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异步风力发电机组软并网控制系统的研究

异步风力发电机组软并网控制系统的研究

引用

作者：龚立秋湘潭大学

学位级别：硕士

风能作为一种可再生无污染的绿色能源,是现今最具开发前景的新能源之一。利用风能发电是当今世界各国为解决能源紧缺制定的一项有效措施。目前我国风电设备制造和控制技术研究等领域与发达国家存在很大差距,大型风电机组大部分都是进口... 详细信息

风能作为一种可再生无污染的绿色能源,是现今最具开发前景的新能源之一。利用风能发电是当今世界各国为解决能源紧缺制定的一项有效措施。目前我国风电设备制造和控制技术研究等领域与发达国家存在很大差距,大型风电机组大部分都是进口产品,增加了风电开发利用的成本。因此,风力发电各项关键技术的研究对我国风能开发和风电机组的国产化有重要意义。风力发电机组是复杂的非线性系统,其电气控制系统控制的有效性和可靠性是风电机组安全运行的关键。并网技术是风电机组控制技术中的关键技术之一,随着机组容量的增大,如何有效限制并网过渡过程中产生的冲击电流,成为一个迫切需要解决的问题。本文主要对风电机组电气控制系统中的软并网系统进行了研究和设计。本文建立了完整的异步风力发电机组软并网系统仿真模型,并对软并网装置的主电路、晶闸管触发规律和软并网控制系统的性能要求进行了分析研究。本文主要研究工作如下: (1)对小脑模型神经网络(CMAC)这一自适应学习能力非常强的实时非线性控制算法用于控制软并网这一复杂多变量非线性不确定系统进行了可行性分析。 (2)介绍了PID控制的基本原理与算法和CMAC神经网络的基本原理、相关特性及其设计方法,给出了CMAC-PID控制器设计方法。 (3)分析软并网控制系统的数学模型,建立软并网控制器最优控制数学模型。以软并网过渡过程时间最短作为最优性能泛函,获得软并网系统的状态方程及其性能函数。 (4)采用改进的CMAC神经网络与PID并行控制方法设计软并网控制器,并在该控制器下,对不同风速下的软并网过渡过程进行了仿真分析,得出相应的结论,为软并网装置的研制提供了参考依据。

关键词：风力发电异步风力发电机组软并网小脑模型神经网络比例微分积分

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飞机舵机电液负载模拟器性能优化方法研究

飞机舵机电液负载模拟器性能优化方法研究

引用

作者：韩秋旻中国民航大学

学位级别：硕士

飞机舵机电液负载模拟器是用于测试舵机性能的实验室仿真设备。具有结构复杂、非线性、强耦合的特点。由于存在元件间摩擦、液压冲击、油液泄漏等干扰因素,使得传统控制策略难以确保系统的工作性能。因此,对飞机电液负载模拟器性能优化... 详细信息

飞机舵机电液负载模拟器是用于测试舵机性能的实验室仿真设备。具有结构复杂、非线性、强耦合的特点。由于存在元件间摩擦、液压冲击、油液泄漏等干扰因素,使得传统控制策略难以确保系统的工作性能。因此,对飞机电液负载模拟器性能优化方法进行研究具有重要意义。本文从结构组成和控制策略两方面对飞机舵机电液负载模拟器进行优化改进。首先,根据系统的工作原理和加载需求,设计了以电液数字阀为控制元件、复合式缓冲液压缸为执行元件的结构组成,并且对主要元件进行选型。然后,分别建立了电液数字阀、复合式缓冲液压缸、橡胶金属缓冲器的数学模型,并在此基础上建立了系统整体数学模型。其次,利用MATLAB的Simulink工具箱分别建立了电液数字阀和飞机舵机电液负载模拟器的仿真模型,对前者的静态、动态特性和后者的瞬态、稳态性能进行了分析。仿真实验结果表明,在结构祖成优化之后,飞机舵机电液负载模拟器的控制性能得到显著提高。最后,针对系统动态响应超调量大、抗干扰能力弱的问题,采用传统控制与智能控制相结合的控制策略,设计基于小脑模型神经网络的PID控制器。一方面,在PID控制器中引入积分分离算法,将积分作用乘以权值来作用于每个控制阶段,实现对系统误差的精确修正。另一方面,将系统指令信号与反馈信号的差值作为小脑模型神经网络的输入信号,对权值更新的学习算法进行优化,再采用非线性方法对神经网络的输入信号进行量化处理。仿真实验结果表明,在控制策略优化之后,飞机舵机电液负载模拟器的超调量减少了,抗干扰能力提升了,并且控制性能得到了进一步完善。

