基于直流伺服系统的模糊自适应控制的应用研究

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作者：裴广东 论文级别：硕士 学科专业名称：机械电子工程 中文关键词：直流伺服系统 ; 模糊自适应控制算法 ; 参数学习 英文关键词：directing current servo system ; fuzzy and adaptive control algorithm ; parameter learning 学位年度：2004 导师：侯远龙 学科代码：080202 学位授予单位：南京理工大学 论文提交日期：2004-06-01

摘要

本文以直流伺服系统作为研究对象，依据设计任务书所提出的动静态精度和响应快速性的要求，针对直流伺服系统的非线性、时变性、大惯量及变负载等恶劣情况之下的位置修正问题，提出了基于模糊模型的修正因子自适应控制算法，并在实践中进行了验证。
     对伺服系统来说，控制算法的快速性是一个很重要的性能指标，论文中对网络参数先进行离线学习，初步修正；随后在实际控制中进行在线学习。当误差较大时，采用帮帮控制算法，以使系统能够最大速度的运动。上述措施较好地解决了控制精度和响应实时性之间的矛盾。
     实验结果表明：所设计的控制器能够较好地解决直流伺服系统在复杂、恶劣情况下的位置修正问题，达到了设计要求。
In this paper, the research object is a directed current servo system. According to the request that was the static state- dynamic state precision and the celerity of response brought forward by task book, aimed at the bad circs of large inertia variety load and the sway of launch flat, We have made deeply a research. At the same time attempting and groping for the combination of fuzzy and adaptive control algorithm, putting forward its control algorithm that is in series and validating it in practice.
    As soon as the servo system is concerned, the celerity of control algorithm is a very important capability guideline. At first network parameter in the paper is processing, learning off-line and revising accidence, then learning on-line at real control system. When the error is very big, it would be controlled by time-best choiceness. The system is permitted to move at the quickest velocity. The measures above can resolve the contradiction of control precision and the response real time well.
    The result of experimentation is implied: designed control can settle position revising question above all about complex and bad condition very well, it satisfied the request of design.

引文

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