无模型周期自适应控制法优化直线电机速度控制

该论文主要探讨了"直线电机的无模型周期自适应控制"这一主题，作者孙静来自青岛科技大学数理学院，针对直线电机在实际应用中展现出的周期性运行特性，提出了一个创新的控制策略。传统的控制方法，如PID控制虽然易于实现，但对模型参数的精确性要求较高，适应性较差。自适应控制，尤其是无模型自适应控制，虽然能应对模型参数变化，但在处理周期性任务时表现不足。 论文的核心贡献在于开发了一种新的无模型周期自适应控制方法，该方法不依赖于被控直线电机系统的精确数学模型，而是通过分析和设计仅基于先前周期的I/O数据。这种方法的优势在于其能够在没有详细系统模型的情况下，有效地跟踪周期性参考轨迹，显示出较强的鲁棒性和适应性，尤其是在处理周期性跟踪任务时表现出色。 相比于滑动变结构控制，无模型周期自适应控制能够更好地抵抗高频外部干扰，并避免了抖振问题。然而，尽管智能控制在直线电机伺服系统中的应用尚处于初级阶段，这篇论文的无模型周期自适应控制方法填补了这一空白，提供了更为高效且灵活的解决方案。 值得注意的是，由于直线电机本身的动态特性决定了它能自然地适应周期性运动，因此在实际应用中，这种控制方法显得尤为契合。研究者借鉴了重复控制理论，结合无模型自适应控制的思想，旨在创建一种通用且适应性强的控制框架，使得控制器能够从实际运行的周期中自我学习和优化，从而提高控制系统的性能和稳定性。 这篇论文深入探讨了如何利用无模型周期自适应控制技术提升直线电机的控制效率和鲁棒性，为解决周期性控制任务提供了一种新颖且实用的策略，对于推动直线电机技术的发展具有重要意义。