关键词：飞机舵机电液负载模拟器电液数字阀复合式缓冲液压缸积分分离PID控制小脑模型神经网络

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船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制研究

船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制研究

引用

作者：李永正大连海事大学

学位级别：硕士

本文主要对大型船舶的航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制进行了理论设计和仿真研究,完成了对两艘大型集装箱实际船舶对象的操纵数学建模、航向智能控制器的算法设计及仿真验证,具体如下:(1)本文选择排水量93888吨(9572 TUE)的XIN SHAN... 详细信息

本文主要对大型船舶的航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制进行了理论设计和仿真研究,完成了对两艘大型集装箱实际船舶对象的操纵数学建模、航向智能控制器的算法设计及仿真验证,具体如下:(1)本文选择排水量93888吨(9572 TUE)的XIN SHANG HAI号和排水量69500吨(5446TUE)的SHANGHAI号两艘大型集装箱船作为控制对象,并考虑到了风与流干扰的影响,建立了船舶的MMG操纵模型。为验证所建模型的合理有效性,完成了船舶回转试验与Z形操纵试验仿真验证。(2)自抗扰控制器(ADRC)具有可以把未知扰动看成扩张的状态并对其进行估计,进而对系统给予扰动补偿的特点,本文将ADRC应用到船舶航向控制系统中,在对ADRC理论设计的基础上进行了 Simulink仿真实现,并且以XIN SHANG HAI号集装箱船作为控制对象进行了航向控制仿真验证。(3)为了进一步提高控制效果和改善非线性的ADRC参数过多的缺点,本文在研究小脑模型神经网络(CMAC)和径向基函数(RBF)神经网络两种局部逼近神经网络理论的基础上,对ADRC进行了改进,分别设计了 CMAC与ADRC相结合的复合控制器CMAC-ADRC以及RBF与ADRC相结合的复合控制器RBF-ADRC,通过对XIN SHANG HAI号集装箱船的控制仿真,验证了经过改进后的两种局部逼近神经网络复合自抗扰控制器在控制效果上都有了较明显的改善。(4)本文选择了另一艘集装箱船SHANGHAI号作为被控对象,分别在不同海况下进行了仿真研究,验证了局部逼近神经网络复合ADRC对于具有不同尺度和排水量的船舶对象的适用性和有效性。

关键词：船舶运动建模船舶航向控制自抗扰控制器小脑模型神经网络径向基函数神经网络

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可控串联补偿装置（TCSC）的模型与控制系统研究

可控串联补偿装置（TCSC）的模型与控制系统研究

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作者：朱永胜郑州大学

学位级别：硕士

基于晶闸管的可控串联补偿装置(Thyristor Controlled Series Compensator,TCSC)是近年来串联补偿新技术的代表，是灵活交流输电系统的重要组成部分。它通过改变晶闸管的触发角，实现对TCSC阻抗的大范围平滑调节，在一定控制策略作用下... 详细信息

基于晶闸管的可控串联补偿装置(Thyristor Controlled Series Compensator,TCSC)是近年来串联补偿新技术的代表，是灵活交流输电系统的重要组成部分。它通过改变晶闸管的触发角，实现对TCSC阻抗的大范围平滑调节，在一定控制策略作用下，可以改变线路的潮流等电气量，从而达到潮流控制、阻尼线路功率振荡、提高电力系统暂态稳定和抑制次同步振荡等目的。 TCSC对线路阻抗的快速、灵活调节为各种先进的控制理论提供了很好的应用场所，由于目前仅有的几处已运行的TCSC的工程还是采用常规的控制策略，因此有必要深入研究TCSC采用各种控制策略对电力系统稳定性的影响，最大程度发挥TCSC装置在电力系统中的作用。本文以TCSC的控制系统为课题，在详细研究TCSC装置模型的基础上，对TCSC的分层式控制系统进行了深入的分析和探讨，尝试将非线性最优控制与智能控制理论相结合，组成TCSC的控制系统，以提高电力系统的暂态稳定性。电力系统是一个典型的复杂非线性大系统，其系统模型难以被精确描述。非线性控制能反映系统本身的非线性特性和不确定性，因而往往具有较好的适应性和鲁棒性，适合作为TCSC的系统层控制策略进行全局控制。本文在前人工作的基础上，根据微分几何理论的设计了TCSC非线性最优控制控制器，控制器结构简单，采用本地参数控制，不需要大量的计算和获取远方信号，并且在系统受到扰动后能改善系统的稳定性，具有良好的动态品质。 TCSC中层控制的优劣影响着整个控制系统响应速度与稳定性。本文通过研究发现，采用常规PID控制作为TCSC的中层控制，基本上能满足对命令参数的跟踪和修正，实现TCSC装置的阻抗调节功能。但是，当命令参数阶跃较大，或者触发角和命令阻抗之间的非线性关系严重时，该控制器很难有良好的鲁棒性。为此本文将小脑模型神经网络控制器(Cerebellar Model Articulation Controller，CMAC)与PID复合控制策略引入到TCSC的中层控制，提高其对非线性输入的响应性能。通过仿真研究可以看出，由于小脑模型神经网络的加入，加快了控制响应速度，体现出误差小、实时性好、鲁棒性强等优点，适合复杂动态环境下的非线性实时控制。

