低频线振动台加速度失真控制：自适应模糊重复学习法

摘要信息：“低频线振动台加速度失真非线性补偿控制方法 (2010年)”是一篇工程技术领域的论文，研究重点是如何针对低频线振动台存在的模型不确定性及外部扰动问题，提出一种自适应重复学习控制策略。该策略利用模糊基函数网络（FBFN）来逼近模型的不确定性和扰动，将识别问题转化为对FBFN权重系数的估计。控制算法由自适应控制和重复学习控制两部分组成，自适应控制用于估计FBFN权重，而自适应PI控制器用于平滑非连续控制并减轻振荡。此外，通过自适应律估算非连续控制的边界，并利用重复学习控制提升系统对周期性输入信号的跟踪能力。根据Lyapunov理论设计的控制律确保了低频线振动台的渐近稳定性和位置跟踪性能。仿真结果显示，自适应重复学习控制能有效改善系统的跟踪性能和降低加速度失真。 这篇论文详细探讨了在低频线振动台中如何应用先进的控制理论解决实际问题。线振动台在许多工程测试中有着广泛的应用，如航空航天、汽车制造等领域，用于模拟各种振动环境。然而，这些系统往往存在模型不确定性，即实际模型与理论模型之间的差异，以及外部干扰，这些因素都可能导致加速度输出的失真，影响测试的精度和可靠性。 作者提出的自适应重复学习控制方法是一种智能控制策略，它结合了模糊系统和神经网络的优点。模糊基函数网络FBFN能够灵活地逼近复杂的非线性关系，适应模型不确定性的变化。自适应控制部分则动态调整控制参数，以应对模型的变化和外部扰动。同时，自适应PI控制器的引入是为了克服非连续控制带来的振荡问题，保持系统的稳定性。 重复学习控制是控制理论中的一个重要概念，它通过不断学习和修正控制策略，提高系统对周期性输入信号的跟踪精度。这种方法在面对重复出现的输入信号时特别有效，可以显著提升系统的响应性能。 Lyapunov稳定性理论是保证控制系统稳定性的重要工具，通过设计满足Lyapunov条件的控制律，可以证明系统在长期运行中的稳定性，确保振动台的位置跟踪性能。 这篇论文提出了一个创新的控制策略，旨在提高低频线振动台在复杂环境下的测试精度和稳定性，对于优化振动测试系统的设计和控制具有重要的理论和实践价值。