永磁直线同步电机自适应PD型迭代学习控制：抑制扰动，提升性能

"永磁直线同步电机自适应PD型迭代学习控制 (2016年) - 沈阳工业大学学报 第38卷 第1期，赵希梅，马志军，朱国昕" 本文主要探讨了永磁直线同步电机（PMLSM）伺服系统在面对摩擦力、端部效应和测量扰动等不确定性因素时的控制问题。作者提出了一种自适应PD型迭代学习控制（Adaptive PD-type Iterative Learning Control, ILC）方法来解决这些问题。这种控制策略的关键在于它能够根据误差的实时大小在线智能地调整学习增益，以有效地抑制这些不确定性导致的扰动。 传统的PD控制虽然简单且广泛应用于电机控制系统，但其对不确定性的适应性有限。而自适应PD型ILC则通过动态调整学习增益，不仅增强了系统的鲁棒性，还能够在控制器的微分系数上引入指数学习增益，以平衡收敛速度和跟踪精度。指数学习增益的引入使得系统能够更快地收敛到期望的轨迹，同时保持较高的跟踪精度。 文章中，作者从理论上证明了自适应PD型ILC算法的收敛性，展示了其在跟踪性能上的优势。通过对比实验或仿真结果，自适应PD型ILC与传统PD型ILC相比，表现出更快的收敛速度和更强的抗干扰能力，显著降低了跟踪误差，这对于提高PMLSM伺服系统的整体性能至关重要。 永磁直线同步电机因其高效、高精度的特点，在精密定位、高速直线驱动等领域有广泛应用。然而，由于其结构特性，电机容易受到摩擦力、端部效应等影响，导致控制难度增大。本文提出的自适应PD型ILC方法为解决这些问题提供了一种有效途径，对于实际应用中的电机控制优化具有重要意义。 这项研究为PMLSM的控制理论拓展了新的思路，也为实际工程应用提供了理论支持。通过结合自适应控制和迭代学习控制的优势，可以预期在未来的电机控制系统设计中，这种方法将得到更广泛的关注和应用。