关键词：暂态稳定可控串联补偿装置微分几何理论小脑模型神经网络 PID

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基于Bouc-Wen动态模型的压电微定位平台控制方法研究

基于Bouc-Wen动态模型的压电微定位平台控制方法研究

引用

作者：孙丽媛吉林大学

学位级别：硕士

压电陶瓷材料作为智能材料,在精密定位等领域应用广泛。以压电材料为核心材料的压电陶瓷驱动器因具有频率响应快、动态性能好、分辨率高等优点而广泛应用在微米级甚至纳米级定位技术领域。然而压电陶瓷材料固有的迟滞非线性在很大程度... 详细信息

压电陶瓷材料作为智能材料,在精密定位等领域应用广泛。以压电材料为核心材料的压电陶瓷驱动器因具有频率响应快、动态性能好、分辨率高等优点而广泛应用在微米级甚至纳米级定位技术领域。然而压电陶瓷材料固有的迟滞非线性在很大程度上制约着定位精度,甚至会导致系统震荡,因此减小甚至消除迟滞非线性的影响是一个必须要解决的问题。本文以压电微定位平台为研究对象,建立精确的动态迟滞模型描述其迟滞非线性。设计一系列控制器作用于压电微定位平台,最终达到减小甚至消除迟滞非线性的目的,实现压电微定位平台微米级定位控制。本文的主要研究内容如下:建立能精确描述压电微定位平台迟滞非线性的动态模型。本文建立Bouc-Wen动态模型,该模型由两部分串联组成,一部分为不对称静态Bouc-Wen模型,其参数是通过头脑风暴优化算法辨识得到的,另一部分是可以描述动态特性的小脑模型神经网络,其权值是通过δ学习规则在线调整的。通过实验验证了该动态模型的有效性。基于建立的迟滞模型设计控制器。首先通过直接法建立不对称静态Bouc-Wen逆模型,并将该逆模型与压电微定位平台直接串联实现逆补偿控制。在不同频率正弦信号激励下,实验证明了逆补偿前馈控制器可以在低频条件下有效地消除迟滞非线性对平台定位精度的影响。为了改善高频条件下的控制精度,进一步设计递归小脑模型神经网络控制器作为复合控制器,通过梯度下降法在线调节权值,并通过Lyapunov理论证明了权值调整算法的收敛性。实验证明了复合控制器可以在不同频率和波形的驱动信号下有效消除迟滞非线性对压电微定位平台定位精度的影响。基于数据驱动理论设计无模型离散终端滑模控制器。为了进一步提高控制精度,更加有效的消除迟滞非线性,首先采用紧格式动态线性化方法进行系统描述,消除未建模动态对控制精度的影响,然后采用单步延迟方法估计系统外部扰动,最后设计离散终端滑模控制器消除迟滞非线性和系统外部扰动。实验结果证明了该控制器在不同频率和波形的驱动信号下均能够更好地消除迟滞对压电微定位平台定位精度的影响。

关键词：压电微定位平台迟滞非线性 Bouc-Wen动态模型逆模型前馈补偿控制小脑模型神经网络紧格式动态线性化离散终端滑模控制

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小脑模型网络在氧化铝高压溶出和沉降分离中的应用研究

小脑模型网络在氧化铝高压溶出和沉降分离中的应用研究

引用

作者：刘轲重庆理工大学

学位级别：硕士

氧化铝生产工艺是一个复杂连续的化工工业生产过程，高压溶出和沉降分离是氧化铝生产过程中很关键的两个工序。苛性比值是高压溶出过程一项重要的技术指标，稀释固含则是沉降分离工序重要的控制参数，它们不仅对氧化铝生产具有重要的指... 详细信息

