基于模糊CMAC的迭代学习控制研究
【摘要】：针对永磁直线同步电机直接驱动XY平台的模型不确定性,系统不确定因素以及外部扰动等因素的影响的问题,XY平台单轴采用能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两轴之间采用实时轮廓误差估计模型和迭代学习交叉耦合控制(ILCCC)进行轮廓控制器的设计,可同时减小跟踪误差和轮廓误差。FCMAC准确及时地抑制负载扰动,ILCCC削弱双轴参数不匹配和周期性轮廓误差对轮廓精度的影响。仿真结果表明,所设计的基于模糊CMAC的迭代学习控制系统具有较高的轮廓精度和较强的鲁棒性。
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