圧電ナノポジショニングプラットフォームの多性能統合制御問題に対して,精度要件とロバスト性を満たす2種類の制御設計(積分共振制御(IRC)とH∞制御)を与え,シミュレーション研究と正位置との比較解析を実施した。フィードバック制御（PPF）。 シミュレーション結果は、この論文で与えられた H∞ 制御戦略は、5、10、および 20 Hz の入力グレーティング スキャン信号の下で、PPF および IRC と比較してトラッキング エラーが最も小さいことを示していますが、次数は高く、機械的負荷の変動に対するロバスト性が優れており、 0 ～ 1000 g の荷重範囲での高周波信号の変動。

最初の走査型トンネル顕微鏡 (STM)、原子間力顕微鏡 (AFM)、および走査型プローブ顕微鏡 (SPM) の導入により、ナノテクノロジーの発展は新たな時代に入り、人類はミクロの世界で探求と革新を続け始めました。 、すべては圧電ナノ位置決めシステムの開発のおかげです。 現在、この位置決めシステムは、マイクロロボット工学、マイクロアセンブリ、マイクロアセンブリ、マイクロリソグラフィー、マイクロマシニング、マイクロスキャンなどの高精度分野で広く使用されています1、2、3、4、5。 圧電セラミックは、高速動力学、高出力、および高いサブナノメートル分解能という利点により、これらのナノポジショナーの駆動に一般的に使用されます6。 圧電駆動ナノポジショニング システムに関するこれまでの制御研究では、システムの減衰が弱い共振モードがあるため、圧電駆動ナノポジショニング システムの動作帯域幅は通常、システムの最低固有共振周波数の 10 ～ 100 分の 1 に制限されていました。 しかし、ナノテクノロジーの急速な発展に伴い、実用化には圧電ナノ位置決めシステムの高速性と精度がますます求められています。 ライフサイエンスの場合と同様、スキャン対象の一部の生体サンプル (タンパク質分子や生細胞など) は非常に軽い動的挙動を持ち、通常はミリ秒以内に変化します 7。そのため、システムの共振振動を抑制することはできません。入力信号を制限します。 さらに、実際のシステムのモデリングと制御では、外乱、環境変化、時間遅延、その他の要因など、適切に対処しないとシステムの位置決め精度に重大な影響を与える可能性があるさまざまな不確実性が存在します。 サイバネティクスとモデリング理論に基づいたさまざまな制御方法が、圧電ナノ位置決めシステムの共振振動、高帯域幅トラッキング、および堅牢性の問題に対して提案されています。 フィードバックアーキテクチャに基づく制御手法は、外乱やモデルの不確実性8に対するロバスト性のため広く使用されています。たとえば、高速スキャンタスクでの追跡エラーを低減するために提案された適応制御9や線形2次ガウス制御10などが挙げられます。 ただし、これらの方法では、システムの Q 値 (帯域幅に対するシステムの共振周波数を表す) が低い場合にのみ、良好な堅牢性を持つコントローラーを見つけることができます。 システムの Q 値が大きくなるとシステムの減衰比が小さくなるため、上記の方法ではコントローラの高い減衰性能を実現することが難しく、システムのロバスト性や精度を保証できません11。 圧電駆動のナノ位置決めシステムの減衰問題に優先的に注意を払い、これを解決するために、再帰的遅延位置フィードバック 12 を使用して内部フィードバック ループ内のナノ位置決めステージの共振モードを減衰させ、ニュートラルな状態にするなどのモデルベースの制御戦略が提案されています。 -タイプのタイムラグシステム。 堅牢なマスダンパー13を使用して、産業用高精度モーションプラットフォーム設計におけるプラットフォームの共振モード減衰を大幅に改善します。 極構成の形でモデル参照制御14を使用し、積分器およびフィルタリング効果と組み合わせて外乱や不確実性に対する感度を低減し、良好な追跡性能などを実現します。

