直线伺服系统的双目标非脆弱控制器的设计及仿真

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1、第4卷第1期智能系统学报Vol.4№.12009年2月CAAITransactionsonIntelligentSystemsFeb.2009直线伺服系统的双目标非脆弱控制器的设计及仿真112黄宜庆,黄友锐,章魁(1.安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001;2.常州信息职业技术学院电子与电气工程学院,江苏常州213164)摘要:针对直线伺服系统中存在的多种不确定性,提出一种双目标非脆弱控制器的控制方法.从系统的区域极点配置和保性能控制2种控制目标出发,利用LMI方法推导出鲁棒状态反馈控制器的存在条件,同时考虑直线伺服系统中,控制器增益存在的加性摄动,设计

2、出的控制器实现了系统2种性能指标的优化.并给出具体的算例说明了设计方法的可行性,仿真实验结果表明该控制方法具有很强的鲁棒性.关键词:区域极点配置;保性能控制;直线电机伺服系统;非脆弱控制器中图分类号:TP13文献标识码:A文章编号:167324785(2009)0120085206Designandsimulationofadual2objectnon2fragilecontrollerforalinearmotorservosystem112HUANGYi2qing,HUANGYou2rui,ZHANGKui(1.SchoolofElectronicandInfor

3、mationEngineering,AnhuiUniversityofScienceandTechnology,Huainan232001,China;2.SchoolofElectronicEngineering,ChangzhouCollegeofInformationTechnology,Changzhou213164,China)Abstract:Adouble2objectnon2fragilerobustcontrollerwasdevelopedtosolveuncertaintiesinlinearmotorservosystems.Startingf

4、romtwocontroltargets2regionalpoleplacementandguaranteedcostcontrol,theexistingcondi2tionsforrobustfeedbackcontrollerswereenhancedbyusingthelinearmatrixinequalities(LMI)approach.Afterconsideringtheadditiveperturbationofcontrollergainsinalinearmotorservosystem,thecontrollerwasdesignedandt

5、hetwoperformanceindicesoptimized.Finally,anumericalsimulationprovedthatthemethodisrobust.Keywords:regionalpoleplacement;guaranteedcostcontrol;linearmotorservosystem;non2fragilecontroller在鲁棒控制理论中,闭环系统的极点能保证其性能下降.经典设计方法在综合考虑跟踪误差、抑制[1][2]动态和稳态性能,而保性能控制则能使闭环系扰动、降低不确定性影响后,保证鲁棒稳定性方面难统的某个指标小于一

6、个确定的上界.为了使设计后于做到最优.针对这些缺陷,文章利用LMI(linear的闭环系统具有更强的鲁棒性,20世纪80年代末matrixinequality)方法实现了永磁直线伺服系统的期多目标优化问题得以发展.同时由于控制器本身双目标非脆弱控制器的设计,综合考虑了系统的区[729][10211]实现过程当中存在着仪器精度不足、计算误差等因域极点配置和保性能控制2种目标.利用线[325]素,故而控制器本身可能存在着脆弱性,因此,性矩阵不等式的方法推导出双目标非脆弱控制器的对控制器脆弱性的研究也越来越被重视.存在条件,将控制器的设计转化为一组可以求解的永磁直线伺服系统

7、以其精度高、响应快且能消线性矩阵不等式系统,设计过程中克服了传统方法除机械运动变换机构带来的不良影响等优点得到广的保守性,从仿真图可以看出,得到了较好的效果.[6]泛应用和关注;但采用直接驱动时,外界及自身1问题的描述的扰动将无缓冲地作用在电机上,系统对负载扰动、测量噪声及动子质量变化更为敏感,导致系统伺服考虑由以下状态方程描述的线性时不变系统:xÛ(t)=(A+△A)x(t)+收稿日期:2008204228.B1w(t)+B2u(t).(1)通信作者:黄宜庆.E2mail:yiqhuang@163.com.·86·智能系统学报第4卷n×nnT其中:

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