交流伺服系統(tǒng)自適應(yīng)滑?？刂评碚撆c方法研究.pdf

1、交流伺服系統(tǒng)在當(dāng)代高科技領(lǐng)域擔(dān)當(dāng)著重要角色，在一些對(duì)性能、容量、可靠性有較高要求的應(yīng)用場(chǎng)合，交流伺服系統(tǒng)更具有獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)。然而交流電機(jī)是一類高階、非線性、強(qiáng)耦合的多變量系統(tǒng)，分析設(shè)計(jì)中對(duì)其模型多采用近似，實(shí)際應(yīng)用中參數(shù)不確定性、未建模動(dòng)態(tài)以及外擾對(duì)系統(tǒng)的位置跟蹤性能必然產(chǎn)生不利影響，因此研究伺服系統(tǒng)的魯棒性，探討新的設(shè)計(jì)方法和途徑成為熱點(diǎn)之一。
　　 作者在查閱大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，以感應(yīng)電機(jī)伺服系統(tǒng)為對(duì)象，對(duì)自適應(yīng)滑模控制設(shè)計(jì)

2、理論與方法進(jìn)行了較深入的研究，著重探討提高魯棒性、改善系統(tǒng)瞬態(tài)及穩(wěn)態(tài)性能的方法與途徑。
　　 論文較全面地綜述了滑?？刂茋?guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，總結(jié)了滑?？刂圃谒欧跋嚓P(guān)領(lǐng)域的研究成果、應(yīng)用情況以及存在的問題。
　　 簡(jiǎn)要分析了交流伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及一般設(shè)計(jì)要求，在此基礎(chǔ)上，將直接自適應(yīng)方法與傳統(tǒng)滑模控制相結(jié)合提出直接自適應(yīng)滑?？刂艻型（DASMC-I）控制策略，利用在線參數(shù)估計(jì)和開關(guān)控制分別實(shí)現(xiàn)對(duì)未知參數(shù)及外擾高頻分

3、量的魯棒性，有效削弱了振顫，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了較好的穩(wěn)態(tài)性能；將該策略推廣至匯總外擾高頻分量邊界未知的情況，得到直接自適應(yīng)滑模控制II型（DASMC-II）控制策略，在設(shè)計(jì)中提出一種基于雙層嵌套修正的改進(jìn)型邊界估計(jì)方法，解決了現(xiàn)有方法中普遍存在的邊界估計(jì)值恒增問題；對(duì)兩種策略分別通過Lyapunov分析證明了伺服系統(tǒng)的全局一致最終有界性，同時(shí)得出穩(wěn)態(tài)及瞬態(tài)性能的參數(shù)化形式。
　　 初始參數(shù)估計(jì)誤差、參數(shù)突變、非持續(xù)激勵(lì)等情況均可能引起瞬

4、態(tài)過程，而瞬態(tài)性能的好壞對(duì)伺服系統(tǒng)的跟蹤誤差峰值及恢復(fù)時(shí)間均有較大影響。在深入分析各種自適應(yīng)方法特性的基礎(chǔ)上，提出一種復(fù)合自適應(yīng)方法滑?？刂疲–ASMC），Lyapunov分析表明，該策略可實(shí)現(xiàn)持續(xù)激勵(lì)條件下跟蹤誤差和參數(shù)估計(jì)誤差在較大范圍內(nèi)的指數(shù)收斂，瞬態(tài)特性更為清晰；針對(duì)參數(shù)大范圍突變對(duì)跟蹤誤差峰值的影響，將多模自適應(yīng)框架應(yīng)用于CASMC，構(gòu)造了一種新穎的多模復(fù)合自適應(yīng)滑模控制（MMCASMC），在設(shè)計(jì)中提出一種基于雙路濾波的改進(jìn)型

5、多模辨識(shí)、切換方案，以提高響應(yīng)快速性。
　　 針對(duì)參數(shù)動(dòng)態(tài)、結(jié)構(gòu)性擾動(dòng)對(duì)自適應(yīng)滑模控制穩(wěn)態(tài)性能的沖擊，本文進(jìn)一步結(jié)合自適應(yīng)擬合控制思想，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)型自適應(yīng)滑?？刂疲‥ASMC）。設(shè)計(jì)中，根據(jù)實(shí)時(shí)控制的需要提出一種可靈活配置的通用型3層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用結(jié)構(gòu)化補(bǔ)償方式以充分利用其描述能力；以權(quán)值偽邊界估計(jì)為基礎(chǔ)，將不連續(xù)投影修正引入權(quán)值自適應(yīng)律以實(shí)現(xiàn)權(quán)值估計(jì)誤差有界；構(gòu)造了基于改進(jìn)型邊界估計(jì)方法的自適應(yīng)開關(guān)控制用于補(bǔ)