目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 交流伺服系統(tǒng)發(fā)展概述 1
1.1.1 交流伺服系統(tǒng)控制面臨的挑戰(zhàn) 1
1.1.2 商業(yè)交流伺服系統(tǒng)介紹 2
1.2 分數(shù)階微積分在控制領(lǐng)域中的應用 5
1.3 自適應控制方法概述 6
1.3.1 基于模型的自適應控制方法 7
1.3.2 基于數(shù)據(jù)的自適應控制方法 8
1.4 本書主要內(nèi)容 9
1.4.1 控制對象 9
1.4.2 內(nèi)容組織 10
第2章 分數(shù)階微積分理論及交流伺服系統(tǒng)分數(shù)階建模方法研究 14
2.1 分數(shù)階微積分 14
2.1.1 分數(shù)階微積分的定義 14
2.1.2 分數(shù)階微積分的拉普拉斯變換 16
2.1.3 分數(shù)階系統(tǒng) 16
2.2 分數(shù)階控制器 18
2.2.1 分數(shù)階PID控制器的基本結(jié)構(gòu) 18
2.2.2 分數(shù)階控制器的實現(xiàn)方法 20
2.3 交流伺服系統(tǒng)速度環(huán)控制結(jié)構(gòu) 21
2.4 交流伺服系統(tǒng)分數(shù)階模型及參數(shù)辨識 22
2.5 伺服系統(tǒng)實驗平臺 27
2.5.1 伺服電機系統(tǒng)實驗平臺 27
2.5.2 六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人交流伺服系統(tǒng)實驗平臺 31
2.5.3 柔性旋轉(zhuǎn)擺臂交流伺服系統(tǒng)實驗平臺 32
2.5.4 總線型雙慣量彈性交流伺服系統(tǒng)實驗平臺 33
2.6 分數(shù)階模型辨識實驗驗證 34
2.7 本章小結(jié) 36
第3章 交流伺服系統(tǒng)分數(shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法研究 38
3.1 含區(qū)間參數(shù)的分數(shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法 38
3.1.1 問題描述及基本定義 38
3.1.2 分數(shù)階邊界定理 40
3.1.3 基于確定參數(shù)模型的分數(shù)階控制器穩(wěn)定域求解方法 41
3.1.4 含區(qū)間參數(shù)的分數(shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法實現(xiàn) 44
3.1.5 仿真結(jié)果分析 46
3.2 非線性分數(shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法 49
3.2.1 非線性FOPID控制器穩(wěn)定域求解方法 49
3.2.2 非線性FOPID控制器域求解方法 52
3.2.3 仿真結(jié)果分析 55
3.3 含區(qū)間階次的分數(shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法 59
3.3.1 問題描述及基本定義 59
3.3.2 基于區(qū)間階次常時滯模型的分數(shù)階控制器穩(wěn)定域求解方法 60
3.3.3 基于區(qū)間階次時變時滯模型的分數(shù)階控制器穩(wěn)定域求解方法 63
3.3.4 仿真結(jié)果分析 64
3.4 實驗驗證 67
3.5 本章小結(jié) 73
第4章 單電機伺服系統(tǒng)分數(shù)階自適應控制方法研究 74
4.1 基于模型的分數(shù)階控制器參數(shù)數(shù)值化整定方法 74
4.1.1 時域及頻域性能指標 74
4.1.2 改進型SMDO算法 77
4.1.3 基于ESMDO算法的FOPID控制器參數(shù)整定方法 83
4.2 基于遞推最小二乘法的分數(shù)階自適應控制方法 85
4.2.1 在線模型辨識算法 85
4.2.2 控制參數(shù)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建策略 87
4.2.3 基于數(shù)據(jù)庫的FOPID控制器參數(shù)在線整定方法 88
4.2.4 仿真結(jié)果分析 90
4.3 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的分數(shù)階自適應控制方法 92
4.3.1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的FOPI控制器參數(shù)在線整定方法 92
4.3.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的FO[PI]控制器參數(shù)在線整定方法 99
