基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法及系统技术方案

本公开涉及永磁同步电机控制技术领域，提出了一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法及系统，方法包括建立具有未知非线性的状态空间模型；建立模糊逻辑逼近模型，并基于梯度下降优化算法确定模糊逻辑系统的自适应律；构建预设时间模糊控制器；以模糊逻辑逼近模型能够逼近电机伺服系统的未知非线性特性，调节自适应律中的学习因子，基于获取的电机伺服系统的运行数据的变化，自适应地调整模糊逻辑逼近模型的模糊基函数，从而调节时间模糊控制器的设计参数，得到模糊控制的收敛时间，求解状态空间模型得到具体的电机控制动作。通过引入预设时间概念和基于梯度下降法的模糊逻辑控制策略，能够实现对电机伺服系统的精确控制和快速收敛。精确控制和快速收敛。精确控制和快速收敛。

【技术实现步骤摘要】
基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法及系统


[0001]本公开涉及永磁同步电机控制相关
，具体地说，是涉及一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，并不必然构成在先技术。
[0003]随着现代工业的发展，电机伺服系统在自动化控制领域扮演着重要的角色。电机伺服系统广泛应用于机器人、工业生产线、医疗设备等领域，用于实现精确的位置控制和运动控制。其中，永磁同步电机作为一种高性能电机，因其响应快、效率高、扭矩密度大等优点，得到了广泛应用。
[0004]专利技术人在研究中发现，传统的电机伺服系统控制方法往往存在一些问题。首先，电机伺服系统具有复杂的非线性特性，包括电机本身的非线性、负载的非线性以及传感器的非线性等，对系统的控制性能产生不利影响，导致较长的收敛时间和较大的跟踪误差。为了克服这些挑战，预设时间控制方法被引入到电机伺服系统中。预设时间控制的核心思想是通过预先指定系统的收敛时间，将控制系统的设计和分析与所需的响应速度和性能要求相匹配，应用范围广。这种方法使得系统在不需要准确模型的情况下，仍能实现良好的性能。但是已有的有限\固定时间控制方法，其稳定时间往往受限于初始条件和调节参数，当系统复杂时往往难以得到，不利于实际应用。
[0005]其次，电机伺服系统的参数常常存在不确定性，例如由于温度变化、磨损和老化等因素引起的参数漂移。这些不确定性因素会导致控制系统的稳定性和鲁棒性受到挑战，影响系统的可靠性和性能。在电机伺服系统的控制中，模糊控制是非线性的一种常用的方法。模糊控制通过建立模糊规则和基于模糊逻辑的推理机制，将模糊的输入和输出映射到具体的控制动作，实现对系统的控制。但是，传统的模糊控制算法在处理未知非线性函数时存在诸多不足，无法精确处理非线性的影响，可能会造成系统不稳定，影响工作效率。

