1.3電磁懸浮系統(tǒng)的控制策略
隨著科學技術理論的不斷發(fā)展,各種控制算法相繼被人們研發(fā)出來,這為電磁懸 浮系統(tǒng)的控制器設計提供了大量參考依據(jù)。從傳統(tǒng)的線性控制算法到先進智能的非線 性控制算法控制理論得到了長足的發(fā)展。由于電磁懸浮系統(tǒng)是典型的非線性系統(tǒng),因 此線性的控制算法只能在懸浮系統(tǒng)進行了線性化處理后才能使用。利用泰勒級數(shù)在平 衡點附近對非線性函數(shù)進行展開和反饋線性化是當今比較成熟的線性化方法。由于線 性化處理后的非線性系統(tǒng)降低了控制難度,因此也降低了控制器設計的難度。原系統(tǒng) 的高階響應在線性化后被忽略了。工程實踐中如果采用線性的控制算法會出現(xiàn)一定的 偏差從而不能滿足系統(tǒng)的性能指標。非線性控制算法則不需要精確地知道被控系統(tǒng)的 數(shù)學模型,不需要忽略系統(tǒng)非線性高階響應項。由于非線性控制可以真實的反應系統(tǒng) 的輸出效果,所以具有很好的工程實踐意義,得到了社會的廣泛關注。現(xiàn)如今非線性 控制多指先進智能控制如模糊控制、無源控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、自抗擾控制、自適應控制、 滑模變結(jié)構控制和魯棒控制等。
(1) 模糊控制:模糊控制實質(zhì)就是將工程師的常年積累的實踐經(jīng)驗用模糊集理 論、模糊語言變量及模糊邏輯推理來表達出來,模糊控制不依賴被控對象的精確數(shù)學 模型,用計算機就可以實現(xiàn)工程師的實踐經(jīng)驗。模糊控制算法是由模糊語言、模糊規(guī) 則和模糊隸屬度構成的。用通俗易懂的語言模式直接將人類歸納出來的經(jīng)驗、判斷、 思維過程表述出來,其簡潔明了的形式逐漸得到廣泛的認可[13]。
(2) 神經(jīng)網(wǎng)絡控制:神經(jīng)網(wǎng)絡是一個動態(tài)的系統(tǒng),它模仿了人類大腦中的神經(jīng)結(jié) 構,它對輸入響應數(shù)據(jù)的處理采用的是連續(xù)或斷續(xù)方式。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是由許多簡單 的神經(jīng)元構成的,它們相互緊密地聯(lián)系在一起從而構成了錯綜復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)。雖然單 一的神經(jīng)元結(jié)構不是很復雜而且功能也可能很簡單,但是由大量的神經(jīng)元構造出來的 神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)具備了多姿多彩的復雜行為活動。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是非線性且復雜程度相 當高的動力系統(tǒng),不僅擁有非線性系統(tǒng)的共性,更具備了其特有的功能。例如自學習、 自組織和自適應能力,以及每個神經(jīng)元單元之間的互相連接性和高度維合性等[14]。
(3) 滑模變結(jié)構控制:滑模控制是一種能夠很好地提高系統(tǒng)魯棒性的控制算法, 這一控制算法的特點是不連續(xù),結(jié)構變化,根據(jù)情況改變控制器輸出。它適用于有參 數(shù)攝動、存在建模誤差以及干擾抑制的線性或非線性被控對象。首先狀態(tài)變量被帶到 滑模切換面上去,然后沿著該滑模面趨向于原點,如果有擾動存在則狀態(tài)變量就會在 滑模面上呈現(xiàn)出之字形切換,也就是抖動。滑模控制的抗千擾性主要體現(xiàn)在將不確定 擾動束縛在滑模的邊界層內(nèi)[15]。
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