关键词： 非线性多智能体系统   命令滤波反步技术   自适应控制   一致性控制   神经网络  

摘要： 现如今,多智能体系统的自适应控制技术在现代控制理论和诸多实际应用中都具有良好的发展前景,已成为当今控制领域的热点研究之一。随着无人机编队、机器人协作、智能电网等领域的不断发展和普及,多智能体系统逐渐受到科研者的青睐。自适应控制技术作为解决控制领域问题的一种有效途径,可以通过对控制器参数的在线调节来适应系统的动态变化,从而实现对复杂系统的优化控制。随着实际应用需求不断增加,自适应控制的研究逐渐走向成熟阶段并不断创新。在多智能体系统中,一致性控制是重要的研究领域之一,其目的是使得多个智能体能够在协同完成任务的同时保持一致性。命令滤波反步技术作为一种新兴的控制方法,可以有效地解决传统的反步设计过程中计算爆炸问题。因此本研究利用命令滤波反步技术作为研究基础,致力于解决具有输入时滞、状态不可测及全状态约束、未建模动态的非线性多智能体系统的自适应一致性跟踪控制问题。论文的主要研究工作概述如下:(1)研究了存在输入时滞和状态参数不可测的非线性多智能体系统的自适应控制问题。首先,通过径向基神经网络建立状态观测器进而实现对智能体不可测状态参数的估计。在处理输入时滞问题时,考虑采用Pade近似技术将输入时滞转换为一个有理函数的形式,并引入一个辅助变量用于控制器的计算中。其次,本文利用命令滤波反步技术,提出了新的分布式自适应一致性控制方法,攻克了“复杂性爆炸”问题的同时也对滤波器引起的滤波误差进行了补偿。利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了在所设计的控制律作用下,系统的一致性跟踪误差能收敛到原点足够小的邻域,而且闭环系统内所有信号均是有界的。最终,仿真结果进一步验证了所获理论协议的有效性。(2)研究了具有全状态约束和未建模动态的非线性非严格反馈多智能体系统的自适应有限时间控制问题。首先,对于非严格反馈系统,考虑在设计过程中通过利用径向基神经网络中基函数的性质进行放缩。同时,借助辅助系统引入动态信号来实现对未建模动态的有效处理。其次,提出了有限时间命令滤波反步控制方案,既有效避免了多次微分带来的“复杂性爆炸”问题,又克服了滤波误差的干扰。本文以障碍李雅普诺夫函数为设计基础,证明系统的状态都能被约束在预设的数值范围内。利用有限时间稳定性理论,证明了系统的一致性跟踪误差在有限时间内可以收敛到原点的期望小邻域内,而且保证闭环系统的所有信号均是有界的。最终,通过仿真验证了所采用的策略的可行性。

关键词： 轮式移动机器人   路径跟随控制   障碍李雅普诺夫函数   自适应控制   扰动观测器  

摘要： 轮式移动机器人以其优秀的应用价值,一直是广大学者研究的热点。然而,轮式移动机器人具有欠驱动、非线性等特点,且系统运行过程中伴随着各种不确定性,如何设计出具有良好控制品质的运动控制策略有着重要的现实意义。本文以两轮差速移动机器人为研究对象,针对其路径跟随问题展开研究,主要工作内容如下: (1)对存在奇异性问题的轮式移动机器人系统的路径跟随控制问题展开研究。首先,对距离误差进行平移变换,得到新的系统误差动态。然后,引入障碍李雅普诺夫函数提出了一种具有误差约束的运动学路径跟随控制器来保证跟随过程中的距离误差和方位角误差均满足期望约束,并给出稳定性分析,证明了系统的误差变量能在满足约束的同时收敛于期望值。最后,通过仿真和实物实验验证了该方法的有效性。 (2)对考虑动力学因素及不确定性的轮式移动机器人系统的路径跟随控制问题展开研究。首先,在运动学层面引入正一致连续有界函数设计了虚拟速度控制器。然后,动力学层面上,针对系统的不确定性,分别设计了参数自适应律和扰动观测器以获取系统中未知模型参数及未知扰动的估计值,进而设计了自适应力矩控制器。此外,利用李雅普诺夫理论给出了整个系统的稳定性分析,该控制方案可使闭环系统中所有信号均有界,跟踪误差都能收敛至期望目标。最后,通过仿真和实物实验验证了所提算法的有效性。 (3)对多移动机器人路径跟随编队控制问题展开研究。首先,结合图论知识以图的形式描述了多移动机器人系统间的通信邻居关系。然后,对(2)所提运动学控制器做出改进并设计了额外的路径参数更新律,实现了一种可以使各移动机器人沿着同一条参数化路径按序前进的编队控制。最后,通过仿真和实物实验验证了所提算法的有效性。

