【摘 要】
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针对伺服控制系统中,外部转矩扰动、低分辨率码盘带来的测速量化误差等因素影响预测模型的精度,使得标准预测函数控制(PFC)在面对强扰动时不能达到令人满意控制效果的问题,提
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针对伺服控制系统中,外部转矩扰动、低分辨率码盘带来的测速量化误差等因素影响预测模型的精度,使得标准预测函数控制(PFC)在面对强扰动时不能达到令人满意控制效果的问题,提出了一种采用卡尔曼滤波器(Kalman filter)的改进预测函数控制方法。首先以伺服系统的数学模型为基础,在有限精度位置编码器条件下,构建了Kalman滤波器模型,准确观测出负载转矩、转子位置和转速信息;然后将观测的转矩与转速信息反馈给预测函数控制器,重构了计及扰动影响的预测函数控制模型,从而得到最优控制量,实现伺服系统的高性能控制。实验结果验证了所提方法在转速检测与扰动抑制方面的可行性和有效性。
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