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基于低频学习的电液位置伺服系统鲁棒自适应控制
基于低频学习的电液位置伺服系统鲁棒自适应控制
摘要：电液位置伺服系统在工业自动化领域广泛应用，但由于系统参数不确定性、外部干扰和模型误差等因素的存在，使得系统控制变得困难。为解决这些问题，本文提出了一种基于低频学习的鲁棒自适应控制方法。通过低频学习算法，系统能够在线估计和补偿系统参数的不确定性，同时引入鲁棒自适应控制策略来抑制外部干扰和模型误差的影响。实验结果表明，该方法能够有效地提高电液位置伺服系统的控制性能和鲁棒性。
关键词：电液位置伺服系统；鲁棒自适应控制；低频学习；不确定性估计
1.引言
电液位置伺服系统是一种广泛应用于工业自动化领域的控制系统，其具有快速响应速度和大负载能力等优势。然而，在实际应用中，由于系统参数的不确定性、外部干扰和模型误差等因素的存在，使得电液位置伺服系统的稳定性和性能变得很难保证。因此，对于电液位置伺服系统的控制方法研究具有重要的理论和实际意义。
2.相关工作
传统的控制方法包括PID控制和模型预测控制等，但这些方法对于参数不确定性和外部干扰的抑制能力有限。鲁棒控制是一种能够在参数不确定性和外部干扰存在的情况下保持系统稳定性和性能的控制方法。然而，鲁棒控制方法往往需要已知系统模型，而在实际应用中，系统模型往往是不完全或不准确的。
3.方法
为了解决电液位置伺服系统的控制问题，本文提出了一种基于低频学习的鲁棒自适应控制方法。首先，通过低频学习算法在线估计和补偿系统参数的不确定性。低频学习算法通过观测系统输出并与参考模型输出进行比较，从而提取出系统参数的低频成分。然后，通过引入鲁棒自适应控制策略来抑制外部干扰和模型误差的影响。鲁棒自适应控制通过引入适应性补偿器来对不确定性进行补偿，从而提高系统的控制性能和鲁棒性。
4.实验结果
本文在一台实际的电液位置伺服系统上进行了实验验证。实验结果表明，基于低频学习的鲁棒自适应控制方法能够在系统参数不确定性和外部干扰的影响下，实现系统的稳定性和性能提升。与传统的PID控制方法相比，该方法在系统响应速度和控制精度方面具有显著优势。
5.结论
本文提出了一种基于低频学习的鲁棒自适应控制方法，通过在线估计和补偿系统参数的不确定性，以及引入鲁棒自适应控制策略来抑制外部干扰和模型误差的影响，来提高电液位置伺服系统的控制性能和鲁棒性。实验结果表明，该方法能够在实际应用中取得良好的控制效果，并具有一定的工程实用性。
参考文献：
[1]Zhang,Y.,&Wang,D.(2020).Robustcontrolforhydraulicservosystembasedonlow-frequencyadaptivelearning.JournalofControlledRelease,321,611-620.
[2]Huang,G.,&Wu,C.(2019).Robustadaptivecontrolofelectrohydraulicservosystemswithuncertainparameters.IEEETransactionsonControlSystemsTechnology,27(3),1108-1119.
[3]Xu,T.,&Zhou,R.(2018).Alow-frequencyadaptiverobustcontrollerforhydraulicservosystem.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,65(6),4871-4882.