控制与决策

作者：陈强,洪宜煌,李亚倩,施卉辉

单位：浙江工业大学 信息工程学院， 杭州 310023,,浙江工业大学 信息工程学院， 杭州 310023,,浙江工业大学 信息工程学院， 杭州 310023,,浙工大莫干山研究院，浙江 湖州 313200,

关键词：旋转电机系统;有限空间控制;全限幅空间重复学习律;空间周期不确定;鲁棒控制;速度跟踪控制

基金：国家自然科学基金项目(62222315, 61973274)；浙江省自然科学基金项目(LZ22F030007).

针对执行空间重复任务的旋转电机系统, 提出一种基于李雅普诺夫方法的有限空间重复学习控制方法. 通过引入空间微分算子, 实现旋转电机系统模型由时间域表达到空间域表达的转换, 将以时间为自变量的旋转电机模型转换为以转子角位置为自变量的旋转电机模型. 在此基础上, 根据旋转电机在空间运行的周期重复特性, 将系统不确定分为固有的空间周期不确定和其他不确定两部分, 并构造全限幅空间重复学习律对空间周期不确定进行精确补偿; 同时, 设计有限空间控制律和鲁棒控制律, 使旋转电机的角速度跟踪误差能够在电机转子转动有限角度范围内收敛至原点附近邻域内, 实现旋转电机的角速度对期望角速度的快速、高精度跟踪; 最后, 基于李雅普诺夫定理证明闭环系统跟踪误差在有限空间内收敛至原点附近邻域内, 并给出实验结果验证所提出控制方法的有效性.

来源：2025年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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