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?jǐn)?shù)階微積分在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用 5
1.3 自適應(yīng)控制方法概述 6
1.3.1 基于模型的自適應(yīng)控制方法 7
1.3.2 基于數(shù)據(jù)的自適應(yīng)控制方法 8
1.4 本書主要內(nèi)容 9
1.4.1 控制對(duì)象 9
1.4.2 內(nèi)容組織 10
第2章 分?jǐn)?shù)階微積分理論及交流伺服系統(tǒng)分?jǐn)?shù)階建模方法研究 14
2.1 分?jǐn)?shù)階微積分 14
2.1.1 分?jǐn)?shù)階微積分的定義 14
2.1.2 分?jǐn)?shù)階微積分的拉普拉斯變換 16
2.1.3 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng) 16
2.2 分?jǐn)?shù)階控制器 18
2.2.1 分?jǐn)?shù)階PID控制器的基本結(jié)構(gòu) 18
2.2.2 分?jǐn)?shù)階控制器的實(shí)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?jǐn)?shù)階模型及參數(shù)辨識(shí) 22
2.5 伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 27
2.5.1 伺服電機(jī)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 27
2.5.2 六關(guān)節(jié)工業(yè)機(jī)器人交流伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 31
2.5.3 柔性旋轉(zhuǎn)擺臂交流伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 32
2.5.4 總線型雙慣量彈性交流伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 33
2.6 分?jǐn)?shù)階模型辨識(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 34
2.7 本章小結(jié) 36
第3章 交流伺服系統(tǒng)分?jǐn)?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?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法 38
3.1.1 問(wèn)題描述及基本定義 38
3.1.2 分?jǐn)?shù)階邊界定理 40
3.1.3 基于確定參數(shù)模型的分?jǐn)?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?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法實(shí)現(xiàn) 44
3.1.5 仿真結(jié)果分析 46
3.2 非線性分?jǐn)?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?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)圖形化整定方法 59
3.3.1 問(wèn)題描述及基本定義 59
3.3.2 基于區(qū)間階次常時(shí)滯模型的分?jǐn)?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(shí)變時(shí)滯模型的分?jǐn)?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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 67
3.5 本章小結(jié) 73
第4章 單電機(jī)伺服系統(tǒng)分?jǐn)?shù)階自適應(yīng)控制方法研究 74
4.1 基于模型的分?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)數(shù)值化整定方法 74
4.1.1 時(shí)域及頻域性能指標(biāo) 74
4.1.2 改進(jìn)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?jǐn)?shù)階自適應(yīng)控制方法 85
4.2.1 在線模型辨識(shí)算法 85
4.2.2 控制參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建策略 87
4.2.3 基于數(shù)據(jù)庫(kù)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(luò)的分?jǐn)?shù)階自適應(yīng)控制方法 92
4.3.1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)的分?jǐn)?shù)階自適應(yīng)反步法 107
4.4.1 問(wèn)題描述及基本定理 107
4.4.2 分?jǐn)?shù)階擾動(dòng)觀測(cè)器設(shè)計(jì) 108
4.4.3 自適應(yīng)反步滑模控制器設(shè)計(jì) 110
4.4.4 仿真結(jié)果分析 115
4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 117
4.5.1 數(shù)值化整定方法 117
4.5.2 自適應(yīng)控制方法 124
4.6 本章小結(jié) 131
第5章 多電機(jī)伺服系統(tǒng)分?jǐn)?shù)階自適應(yīng)控制方法研究 132
5.1 含未知參數(shù)的多電機(jī)伺服系統(tǒng)自適應(yīng)狀態(tài)反饋法 132
5.1.1 問(wèn)題描述 132
5.1.2 自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì) 133
5.1.3 仿真結(jié)果分析 138
5.2 含時(shí)變參數(shù)的多電機(jī)伺服系統(tǒng)自適應(yīng)反步法 139
5.2.1 重要引理 139
5.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 139
5.2.3 問(wèn)題描述 140
5.2.4 控制器設(shè)計(jì) 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(jī)伺服系統(tǒng)自適應(yīng)反步法 147
5.3.1 問(wèn)題描述 147
5.3.2 分?jǐn)?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(shè)計(jì) 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(dòng)分?jǐn)?shù)階控制方法研究 161
6.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)離線整定算法 161
6.1.1 基于VRFT的分?jǐn)?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(shè)計(jì) 163
6.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分?jǐn)?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(yàn)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 179
6.4.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分?jǐn)?shù)階參考模型 179
6.4.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分?jǐn)?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(dòng)自適應(yīng)擾動(dòng)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(dòng)加權(quán)迭代反饋調(diào)整控制算法 195
7.2.1 數(shù)據(jù)擾動(dòng)情況下的控制器參數(shù)整定準(zhǔn)則 195
7.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)加權(quán)迭代擾動(dòng)補(bǔ)償控制算法 198
7.3.1 考慮擾動(dòng)補(bǔ)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(wú)偏估計(jì) 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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 213
7.5 本章小結(jié) 219
第8章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)多性能指標(biāo)優(yōu)化方法研究 221
8.1 基于頻率響應(yīng)的性能指標(biāo)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(biāo)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(shí)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(dòng)多性能指標(biāo)模型參考自適應(yīng)控制算法 229
8.3.1 控制輸入信號(hào)的幅值限制 229
8.3.2 分?jǐn)?shù)階模型參考自適應(yīng)控制算法 230
8.3.3 仿真結(jié)果分析 232
8.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 237
8.5 本章小結(jié) 242
參考文獻(xiàn) 244