关键词： 流体传动与控制   静液压传动   数字液压   联合仿真   自适应控制  

摘要： 工程车辆传动系统中液力机械传动占主导地位,但其整体工作效率较低。静液压传动具有效率高、无级变速、驱动力矩大等优点,但由于核心元件造价高昂、对油液清洁度的高要求制约了其应用。与传统液压技术相比,数字液压技术在抗干扰性、节能性、容错性和通用性等方面具有一定优势。本文将并联数字液压技术应用于静液压传动中,提出了一种基于并联式数字泵/马达的数字式静液压传动系统,分析了该系统的动力特性,基于该系统制定了加速策略与外负载自适应控制策略,在AMESim-Simulink环境中进行了系统特性与控制策略的仿真,通过试验验证了仿真和控制策略的正确性。本文主要研究内容和结论如下:(1)设计了由四位单模式并联数字泵/马达组成的数字式静液压传动系统,并建立了数字式静液压传动系统的数学模型。(2)对数字式静液压传动系统的转速比、转矩比、效率特性等传动特性与挡位进行分析。提出了兼顾节能与加速性能的加速模式控制策略;提出了基于数字泵/马达分段控制的外负载自适应控制策略与基于代价函数与双变量控制的外负载自适应控制策略。(3)基于AMESim-Simulink的联合仿真平台中,建立数字式静液压传动系统的物理仿真模型以及控制系统模型。对数字式静液压传动系统的常规/拓展挡位进行仿真分析,验证了各挡位的变速变矩能力,并证明了拓展挡位能使系统的变矩变速更加连续。分析了系统升挡不良切换时马达转速负向冲击产生机理,并提出基于变参数的粒子群优化算法辨识最优延时时间的切换时序控制策略,并通过仿真验证其减缓升挡马达转速负向冲击的效果。对加速模式控制策略进行仿真验证,证明了其兼顾系统加速能力与节能的效果。对以上两种外负载自适应控制策略进行仿真验证,证明了这两种算法对于变载工况下均能通过调节数字泵/马达排量以适应外负载。基于代价函数与双变量控制的外负载自适应控制策略具有更好的匹配效果,能更好地拟合控制目标,马达转速变化更加连续。(4)开发数字式静液压传动系统模拟加载试验台,将制定的控制策略与控制算法写入控制器,通过Lab VIEW编写数据采集程序,使用测功机系统对其进行加载试验。通过试验验证了系统常规挡位与拓展挡位的变矩变速能力;验证了切换时序控制策略减缓升挡不良切换影响的效果;验证了基于数字泵/马达分段控制的外负载自适应控制策略的效果;验证了双模式数字泵应用于静液压传动系统的可行性。

关键词： 轮腿式机器人   数据驱动控制   最优控制   输出调节   自适应控制  

摘要： 随着机器人的发展,两轮轮腿式机器人因具备移动速度快和通过性强的特性而备受关注。基于模型的控制方法会因为建模偏差、模型参数不准确、外界干扰等因素出现控制性能下降的现象。机器人通过数据驱动的非模型方式自学习出最优控制器,对其在实际场景中的应用有一定的价值和意义。在已有的两轮轮腿式机器人的论文成果中,Ascento机器人的论文中只介绍了固定姿态下的平衡控制及其结构描述,没有对上述两个问题做展开研究;第一代Ollie机器人发布的论文通过设计控制器延伸了稳定的控制域,也没有针对性的对上述两个难题提出系统性的解决方法。相关研究的不足之处如下:(1)已发表的两轮轮腿式机器人的研究成果多集中于介绍机器人本体结构的优化设计和针对传统的基于模型的控制方法进行人为偏差补偿;(2)没有提出系统性的方法解决模型不准确和模型参数不精准所带来的控制性能下降的问题。通过查阅大量文献和实际应用结果对比,提出并首次应用了自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming)和自适应最优输出调节(Adaptive Optimal Output Regulation,AOOR)方法到Tencent Robotics X实验室自研的两轮轮腿式机器人Ollie上。结合这两种理论和第二代Ollie的实际情况,设计了对应的自迭代策略以解决上述提到的两轮轮腿式机器人的自适应平衡和速度调节问题。该方法具备所需数据量少、可在线收集数据、在线迭代的优点。其中,AOOR是一个针对线性系统的控制理论,通过和作者沟通,其首次被应用于两轮轮腿式机器人上。这两种方法可以根据机器人当前实时的状态信息自动迭代出最优控制器,无需依赖于机器人的精确建模以及模型参数的准确获取,解决了上述所提的两个难题。通过四个场景和一个平衡滚杯应用的对比实验,本文创新点如下:(1)基于数据驱动的ADP控制器能让机器人保持自适应平衡,解决了控制器性能受精确建模和模型参数准确度影响的难题;(2)基于数据驱动的AOOR控制器实现了自适应的速度调节,让机器人稳定停在原地,不再需要对不同姿态下的机器人进行手动补偿;本文只重点研究了机器人保持直立时的线性系统区间,如何解决线性区间以外的两轮轮腿式机器人的控制问题,也是该类机器人以后为实际应用落地所应考虑的问题。

