超声电机参数摄动与广义预测控制

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (14): 17-20.

超声电机参数摄动与广义预测控制

张建桃1，张铁民2，梁莉2，文晟2

1.华南农业大学信息学院，广州 510642
2.华南农业大学工程学院，广州 510642

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-05-11 发布日期:2011-05-11

Parameter perturbation and generalized predictive control of ultrasonic motor

ZHANG Jiantao1，ZHANG Tiemin2，LIANG Li2，WEN Sheng2

1.College of Informatics，South China Agricultural University，Guangzhou 510642，China
2.College of Engineering，South China Agricultural University，Guangzhou 510642，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-05-11 Published:2011-05-11

摘要/Abstract

摘要： 针对超声电机速度与驱动频率具有很强的非线性，理论建模困难，难以实现高精确控制的问题，采用辨识的方法建立了旋转行波超声电机的Hammerstein模型，并测量了该模型的参数摄动；针对电机参数在大范围内摄动，提出采用两步法广义预测控制方法，整定了广义预测控制算法的参数，并对超声电机两步法广义预测控制进行了稳定性分析和速度控制仿真。理论分析和仿真结果都表明，超声电机Hammerstein模型参数在大范围内摄动时，两步法广义预测控制器能够准确地跟踪速度设定值的变化，证明了超声电机广义预测控制的可行性，为超声电机高精度控制提供了控制模型和控制方法。

关键词: 超声电机, Hammerstein模型, 参数摄动, 广义预测控制

Abstract: The speed of Ultrasonic Motor（USM） has strong nonlinearity which varies with the frequency of two-phase driving voltages，so it is difficult to give an accurate dynamic mathematic model by theory and to control accurately.Based on system identification，a nonlinear Hammerstein model of traveling-wave USM for speed control is built，and the perturbed parameters value bounds of the model is measured.Because the parameter perturbed within a large range，two-step generalized predictive control（TSGPC） for USM is proposed，the main control parameters of the controller are tuned，which provides important dependencies for the speed control experiment of USM.Then the closed-loop stability theoretical analysis and speed control simulation of USM TSGPC are conducted.The theoretical analysis and simulation results show that the TSGPC can track the change of setting value excellently even though the parameter perturbed within a large range.

Key words: ultrasonic motor, Hammerstein model, parameter perturbation, generalized predictive control

张建桃1，张铁民2，梁莉2，文晟2. 超声电机参数摄动与广义预测控制[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(14): 17-20.

ZHANG Jiantao1，ZHANG Tiemin2，LIANG Li2，WEN Sheng2. Parameter perturbation and generalized predictive control of ultrasonic motor[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(14): 17-20.

[1]	谈超群，刘飞. 带参数摄动的时延分段仿射系统事件触发控制[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(1): 232-237.
[2]	潘鹏，姜顺，潘丰. 带有参数摄动的网络化控制系统非脆弱[H∞]控制[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(1): 249-254.
[3]	宋清昆1，余杉钰2，韩笑1. 四容水箱的小波神经网络广义预测控制[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(16): 216-220.
[4]	赵文天1，郜春海2. 城轨列车自动驾驶广义预测控制器的算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(21): 259-264.
[5]	李灿军1，彭辉2. 液位系统的多模型广义预测控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(27): 236-238.
[6]	李超峰，卢建刚，孙优贤. 基于SVM逆系统的非线性系统广义预测控制[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 223-226.
[7]	翟永杰，李海丽，王东风，韩璞. LS-SVM误差补偿的广义预测控制[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(3): 192-194.
[8]	沈佳宁,孙俊,须文波. 运用QPSO算法进行系统辨识的研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(9): 67-70.
[9]	王峰^1,2,邢科义¹,徐小平³. 非线性动态系统建模方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(10): 7-10.
[10]	牛玉山¹,陈志旺²,邓成玉¹,刘文远¹. 未建模误差补偿Elman网络直接广义预测控制[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(17): 122-124.