氧化铝生产工艺是一个复杂连续的化工工业生产过程，高压溶出和沉降分离是氧化铝生产过程中很关键的两个工序。苛性比值是高压溶出过程一项重要的技术指标，稀释固含则是沉降分离工序重要的控制参数，它们不仅对氧化铝生产具有重要的指导作用，而且反映了氧化铝工业的产品质量。然而，目前苛性比值与稀释固含的检测是通过化学分析直接计算得到，测量结果存在较大的滞后，不能实时反映生产工况。因此，本文基于小脑模型(Cerebella ModelArticulation Controller,CMAC)神经网络建立苛性比值与稀释固含的软测量模型，通过CMAC网络构造可测辅助变量与主导变量的关系模型，间接估计主导变量，实现对苛性比值与稀释固含的在线实时检测。论文主要工作内容如下：第一、针对Albus提出的CMAC网络概念映射算法存在映射地址空间分布不均匀的缺陷，引入基于启发式方法的最优偏移矢量算法，使地址空间分布更加统一均匀，提高CMAC网络建模的精度和泛化性能；第二、针对传统CMAC网络的学习算法—最小均方(Least Mean Square,LMS)算法本身存在收敛速度和稳态性能之间的矛盾，采用基于双曲正割函数的变步长LMS自适应算法作为CMAC网络学习算法，兼顾收敛速度和稳态失调两个指标，提高CMAC网络建模的鲁棒性和稳定性；第三、分析氧化铝高压溶出和沉降分离过程的工艺机理，选取苛性比值与稀释固含软测量模型的可测辅助变量，并采用部分最小二乘法对辅助变量降维，简化苛性比值与稀释固含软测量模型的输入空间，降低软测量模型的复杂性，提高模型的收敛速度和精度；第四、设计并编码实现了基于小脑模型网络的苛性比值与稀释固含软测量系统，实现对苛性比值与稀释固含的在线实时检测，并对采用传统CMAC网络的软测量系统与采用改进CMAC网络的软测量系统进行性能对比，结果表明改进后的CMAC网络建立的软测量系统预测的苛性比值与稀释固含和实际生产值非常接近，准确率更高，且预测的稳定性更好。基于对氧化铝高压溶出和沉降分离过程的机理分析，研究苛性比值与稀释固含在高压溶出与沉降分离过程中的应用，采用实时检测的苛性比值与稀释固含指导高压溶出和沉降分离过程，控制氧化铝生产工况，提高氧化铝工业效益。

关键词：高压溶出沉降分离小脑模型神经网络苛性比值稀释固含软测量技术

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群控电梯多目标智能最优调度算法的研究

群控电梯多目标智能最优调度算法的研究

引用

作者：林琳东北大学

学位级别：硕士

电梯是高层建筑中不可缺少的垂直交通运输工具,随着高层智能建筑的大量涌现,人们对电梯系统的性能提出了越来越高的要求。近年来,电梯控制技术得到了快速的发展,许多先进的控制技术被应用于电梯群控系统中,使电梯群控系统的性能在很大... 详细信息

电梯是高层建筑中不可缺少的垂直交通运输工具,随着高层智能建筑的大量涌现,人们对电梯系统的性能提出了越来越高的要求。近年来,电梯控制技术得到了快速的发展,许多先进的控制技术被应用于电梯群控系统中,使电梯群控系统的性能在很大程度上得到提高,但仍有不少突出问题亟待解决。本文以电梯群控系统作为研究对象,在对电梯控制技术进行深入分析的基础上,以提高电梯群控系统的智能化水平为出发点,以减少候梯时间、改善服务质量、适应现代工作需要为目的,对电梯群控智能系统的派梯策略进行了深入的研究,提出了一种新的基于交通模式识别控制的多目标智能优化调度方法。本文首先分析了电梯群控系统的特性、控制方式、性能评价指标及交通流情况,并建立起复杂的客流分析模型,该模型可以生成任一交通模式下的客流数据,为群控系统提供仿真环境。在交通模式识别方面,采用基于联结机制的模糊神经网络对交通流进行辨识,该方法对复杂的交通流具有很好的识别能力,对电梯群控器根据不同的交通状况采用相应的派梯策略可以起到很好的指导作用。电梯群控系统的调度控制采用再励学习控制方式,其控制器为基于交通模式识别的小脑模型神经网络。利用CMAC网络的联想能力和泛化能力进行派梯,由于CMAC网络不需要过多的专家知识及学习样本,整个控制相当于一个查表(CMAC权值表)过程,并且可以在线学习,因此在很大程度上简化了电梯群控系统的控制过程。该调度算法可以根据建筑物内不同时间的交通流量变化来自适应地调整网络结构及参数。同时这种控制方法实现了群控系统的多目标调度,以“乘客的平均候梯时间”和“群控系统的载客能力”为控制目标,通过在线学习调整权值,使整个电梯群控系统的控制策略始终处于被优化的状态,仿真结果表明这种基于交通模式识别的多目标智能调度方法应用在电梯群控系统中能够得到合理的派梯结果,使系统的运行效率提高,增加乘客的满意度。