上記の研究に加えて、負の虚数理論 15,16 は、モーダル不確実性と非モーダル力学に対するロバスト性を維持しながら同時に振動モードの減衰を高めるソリューションを提供します。このソリューションは、柔軟な構造の共振問題を扱うのに適しています。弱い減衰モードを備えています。 負の虚数理論に基づいて設計されたダンピング コントローラーは、正の位置フィードバック (PPF)17、正の速度位置フィードバック 18、共振制御 (RC)19、力などの共振モードを抑制しながら、良好なパフォーマンスで圧電ナノ位置決めプラットフォームの帯域幅を向上させます。積分フィードバック制御、積分 RC (IRC)20、21 など。 上記のコントローラーはすべて、低次で計算の複雑さが低い固定構造を備えているため、設計と実装が簡単です。 ただし、これらのコントローラーにはそれぞれ、アプリケーションにおいて独自の欠点があります。 PPF コントローラーは、s 平面内の 2 次極の任意の構成を実現できません。 積分共振制御は、制御設計においてモデルの不確実性を考慮するように設計されており、システムの堅牢性を改善する必要がある。 力積分フィードバック制御は適用条件が限られており、力センサ等の導入が必要です。

この論文は、圧電駆動ナノ位置決めプラットフォームの固有の弱減衰共振モード、モデルの不確実性、および高速トラッキングの問題に対処し、まず、内部減衰制御、ロバスト制御、およびトラッキング制御を組み合わせることによって IRC 制御構造を設計します。 内部のダンピング コントローラーは、システムのダンピング特性に従って共振モードを抑制するように設計されています。 制御システムの帯域幅を制限し、システムの堅牢性を向上させるために、内部ダンピング コントローラーに堅牢なコントローラーが追加されます。 追跡コントローラは、追跡精度を向上させ、定常状態誤差を減らすために使用されます。 ただし、IRC 制御下の高速スキャン タスクでは、負荷変動によって生じるモデリングの不確実性によりシステムの堅牢性が低下し、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。 負荷変動のある高速スキャンタスクにおけるシステムのロバスト性を強化するために,本論文では,制御性能を制限するために3つの対応する重み付け関数を使用し,帯域幅制限,高精度の要件を満たすH∞コントローラを設計した。トラッキングと強力な堅牢性。 シミュレーションは、この論文で設計された両方のコントローラーが、5 Hz および 10 Hz のスキャン タスクに対処する際にシステムの制御要件を満たし、さまざまな機械的負荷の変動に対して一定の堅牢性を備えていることを示しています。 H∞制御はIRC制御に比べて応答速度が速く、精度が高くなります。 また、比較的高周波 (20 Hz) のスキャン タスクにおいても、H∞ コントローラは、より広い機械的負荷の変動 (0 ～ 1000 g) や高周波信号の摂動に対してより堅牢であり、より高い精度とより速い応答時間を実現します。

圧電ナノポジショニング システムのダイナミクスをモデル化することは、システムのパフォーマンスを洞察し、高速動作の制御アルゴリズムを探索するために不可欠な前提条件です。 圧電位置決めシステムによる動きの実際の位置決めは、エネルギーを電気エネルギーから機械エネルギーに変換するプロセスです。 dSPACE コントローラからの励起信号から始まり、電気信号は電圧によって増幅され、圧電セラミック アクチュエータを駆動します。 圧電セラミックの逆圧電効果により、アクチュエータは推力を生成し、それがフレキシブル機構を駆動して位置の移動を引き起こします。 このエネルギー変換関係は、圧電アクチュエータ、圧電セラミック アクチュエータ、および圧電位置決めシステムのプラットフォーム機構の間の結合リンクに依存します。 圧電位置決めシステムは比較的複雑な電気機械結合システムであるため、比較的正確な動力学モデルを確立するには、圧電アクチュエータ、圧電セラミックアクチュエータ、およびプラットフォームの機械構造の動的特性を包括的に考慮する必要があります。 圧電位置決めシステム 22 の概略図を図 1 に示し、その物理的な図面は文献 23 で見つけることができます。

