氣動位置伺服系統(tǒng)控制

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 氣動位置伺服系統(tǒng)概述 1
1.2 氣動位置伺服系統(tǒng)控制 2
1.2.1 PID控制 2
1.2.2 自適應控制 3
1.2.3 滑?？刂?4
1.2.4 自抗擾控制 6
1.2.5 魯棒控制 6
1.3 氣動位置伺服系統(tǒng)控制方法特點對比 7
1.4 本書內容 9
參考文獻 10
第2章 氣動位置伺服系統(tǒng)的數學模型 14
2.1 氣動位置伺服系統(tǒng)硬件平臺簡介 14
2.2 氣動位置伺服系統(tǒng)工作原理 14
2.3 氣動位置伺服系統(tǒng)機理建模 15
2.4 氣動位置伺服系統(tǒng)模型的線性化 17
2.5 氣動位置伺服系統(tǒng)的計算機控制 19
參考文獻 21
第3章 群體優(yōu)化算法 22
3.1 優(yōu)化算法概述 22
3.1.1 遺傳算法 22
3.1.2 粒子群優(yōu)化算法 26
3.1.3 差分進化優(yōu)化算法 27
3.2 實驗程序 29
參考文獻 39
第4章 氣動位置伺服系統(tǒng)的PID優(yōu)化控制 40
4.1 PID控制器 40
4.2 分數階PID控制 41
4.2.1 分數階微積分的定義 42
4.2.2 分數階PID控制器設計 43
4.3 基于遺傳優(yōu)化算法的PID控制器參數在線優(yōu)化 43
4.3.1 遺傳優(yōu)化算法簡介 44
4.3.2 參數編碼和初始種群產生 44
4.3.3 基于Pareto秩的適應度函數 45
4.3.4 精英保留策略及進化操作 47
4.3.5 優(yōu)化參數選擇 48
4.4 實驗結果 48
4.5 實驗程序 53
參考文獻 71
第5章 氣動位置伺服系統(tǒng)的模型參考自適應控制 73
5.1 模型參考自適應控制的基本原理 73
5.2 模型參考自適應控制器設計 74
5.2.1 離散時間的模型參考自適應控制算法 74
5.2.2 模型參數辨識 75
5.3 摩擦力學習補償 76
5.3.1 氣動位置伺服系統(tǒng)的學習補償控制 77
5.3.2 學習補償控制與自適應控制的切換 78
5.4 氣動位置伺服系統(tǒng)位置跟蹤實驗 78
5.4.1 系統(tǒng)程序主框架 78
5.4.2 實驗結果 79
5.5 實驗程序 82
參考文獻 86
第6章 氣動位置伺服系統(tǒng)的反步自適應控制 87
6.1 反步控制方法簡介 87
6.1.1 反步控制的基本原理 87
6.1.2 反步控制器的設計方法 88
6.2 氣動位置伺服系統(tǒng)反步自適應控制方法 189
6.3 氣動位置伺服系統(tǒng)反步自適應控制方法 291
6.4 實驗結果 93
6.5 實驗程序 97
參考文獻 99
第7章 氣動位置伺服系統(tǒng)的優(yōu)化自抗擾控制 100
7.1 自抗擾控制基本原理 100
7.2 氣動位置伺服系統(tǒng)的線性自抗擾控制 101
7.3 氣動位置伺服系統(tǒng)的非線性自抗擾控制 103
7.4 自抗擾控制器的參數優(yōu)化 104
7.5 實驗結果 106
7.5.1 正弦信號跟蹤實驗結果 106
7.5.2 S曲線信號跟蹤實驗結果 111
7.5.3 多頻正弦信號跟蹤實驗結果 115
7.6 實驗程序 120
參考文獻 154
第8章 控制方向未知的氣動位置伺服系統(tǒng)自適應控制 155
8.1 控制方向未知的控制問題 155
8.2 基于Nussbaum函數的方向未知氣動位置伺服系統(tǒng)自適應控制 156
8.2.1 Nussbaum函數及其性質 156
8.2.2 反步自適應控制器設計 156
8.2.3 穩(wěn)定性證明 158
8.3 實驗結果 159
8.4 實驗程序 164
參考文獻 167
第9章 氣動位置伺服系統(tǒng)的自適應神經網絡控制 168
9.1 RBF神經網絡簡介 168
9.2 RBF神經網絡自適應控制器 169
9.2.1 概述 169
9.2.2 RBF神經網絡自適應控制器的設計 170
9.3 實驗結果 172
9.4 實驗程序 177
參考文獻 180
第10章 氣動位置伺服系統(tǒng)的滑模變結構控制 181
10.1 滑模變結構控制基本原理 181
10.2 基于指數趨近率的滑模變結構控制 182
10.3 終端滑?？刂?183
10.4 超螺旋滑?？刂?185
10.5 分數階滑?？刂?187
10.6 實驗結果 189
10.7 實驗程序 194
參考文獻 204