【摘要】：永磁直線同步電機(PMLSM)以其推力大、響應(yīng)快、精度高等優(yōu)點在高精度數(shù)控機床、工業(yè)機器人等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。迭代學(xué)習(xí)控制(ILC)可以有效抑制重復(fù)性擾動,理論上能夠在有限區(qū)間內(nèi)實現(xiàn)完全跟蹤,對于執(zhí)行重復(fù)任務(wù)的伺服控制系統(tǒng)十分適用。但是在實際工程應(yīng)用中,由于無法保證在各次迭代中系統(tǒng)的初始條件相同以及所受外部干擾均是重復(fù)性擾動,會導(dǎo)致各次迭代的跟蹤誤差累加,影響ILC系統(tǒng)的收斂速度和跟蹤精度。因此,本文設(shè)計了基于改進的集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(MEEMD)算法的分數(shù)階迭代學(xué)習(xí)(FO-ILC)控制器,以提高PMLSM迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)在執(zhí)行周期性任務(wù)時的跟蹤性能。首先,本文介紹了PMLSM的基本結(jié)構(gòu)及其工作原理,對影響其伺服性能的擾動因素進行分析,并在磁場定向的條件下對模型進行簡化,建立了數(shù)學(xué)模型,為控制器的設(shè)計奠定基礎(chǔ)。其次,為提高PMLSM伺服系統(tǒng)的位移跟蹤精度和動態(tài)跟蹤性能,本文在一階PD型ILC控制器的基礎(chǔ)上利用分數(shù)階微積分進行改進,設(shè)計PD~?型FO-ILC控制器。并采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)算法對FO-ILC過程中產(chǎn)生的跟蹤誤差進行分解,篩選并剔除發(fā)散分量,改善學(xué)習(xí)性能。但是當(dāng)跟蹤誤差中含有量測噪聲時,繼續(xù)采用EMD算法分解會出現(xiàn)模態(tài)混疊,影響分解的準(zhǔn)確性。為避免模態(tài)混疊,設(shè)計基于MEEMD算法的FO-ILC控制器,利用MEEMD算法代替EMD算法對含有量測噪聲的跟蹤誤差進行分解。該算法利用補充的集總平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMD)算法將量測噪聲優(yōu)先分解出來,然后設(shè)定合適的排列熵(PE)閾值將其濾除,再采用EMD算法分解剩余有效跟蹤誤差。MEEMD算法可以保證分解的各個分量最大限度接近實際信號,篩選并剔除噪聲和發(fā)散分量后,將可學(xué)習(xí)分量重構(gòu)作為FO-ILC輸入信號,可以避免跟蹤誤差的累加,提高系統(tǒng)收斂速度和跟蹤精度。最后,在Matlab/Simulink仿真環(huán)境下搭建PMLSM控制系統(tǒng)模型,并編寫FO-ILC程序以及EMD算法和MEEMD算法程序進行仿真驗證,對仿真結(jié)果進行對比分析,驗證所提方法的有效性。
【圖文】：

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文本文仿真選用的 PMLSM 參數(shù)為： M 16.4kg， B 8.0N s/ m，fK 50.7 N/ A， 16mm。給定的期望跟蹤曲線為3dy (t ) 0.02*sin (5t )，單位為 m。式（2.6）中的摩擦力參數(shù)為：cf 10N，sf 15N，sv 0.5。式（2.8）中的端部效應(yīng)力參數(shù)為：efmF 5N，，0 0。經(jīng)多次試湊得到速度環(huán) PI 控制器的參數(shù)為：v PK 14.9，v IK 0.2，位置回路控制器參數(shù)為P 21.6，D 0.5。因此，根據(jù)式（3.18）可知，當(dāng)采用PD 型迭代學(xué)習(xí)律時，第 j +1次迭代控制信號1( )ju t+可表示為：( ) ( ) ( )( )( )121.6 0.5j j j ju t u t e t e t ++ + （3.30）
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM341

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