技术实现思路

[0006]本公开为了解决上述问题，提出了一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法及系统，克服电机伺服系统中的非线性和不确定性因素，实现更快的收敛速度和更高的控制精度。
[0007]为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
[0008]一个或多个实施例提供了基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，包括如下步骤：
[0009]建立永磁同步电机运动学方程，并转换为对应的具有未知非线性的状态空间模型；
[0010]建立模糊逻辑逼近模型，并基于梯度下降优化算法确定模糊逻辑逼近模型的自适
应律；
[0011]基于搭建的状态空间模型，构建预设时间模糊控制器；
[0012]以模糊逻辑逼近模型能够逼近电机伺服系统的未知非线性特性，调节自适应律中的学习因子，基于获取的电机伺服系统的运行数据的变化，自适应地调整模糊逻辑逼近模型的模糊基函数；
[0013]根据得到的模糊基函数以及学习因子，调节时间模糊控制器的设计参数，得到模糊控制的收敛时间，求解状态空间模型得到电机控制动作。
[0014]一个或多个实施例提供了基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制系统，包括：
[0015]第一构建模块：被配置为用于建立永磁同步电机运动学方程，并转换为对应的具有未知非线性的状态空间模型；
[0016]第二构建模块：被配置为用于建立模糊逻辑逼近模型，并基于梯度下降优化算法确定模糊逻辑逼近模型的自适应律；
[0017]第三构建模块：被配置为用于基于搭建的状态空间模型，构建预设时间模糊控制器；
[0018]自适应调整模块：被配置为用于以模糊逻辑逼近模型能够逼近电机伺服系统的未知非线性特性，调节自适应律中的学习因子，基于获取的电机伺服系统的运行数据的变化，自适应地调整模糊逻辑逼近模型的模糊基函数；
[0019]控制动作输出模块：被配置为用于根据得到的模糊基函数以及学习因子，调节时间模糊控制器的设计参数，得到模糊控制的收敛时间，求解状态空间模型得到电机控制动作。
[0020]一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法中的步骤。
[0021]一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法中的步骤。
[0022]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0023]本公开能够实现收敛时间与初始条件无关，并且允许由独立参数自由地预先指定收敛时间，实现对电机伺服系统的精确控制和预设时间的快速收敛。这一创新方法不仅提高了系统的动态性能和跟踪精度，还增强了系统对不确定性和非线性特性的适应能力，为电机伺服系统的应用领域带来了显著的优势。
[0024]与基于模型的电机伺服系统控制方案相比，不需要准确地电机伺服系统模型，不同于已有的模糊控制方法，采用梯度下降法能够更充分消除未知非线性带来的误差，显著提高了电机伺服系统的动态性能和跟踪精度。
[0025]本公开的优点以及附加方面的优点将在下面的具体实施例中进行详细说明。
附图说明
[0026]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的限定。
[0027]图1是本公开实施例1的控制方法流程图；
[0028]图2是本公开实施例1的仿真示例电机伺服系统的转动角度的跟踪变化曲线图；
[0029]图3是本公开实施例1的仿真示例电机伺服系统的转动角速度的变化曲线图；
[0030]图4是本公开实施例1的仿真示例模糊基函数估计的变化曲线。
具体实施方式
[0031]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0032]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0033]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的各个实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图对实施例进行详细描述。
[0034]本公开提出了一种基于梯度下降法的电机伺服系统的分布式预设时间控制方法，旨在克服传统方法存在的问题，并提高电机伺服系统的控制性能和稳定性。该方法通过引入预设时间概念和基于梯度下降法的模糊逻辑控制策略，并且允许由独立参数自由地预先指定收敛时间，能够实现对电机伺服系统的精确控制和快速收敛。与传统方法相比，本公开不需要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，其特征在于，包括如下步骤：建立永磁同步电机运动学方程，并转换为对应的具有未知非线性的状态空间模型；建立模糊逻辑逼近模型，并基于梯度下降优化算法确定模糊逻辑逼近模型的自适应律；基于搭建的状态空间模型，构建预设时间模糊控制器；以模糊逻辑逼近模型能够逼近电机伺服系统的未知非线性特性，调节自适应律中的学习因子，基于获取的电机伺服系统的运行数据的变化，自适应地调整模糊逻辑逼近模型的模糊基函数；根据得到的模糊基函数以及学习因子，调节时间模糊控制器的设计参数，得到模糊控制的收敛时间，求解状态空间模型得到电机控制动作。2.如权利要求1所述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，其特征在于，状态空间模型的构建方法，包括：根据电机运行的转角、转速以及电流的关系，建立永磁同步电机运动模型；对永磁同步电机运动模型变换，得到电机伺服系统中未建模的部分，将永磁同步电机的运动模型转换为具有未知非线性的状态空间方程。3.如权利要求1所述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，其特征在于，模糊逻辑逼近模型，为更新权重与模糊基函数的乘积。4.如权利要求3所述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，其特征在于：基于梯度下降法，设计模糊基函数的更新权重，得到模糊基函数的更新律，具体如下：其中，κ为学习参数，为基函数向量，为估计权重，f(x)是定义在Ω
F
上的给定连续函数，Ω
F
是上的一个紧集，为n维实数集。5.如权利要求1所述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，其特征在于：基于梯度下降算法，得到模糊逻辑逼近模型的自适应律，过程如下：设计关于非线性函数与模糊逻辑逼近模型的代价函数，并证明代价函数为凸函数；构造关于模糊逻辑逼近模型中模糊基函数的更新权重的李雅普诺夫函数，以使得构造的李雅普诺夫函数导数小于零，基于代价函数设计模糊逻辑逼近模型的自适应律。6.如权利要求1所述的一种基于分布式预设时间梯度下降法的电机控制方法，其特征在于，构建预设时间模糊控制器的方法，包括如下步骤：设定预设时间函数，基于跟踪参考信号设计对应的误差变换系统；采用模糊逻辑逼近模型对电机伺服系统存...

【专利技术属性】
技术研发人员：周琪，郑晓宏，陈广登，李晓孟，胡涛，于胜，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：