電氣傳動系統(tǒng)PID自適應控制研究
核心提示: 目前,大多數(shù)實際伺服系統(tǒng)的控制仍采用PID控制,因為這種控制器具有直觀、實現(xiàn)簡易和魯棒性好等優(yōu)點。但對于實際系統(tǒng),特別是對于變負載、強干擾的實際伺服系統(tǒng),由于其數(shù)學模型難于建立,模型的不
核心提示: 目前,大多數(shù)實際伺服系統(tǒng)的控制仍采用PID控制,因為這種控制器具有直觀、實現(xiàn)簡易和魯棒性好等優(yōu)點。但對于實際系統(tǒng),特別是對于變負載、強干擾的實際伺服系統(tǒng),由于其數(shù)學模型難于建立,模型的不確定性及非
目前,大多數(shù)實際伺服系統(tǒng)的控制仍采用PID控制,因為這種控制器具有直觀、實現(xiàn)簡易和魯棒性好等優(yōu)點。但對于實際系統(tǒng),特別是對于變負載、強干擾的實際伺服系統(tǒng),由于其數(shù)學模型難于建立,模型的不確定性及非線性,這種控制策略的控制受到了影響。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡與PID控制器相結合,共同完成PID自適應控制,仿真與:3PID自適應控制器設計3.1系統(tǒng)要求本系統(tǒng)在使用中,轉動慣量變化大,存在較大的不平衡力矩且不平衡力矩變化很大。同時要求系統(tǒng)位置精度為0.3mard,速度誤差2Cmard),等效正弦誤差4tmard((a=37*/s2,v=24*/s),因而常規(guī)PID控制器較難滿足系統(tǒng)要求。
用求和代替積分,微分用有限差分代替,即上式為:其中T為采樣周期。
對于上式,采用兩層線性神經(jīng)網(wǎng)絡構造控制器如―1所示:以梯度法可得神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系數(shù)修正式:對于的初值及學習步長,它不僅關系到是否達到全局最小點,而且也影響學習時間的長短陶永華等。新型PID控制及其應用丨M卜機械工業(yè)出版(上接第8頁)式模糊控制器較好地解決了模糊控制存在靜差較大的問題,且其動態(tài)性能優(yōu)于經(jīng)典的PID控制和純量式模糊控制。
6結論本文提出了在線辨識時滯的濾波辨識法,在此基礎上提出的模糊控制器由于引入了預測而較好地克服了時滯對模糊控制穩(wěn)態(tài)性能的影響,由于引入了類積分而較好地克服了模糊控制自身存在靜差的缺陷,該模糊控制器從內(nèi)因和外因兩方面較全面地改善了模糊控制器的穩(wěn)態(tài)性能。
李戰(zhàn)明,李娟。一種有效克服靜差的增量式模糊控制器。工業(yè)儀表與自動化裝置。2000(4)::6.李戰(zhàn)明,李娟。一種有效克服靜差的變結構自適應模柏建國,胡可劍。補償純滯后過程的新方法一一智能采樣調(diào)節(jié)丨J.化工自動化儀表。1988,王丹,胡曉靜。智能化電阻爐溫度控制系統(tǒng)|J|.自動化陳曉紅。模糊控制器在電阻爐溫度控制系統(tǒng)中的應用IJ.測控技術。1966陳常樣。預報式模糊控制器及應用IJ.模糊系統(tǒng)與數(shù)
責任編輯:電小二
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