低频线振动台加速度失真非线性补偿控制方法

摘要：

为了抑制低频线振动台中存在的模型不确定性及外部扰动,基于模糊基函数网络(FBFN)提出了一种自适应重复学习控制方法.利用FBFN逼近低频线振动台的模型不确定性及外部扰动,将对模型不确定性和扰动的辨识问题转化为对FBFN权系数的辨识问题.所提出的控制律由自适应控制和重复学习控制组成.自适应律用来估计FBFN权系数;为了有效地减弱抖振,使用自适应PI控制结构逼近非连续控制.由于非连续控制的界是未知的,利用自适应律估计这个未知的界.重复学习控制用来提高系统对周期性输入信号的跟踪性能.采用Lyapunov理论设计的自适应重复学习控制律保证了低频线振动台的渐近稳定性和位置跟踪性能.仿真结果表明,自适应重复学习控制律改善了系统的跟踪性能和加速度失真度.

关键词：直线电机、低频线振动台、重复学习控制、自适应控制、模糊系统、跟踪性能、加速度失真度

所属期刊栏目：14

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家安全重大基础研究项目973-61334

在线出版日期：2010-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：91-98