圧電位置決めシステムの概略図。

図1(i)に圧電アクチュエータと圧電セラミックアクチュエータの等価回路図を示します。 キルヒホッフの法則を使用すると、圧電ドライバーと圧電セラミック アクチュエーターの回路モデルは次のように解決できます。

ここで、Vin(t) は入力電圧、kamp は圧電アクチュエータの増幅率、R0 は駆動増幅回路の等価内部抵抗、q は圧電セラミック アクチュエータに加えられる総電荷、\(\dot{ q}\) は、電荷 q によって生成される回路を流れる電流です。 uh は圧電ヒステリシス効果 H の電圧を表し、CA はすべての圧電セラミックの総静電容量を表し、qc はコンデンサ CA に蓄積された電荷です。 Tem は圧電効果を表し、uA は圧電効果によって発生する電圧、qp は圧電効果によって発生する電荷です。 x は、アクチュエータの推力下でアクティブなボディによって生成される出力変位です。

圧電セラミックアクチュエータ、柔軟な増幅機構、および圧電ナノ位置決めプラットフォームの可動本体の間の運動学的関係に基づいて、圧電ナノ位置決めプラットフォームの機械的伝達は、同等の機械力学モデルである質量バネ減衰システムに単純化できます。図1(ii)に示すように。 等価な機械モデルは、次のようにニュートンの運動法則と圧電効果に従って解決できます。

ここで、m、ks、bs はそれぞれ圧電ナノ位置決めプラットフォームの活性体の総質量、全体の剛性、減衰係数を表し、FA は圧電セラミック アクチュエータによって生成される機械的推力です。 システムの電荷入力と変位出力のモデル方程式は方程式から導出できることは言及する価値があります。 (4)、(6)、(7)は以下の通り、

式 (8) は制御入力として電荷を使用しており、電荷制御を使用することでヒステリシス効果 H(q) を回避できます。 ただし、実際のシステムでは、通常、圧電ナノ位置決めプラットフォームを駆動するための制御入力として電圧が使用されます。 電圧制御が使用される場合、式は次のようになります。 (1) ～ (7) を組み合わせて、電圧入力 uin と変位出力 x に関するシステムの包括的なダイナミクス モデルを確立できます。

式中のパラメータは次のように表されます。

電圧ヒステリシスによって引き起こされる非線形効果を回避するために、文献 23 では、低振幅入力電圧 (0.1 ～ 500 Hz の間で 200 mV の一定振幅をもつ正弦波走査入力電圧を y 軸に印加) が使用されていました。実際のシステムを特定し、ヒステリシスに起因する歪み24を回避し、式1に示すように、二次システムとして弱い減衰モードを備えた圧電ナノ位置決めプラットフォームの支配的なダイナミクスの近似値を取得します。 (10)、

ここで、s は連続システムのラプラス演算子、y[µm] と u[V] はそれぞれ出力変位と入力駆動電圧、σ2 はこのシステムの低周波ゲイン、ξn と \(w_{ n}\) は、システムの減衰係数と固有周波数です。 この系では、ξn ≪ 1 です。これは、\(w_{n}\) での共振モードが弱く減衰されることを意味します。

実際のモデリングおよび制御プロセスでは、さまざまな不確実性が存在しますが、その中で最も影響力があるのは、さまざまな機械的負荷によって引き起こされる不確実性です。 機械的負荷 0 g (公称システム)、600 g、および 1000 g に対してそれぞれ得られたシステム識別パラメータを表 1 に示します。

さまざまな機械的負荷の下でのシステムの周波数応答を図 2 に示します。公称システムの固有の共振モードは 205 Hz で発生し、共振振幅は 18.5 dB です。 システム固有の共振モードを抑制する一方で、機械的負荷の変動によって生じるモデルの不確実性は無視できず、適切に扱わないとシステムの制御精度に重大な影響を及ぼします。 したがって、プラットフォームを高精度にスキャンするというタスクを達成するために、固有の共振モードを抑制し、堅牢性を確保するという要件を満たすコントローラーを設計することが急務となっています。