关键词： 时滞系统   Takagi-Sugeno模糊系统   鲁棒控制   Lyapunov-Krasovskii泛函   积分不等式  

摘要： Takagi-Sugeno模糊模型可以把复杂的非线性系统表示为一组简单的线性子系统的加权和形式,将整个非线性系统视为多个局部线性系统的模糊逼近。得益于Takagi-Sugeno模糊模型的良好的半线性化特性,完善的线性系统控制方法可以被应用于非线性系统的控制问题中。此外,时滞现象不可避免地存在于农业、工业等大多数动态系统当中。时滞的存在会让系统的控制性能下降,甚至出现不稳定的状况。因此,时滞系统的分析和设计问题在过去几十年中一直为学者们所关注,而基于Takagi-Sugeno模糊模型的时滞非线性系统的控制问题不仅具有重要的理论研究意义,更具有重要的应用研究价值。本文针对Takagi-Sugeno模糊模型描述的时滞非线性系统,基于时滞乘积型Lyapunov-Krasovskii泛函构造方法,并结合积分不等式和改进的逆凸矩阵不等式,研究了系统的稳定性、镇定设计、鲁棒控制和鲁棒滤波问题。本文主要研究内容总结如下:(1)基于时滞乘积型泛函,提出时变时滞模糊系统的稳定性判据。本文针对一类具有时变时滞的Takagi-Sugeno模糊系统,基于LyapunovKrasovskii泛函方法,通过引入时滞乘积非积分项,提出了一种新型的时滞乘积型Lyapunov-Krasovskii泛函,并采用基于Wirtinger积分不等式和改进的逆凸矩阵不等式等技术对泛函及其导数进行估计,提出时滞模糊系统的时滞相关稳定性条件。时滞乘积非积分项的引入使得所构造的泛函包含了更多时滞和系统状态相关的有效信息,且有助于得到更加宽松的泛函正定约束条件,从而有效地减少所得到的稳定性判据的保守性。(2)基于改进的时滞乘积型泛函,提出时变时滞模糊系统的镇定设计方法。本文针对一类具有时变时滞的Takagi-Sugeno模糊系统,基于并行分布补偿控制策略,设计无记忆状态反馈模糊控制器,给出系统的时滞相关镇定条件。在控制器设计过程中,同时引入时滞乘积非积分项和时滞乘积单重积分项,构造出改进的时滞乘积型Lyapunov-Krasovskii泛函,在适当地增加计算复杂度的情况下,使泛函中包含更多时滞和状态相关的有效信息。除此之外,采用基于Wirtinger积分不等式和改进的逆凸矩阵不等式等方法对Lyapunov-Krasovskii泛函及其导数进行处理,得到了条件更加宽松的泛函正定条件和泛函导数负定条件,有效地提高所提出的状态反馈模糊控制器的控制表现。(3)基于改进的时滞乘积型泛函,提出具有状态和输入时滞的Takagi-Sugeno模糊系统的鲁棒控制方法。本文针对一类具有输入和状态时变时滞的Takagi-Sugeno模糊系统,考虑系统存在参数不确定性和外部扰动的情况,提出系统的鲁棒控制方法。具体地,基于时滞乘积型和多重积分型Lyapunov-Krasovskii泛函构造方法,引入时滞乘积积分项、时滞乘积非积分项和三重积分项,构造包含更多时滞和系统状态相关的有效信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,结合基于Wirtinger积分不等式,Jensen双重积分不等式以及改进的逆凸矩阵不等式,分析时滞模糊系统的性能。然后,利用输入时滞项,采用并行分布补偿控制策略、参数调节方法和矩阵解耦技术,设计有记忆的状态反馈模糊控制器,使被控系统在存在不确定性和外部扰动的情况下仍然能够渐近稳定且满足给定的性能指标。(4)基于模糊依赖的时滞乘积型泛函,提出时滞仿射模糊系统的分段模糊滤波器设计方法。本文针对一类存在能量有界的随机干扰的时滞非线性系统,基于TakagiSugeno仿射模糊模型,提出时滞仿射模糊系统的分段模糊滤波器设计方法。具体地,基于分段型、模糊依赖型和时滞乘积型Lyapunov-Krasovskii泛函方法,引入隶属度函数信息和时滞乘积项,构造模糊依赖的时滞乘积型分段LyapunovKrasovskii泛函,结合基于Wirtinger积分不等式,S-procedure,改进的逆凸组合不等式和切换规则,分析了时滞模糊的性能。然后,通过矩阵不等式线性化技术,得到分段滤波器设计条件,保证滤波误差系统的渐近稳定且满足给定的性能指标。

