正在加载图片...
D0I:10.13374/1.issm100103.2009.02.0☒ 第31卷第2期 北京科技大学学报 Vol.31 No.2 2009年2月 Journal of University of Science and Technology Beijing Feh.2009 带有遗忘因子的滤波器型迭代学习直线伺服系统 曹勇12) 李华德) 1)北京科技大学信息工程学院，北京1000832)辽宁工业大学电气工程学院，锦州121001 摘要针对永磁直线同步电机伺服系统，提出开闭环迭代学习控制器，实现期望直线位置的跟踪控制，分析了永磁直线同 步电机的2一D模型及选代学习直线伺服系统的收敛性·通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子， 来修正控制输入的迭代学习律，同时采用零相位FIR数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理.实验结果表 明，带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能，有效抑制端部推力波 动，系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度： 关键词直线伺服：迭代学习：遗忘因子：滤波器：收敛性 分类号TM921.5:TP273+.2 Filtered-version iterative learning linear servo system with forgetting factor CAO Yong2),LI Huade) 1)School of Information Engineering University of Science and Technology Beijing Beijing 100083.China 2)College of Electrical Engineering,Liaoning University of Technology.Jinzhou 121001.China ABSTRACT An open-closed loop iterative learning controller was proposed to control the mover of a permanent magnet linear syn- chronous motor (PMLSM)servo system to track expectation linear position.The two-dimensional model of PMLSM and the conver- gence of the iterative learning linear servo system were analyzed in detail.The forgetting factor was optimized by reducing the trace of the input error covariance matrix.This factor is able to modify the iterative learning law of control input.The error signal of the feed- forward learning controller was filtered by a zero"phase FIR digital filter.Experiment results demonstrate that the filtered-version it- erative learning controller with forgetting factor can surely improve the performance of the servo system in iterative learning process and effectively suppress the ripple of end force.The system has good learning convergence speed,dynamic response and control preci- sion. KEY WORDS linear servo:iterative learning:forgetting factor:filter:convergence 高性能直线伺服系统是实现高速、高精度数控 在问题，国内外学者已开展多方面研究，特别集中在 机床进给装置的重要核心技术.特别是由高效永磁 直线伺服系统的控制技术上，文献[3]采用变增益 直线同步电机(PMLSM)所构成的直线伺服机构， 零相位误差跟踪与H鲁棒控制相结合的控制策 消除了传统意义上的中间传动环节，能够从根本上 略，可以克服系统建模误差及参数变化的影响，同时 实现电机与工作台之间的零传动，具有响应快、位置 能够保持系统鲁棒性能，文献[45]采用滑模变结 跟踪准确、效率高等优点】，但是，这种零传动工 构控制策略，当系统进入滑动模态后具有完全鲁棒 作模式未经过任何中间环节缓冲，容易受到参数摄 性；但是开关控制函数的作用使系统存在抖振现象， 动、负载扰动等不确定因素的影响，并增加控制上的 文献[6]采用递归模糊神经网络构成位置控制器，虽 难度.同时，由于PMLSM本身固有的端部效应特 然可以不依赖被控对象模型，但需要专家经验知识； 性，还将产生周期性的端部推力波动，这会导致物件 同时网络学习算法复杂，难于实际应用， 加工表面出现划痕并影响产品的品质，针对上述存 在直线进给伺服系统实际运动过程中，往往要 收稿日期：2008-03-05 基金项目：北京市自然科学基金资助项目(N。,KZ200410005005) 作者简介：曹勇(1977-)，男，博士研究生；李华德(1941一)，男，教授，博士生导师，Emai:lhd@ies-ustb.edu-cn带有遗忘因子的滤波器型迭代学习直线伺服系统 曹 勇12） 李华德1） 1） 北京科技大学信息工程学院北京100083 2） 辽宁工业大学电气工程学院锦州121001 摘 要 针对永磁直线同步电机伺服系统提出开闭环迭代学习控制器实现期望直线位置的跟踪控制．分析了永磁直线同 步电机的2－D 模型及迭代学习直线伺服系统的收敛性．通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子 来修正控制输入的迭代学习律同时采用零相位 FIR 数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理．实验结果表 明带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能有效抑制端部推力波 动系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度． 关键词 直线伺服；迭代学习；遗忘因子；滤波器；收敛性 分类号 T M921∙5；TP273＋∙2 Filtered-version iterative learning linear servo system with forgetting factor CA O Yong 12）LI Hua-de 1） 1） School of Information EngineeringUniversity of Science and Technology BeijingBeijing100083China 2） College of Electrical EngineeringLiaoning University of TechnologyJinzhou121001China ABSTRACT An open-closed loop iterative learning controller was proposed to control the mover of a permanent magnet linear synchronous motor （PMLSM） servo system to track expectation linear position．T he two-dimensional model of PMLSM and the convergence of the iterative learning linear servo system were analyzed in detail．T he forgetting factor was optimized by reducing the trace of the input error covariance matrix．T his factor is able to modify the iterative learning law of control input．T he error signal of the feedforward learning controller was filtered by a zero-phase FIR digital filter．Experiment results demonstrate that the filtered-version iterative learning controller with forgetting factor can surely improve the performance of the servo system in iterative learning process and effectively suppress the ripple of end force．T he system has good learning convergence speeddynamic response and control precision． KEY WORDS linear servo；iterative learning；forgetting factor；filter；convergence 收稿日期：2008-03-05 基金项目：北京市自然科学基金资助项目（No．KZ200410005005） 作者简介：曹 勇（1977－）男博士研究生；李华德（1941－）男教授博士生导师E-mail：lhd＠ies．ustb．edu．cn 高性能直线伺服系统是实现高速、高精度数控 机床进给装置的重要核心技术．特别是由高效永磁 直线同步电机（PMLSM）所构成的直线伺服机构 消除了传统意义上的中间传动环节能够从根本上 实现电机与工作台之间的零传动具有响应快、位置 跟踪准确、效率高等优点［1－2］．但是这种零传动工 作模式未经过任何中间环节缓冲容易受到参数摄 动、负载扰动等不确定因素的影响并增加控制上的 难度．同时由于 PMLSM 本身固有的端部效应特 性还将产生周期性的端部推力波动这会导致物件 加工表面出现划痕并影响产品的品质．针对上述存 在问题国内外学者已开展多方面研究特别集中在 直线伺服系统的控制技术上．文献［3］采用变增益 零相位误差跟踪与 H∞ 鲁棒控制相结合的控制策 略可以克服系统建模误差及参数变化的影响同时 能够保持系统鲁棒性能．文献［4－5］采用滑模变结 构控制策略当系统进入滑动模态后具有完全鲁棒 性；但是开关控制函数的作用使系统存在抖振现象． 文献［6］采用递归模糊神经网络构成位置控制器虽 然可以不依赖被控对象模型但需要专家经验知识； 同时网络学习算法复杂难于实际应用． 在直线进给伺服系统实际运动过程中往往要 第31卷 第2期 2009年 2月 北 京 科 技 大 学 学 报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol．31No．2 Feb．2009 DOI:10．13374／j．issn1001－053x．2009．02．023