機械的負荷 0 g、600 g、1000 g におけるシステムの開ループ ボード線図。

このセクションでは、圧電駆動のナノ位置決めプラットフォームの精度と堅牢性の要件を満たすための IRC 手法に基づくコントローラー設計アプローチを分析します。IRC 制御図を図 3 に示します。IRC には 2 つのループ (内部ループの正帰還ループ) が含まれています。減衰制御と追従精度向上のためのアウターループ負帰還ループ。ここで G はシステム オブジェクトです。ここでは表 1 の機械的負荷のない公称モデル G0 が制御オブジェクトとして使用されます。Cd は減衰コントローラー、Ct はトラッキング コントローラー、d はフィードスルー項、yi、yc、y はそれぞれ基準入力、トラッキング コントローラー出力、システム変位出力、u は制御入力です。

IRC制御ブロック図。

yc から y までの内側のループは減衰ループとして示され、伝達関数は次のようになります。

減衰ループでフィードフォワード項 d を追加する目的は、\(\frac{{ w_{n} }}{3} < w_{z} < w_{n}\)。 コントローラーのゲインが増加すると、ルートの軌道は自然極から始まり、d の追加によって誘導されるゼロ点で終了します。 フィードスルー項 d は次のように解釈できます。

ダンピング コントローラーのゲイン kd は、ダンピング ループの減衰比を最大化することがわかり、次の式で計算できます。

ここで、ξmax は達成可能な最大減衰比です。

トラッキング コントローラー Ct(s) の場合、ゲインは次の不等式を満たす必要があります。

(12) の内部減衰ループのみが減衰の共振モード (11) に関連していることに注意してください。 アウターループ トラッキング コントローラーは、特に低周波数領域でのトラッキング エラーを最小限に抑えるために使用されます。 図 4 に示すように両方のゲインを選択する場合、安定性を確保するには、2 つのゲインの組み合わせ (kd /kt) が赤い実線より下の領域になければなりません。

(kd/kt) パラメータ変動のもとでのシステムの正規化された帯域幅図。

要約すると、(13) と (14) に従って、IRC コントローラーのパラメーターは次のように分析的に導出されます。

標準 IRC パラメータの選択と調整プロセスでは、kd と kt は一度選択されると固定されます。 したがって、本設計法および改良解析設計法 20,21 では、試行錯誤法も解析法も機械的負荷の変動によるシステムの不確実性を考慮していないため、設計の適応性には改善の余地がある。標準 IRC と堅牢性を改善する必要があります。

表 1 の機械的負荷 0 g における公称数学モデル G0 の開ループ ボード線図を図 5 に示します。そこから、システムが 205 Hz で本質的に低減衰の共振モードを持っていることがわかります。共振ピークは 18.5 dB です。 システムに入力される励振信号にプラットフォームの共振周波数に近い高周波成分が含まれている場合、システムの共振振動が励起され、深刻な共振はシステムのハードウェアに損傷を与えることもあります。 したがって、システムの性能要件の 1 つは、システム固有の共振モードを抑制することです。

公称システム G0 の開ループ ボード線図。

さらに、システムの環境が変化したり、異なる負荷を持つアイテムが高速でスキャンされると、システムのモデルの不確実性が生じます。これは、モデル化されていないダイナミクスモジュール、つまりシステムの不確実性と考えることができます。 この制御問題の研究では、圧電ナノ位置決めプラットフォームのオントロジー モジュールのみがモデル化され、他のすべてはシステムの不確実性として考慮されます。 システムの不確実性は乗法不確実性の観点から表現されます。

ここで、\(\delta\) はシステムの構造的不確実性を特徴付け、\(\Delta G\) はシステムの非構造的不確実性を表し、G は研究対象の問題から構築された数学的モデル、Gactual は実際の物理的不確実性を表します。モデル。 したがって、システムの 2 番目のパフォーマンス要件は堅牢な安定性です。

