基于分数阶PIλ的交流伺服系统控制策略研究

摘要

交流伺服系统因控制精度高，性能好在工业生产中得到了普遍的应用，然而随着工业自动化的快速发展，人们对交流伺服系统控制性能的要求也在不断提高。PID控制器依旧是交流伺服系统普遍采用的控制方式，虽然其结构简单，易于实现，但在系统参数变化以及外部干扰存在时其鲁棒性不够理想。近年来，由于分数阶微积分理论的快速发展，分数阶控制器得到了广泛的研究，它表现出了比传统 PID控制器更为优越的性能。本文以提高交流伺服系统控制性能为目标，研究分数阶控制器在交流伺服系统中的应用。
　　首先，本文介绍了分数阶控制理论和永磁同步电机的数学模型，探讨了永磁同步电机交流伺服系统的矢量控制原理，分析了伺服系统的电流环 PI控制器、速度环PI控制器和分数阶 PIλ控制器的设计方法，研究了空间矢量脉宽调制技术，并在此基础上搭建了永磁同步电机交流伺服系统的仿真模型。通过对分别使用整数阶 PI控制器和分数阶 PIλ控制器的伺服系统进行仿真实验，得到的结果表明分数阶 PIλ控制器可以有效地提高伺服系统的抗干扰能力。
　　其次，针对伺服系统的分数阶 PIλ控制器参数较多，整定困难，设计了一种基于差分进化算法的控制器参数优化方法。由于标准的差分进化算法存在着不足，通过改变初始进化群体的选取方式，为变异因子和交叉概率设计动态的调节策略来改进算法，并利用测试函数验证了算法改进的正确性。之后，将改进的算法运用于交流伺服系统分数阶 PIλ控制器的参数寻优上，仿真实验表明，改进的算法能够快速的搜索到伺服系统理想的控制器参数值，实现控制器参数的离线整定。
　　最后，为交流伺服系统设计了一种基于 RBF神经网络的分数阶 PIλ控制器，该控制器用 RBF神经网络辨识被控对象的Jacobain信息来自适应的整定分数阶 PIλ控制器的参数，既利用模型的信息避免了人工整定的不确定性，又兼备了分数阶 PIλ控制器的灵活性和鲁棒性。仿真实验的结果表明本文提出的RBF神经网络分数阶 PIλ控制器能够很好的改善伺服系统的控制性能。

目录

声明

第1章 绪论

1.1课题研究背景与意义

1.2 交流伺服系统的研究现状

1.3 分数阶控制理论的研究现状

1.4 本文主要的研究内容

第2章 分数阶控制理论与永磁同步电机的数学模型

2.1分数阶控制理论

2.2 永磁同步电机的数学模型

2.3本章小结

第3章 基于分数阶PIλ控制的交流伺服系统建模与仿真

3.1永磁同步电机交流伺服系统矢量控制的原理

3.2 交流伺服系统各环路的控制器设计

3.3 SVPWM

3.4 永磁同步电机伺服系统仿真模型的建立

3.5 本章小结

第4章基于改进差分进化算法的分数阶PIλ控制器在伺服系统中的研究

4.1 差分进化算法

4.2 差分进化算法的改进

4.3基于改进DE算法的交流伺服系统分数阶PIλ控制器的参数优化

4.4 本章小结

第 5 章 基于 RBF 神经网络的分数阶 PIλ控制器在伺服系统中的研究

5.1人工神经网络的概述

5.2 RBF神经网络

5.3 RBF神经网络分数阶PIλ控制器

5.4 基于RBF神经网络分数阶PIλ控制的伺服系统仿真研究

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术成果

致谢