[发明专利]电磁致驱动定位控制方法及其应用

权利要求书

1.一种电磁致驱动定位控制方法，其特征在于，包括如下任一个或任多个过程：

-自适应反馈控制过程，包括如下步骤：

步骤1.1，模型在线识别：建立被控系统的受控自回归滑动平均模型，通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法相结合，对被控系统实现模型在线构建和辨识，形成辨识模型；

步骤1.2，输出量预测：利用步骤1中得到的辨识模型，并对辨识模型通过改进的广义预测控制算法进行自校正控制，对辨识模型的输出量做出预测，得到辨识位移；

步骤1.3，输入电流控制：设定被控系统的期望位移，并根据期望位移向被控系统加载相应的控制电流，采集被控系统的实际输出位移，实现一个循环的闭环控制；

步骤1.4，比较辨识位移和实际输出位移，得到辨识误差；

步骤1.5，根据辨识误差，重复步骤1.1至步骤1.4，连续不断的进行模型在线识别、输出量预测以及输入电流控制，得到被控系统最小辨识误差，最终实现被控系统的精密定位控制；

-自适应前馈控制过程，包括如下步骤：

步骤2.1，建立被控系统的前馈控制模型；

步骤2.2，向前馈控制模型中赋予被控系统的控制电流，并得到被控系统的实际输出位移，实现一个循环的开环控制。

2.根据权利要求1所述的电磁致驱动定位控制方法，其特征在于，所述步骤2.1中，前馈控制模型通过以下方式建立：

-建立被控系统的受控自回归滑动平均模型，通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法相结合，对被控系统实现模型在线构建和辨识，形成辨识前馈模型；或

-利用经典物理关系，建立被控系统的输入控制电流和实际输出位移之间的关系前馈模型。

3.根据权利要求1或2所述的电磁致驱动定位控制方法，其特征在于，所述被控系统的受控自回归滑动平均模型采用矩阵元素建立。

4.根据权利要求1所述的电磁致驱动定位控制方法，其特征在于，所述步骤1.2中，改进的广义预测控制算法具体包括如下步骤：

步骤1.2.1，采用矩阵元素建立被控系统的受控自回归滑动平均模型：

O(z^-1)y(k)＝z^-dP(z^-1)u(k)+R(z^-1)ξ(k)

O(z-1)=1+o1z-1+o2z-2+...+on0z-n0]]>

P(z-1)=p0+p1z-1+p2z-2+...+pnpz-np(p0≠0)]]>

R(z-1)=1+r1z-1+r2z-2+...+rnrz-nr]]>

式中，u(k)和y(k)分别为被控系统的输入和输出；ξ(k)为被控系统随机扰动；z^-1为滞后一步算子，即z^-1y(k)＝y(k-1)；O、P、R分别为被控系统的输出、输入和扰动系数；k为采集点；d为被控系统的纯延时；n_o、n_p、n_r为分别为模型结构的阶次；p₀为模型对k时刻输入的加权系数；分别为模型对k-1时刻、k-2时刻，…k-n_o时刻输出的加权系数；分别为模型对k-1时刻、k-2时刻，…k-n_p时刻输入的加权系数；分别为模型对k-1时刻、k-2时刻，…k-n_r时刻扰动的加权系数；

步骤1.2.2，将被控系统设定为在未来某一段时间内，被控系统实际输出位移序列能够成功跟踪期望位移序列；将被控系统实际输出位移序列和期望位移序列的方差最小化，进而使被控系统的输入控制电流的总能量最小，如下式：

J＝E{(Y-Y_r)^T(Y-Y_r)+ΔU^TΓΔU}

式中，

Y＝[y(k+1)，y(k+2)，…，y(k+N)]^T

Y_r＝[y_r(k+1)，y_r(k+2)，…，y_r(k+N)]^T

ΔU＝[Δu(k)，Δu(k+1)，…，Δu(k+N_u一1)]^T

Γ=diag(r1,r2,...,rNu)]]>

y(k+j)和y_r(k+j)为被控对象在k+j时刻的预测输出及期望位移，j＝1，2，...，N；N为系统的位移输出长度；N_u是系统的控制信号序列长度；Δu(k)为k时刻的控制增量；Δu(k+j)为k+j时刻的控制增量，j＝1，2，...，N_u-1；r_j为控制信号的加权系数，j＝1，2，...，N_u；J为被控系统的性能指标；

步骤1.2.3，根据步骤1.2.2中得到的广义预测控制律，可得当前时刻的输入电流控制量为：

u(k)＝u(k-1)+[1 0 … 0](G^TG+Γ)-¹G^T(Y_r-Y_m))

Y_m＝[y_m(k+d)y_m(k+d+1)…y_m(k+N)]

G=b1,00...0b2,0b1,0...............bN-d+1,0bN-d,0...b1,0]]>

式中，G为控制矩阵；d为系统的延时；u(k)为系统在k时刻的控制电流，u(k-1)为系统在k-1时刻的控制电流，y_m(k+j)由系统过去的输入和输出确定，可以由下式推出：

ym(k+j)=-Σi=1na01,iym(k+j-i)+Σi=0nbp1,iu(k+j-d-i|k)+Σi=0ncr1,iξ(k+j-i|k)j=1,2,...,N]]>

式中

u(k+i|k)=u(k-1),i≥0u(k+i),i<0]]>

ξ(k+i|k)=0,i>0ξ(k+i),i≤0]]>

y_m(k+i)＝y(k+i)，i≤0

控制矩阵G中的矩阵元素由下式推出：

bj,0=b1,j-1-Σi=1j1o1,ibj-1,0,j=2,3,...,N-d+1]]>

其中，j₁＝min{j-1，n_o}。