上記の性能要件に対して、制御設計には H∞ 理論が使用されます。 制御構造を図 6 に示します。ここで、G0(s) は制御対象、K(s) はコントローラ、\(\Delta\) ert はシステムの非構造的不確実性と構造的不確実性を特徴付けます。 W1 と W2 は、重み付けされたシステム性能と不確実性を重み付けしたシステムパフォーマンスを表します。 w1 はモデリングの不確実性を表し、z1 はシステム性能出力、z2 はシステムのロバスト性能出力です。 yi はリファレンス入力、y はシステム出力です。 u は制御入力、ud は制御入力の摂動です。

H∞の制御構造のブロック図。

上記の分析によれば、制御システムの性能要件は、共振モードの抑制とシステムのロバストな安定性要件です。 これらのパフォーマンス要件を達成するには、重み付け関数の設計が特に重要であり、パフォーマンスを最適化するための適切なパラメーターの選択は、多くの学者にとってホットな研究テーマとなっています25。 以下では、コントローラーを解決するために、上記の 2 つの性能要件のそれぞれに対して適切な重み付け関数が選択されます。

重み付け関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) は主に外乱減衰性能を示すため、高精度の追跡を保証するためにコントローラーには統合リンクが含まれている必要があります。システムは帯域幅の外側でより速く減衰すると予想されます。 したがって、重み関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) は次のように設計できます。

ここで、ρ は最適化されるパラメータです。

一方、図5に示す圧電駆動ナノ位置決めシステムの開ループ振幅周波数特性によれば、205 Hzでのシステムの固有共振モードについては、この固有共振モードに対して十分な減衰抑制が提供される必要があります。 したがって、重み付け関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) は良好なトラップ パフォーマンスを備えている必要があり、そのためには \(W_{{1}} {(}s{ )}\)。 要約すると、パフォーマンス重み付け関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) を次のように設定します。

このような弱減衰システムの制御設計では、パラメータが大きくなっても設計した制御器の性能をある程度維持できる最小値に基づいてシステムパラメータを設計することが望ましい。 システムの最小減衰比は 0.0427、最小共振周波数は 139 Hz、対応する振幅は 3.48 dB です。 トラップ フィルターの中心周波数は、減衰比とトラップ周波数に基づいて 139 Hz と決定されます。 負荷が異なるとシステム固有の共振モードの周波数が異なるため、トラップ フィルターのフィルター幅には一定のマージンが必要です。 トラップ フィルタリング特性による固有の共振モード減衰の性能重み付け関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) は、次の式で示されます。

ボード線図 (ρ = 1750) を図 7 に示しますが、振幅周波数特性は性能要件を満たしています。

重み付け関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) のボード線図。

パフォーマンス重み関数 \(W_{{1}} {(}s{)}\) には純粋な積分リンクが含まれているため、H∞ コントローラーを解く際の制御不能な零極の影響を回避するには、小さな回帰運動量が必要です。を極に導入して、極を仮想軸から離れて左半平面に移動させます。 最終的な \(W_{{1}} {(}s{)}\) の設計を以下に示します。

モデル化されていないさまざまなダイナミクスによって引き起こされるシステムの不確実性の可能性を考慮して、堅牢性を確保するために重み関数 \(W_{2} (s)\) がシステム帯域幅の制限として選択されます。 システムの帯域幅は最小共振モード周波数未満に制限されており、帯域幅を超えた後の閉ループ特性は - 40 dB/dec で減衰する必要があります。 \(W_{2} (s)\) は、この論文では \(W_{2} (s) = \left( \frac{s}{800} \right)^{2}\) として扱われます。 さらに、H∞ 解法プロセスではランクが必要なため、重み付け関数が合理的かつ真であることを保証する必要があるため、同じ次数の端数を維持するために小さな時定数が追加されます。 最終的なロバスト安定性重み関数 \(W_{2} (s)\) は次のように選択できます。

