[發明專利]基于預設回聲狀態網絡的機電伺服系統受限控制方法

有效

• 申請號: 201610157823.4
• 申請日: 2016-03-21
• 公開（公告）號: CN105739311B
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發明（設計）人: 陳強;施琳琳;陶亮;郭一軍
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于預設回聲狀態網絡的機電伺服系統受限控制方法，包括：建立機電伺服系統的動態模型，初始化系統狀態、采樣時間以及控制參數；根據微分中值定理，將系統中的非線性輸入飽和受限線性化處理，推導出帶有未知飽和的機電伺服系統模型；基于預設回聲狀態網絡控制方法，計算控制系統跟蹤誤差，滑模面，并根據預設性能函數轉換跟蹤誤差，得到新的誤差變量用以設計虛擬控制量；將虛擬控制量通過高階微分器，并設計控制輸入。本發明提供一種能夠有效補償輸入、輸出受限，提高神經網絡逼近性能的高階動態面滑模控制方法，實現系統的穩定快速跟蹤，保證具有良好的暫態穩態性能。

技術領域

本發明屬于機電伺服系統的控制方法，涉及一種基于預設回聲狀態網絡的機電伺服系統受限控制方法，特別是帶有輸入受限和輸出受限的機電伺服系統的控制方法。

背景技術

隨著電力電子技術、計算機科學、現代控制理論、材料技術的快速發展以及電機制造工藝水平的逐步提高，在精密數控機床、工業機器人、電子加工和檢測設備、激光加工設備、印刷機械、包裝機械、服裝加工機械、生產自動化等工業控制領域，非線性機電伺服系統得到了廣泛應用。非線性機電伺服系統是以位移、角度、力、轉矩、速度和加速度等機械參數為控制對象的自動控制系統。然而，受限環節，包括輸入受限和輸出受限，廣泛存在于機電伺服系統中，往往會導致控制系統的暫態穩態性能下降，甚至是失穩。因此，在控制器設計過程中，必須考慮受限環節帶來的負面影響并補償，如何實現機電伺服系統的快速精確控制已經成為了一個熱點問題。

預設性能控制方法在輸出受限系統中應用較為廣泛。在控制過程中，提出了一個描述收斂速率，最大超調以及穩態誤差的預設性能函數，并被用來轉換輸出誤差。該方法的技術關鍵是如何選擇預設性能函數將原始系統轉換為誤差轉換系統，從而保證系統的暫態穩態性能。針對系統中存在的未知飽和輸入，傳統的飽和補償方法一般是建立飽和的逆模型或近似逆模型，并通過估計飽和的上下界參數設計自適應控制器，以補償飽和的影響。然而，在機電伺服系統等非線性系統中，飽和的逆模型往往不易精確獲得。從而，基于微分中值定理經行線性化，使其成為一個簡單的時變系統，避免了附加補償。

神經網絡由于其良好的逼近能力，常被用來估計、近似未知函數。，但前向神經網絡從本質上來說是靜態網絡，只能實現靜態非線性映射關系，不適合動態系統的實時辨識。遞歸神經網絡是一種動態網絡，能很好地反映系統動態特性，但由于其訓練方法復雜，很少應用于實際.由于回聲狀態網絡訓練的簡便性和快速性，使其成為解決很多問題的重要途徑。回聲狀態網絡的最大特點是隱含層由大量(幾百到幾千個)稀疏連接的內部神經元組成，稱為狀態儲備池。因而該網絡具有極強的短期記憶能力且訓練算法簡單。但是在控制領域上，回聲狀態網絡的應用不多，需要開發與研究。

發明內容

為了克服現有的機電伺服系統的無法有效補償輸入受限，未考慮暫態性能，以及靜態神經網絡逼近效果不佳等的不足，本發明提供一種基于預設回聲狀態網絡的機電伺服系統受限控制方法，考慮了輸入輸出受限問題的存在，采用了回聲狀態網絡逼近未知函數，實現了受限機電伺服系統跟蹤控制，保證了系統具有良好的暫態穩態性能。

為了解決上述技術問題提出的技術方案如下：

一種基于預設回聲狀態網絡的機電伺服系統受限控制方法，包括以下步驟：

步驟1，建立機電伺服系統的動態模型，過程如下：

1.1機電伺服系統的動態模型表達形式為

其中，x是位置；m是慣量；k₀是力常數；是狀態變量；是摩擦力；是建模所產生的一個有界干擾，來源于耦合特性、測量噪聲、電子干擾以及其他不確定因素；u是電機的控制輸入電壓；v(u)為飽和，表示為：

其中sgn(u)，為未知非線性函數；v_max為未知飽和參數，滿足v_max＞0；