電液伺服力控系統(tǒng)的魯棒迭代學習控制方法研究.pdf

1、本文的工作是將迭代學習控制理論引入電液伺服力控系統(tǒng)，從而改善其控制性能。所提出的控制方法不僅拓寬了控制理論應用的研究范圍，而且具有一定的實際工程意義。
　　 電液伺服力控系統(tǒng)具有輸出功率大，可靠性高，反應速度快，操作簡單方便等優(yōu)點，因而廣泛應用于各種工程實踐中。特別是應用于要求反應迅速精確的大功率自動控制系統(tǒng)中。本文立足于提高電液伺服力控系統(tǒng)的動態(tài)響應特性，從而使其滿足多方面的應用需求，具有更良好的工業(yè)應用前景。
　　

2、電液伺服力控系統(tǒng)是一種參數(shù)時變、較多非線性因素、參數(shù)和結(jié)構(gòu)具有不確定性、高階、強耦合且經(jīng)常存在干擾等特性的系統(tǒng)，這些特性使得常規(guī)控制方法較難實現(xiàn)對電液伺服系統(tǒng)的高精度控制。近年來，多種智能控制理論方法與魯棒控制理論方法被用于該系統(tǒng)，為解決具有上述特性的電液伺服系統(tǒng)的建模和控制問題提供了有效的途徑。但大多都是針對將電液力伺服系統(tǒng)簡化為線性、低階系統(tǒng)予以研究，目前電液力控系統(tǒng)對控制系統(tǒng)的動態(tài)響應特性、跟蹤的精度、系統(tǒng)魯棒性及穩(wěn)定性的要求愈來

3、愈高，系統(tǒng)的控制需求促使人們不斷尋求針對性較強、控制性能較好的控制方法。
　　 迭代學習控制能實現(xiàn)在被控系統(tǒng)有限時間區(qū)間上的完全跟蹤任務。它尤其適用于具有重復運行性質(zhì)的被控對象，利用對象過去運行的信息，通過數(shù)次迭代修正控制信號，實現(xiàn)零誤差。迭代學習控制算法簡單、易于微機實現(xiàn)、跟蹤精確，對解決一些實際問題有相當?shù)膬?yōu)點。將迭代學習控制用于電液伺服力控制系統(tǒng)解決系統(tǒng)非線性、高階等對控制特性的影響具有很好的效果，但單純的迭代學習控制也存

4、在學習律參數(shù)選擇比較盲目和算法抗干擾技術(shù)有待提高等問題。為此考慮結(jié)合諸如自適應控制、變結(jié)構(gòu)控制等魯棒控制，利用這些算法魯棒整定系統(tǒng)的能力，盡量避免學習律參數(shù)選擇的盲目性，在開閉環(huán)迭代學習控制結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上綜合采用具有反饋與前饋作用的環(huán)節(jié)，以及引入H∞理論，旨在進行魯棒迭代學習控制律的設(shè)計，力求給出同時兼顧收斂速度和跟蹤性能的方法，針對所提出的一系列迭代學習算法，進行理論分析和仿真試驗，使每種迭代學習算法的有效性都得到驗證。目的是拓寬迭代學

5、習控制的應用范圍，加強迭代學習控制的實用性。
　　 本文的主要工作有：
　　 1、綜述了電液伺服力控制系統(tǒng)的特點和控制要求、控制策略以及應用等方面的研究現(xiàn)狀，簡要介紹了迭代學習基本概念、原理、算法結(jié)構(gòu)、研究內(nèi)容以及應用成果，總結(jié)了提高算法的收斂速度和跟蹤精度的迭代學習控制技術(shù)，闡述了本課題的相關(guān)研究背景及意義，提出主要研究工作。
　　 2、研究建立電液伺服力控制系統(tǒng)模型的方法。模型研究為分析系統(tǒng)本質(zhì)特性和提出合理

6、的校正策略提供理論基礎(chǔ)。分析了電液伺服閥的非線性因素，建立了電液伺服力控系統(tǒng)幾種傳遞函數(shù)模型，在此基礎(chǔ)上推導出基于力變量的系統(tǒng)狀態(tài)空間模型，奠定了理論分析的基礎(chǔ)，最后進一步建立了電液伺服力控系統(tǒng)的混合仿真模型，使數(shù)字控制器模型與系統(tǒng)的物理模型相結(jié)合，這種仿真與建模方法有效地模擬了工程實際。
　　 3、研究了智能魯棒迭代學習控制策略，針對系統(tǒng)高階、初始狀態(tài)偏移和不確定的未建模動態(tài)以及緩慢變化，單純學習律參數(shù)選擇比較盲目問題，在開閉

7、環(huán)迭代學習控制算法基礎(chǔ)上結(jié)合自適應控制綜合采用同時具有反饋與前饋作用的環(huán)節(jié)，針對系統(tǒng)的各種干擾、不確定特性、期望軌跡變化的影響，單純迭代學習算法抗干擾能力不強的缺陷，結(jié)合滑模變結(jié)構(gòu)控制，并采用H∞理論，設(shè)計魯棒迭代學習控制律，力求使控制過程更快地收斂于期望值。收斂速度和跟蹤性能這兩個問題的解決將會推進迭代學習真正成為實用的控制技術(shù)。
　　 4、進行了閥控對稱缸電液驅(qū)動力伺服系統(tǒng)控制方法研究，分析了電液驅(qū)動力伺服系統(tǒng)特性，針對系統(tǒng)

8、模型知之甚少，尤其許多系統(tǒng)參數(shù)未知，采用具有前饋與反饋作用的開閉環(huán)綜合迭代學習自適應控制策略，根據(jù)理論分析給出收斂條件，設(shè)計結(jié)構(gòu)合理的控制器。重點解決高階特性、初始狀態(tài)偏移、未建模動態(tài)、油源壓力變化、油溫變化等未知信息給迭代學習控制用于電液伺服驅(qū)動力系統(tǒng)控制所產(chǎn)生的學習參數(shù)選擇比較盲目的問題。仿真結(jié)果表明所提控制策略跟蹤性能良好的前提下，迭代學習參數(shù)選擇趨于合理，學習速度有較大提高。
　　 5、對電液伺服被動力系統(tǒng)控制策略進行研

9、究。分析閥控非對稱缸電液伺服被動力系統(tǒng)特性，針對系統(tǒng)內(nèi)部位置干擾和負載變化產(chǎn)生多余力、期望隨時間變化等問題，以及系統(tǒng)運動加載時不但有位置控制干擾，還有摩擦力產(chǎn)生外部干擾的問題，采用所提出的基于H∞理論的迭代學習變結(jié)構(gòu)控制方法，重點研究進一步提高迭代學習控制抗干擾能力的問題，以增強其魯棒性，并設(shè)計結(jié)構(gòu)合理的控制器，分析給出收斂條件。仿真結(jié)果表明該控制策略不但保持傳統(tǒng)迭代學習高精度跟蹤的特性，魯棒性得到了提高，使收斂條件得以放寬。