自适应调节器的伺服系统位置控制.pdf

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1、第27卷第3期2002011年3月农业工程学报TransactionsoftheCSAE、，01．27No．3Mar．2011自适应调节器的伺服系统位置控制何献忠(湖南工业大学电气与信息工程学院，株洲412011)摘要：根据伺服系统的特点，采用模型参考自适应的广义时变系统控制策略，利用控制系统响应特性以一定的规律自动调整调节器的PID参数，当工况、干扰或负载改变时，通过给定值扰动可得到对象输出波形，由波形辨识器获得特征参数向量，然后由专家系统求得PID调节器参数更新值，使可调系统的输出响应波形逐

2、步趋于理想的响应波形。模拟结果表明，该系统输出能够快速、平稳而又准确地跟踪输入位置变化，抗扰能力强。关键词：混合式步进电机，自适应调节器，广义时变系统，辨识模型，doi：10．3969巧．issn．1002—6819．2011．03．038中图分类号：TM383．6文献标志码：A文章编号：1002—6819(2011)一03一0200一05何献忠．自适应调节器的伺服系统位置控制[J]．农业工程学报，2011，27(3)：200--204．HeXianzhong．Adaptiveregulator

3、controlofthescrvosystemlocation[J]．TransactionsoftheCSAE，2011，27(3)：200--204．(inChinesewithEnglishabstract)0引言随着工业应用的不断深入和相关技术的发展，人们对步进电动机应用系统提出了越来越高的性能要求。目前混合式步进电动机伺服系统控制策略的研究相对滞后，这是由于混合式步进电动机结构特殊，不同于一般类型的电动机。因为步进电动机内部控制变量高度非线性且相互耦合，难以用易于控制应用简单的数学模型

4、表述。它的精确描述，以及非线性参数的精确测定，都存在很多实际困难，往往要做很多简化和假定。因而，如何获取混合式步进电动机内部机理的数学模型一直是研究者努力探求的目标。史敬灼、徐殿国等人提出了二相混合式步进电动机的矢量控制【l。2】；韩光鲜，王宗培等人采用自感和互感非线性特性的研究方法推出混合式步进电动机非线性仿真模型31。但随着工业应用的不断深人和相关技术的发展，人们对混合式步进电动机应用系统提出了越来越高的性能要求，本文以文献[1—3】所提方法为基础，针对混合式步进电机控制的难点，提出采用模型

5、参考自适应的广义时变系统控制策略对系统的不确定因素进行实时补偿，通过利用控制系统的响应特性整定PID参数的方法，以实现混合式步进电机的高效能控制。1系统控制策略具有参考模型的PID自适应调节器控制系统结构如图l所示，它是一种模型参考自适应控制系统。它是由参考模型、可调系统和专家系统组成。利用可调系统(包含被控对象)的各种信息，度量或测出某种性能指标，把它与参考模型期望的性能指标相比较，产生广义误差e。当被控对象因各种原因而特性有所改变时，在原有控制器参数作用下，可调系统输出的响应波形口将偏离理想

6、的动态特性。这时，利用专家系统以一定的规律调整控制器的PID参数，使灭f)的动态特性恢复到理想状态。图lPID自适应调节器原理图Fig．1SchematicdiagramofadaptivePIDregulator收稿日期：2010-05—28修订日期：2010-12—17基金项目：国家自然科学基金资助项目(60774069)=湖南省自科基金资助项目(07JJ3118)作者简介：何献忠(1963一)，女，湖南人，学士，副教授，主要从事电气自动化的教学与研究。株洲湖南工业大学电气与信息工程学院，4

7、12000。Email：hx∞xb@163．锄参考模型专家系统可调系统1．1自适应调节图1中参考模型由模型调节器、参考模型被控对象和波形辨识器组成。利用参考模型期望特性与实际特性之间的误差，来调整控制器的参数，使输出特性达到理想的状态。可调系统由数字式PID控制器、实际被控对象和波第3期何献忠：自适应调节器的伺服系统位置控制201形辨识器组成。控制器的PID参数可以任意加以调整，专家系统由知识库和推理机制两部分组成，它首先检测参考模型和可调系统输出波形特征参数差值即广义误差e。PID自整定的目标

8、就是调整控制器PID参数矢量0，使0值逐步趋近于如(即e值趋近于O)。该系统由于采用闭环输出波形的模式识别方法来辨别被控对象的动态特性，不必加持续的激励信号，因而对系统造成的干扰小。另外，采用参考模型自适应原理，使得自整定过程可以根据参考模型输出波形特征值的差值来调整PID参刿¨】，这个过程物理概念清楚，并且避免了被控对象动态特性计算错误而带来的偏差。模型调节器传递函数为瓯(s)=K册(1+÷+乙J)(1)』拥J式中，‰为最佳调节过程下的比例增益：Tim和％分别为积分时间和微分时间的最优值。在最