基于经验模态分解算法的永磁直线同步电机迭代学习控制

发布时间：2019-08-28 10:16

【摘要】：在永磁直线同步电机驱动伺服系统的迭代学习控制(ILC)过程中,针对由于每次运行时跟踪误差的累积,导致系统出现收敛速度降低甚至发散的现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)算法的迭代学习控制方法。首先设计闭环ILC控制器,然后利用EMD算法分解ILC过程中的跟踪误差,筛选并消除其中发散的分量,保证ILC的收敛性,提高ILC的收敛速度。仿真和实验结果表明,与传统ILC相比,所提出的控制方法能够使系统的跟踪效果更好,且保证了伺服系统的输出轨迹在较少的迭代次数下快速精确地收敛到期望轨迹。
【图文】：

迭代学习控制,基本结构,学习律

迭代学习控制算法的基本结构

系统框图,迭代学习控制,直线同步电机,闭环

166电工技术学报2017年3月择合适的学习律，使得当迭代次数j→∞时，()jyt→dy(t)。2.2传统ILC控制器设计为考虑实时反馈信息，本文采用闭环ILC控制，PMLSM闭环ILC控制系统框图如图2所示。图中，G为PMLSM速度闭环系统，其中C为速度环PI反馈控制器；闭环ILC为迭代学习模块，其中dx为期望输出，j1x+为第j+1次迭代学习的实际输出，j1e+第j+1次迭代学习时的跟踪误差，ju为存储记忆的第j次迭代学习的控制输入。图2永磁直线同步电机闭环迭代学习控制系统框图Fig.2Theblockdiagramofclose-loopILCPMLSMsystem本文选择学习律函数L[]为PID型学习律，则闭环ILC位置控制器表示为111110()()()()()()d()jjjtjjjjututLetutαetβeττγet+++++=+=+++（7）式中，α、β和γ分别为ILC控制器的比例、积分和微分学习增益参数。本文将闭环ILC控制器设计在位置环，其运行步骤如下：（1）设置迭代次数，给定的期望输出dx(t)及初始控制输入0u(t)。（2）将控制输入()jut加入到PMLSM中，重复进行操作。同时记录实际输出()jxt及跟踪误差()jet。（3）根据闭环PID型学习律，利用第j次迭代的控制输入及第j+1次迭代的跟踪误差计算第j+1次迭代的控制输入1()jut+。（4）当迭代次数达到最大时，停止ILC位置控制器的运行，否则令j=j+1重新执行步骤（2）。3结合经验模态分解算法的迭代学习控制器设计从第2节的分析可以看出，误差信号在迭代学习过程中起着关键作用，因此有必要对其进行合理分析及有效的处理。本节将提出一种新型算法，将ILC与EMD算法结合起来，改善学习性能。3.1EMD算法傅里叶变换理论中表征信号交变的基本量是与时间无关的频率，基?
【作者单位】：沈阳工业大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51175349) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LR2013006)资助项目
【分类号】：TM341

【参考文献】

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