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超声波电机转速专家PID与迭代学习控制研究
资料介绍
超声波电机作为一种新型的微特电机，已被人们认可并应用于航空航天、智能机器人等方面。超声波电机机电能量转换过程复杂，具有明显的非线性和时变特性。为提高其控制性能，神经网络等复杂控制策略已被提出，但这些方法计算复杂，导致系统硬件成本提高，不利于超声波电机的产业化应用。在电机控制的研究中，总是希望控制策略既能够满足性能期望，又能够具有较少的计算量以降低系统复杂度，从而降低成本并提高系统可靠性。
本研究在固定参数PID(Proportional Integral Derivative，PID)控制器性能研究的基础上，通过对超声电机典型控制过程的理论分析与转速控制实验研究，提出一种仅有2条专家规则的简单专家 PID控制方法。专家规则根据当前控制状况，调节PID控制参数，改善控制性能。与常规 PID控制相比，所提方法的在线计算量增加不大，易于采用单片机等器件实现。多种变化工况下的实验表明，所提方法对超声波电机特性变化及负载扰动的适应能力强，控制效果较好。研究了超声波电机转速的迭代学习控制方法。迭代学习控制算法简单，根据较少的经验知识确定相应的参数值，就能够实现超声波电机这种复杂被控对象的有效控制。针对超声波电机的控制特点，设计了P型迭代学习、PI型迭代学习和非线性迭代学习等三种转速控制律。实验表明，由于本质上的开环控制属性，非线性迭代学习律不能有效应对超声波电机的显著时变特性，可能导致稳态误差；P型和PI型迭代学习控制律能够使电机系统具有较好的学习能力，控制效果在学习过程中渐进改善，且算法简单易于实现。
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