关键词： 直流变换器   恒功率负载   自适应控制   有限时间控制   无电流传感控制  

摘要： 随着新能源的飞速发展,直流微电网的应用与研究受到了广泛的关注。直流变换器是直流微电网的重要组成部分,用于能源与母线、母线与负载之间,以调节并稳定输出电压,其工作性能会直接影响直流微电网的稳定性。负载所引入的非线性以及负阻抗特性、多变的工作环境所引入的不确定性是影响其工作性能的重要因素。对此,本文考虑了参数摄动、负载扰动、输入电压波动等不确定性,开展了针对带非线性负载直流变换器的自适应控制研究,具体内容如下:(1)针对带恒功率负载的升压变换器的控制问题,提出了一种自适应有限时间控制器。首先,借助反馈线性化技术,将该升压变换器系统转化为线性系统,解决了升压变换器的非最小相位特性以及恒功率负载的非线性特性。其次,针对所得线性系统设计了非奇异终端滑模控制器。然后,设计有限时间观测器来估计输入电压,通过将观测值引入上述控制器中得到了自适应有限时间控制器。最后,给出了闭环系统有限时间稳定性的证明,并进行了仿真验证。所提出的控制器可以有效抑制输入电压扰动对系统的负面影响。(2)针对带未知恒功率负载的直流降压变换器的无电流传感控制问题,设计了一种基于降阶广义参数估计的观测器。该观测器基于动态回归扩展和混合技术将状态观测转化为参数估计问题,可以同时重构系统的不可测电感电流和未知功率负载,并能够保证观测器的有限时间收敛。然后,将观测项引入现有的全信息控制器中,实现了自适应无电流传感控制方案。最后,通过实验评估了所设计控制器的性能。(3)针对带ZIP负载(电阻负载“Z”、恒电流负载“I”和恒功率负载“P”的并联组合)直流降压变换器的控制问题,设计了一种自适应能量整形控制器。首先,利用能量整形技术,在端口哈密顿系统的框架下设计了状态反馈控制器,该控制器的实现不需要ZIP负载信息。然后,基于浸入和不变性理论,设计了输入电压观测器,通过将观测输出代入上述控制器,得到了自适应能量整形控制方案。最后,进行了严格的闭环系统稳定性分析,并给出了仿真和实验结果以评估所设计控制器的性能。该控制方案对负载、输入电压等参数的摄动问题具有较好的鲁棒性。