一方、H∞ 制御理論におけるランクに対する一般化制御対象の要件により、重み関数はランク要件を満たすために導入される追加の入力チャネルであり、 \(W_{3} = 10^{ - 6}\ として選択されます) ）。

反復計算の後、次のようにパフォーマンスが最適化された解 \(\gamma = 1.3508\) で最終的な H∞ コントローラーが得られます。

極が 105 以上の高次項を省略し、設計プロセスでランク要件が考慮される極から追加の回帰項 (0.01) を削除すると、簡略化された H∞ コントローラーは次のように簡略化されます。

ピエゾ駆動ナノ位置決めプラットフォームの共振と堅牢性に対処し、PPF 制御と IRC 制御、「制御設計」セクションで設計された H∞ 制御をそれぞれシミュレーションし、比較分析しました。 圧電ナノ位置決めステージは通常、数十、さらには数百ミクロンの範囲で動作するため、比較分析のために、基準入力信号は異なる周波数の三角波格子スキャン信号（振幅 100 μm）に設定されました。 さらに、一連の機械的負荷 (0 g、600 g、1000 g を含む) および高周波信号干渉の下でシステムの堅牢性が検証されました。

3 つのコントローラーの追跡パフォーマンスを評価するために、5、10、および 20 Hz での一連の回折格子スキャンがプラットフォームに供給されました。 高周波外乱信号がない場合のグレーティング入力信号のさまざまな周波数に対する PPF、IRC、および H∞ コントローラのトラッキング出力を図 8 に示し、トラッキングの二乗平均平方根誤差 (RMSE) を表 2 に示します。機械的負荷が 0 g の場合、3 つのコントローラーはすべて基準入力を良好に追跡しました。 5 Hz および 10 Hz でグレーティング信号を追跡する場合の RMSE 値は 6.781 μm 未満であり、特にこの論文で設計した H∞ コントローラーは 3 つのコントローラーの中で最も小さい RMSE 値 (2.143 μm 未満) を持っています。 20 Hz では、PPF と IRC の RMSE はそれぞれ 13.35 μm と 9.295 μm ですが、H∞ コントローラーの RMSE は 4.196 μm で、PPF と IRC に対してそれぞれ 69% と 55% の改善を達成しています。

機械的負荷 0 g における 5、10、および 20 Hz の格子入力信号のシステム追跡結果。

この実験における機械的負荷の最大変化は、最初の共振周波数が 205 Hz から 139 Hz に変化するとき、1000 g です。 したがって、PPF、IRC、および H∞ コントローラーの堅牢性を検証するために、同じ周波数のグレーティング スキャン信号入力で異なる機械的負荷の下でシステムの 3 つのコントローラーをシミュレーションおよび分析しました。 異なる機械的負荷での 3 つのコントローラーの RMSE を表 2 に示します。3 つのコントローラーはすべて、異なる機械的負荷の下でも優れた堅牢性を備えていますが、H∞ コントローラーの方が高い追跡精度を備えていることがわかります。 1000 gの機械的負荷で20 Hzの格子走査信号を追跡した結果が図9に示されており、PPFとIRCのRMSEはそれぞれ13.34 μmと8.996 μmです。 対照的に、H∞ の RMSE はわずか 4.579 μm であり、PPF と IRC に比べてそれぞれ 66% と 49% の減少を示します。

1000 g の機械的負荷で 20 Hz の回折格子スキャン信号を追跡したシステムの結果。

図 10 に示されている 1000 g の機械的荷重下のシステムの閉ループ ボード線図のように、システムの閉ループ帯域幅は、PPF コントローラーで 115 Hz、IRC で 112 Hz、H コントローラーで 123 Hz です。 ∞コントローラー。 閉ループ帯域幅は 3 つのコントローラすべてで同様ですが、H∞ コントローラは、グレーティング信号追跡実験で実証されているように、閉ループ帯域幅がわずかに大きく、比較して最良の応答速度を示します。システムは H 条件下で最もよく追跡されました。 ∞コントローラー。

