分?jǐn)?shù)相位超前迭代學(xué)習(xí)控制和重復(fù)控制的算法研究及應(yīng)用.pdf

1、相位超前迭代學(xué)習(xí)控制（Phase Lead-Iterative Learning Control, PL-ILC）和重復(fù)控制（Repetitive Control, RC）都是高精度的學(xué)習(xí)控制。這兩種控制算法有一個(gè)共同的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，即相位超前環(huán)節(jié)。受到數(shù)字采樣率的限制，傳統(tǒng)的相位超前環(huán)節(jié)的超前拍次只能取整數(shù)，以至于控制系統(tǒng)性能受限甚至出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象。本文將相位超前環(huán)節(jié)進(jìn)行擴(kuò)展，把超前拍次從傳統(tǒng)的整數(shù)域擴(kuò)展到分?jǐn)?shù)域，并通過拉格朗日插值近似實(shí)

2、現(xiàn)。這種改進(jìn)改善了傳統(tǒng)相位超前迭代學(xué)習(xí)控制和重復(fù)控制的不足，同時(shí)賦予了控制系統(tǒng)新的意義。
　　對(duì)于迭代學(xué)習(xí)控制，相位超前環(huán)節(jié)用于補(bǔ)償系統(tǒng)的相位滯后，提高可學(xué)習(xí)帶寬和信號(hào)跟蹤精度。但是傳統(tǒng)整數(shù)相位超前的超前拍次在整數(shù)域，不能夠連續(xù)無級(jí)調(diào)節(jié)，因而無法使控制系統(tǒng)性能達(dá)到最優(yōu)。
　　文中提出的分?jǐn)?shù)線性相位超前迭代學(xué)習(xí)控制擴(kuò)大了超前拍次的取值范圍，因而利于系統(tǒng)性能的優(yōu)化。這種分?jǐn)?shù)域的超前拍次利用拉格朗日FIR濾波器進(jìn)行近似實(shí)現(xiàn)。和傳統(tǒng)

3、的相位超前迭代學(xué)習(xí)控制類似，論文依據(jù)頻域誤差收斂條件以及模型不確定性，給出超前拍次及學(xué)習(xí)增益的選擇范圍。通過連續(xù)調(diào)節(jié)超前拍次來提高系統(tǒng)的可學(xué)習(xí)帶寬，以達(dá)到更高的跟蹤精度。并以機(jī)械臂為被控對(duì)象對(duì)整數(shù)與分?jǐn)?shù)的相位超前補(bǔ)償效果進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明分?jǐn)?shù)線性相位超前比整數(shù)線性相位超前更能提高系統(tǒng)的可學(xué)習(xí)帶寬及跟蹤精度。
　　對(duì)于傳統(tǒng)的重復(fù)控制，雖然能夠很好的解決逆變器輸出諧波問題，但在低采樣率時(shí)，控制系統(tǒng)不容易穩(wěn)定。事實(shí)上，在大功率逆變器

4、應(yīng)用場(chǎng)合，功率器件的開關(guān)頻率一般較低，因此控制系統(tǒng)的采樣頻率也相應(yīng)較低。此時(shí)，傳統(tǒng)的重復(fù)控制的應(yīng)用將出現(xiàn)困難。
　　本文提出將重復(fù)控制中的相位補(bǔ)償環(huán)節(jié)進(jìn)行改進(jìn)，而分?jǐn)?shù)相位超前重復(fù)控制方案不僅擴(kuò)大了系統(tǒng)的穩(wěn)定裕度，還減小了穩(wěn)態(tài)誤差。文中依據(jù)逆變器的頻率特性給出了三個(gè)主要參數(shù)——陷波器、低通濾波器和超前環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)步驟，并搭建了基于Sim Power Systems的逆變器重復(fù)控制仿真平臺(tái)和基于Quanser半物理仿真的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。仿真及