电液伺服系统的自学习模糊控制策略研究

【摘要】：随着科学研究和现代工业的快速发展,人们对伺服系统控制性能的要求也不断提高,而且许多实际系统都存在非线性、参数时变、外负载干扰等因素的影响,传统的控制方式通常难以获得良好的控制性能,智能控制策略的研究及应用为提高这类复杂系统的控制性能提供了新方法。 本文针对性能有待完善的电液伺服模糊控制系统,进行自学习模糊控制策略的研究。采用自学习模糊控制算法,在线修正模糊规则和分段调整比例因子,完善模糊关系,以提高被控系统的动态品质。 首先,对模糊控制的数学基础和基本原理进行了阐述。模糊控制规则、量化因子、比例因子、隶属函数等的选取,决定了模糊控制系统的控制性能;然而人们对事物的认识、控制经验的总结往往具有主观性,模糊规则的建立、控制参数的确定也必然带有主观性,为了消除这些影响因素,在模糊控制器的基础上,引入自学习功能。为了确立自学习模糊控制器的有效算法,先对常规模糊算法进行了改进,并根据自学习控制的基本思想,设计了自学习模糊控制器。 其次,进行了将自学习模糊算法应用于控制系统的仿真研究。建立材料试验机系统的数学模型,分别采用模糊控制和自学习模糊控制两种不同的控制策略,用MATLAB软件对该系统进行性能对比仿真研究。 最后,以LabVIEW为虚拟仪器的软件开发平台,设计了基于模糊算法、自学习模糊算法的智能控制器,对材料试验机系统进行了计算机实时控制实验。 理论分析和实验结果表明:自学习模糊控制器经过多次学习之后,可以有效的修正模糊控制规则,改善系统的动态响应特性。