不确定受扰电液伺服系统智能自学习PID控制

本文针对具有参数不确定和外负载扰动的不确定受扰电液伺服系统,提出了一种智能自学习PID控制策略.该方法不依赖于系统的精确模型,是一种数据驱动的控制方法.首先,通过改进的动态线性化方法将非线性非仿射的电液伺服系统等效为含有时变参数项和非线性不确定项的线性仿射形式;然后,采用梯度估计算法和时间差分算法分别对时变参数项和非线性不确定项进行估计;进而,利用iPID控制引入附加误差信息对过度线性化丢失的信息进行补偿;最后,根据最优准则,设计不确定受扰电液伺服系统的参数更新律和学习控制律.本文通过理论分析与仿真实验验证了该控制策略的收敛性,并通过对比实验,验证了该控制方案应用于电液伺服系统的优越性和精确性.该控制方法抑制了非线性扰动对系统造成的不良影响,并能实现理想轨迹的精确跟踪.