关键词：电梯群控系统再励学习控制小脑模型神经网络模式识别模糊神经网络

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50KT/y复合肥控制系统

50KT/y复合肥控制系统

引用

作者：杜永良天津工业大学

学位级别：硕士

复合肥是提高肥料利用率的有效途经,是化肥工业发展的趋势。复合肥适应作物多种营养成分的需要,且便于使用。专家指出,21世纪的中国化肥工业,为确保粮食供应,将不能再单纯依靠扩大生产能力,而是要通过技术更新、产品开发,生产高效、节... 详细信息

复合肥是提高肥料利用率的有效途经,是化肥工业发展的趋势。复合肥适应作物多种营养成分的需要,且便于使用。专家指出,21世纪的中国化肥工业,为确保粮食供应,将不能再单纯依靠扩大生产能力,而是要通过技术更新、产品开发,生产高效、节能、复合化的肥料。将自动控制系统应用于复合肥生产线,不仅可以提高复合肥生产的产量,同时也提高了复合肥料的质量,且节省人力、物力。复合肥生产中的控制对象多为流量控制,流量控制为具有纯滞后的一阶惯性。纯滞后对象都难以控制,比较有代表性的纯滞后控制算法为大林算法,但是大林算法要求准确确定被控对象的特性,我们知道工业控制对象中具体对象的准确数学模型是很难建立的,但是在不能够准确知道被控对象的数学模型及相关参数时,用大林算法控制效果极不理想。在不确定对象数学模型的情况下,神经网络控制算法可以达到比较理想的效果,所以对于这种情况,控制系统最终加入了小脑模型神经网络(CMAC)控制算法.同时由于混合反应等原因,一些控制对象受到的干扰信号比较大,采用普通的控制算法系统振荡特别严重,尤其是控制器的输出,因而造成执行机构动作频繁,磨损严重,且不能达到较好的控制效果。为了减小这种现象,不但对所有采集信号进行了滑动平均滤波,而且在混酸、喷浆流量控制器设计中加入了低通滤波环节。并结合PID、CMAC、砰砰等控制算法的优点,采用了多模态控制,达到了较好的效果。在算法的实现过程中,考虑到实现的难易程度等问题,采用了上位机、下位机相结合的控制策略,算法比较复杂的CMAC+P算法在上位机上实现,采用VB编程,并通过DDE协议与监控系统软件进行数据交换。下位机接收上位机的数据,并结合自己的控制算法,根据一定的规则,将其合成为多模态控制,达到了较好的效果。监控系统采用组态王6.5进行组态,主要起参数调整、数据监视功能,是VB应用程序与下位机交换数据的媒介,也是操作者与人机对话的窗口。

关键词：小脑模型神经网络低通滤波器多模态控制 PID 复合肥

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电液驱动并联机构多维力控制特性研究

电液驱动并联机构多维力控制特性研究

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作者：赵子宁燕山大学

学位级别：硕士

中国制造2025发展规划的提出,为中国制造业带来新一轮的发展高潮。其中,中国高铁和大型客机C919等高端制造业产品为国民提供了许多便利,于此同时,产品安全性能也得到了高度重视,构件力学性能更是产品安全性能的关键。通常,构件的力学性... 详细信息