3 つのコントローラーを備えた 1000 g の機械的負荷を持つシステムの閉ループ ボード線図。

周波数 10 Hz の格子走査信号が閉ループ制御システムに供給され、システムの共振周波数 (139 Hz) に近い高周波外乱信号が 1000 g の機械的負荷で追加されました。 PPF、IRC、および H∞ コントローラー下のシステムの RMSE は、それぞれ 6.784 μm、4.522 μm、および 2.117 μm であり、H∞ の RMSE は、PPF および IRC と比較して、それぞれ 69% および 53% 減少しました。 図 11 に示す高周波正弦波外乱 (システムの共振周波数に近い) を使用したトラッキング結果を比較すると、IRC では大きな誤差変動があり、PPF では大きなトラッキング エラーがあることがわかります。 逆に、H∞ 制御は良好な抑制と最良の追跡効果を示し、H∞ コントローラーが良好なロバスト性を備えていることがさらに検証されています。

このシステムは、1000 g の機械的負荷および 139 Hz の摂動周波数で 10 Hz のラスター スキャン信号を追跡します。

この論文では、固有の共振モード、低帯域幅、および高精度圧電駆動ナノ位置決めステージにおける機械的負荷の変動によって引き起こされる不確実性といった包括的な問題について取り上げます。 ある程度の堅牢性を備えた 4.644 μm 未満のピエゾ駆動ナノ位置決めステージ (トラッキング 5 ～ 10 Hz) の高精度要件は、ダンピング、堅牢性、およびトラッキング コントローラーを組み合わせた IRC 制御構造を設計することによって達成されます。その構造はシンプルですが、堅牢性は依然として維持されています。機械的負荷が広範囲に変動する場合には改善が必要です。 続いて、性能要件を分析して適切な重み付け関数を選択することで、H∞ 制御が圧電駆動のナノ位置決めプラットフォームに適用され、H∞ コントローラーに強力な堅牢性が与えられ、その追跡精度 (5 ～ 10 で RMSE が 2.143 μm 未満) Hz) とロバスト性のパフォーマンスは IRC 制御構造よりも優れています。 最後に、異なる機械的負荷変動下で異なる周波数 (5、10、20 Hz) の格子走査信号と高周波外乱信号を追跡するための PPF、IRC、および H∞ コントローラーのシミュレーションを通じて、提案された H∞ コントローラーが提供する機能が検証されました。精度、応答速度、堅牢性の総合的な優位性。

この研究で提示されたデータは、責任著者からの要求に応じて入手できます。

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この研究は、一部は中国国立自然科学財団地域プロジェクト 12162007、一部は貴州大学インキュベーション プログラム、貴州大学インキュベーション [2019] 60、一部は貴州省教育局若手人材育成プロジェクト、QiankeheKY[ 2021] 100 および一部は貴州省科学技術局の科学技術基金、Qian Kehe Foundation [2020] 1Y273 によるものです。

貴州大学電気工学部、貴陽市、550025、中国

Huan Feng、Aiping Pang、Hongbo Zhou

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概念化、HF および AP。 方法論、HF および AP。 ソフトウェア、HF; 検証、HZ および AP。 正式な分析、AP; 調査、HF および HZ。 データキュレーション、HF; 執筆 - 原案の準備、HF。 執筆 - レビューと編集、HF および HZ。 監督、AP; 資金獲得、AP。 すべての著者は原稿の出版版を読み、同意しました。

アイピン・パン氏への対応。

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転載と許可

Feng, H.、Pang, A. & Zhou, H. 圧電ナノ位置決めプラットフォームの高精度で堅牢な制御設計。 Sci Rep 12、10357 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-14332-5

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受領日: 2022 年 3 月 30 日

受理日: 2022 年 6 月 6 日

公開日: 2022 年 6 月 20 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-14332-5

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