基于最优控制迭代学习的直线伺服系统振动抑制研究

作     者：杨亮亮 王杰 王飞 史伟民 YANG Liangliang;WANGJie;WANGFei;SHI Weimin

作者机构：浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室杭州310018 浙江理工大学教育部现代纺织装备技术工程研究中心杭州310018 杭州汇萃智能科技有限公司杭州310000 

基　　金：浙江省自然科学基金(LY18E050016) 国家重点研发计划(2017YFB1304000)资助项目 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2019年第55卷第15期

页      码：217-225页

摘      要：直线伺服系统在高速运动的过程中,会因自身存在的固有振动模态而产生显著的振荡,并影响其轨迹跟踪的性能。本文基于前馈与反馈二自由度控制策略,在稳定的反馈控制器基础上加入迭代学习控制算法,对该类控制算法的稳定性和收敛性进行了分析;同时基于最优控制理论,在驱动力迭代步长受约束的条件下引入拉格朗日算子,不仅增强了算法的鲁棒性,还提高了算法对收敛速度调节的灵活性;最后设计了一种基于最优控制迭代学习的控制器。仿真与实验结果表明,在前馈及反馈二自由度控制的基础上加入最优控制迭代学习的算法,可以有效抑制直线伺服系统在高速运行过程中产生的振动现象,在匀速段的抑制效果尤为显著,从而提高了整体轨迹的跟踪性能。

主 题 词：直线伺服系统 迭代学习 最优控制 拉格朗日算子 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 081101[081101] 0701[理学-数学类] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 0801[工学-力学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3901/JME.2019.15.217

馆 藏 号：203778286...