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气动位置伺服系统控制
作者：任海鹏 著
出版社：科学出版社
出版时间：2021-10-01
ISBN：9787030671912
定价：¥120.00
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内容简介
《气动位置伺服系统控制》对基于计算机和通用数据采集卡的气动位置计算机控制系统进行控制方法研究，内容包括：气动位置伺服系统整数阶PID和分数阶PID控制算法及其参数优化方法；气动位置伺服系统模型参考自适应控制方法，并针对期望输出方向发生变化时静摩擦的作用增加了摩擦力补偿方法；气动位置伺服系统的反步自适应控制方法；气动位置伺服系统的自抗扰控制方法及其参数优化；气动位置伺服系统控制方向未知时的自适应控制方法；气动位置伺服系统神经网络自适应控制方法；气动伺服位置系统的滑模控制方法。所用控制方法和参数优化方法均给出了基于Visual Basics的实验程序和实验结果。
作者简介
暂缺《气动位置伺服系统控制》作者简介
目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 气动位置伺服系统概述 1
1.2 气动位置伺服系统控制 2
1.2.1 PID控制 2
1.2.2 自适应控制 3
1.2.3 滑模控制 4
1.2.4 自抗扰控制 6
1.2.5 鲁棒控制 6
1.3 气动位置伺服系统控制方法特点对比 7
1.4 本书内容 9
参考文献 10
第2章 气动位置伺服系统的数学模型 14
2.1 气动位置伺服系统硬件平台简介 14
2.2 气动位置伺服系统工作原理 14
2.3 气动位置伺服系统机理建模 15
2.4 气动位置伺服系统模型的线性化 17
2.5 气动位置伺服系统的计算机控制 19
参考文献 21
第3章 群体优化算法 22
3.1 优化算法概述 22
3.1.1 遗传算法 22
3.1.2 粒子群优化算法 26
3.1.3 差分进化优化算法 27
3.2 实验程序 29
参考文献 39
第4章 气动位置伺服系统的PID优化控制 40
4.1 PID控制器 40
4.2 分数阶PID控制 41
4.2.1 分数阶微积分的定义 42
4.2.2 分数阶PID控制器设计 43
4.3 基于遗传优化算法的PID控制器参数在线优化 43
4.3.1 遗传优化算法简介 44
4.3.2 参数编码和初始种群产生 44
4.3.3 基于Pareto秩的适应度函数 45
4.3.4 精英保留策略及进化操作 47
4.3.5 优化参数选择 48
4.4 实验结果 48
4.5 实验程序 53
参考文献 71
第5章 气动位置伺服系统的模型参考自适应控制 73
5.1 模型参考自适应控制的基本原理 73
5.2 模型参考自适应控制器设计 74
5.2.1 离散时间的模型参考自适应控制算法 74
5.2.2 模型参数辨识 75
5.3 摩擦力学习补偿 76
5.3.1 气动位置伺服系统的学习补偿控制 77
5.3.2 学习补偿控制与自适应控制的切换 78
5.4 气动位置伺服系统位置跟踪实验 78
5.4.1 系统程序主框架 78
5.4.2 实验结果 79
5.5 实验程序 82
参考文献 86
第6章 气动位置伺服系统的反步自适应控制 87
6.1 反步控制方法简介 87
6.1.1 反步控制的基本原理 87
6.1.2 反步控制器的设计方法 88
6.2 气动位置伺服系统反步自适应控制方法 189
6.3 气动位置伺服系统反步自适应控制方法 291
6.4 实验结果 93
6.5 实验程序 97
参考文献 99
第7章 气动位置伺服系统的优化自抗扰控制 100
7.1 自抗扰控制基本原理 100
7.2 气动位置伺服系统的线性自抗扰控制 101
7.3 气动位置伺服系统的非线性自抗扰控制 103
7.4 自抗扰控制器的参数优化 104
7.5 实验结果 106
7.5.1 正弦信号跟踪实验结果 106
7.5.2 S曲线信号跟踪实验结果 111
7.5.3 多频正弦信号跟踪实验结果 115
7.6 实验程序 120
参考文献 154
第8章 控制方向未知的气动位置伺服系统自适应控制 155
8.1 控制方向未知的控制问题 155
8.2 基于Nussbaum函数的方向未知气动位置伺服系统自适应控制 156
8.2.1 Nussbaum函数及其性质 156
8.2.2 反步自适应控制器设计 156
8.2.3 稳定性证明 158
8.3 实验结果 159
8.4 实验程序 164
参考文献 167
第9章 气动位置伺服系统的自适应神经网络控制 168
9.1 RBF神经网络简介 168
9.2 RBF神经网络自适应控制器 169