4.3.3 仿真結(jié)果分析 102
4.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的分數(shù)階自適應反步法 107
4.4.1 問題描述及基本定理 107
4.4.2 分數(shù)階擾動觀測器設計 108
4.4.3 自適應反步滑模控制器設計 110
4.4.4 仿真結(jié)果分析 115
4.5 實驗驗證 117
4.5.1 數(shù)值化整定方法 117
4.5.2 自適應控制方法 124
4.6 本章小結(jié) 131
第5章 多電機伺服系統(tǒng)分數(shù)階自適應控制方法研究 132
5.1 含未知參數(shù)的多電機伺服系統(tǒng)自適應狀態(tài)反饋法 132
5.1.1 問題描述 132
5.1.2 自適應控制器設計 133
5.1.3 仿真結(jié)果分析 138
5.2 含時變參數(shù)的多電機伺服系統(tǒng)自適應反步法 139
5.2.1 重要引理 139
5.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 139
5.2.3 問題描述 140
5.2.4 控制器設計 141
5.2.5 仿真結(jié)果分析 145
5.3 含未知控制方向的多電機伺服系統(tǒng)自適應反步法 147
5.3.1 問題描述 147
5.3.2 分數(shù)階多Nussbaum函數(shù)法 148
5.3.3 模糊邏輯系統(tǒng) 149
5.3.4 控制器設計 150
5.3.5 穩(wěn)定性分析 156
5.3.6 仿真結(jié)果分析 157
5.4 本章小結(jié) 160
第6章 數(shù)據(jù)驅(qū)動分數(shù)階控制方法研究 161
6.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動分數(shù)階控制器參數(shù)離線整定算法 161
6.1.1 基于VRFT的分數(shù)階控制器參數(shù)離線整定算法 161
6.1.2 理想濾波器的設計 163
6.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動分數(shù)階控制器參數(shù)在線校正算法 164
6.3 算法的穩(wěn)定性分析與仿真驗證 168
6.3.1 穩(wěn)定性分析 168
6.3.2 仿真結(jié)果分析 175
6.4 實驗驗證 179
6.4.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動分數(shù)階參考模型 179
6.4.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動分數(shù)階控制方法 183
6.5 本章小結(jié) 192
第7章 數(shù)據(jù)驅(qū)動自適應擾動抑制方法研究 193
7.1 數(shù)據(jù)干擾與整幀丟失 193
7.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動加權(quán)迭代反饋調(diào)整控制算法 195
7.2.1 數(shù)據(jù)擾動情況下的控制器參數(shù)整定準則 195
7.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動加權(quán)迭代控制器參數(shù)整定算法 197
7.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動加權(quán)迭代擾動補償控制算法 198
7.3.1 考慮擾動補償?shù)目刂破鲄��?shù)整定算法 198
7.3.2 數(shù)據(jù)干擾與整幀丟失信息的無偏估計 200
7.3.3 算法的收斂性與穩(wěn)定性分析 202
7.3.4 仿真結(jié)果分析 207
7.4 實驗驗證 213
7.5 本章小結(jié) 219
第8章 數(shù)據(jù)驅(qū)動多性能指標優(yōu)化方法研究 221
8.1 基于頻率響應的性能指標約束條件 221
8.1.1 穩(wěn)定性約束 221
8.1.2 頻域性能約束 223
8.2 基于參考模型的性能指標約束條件 225
8.2.1 理想伯德函數(shù)閉環(huán)參考模型 225
8.2.2 時域性能約束 226
8.2.3 靈敏度函數(shù)約束 228
8.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動多性能指標模型參考自適應控制算法 229
8.3.1 控制輸入信號的幅值限制 229
8.3.2 分數(shù)階模型參考自適應控制算法 230
8.3.3 仿真結(jié)果分析 232
8.4 實驗驗證 237
8.5 本章小結(jié) 242
參考文獻 244