关键词： 智能船舶   避障制导   路径跟踪   人工势场法   鲁棒控制  

摘要： 在智能控制技术大力发展的背景下,船舶智能航行控制技术已经成为了船舶控制领域研究的重点问题。船舶智能航行主要由两部分组成,一是航路规划问题,即为船舶航行在当前位置与目标点之间规划安全可行的航线,同时要避开静止或移动的障碍物。二是船舶路径跟踪问题,即使船舶的姿态能够沿着期望的路径航行,以确保航行安全。本文针对海洋工程的智能航行方案展开相关研究,提出一套相适应的航路规划与路径跟踪方案。最后通过在模拟海况下进行仿真试验,验证了控制算法的有效性。针对船舶航线规划问题,基于改进的人工势场(Artificial Potential Field,APF)制导方法与动态虚拟小船(Dynamic Virtual Ship,DVS)技术提出了一种新颖的考虑了避碰规则的实时船舶航路规划算法。其根据船舶自身、目标点和障碍物的实时位置与速度计算得到可接近程度(Acceptable Proximity,AP),最后依据水向往低处流的原则在由AP形成的势场中基于DVS获得光滑的航线。通过上述设计,该方法具有在跟踪随机移动的动态目标的同时,能够根据国际海上避碰规则规定的方式躲避其他船舶或障碍物的能力。此外,若他船操控船舶不当或船舶执行机构损坏,没有及时做出避障行为。该方法能够根据对方船舶的运动及时做出紧急避障操作(Emergency Obstacle Avoidance Operation,EOAO)。通过这种设计,该制导方案能够有效的降低船舶碰撞事件的发生几率。针对航路跟踪问题,在APF-DVS避障制导框架下,通过径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Networks,RBF NNs)、动态面控制、自适应Backstepping和干扰观测器等控制技术手段提出了一个具有干扰观测器的鲁棒神经路径跟踪算法。在航行途中,外界干扰是影响船舶控制系统稳定的主要因素之一,算法通过对外界环境的观测来降低干扰对系统带来的随机性,以增强船舶控制系统的可控性能。此外,对船舶控制模型中不确定性部分由RBF NNs进行补偿和逼近。同时其避免了在线更新神经网络权重参数,这可以减少闭环系统的计算负担。

关键词： 网络控制系统   执行器故障   线性矩阵不等式   鲁棒控制  

摘要： 随着计算机技术、自动控制理论和网络通信技术的不断发展与交叉渗透,传统的控制技术正逐步被网络控制技术所取代。与传统的点对点的控制系统相比,网络控制系统（networked control systems,NCSs）具有安装简单,成本低,坚固耐用,自然可靠等优点。然而,在实际工业生产过程中,由于控制系统的组成元件老化或人为错误操作等因素,会导致系统中传感器、执行器等元件出现故障,使系统受到影响,不能完成预期目标。因此,当执行器发生故障时,保证系统稳定性和相应的性能指标成为控制系统设计中的重要问题。本文对执行器发生故障情况下的NCSs的鲁棒控制进行研究。同时,考虑NCSs工作在短时变时延情况下,利用标称点方法对NCSs进行建模,将连续时间系统模型转变为时变离散时间模型。利用李雅普诺夫对离散系统的稳定性判据以及线性矩阵不等式（linear matrix inequality,LMI）方法,首先对执行器故障的NCSs的稳定性问题进行了讨论;其次对执行器故障的NCSs,设计了非脆弱保性能控制器,并证明了系统是指数稳定的;最后探讨了执行器故障的NCSs最优鲁棒非脆弱H控制问题。本文的主要内容如下:（1）分析了执行器故障的NCSs的稳定性,考虑更加符合实际环境的时变的故障矩阵。对建模时产生的具有短时延的指数不确定项,采用标称点技术对其进行分解,并提出两种求解指数不确定项的L范数的上确界以及对应的标称点的方法。解决了一般的建模方法适用范围小的问题。（2）对具有执行器故障的NCSs的非脆弱保性能控制问题进行了研究。利用标称点方法,并结合时变故障矩阵与非脆弱控制器建立系统模型,构造Lyapunov函数证明系统的指数稳定性,并求出保性能的指标上界。并在LMI方法下,给出非脆弱保性能控制器的求解方法。（3）研究了具有执行器故障的NCSs的最优指数H控制问题。考虑非脆弱控制器的增益波动是随机发生的,并结合故障矩阵的概念,对状态反馈控制器进行扩展。提出指数H状态反馈控制器的设计方法,并求解出最优H控制的范数界γ。