9.2.1 概述 169
9.2.2 RBF神经网络自适应控制器的设计 170
9.3 实验结果 172
9.4 实验程序 177
参考文献 180
第10章 气动位置伺服系统的滑模变结构控制 181
10.1 滑模变结构控制基本原理 181
10.2 基于指数趋近率的滑模变结构控制 182
10.3 终端滑模控制 183
10.4 超螺旋滑模控制 185
10.5 分数阶滑模控制 187
10.6 实验结果 189
10.7 实验程序 194
参考文献 204
前言
第1章 绪论 1
1.1 气动位置伺服系统概述 1
1.2 气动位置伺服系统控制 2
1.2.1 PID控制 2
1.2.2 自适应控制 3
1.2.3 滑模控制 4
1.2.4 自抗扰控制 6
1.2.5 鲁棒控制 6
1.3 气动位置伺服系统控制方法特点对比 7
1.4 本书内容 9
参考文献 10
第2章 气动位置伺服系统的数学模型 14
2.1 气动位置伺服系统硬件平台简介 14
2.2 气动位置伺服系统工作原理 14
2.3 气动位置伺服系统机理建模 15
2.4 气动位置伺服系统模型的线性化 17
2.5 气动位置伺服系统的计算机控制 19
参考文献 21
第3章 群体优化算法 22
3.1 优化算法概述 22
3.1.1 遗传算法 22
3.1.2 粒子群优化算法 26
3.1.3 差分进化优化算法 27
3.2 实验程序 29
参考文献 39
第4章 气动位置伺服系统的PID优化控制 40
4.1 PID控制器 40
4.2 分数阶PID控制 41
4.2.1 分数阶微积分的定义 42
4.2.2 分数阶PID控制器设计 43
4.3 基于遗传优化算法的PID控制器参数在线优化 43
4.3.1 遗传优化算法简介 44
4.3.2 参数编码和初始种群产生 44
4.3.3 基于Pareto秩的适应度函数 45
4.3.4 精英保留策略及进化操作 47
4.3.5 优化参数选择 48
4.4 实验结果 48
4.5 实验程序 53
参考文献 71
第5章 气动位置伺服系统的模型参考自适应控制 73
5.1 模型参考自适应控制的基本原理 73
5.2 模型参考自适应控制器设计 74
5.2.1 离散时间的模型参考自适应控制算法 74
5.2.2 模型参数辨识 75
5.3 摩擦力学习补偿 76
5.3.1 气动位置伺服系统的学习补偿控制 77
5.3.2 学习补偿控制与自适应控制的切换 78
5.4 气动位置伺服系统位置跟踪实验 78
5.4.1 系统程序主框架 78
5.4.2 实验结果 79
5.5 实验程序 82
参考文献 86
第6章 气动位置伺服系统的反步自适应控制 87
6.1 反步控制方法简介 87
6.1.1 反步控制的基本原理 87
6.1.2 反步控制器的设计方法 88
6.2 气动位置伺服系统反步自适应控制方法 189
6.3 气动位置伺服系统反步自适应控制方法 291
6.4 实验结果 93
6.5 实验程序 97
参考文献 99
第7章 气动位置伺服系统的优化自抗扰控制 100
7.1 自抗扰控制基本原理 100
7.2 气动位置伺服系统的线性自抗扰控制 101
7.3 气动位置伺服系统的非线性自抗扰控制 103
7.4 自抗扰控制器的参数优化 104
7.5 实验结果 106
7.5.1 正弦信号跟踪实验结果 106
7.5.2 S曲线信号跟踪实验结果 111
7.5.3 多频正弦信号跟踪实验结果 115
7.6 实验程序 120
参考文献 154
第8章 控制方向未知的气动位置伺服系统自适应控制 155
8.1 控制方向未知的控制问题 155
8.2 基于Nussbaum函数的方向未知气动位置伺服系统自适应控制 156
8.2.1 Nussbaum函数及其性质 156
8.2.2 反步自适应控制器设计 156
8.2.3 稳定性证明 158
8.3 实验结果 159
8.4 实验程序 164
参考文献 167
第9章 气动位置伺服系统的自适应神经网络控制 168
9.1 RBF神经网络简介 168
9.2 RBF神经网络自适应控制器 169
9.2.1 概述 169
9.2.2 RBF神经网络自适应控制器的设计 170
9.3 实验结果 172
9.4 实验程序 177
参考文献 180
第10章 气动位置伺服系统的滑模变结构控制 181
10.1 滑模变结构控制基本原理 181
10.2 基于指数趋近率的滑模变结构控制 182
10.3 终端滑模控制 183
10.4 超螺旋滑模控制 185
10.5 分数阶滑模控制 187
10.6 实验结果 189
10.7 实验程序 194
参考文献 204
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