超声波电机广义最小方差迭代学习转速控制

发布时间：2021-12-18 07:46

　　为减小时变扰动对迭代学习控制性能的影响,将迭代学习控制与广义最小方差自校正控制相结合,给出一种包含预测与闭环控制机制的迭代学习控制策略。通过设计2D目标函数和相应的迭代控制律,利用广义最小方差自校正方法来设计更新律,得到广义最小方差迭代学习控制律,使其同时具有沿迭代轴的学习收敛性和沿时间轴的控制稳定性。仿真和实验表明,所提控制策略有效,控制效果良好,对负载突变等非重复性扰动的适应能力增强。 

【文章来源】：微电机. 2020,53(10)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

转速阶跃响应曲线

转速阶跃响应曲线

对上述设计的超声波电机广义最小方差迭代学习转速控制策略进行实验研究,将转速阶跃给定值设定为30 r/min,控制参数与前述仿真设计所得参数相同,进行迭代学习转速控制实验,得实验结果如图3所示。由图3可知,转速阶跃响应曲线逐渐趋于给定值,出现小幅度超调。在前五次迭代中,随着迭代学习的进行,调节时间持续减小,从0.2227 s减为0.0262 s,减小幅度为88.24%,第六次迭代因出现超调使得调节时间略有增大。将转速阶跃给定值改为90 r/min,控制参数不变,得实验结果如图4所示,转速阶跃响应曲线仍然逐渐趋于给定值,无超调,且随着迭代的进行,调节时间持续减小,从0.3144 s减为0.0524 s,减小幅度为83.33%,表明所提迭代学习控制策略适用于不同转速,且不同转速情况下的控制性能接近。表1给出了两种转速给定值情况下的迭代学习控制性能指标数据。将图3、图4与图1、图2对比,仿真与实验结果接近。上述结果表明所述迭代学习控制策略是有效的,结合仿真进行的控制参数设计方法也是有效的。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于差分进化算法的超声波电机Hammerstein非线性建模[J]. 黄文文,宋璐,史敬灼.  微电机. 2019(05)
[2]直驱XY平台的改进鲁棒迭代学习控制[J]. 王丽梅,孙璐.  电机与控制学报. 2016(09)
[3]广义最小方差自校正控制在某型无人机中的应用[J]. 丁达理,解增辉,黄长强,李冠军.  电光与控制. 2009(02)



本文编号：3541946