关键词： 气幕减阻   支持向量机   改进烟花算法   STM32   智能控制系统  

摘要： 船舶运输在国际贸易运量中占据举足轻重的地位,随着各国经济的持续发展和国际贸易的快速增长,船舶运输量不断攀升。全球环境治理面临巨大挑战,国际海事组织不断更新船舶防污染规定,推动船舶节能减排技术的更新换代。船舶在航行过程中,水流会在船体表面摩擦,从而产生摩擦阻力。摩擦阻力占船舶总阻力的绝大部分,摩擦阻力越大会使得船舶需要消耗更多的燃油才能维持相同的速度。因此,为了降低船舶燃油消耗,需要尽可能地减小船舶摩擦阻力。而气幕减阻技术是一种新颖的节能技术且有效地减小船舶摩擦阻力的减阻方法。但是目前传统的气幕减阻技术都是基于固定式的喷气形式,存在减阻效率低,节能率不高的问题。为了解决以上问题,本课题基于支持向量船舶气幕减阻智能控制系统进行研究。首先,通过两个阶段平板实验验证支持向量机算法的可行性。第一阶段是通过平板测得在不同流速下的不同喷气量的阻力比数据,第二阶段是在第一阶段的基础上考虑浅水环境下的水深,测得在流速、水深和喷气量不同的情况下的阻力比数据。将试验数据进行预处理,并通过支持向量机算法对预处理后的试验数据进行训练和测试。支持向量机算法的参数对模型的准确度影响很大,所以采用改进烟花算法进行优化。根据试验数据获得以阻力比为输出变量的支持向量机预测模型,并测试模型的精度和准确度以及进行与其他三种模型进行比较,验证表明了改进烟花支持向量机预测模型在气幕减阻中的适用性,并且改进烟花相对于传统预测模型具有更好的精度和准确度。最后根据预测模型进行反演计算,获得第一阶段和第二阶段这两种不同试验情况下的气幕减阻最优喷气量数据集。其次,根据控制方案进行了船舶气幕减阻控制系统船模硬件的设计与实现。给出了控制系统硬件的总体构架,分别包括信号采集模块、信号处理模块和信号输出模块。信号采集模块由深度传感器和流速传感器组成,控制系统采用STM32控制芯片作为控制核心,实现信号处理,输出模块是流量计。将传感器采集到的深度信号和流速信号传输到控制芯片,实现数据采集过程,控制芯片处理数据并输出相应的控制信号控制流量计调整气泡量。最后,进行控制系统验证,应用控制系统在循环水槽中进行系统验证,采集数据进行数据采集和模型训练,实现智能动态调节各种工况下的最优喷气量。并与多工况下固定式喷气进行比较,智能喷气的平均减阻率提高8%,验证了基于支持向量机算法的船舶气幕减阻系统能提高气幕减阻技术的减阻率,即提高节能率。

关键词： 永磁同步直线电机   BP神经网络   鲁棒控制设计   扰动抑制  

摘要： 随着近年来国家工业自动化飞速发展,永磁同步直线电机(Permanent Magnet Synchronous Linear Motors,PMSLM)被应用于各式各样的工业生产场景,例如半导体加工、光刻机等。其不再桎梏于传统传动装置所需的一切中间环节,可更高效的将电能转化为电机的直线运动,并直接驱动负载,因此直线电机有低摩擦、高精度的运动特性。然而,直线电机因自身物理结构的特性,在运动过程中会受到齿槽效应以及端部效应的影响。同时,由于运用场景的复杂性,直线电机工作环境往往存在大量的外部环境扰动。上述两类扰动耦合在一起,共同形成了直线电机推力扰动,并影响着电机系统的鲁棒性。为了解决永磁同步直线电机推力扰动抑制问题,结合扰动的特点,提出了基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)与鲁棒控制设计的“两步法”扰动抑制策略。首先,从直线电机的两轴电压方程出发,推导得到直线电机速度环模型,并根据直线电机物理结构特点,对齿槽效应及端部效应进行分析与建模,发现了该类扰动是与电机动子所在位置相关的周期性函数,且具有一定重复性的现象。随后利用最小二乘法与相关性的Hankel矩阵分析法对电机速度环模型进行辨识与修正。在基于模型辨识结果设计速度环标称PI控制器后,利用系统结构框图推导得到推力扰动电流计算公式,并根据直线电机相关实验运动数据计算得到具体数值,将其取反后作为前馈补偿量加入系统进行实验测试,由实验结果证明推力扰动得到了一定程度的抑制。其次,为了实现更好推力扰动抑制效果,基于齿槽效应、端部效应与位置相关且具有一定重复性的特征,选用能通过大量数据训练而逼近任意非线性函数BP神经网络对其进行在线补偿。在考虑方案实现的合理性下,完成了对网络结构以及具体实现流程的设计,然后通过仿真实验实现了基于BP神经网络的扰动在线补偿的过程,并结合具体实验结果证明了方法的可行性与有效性,完成“两步法”的第一步。最后,在BP神经网络扰动补偿的基础上,针对剩余的具有一定频域特性的外部扰动进行建模,提出一种在改良双自由度控制结构下鲁棒滤波器的设计方案。基于剩余扰动的频域特性,而设计两种鲁棒滤波器对其进行抑制,然后通过实验证明其对扰动抑制的有效性,且由对比实验结果说明两种滤波器的优劣所在,完成“两步法”的第二步。