机电系统自适应控制仿真

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1、第14卷第1期太赫兹科学与电子信息学报Vo1．14，No．12016年2月JournalofTerahertzScienceandElectronicInformationTechnologyFeb．，2016文章编号：2095-4980(2016)01-0117-05机电系统自适应控制仿真袁鸣(中国工程物理研究院总体工程研究所，四川绵阳621999)摘要：针对机电伺服系统中存在的不确定因素和多余力扰动问题，提出一种自适应比例－积分－微分(PID)控制策略。该自适应控制器由最优PID控制器和小脑模型关节控制器(CMAC)组成，最优PID控制器

2、用来整定系统的标称模型，CMAC控制器用来克服系统中含有的不确定项和多余力扰动，自适应PID控制器能确保系统跟踪误差和CMAC权值误差收敛到零。仿真结果表明，本文提出的控制器具有令人满意的跟踪性能，对系统中的不确定因素和多余力扰动具有一定的鲁棒性。关键词：比例－积分－微分控制器；小脑模型关节控制器；鲁棒控制中图分类号：TP273.4文献标识码：Adoi：10.11805/TKYDA201601.0117Adaptivecontrolsimulationstudyformechanical-electricalsystemYUANMing(In

3、stituteofSystemsEngineering，ChinaAcademyofEngineeringPhysics，MianyangSichuan621999，China)Abstract：Arobustcontrollerisproposedformechanicalandelectricalservosystemwithunknownuncertaintiesandexternalloaddisturbances.ThisadaptivecontrollerismadeupofanProportion-Integration-Dif

4、ferentiation(PID)controllerandaCerebellarModelArticulationController(CMAC).ThePIDcontrollerisdesignedtostabilizethenominalmodeloftheservosystem,andtheCMACcontrollerisdesignedtocompensateforthesystemunknownuncertaintiesandexternalloaddisturbances.Simulationresultsdemonstrate

5、thattheproposedcontrollerhasfavorabletrackingperformance,andreasonablerobustnessfortheuncertaintiesandexternaldisturbancesoftheservosystem.Keywords：Proportion-Integration-Differentiationcontroller；CerebellarModelArticulationController；robustcontrol[1]PID控制器广泛应用于工业领域，这主要归功于其

6、结构简单和出色的控制效果。但传统PID控制器具有局限性，在工程应用中被控对象表现出非线性和动态不确定性。为克服传统PID的局限，需要研究不一样的、鲁棒性更强的自适应PID控制器。[2]近年来，新型PID控制器基于控制参数在线更新方法，具有自动调整参数能力。根据预测控制理论，XUMin[3]提出了一种自动调参的PID控制方法，该控制器可在大范围控制中在线更新控制参数。SUND提出一种非线性[4]PID控制方法，该控制器具有非线性调整控制参数的能力。TANKK提出了一种基于PID的平行控制自适应控制系统，该控制系统适用于具有非线性的系统。除此以外

7、，结合神经网络/模糊控制的传统自适应控制具有很强[5]的适应能力，因此广泛应用于具有非线性的系统中。SEGOVIA提出一种利用模糊控制策略调整PID参数的非[6]线性控制器。针对速度和方位跟踪控制，YEJun对一种基于PID的模拟神经网络自适应控制进行了改进，使控制器具有了连续在线调整参数，自适应和非线性跟踪的能力。本文针对电液系统中存在未知因素和多余力时的速度控制，提出一种新型自适应PID控制方法。该控制方法采用PID对标称系统进行控制，最优PID控制器的参数优化以系统最优二次型性能作为指标。采用CMAC神经网络对系统中存在的未知因素和多余

8、力干扰进行补偿。经理论分析，验证闭环控制系统是大范围渐进稳定的，并且跟踪误差指标收敛至零。1系统简介和建模直流电机的电特性和结构特性模型如式(1)~(4)所示：收稿