[发明专利]一种基于低频学习的电液伺服系统自适应鲁棒控制方法有效
申请号: | 201810131982.6 | 申请日: | 2018-02-09 |
公开(公告)号: | CN108415249B | 公开(公告)日: | 2021-05-07 |
发明(设计)人: | 姚建勇;刘雷;吴昊 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 薛云燕 |
地址: | 210094 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 低频 学习 伺服系统 自适应 鲁棒控制 方法 | ||
本发明公开了一种基于低频学习的电液伺服系统自适应鲁棒控制方法。该方法步骤如下:首先、建立液压系统的数学模型,做出如下假设:系统总的干扰足够光滑,使得其存在并有界;期望位置轨迹三阶可导并且有界;参数的不确定性变化范围有界;关于时间的减函数绝对值、积分均小于预定值;其次、构建自适应鲁棒低频学习控制器,基于传统反步控制方法,融合自适应控制和期望补偿的思想,在控制器参数自调节律中加入了修正项;最后、运用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性证明,并运用Barbalat引理得到系统的全局渐近稳定的结果。本发明有效地避免了高增益引起的高频颤抖以及测量噪声对系统高跟踪性能的影响,获得了更好的跟踪性能。
技术领域
本发明涉及机电伺服控制技术领域,特别是一种基于低频学习的电液伺服系统自适应鲁棒控制方法。
背景技术
在现代工业生产中,许多重型的机械设备如起重机、随车吊等设备,都广泛采用液压系统来保证快速和重载的运行过程。液压(如液压马达与液压缸)系统由于消除了与齿轮相关的一些机械传动问题如齿隙、强惯性载荷等,而这些非线性问题都是影响系统性能的主要因素,其存在将会影响系统的控制性能,因此通过对液压系统进行先进的控制器设计可以获得高精度的控制性能。然而,实际对液压系统进行控制器设计时,需要面临诸多建模不确定性,如参数不确定性及外负载干扰等不确定性非线性,因此探索先进的控制器设计方法来保证液压系统的高精度控制性能仍是实际工程应用领域的迫切需求。
针对实际液压系统的的非线性控制问题,许多控制方法相继被提出。其中作为一种鲁棒控制方法,经典滑模控制可以有效地处理任何有界的建模不确定性,并获得渐近跟踪的稳态性能。但是经典滑模控制所设计的不连续的控制器容易引起滑模面的颤振问题,从而恶化系统的跟踪性能;自适应控制方法对于处理参数不确定性问题是非常有效的方法,能够获得渐近跟踪的稳态性能。但是对于外负载干扰等不确定性非线性却显得力不从心,当不确定性非线性过大时可能会使系统失稳。而实际的液压系统都存在不确定性非线性,因此自适应控制方法在实际应用中并不能获得高精度的控制性能;自适应鲁棒控制方法被提出,该控制方法在两种建模不确定性同时存在的情况下可以使系统获得确定的暂态和稳态性能,如要获得高精度跟踪性能则必须通过提高反馈增益以减小跟踪误差,然而过大的反馈增益将提高闭环系统的频宽,从而可能激发系统的高频颤抖使系统失稳,进而恶化控制性能,甚至引起系统失稳,因而传统自适应鲁棒控制方法具有一定的工程局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种跟踪性能高的基于低频学习的电液伺服系统自适应鲁棒控制方法。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种基于低频学习的电液伺服系统自适应鲁棒控制方法,包括以下步骤:
步骤1,建立液压系统的数学模型;
步骤2,构建自适应鲁棒低频学习控制器;
步骤3,运用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性证明,并运用Barbalat引理得到系统的全局渐近稳定的结果。
进一步地,步骤1所述建立液压系统的数学模型,具体如下:
(1.1)所述液压系统为积分串联型,根据牛顿第二定律,液压系统的运动方程为:
式(1)中,m为负载的质量,B为粘性摩擦系数,f(t)是其他未建模干扰,y为惯性负载的位移,PL为负载压力,A为负载面积,t为时间变量;
(1.2)定义状态变量:则式(1)运动方程转化为状态方程:
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