中国制造2025发展规划的提出,为中国制造业带来新一轮的发展高潮。其中,中国高铁和大型客机C919等高端制造业产品为国民提供了许多便利,于此同时,产品安全性能也得到了高度重视,构件力学性能更是产品安全性能的关键。通常,构件的力学性能检测集中于拉压应力检测,但复杂构件在实际工作中会受到多个自由度的力与力矩同时加载,例如高铁上的转向架和C919上的飞机翼肋等,考虑到各构件所处的复杂力学环境,要求我们对复杂构件的多维力加载测试进行深入研究。目前,多维力加载设备由于受多维力传感器量程限制以及受各通道间交联耦合影响,在加载过程中存在输出力量程有限和多余力幅值较大等问题。本文从扩大多维力输出量程、提高多维力输出精度和减少剩余自由度力抖动幅值三点出发,拟找到一种经济成本低、控制效果好的控制策略来解决以上问题。论文的主要研究内容如下:首先,举例说明构件在运行过程中受到的复杂多维力加载环境,通过对比串、并联机构的优缺点,选定Stewart平台作为多维力加载实验台的机械结构形式,并对Stewart平台应用领域进行简介说明。随后对国内外的力加载设备现状进行简要概括,对比国内外在单轴力加载试验机和多轴力加载试验机上的进展,并分析现有多轴力加载试验机存在的优缺点。最后对国内外并联机构多维力输出控制策略进行简要介绍,并分析现有多维力输出控制策略的异同点。其次,根据多维力加载实验台实物模型,将其分为机械结构本体、动力传输系统、控制系统三部分。分别建立Stewart平台的运动学及动力学模型、伺服阀控非对称缸力控系统机理模型、机械结构SimMechanics模型、PID控制器模型。基于伺服阀控非对称缸力控系统机理模型,探究单通道力控系统频率特性与等效负载参数之间关系。针对多种力加载工况,在PID控制器作用下,进行多维力加载仿真,并对系统时域响应进行分析。随后,针对常规PID在静态力加载控制中超调量大、调整时间长以及剩余自由度方向力抖动幅值大等问题,以及在动态力加载控制中幅值衰减和相位滞后较大等问题,通过改善控制算法,在PID控制基础上增加小脑模型神经网络(CMAC)和模糊控制算法,组合成复合控制器,并应用于多维力加载控制中,经仿真研究,初步确定复合控制器对多维力加载控制特性的影响。最后,搭建多维力加载实验台,对基于单通道力闭环的多维力加载控制策略有效性进行实验验证,并通过对比常规PID控制器,实验验证CMAC-模糊PID复合控制器在改善多维力加载控制特性中的优越性。

关键词：多维力控制 Stewart平台小脑模型神经网络模糊控制动态特性

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X-Y数控平台模型辨识及力/位置控制研究

X-Y数控平台模型辨识及力/位置控制研究

引用

作者：田学静燕山大学

学位级别：硕士

数控系统是先进制造技术的核心,数控技术和数控机床的整体水平是一个国家工业现代化程度和综合国力强弱的标志之一,它关系到一个国家科学技术的发展。由于X-Y数控平台是一种典型的数控设备,因此我们将其作为研究对象,本文针对如下几个... 详细信息

数控系统是先进制造技术的核心,数控技术和数控机床的整体水平是一个国家工业现代化程度和综合国力强弱的标志之一,它关系到一个国家科学技术的发展。由于X-Y数控平台是一种典型的数控设备,因此我们将其作为研究对象,本文针对如下几个方面展开研究: 本文先针对X-Y数控平台的动力学模型辨识进行研究,提出了一种改进的模糊系统辨识方法。首先进行减法聚类初始化,然后利用改进的模糊C均值算法(FCM)进一步优化,最后根据递推最小二乘法得出模型的结论参数,通过优化T-S模型结构,实现数控平台系统模型的辨识。数控平台系统往往要求精密的定位和精细的运动控制,为了提高X-Y数控平台的力/位置控制精度,针对数控平台的动力学和外界环境的不确定性,提出了两种控制策略进行了研究。首先将自适应模糊与滑模控制相结合作为位置控制部分所采用的算法,同时采用小脑模型神经网络(CMAC)应用于附加力外环的模糊控制器,通过力控制器的输出作为位置控制部分的修正值,通过提高位置控制精度来达到控制力的目的。其次又采用一种专家PID与自适应模糊相结合的力/位置混合控制方法。整个控制系统分别对位置和力分别进行控制,位置控制器采用专家PID控制,力控制器采用模糊逻辑系统去逼近系统中的不确定项,最后利用鲁棒控制进行补偿,提高了控制系统的控制精度。仿真结果表明,这两种控制策略都使力/位置控制的跟踪效果达到了较理想的水平。

关键词：数控系统模型辨识力/位置控制自适应模糊小脑模型神经网络专家PID

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