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论文案例：基于周期自适应学习的PMLSM位置伺服系统力矩波动补偿控制
基本信息：
北京交通大学·电子信息工程学院 发表于ISA Transactions
论文简介
力矩波动影响PMLSM伺服系统的性能。本文利用模型参考自适应控制及周期自适应学习控制（MRAC-PALC）方法，针对周期运动任务，提出了一种新的补偿控制算法，减小了力矩波动对位置伺服系统性能的影响。本文的核心思想是利用了力矩波动和系统运动的周期特性。控制器包括四个部分：PD控制部分、前馈控制部分、速度反馈控制部分以及MRAC-PALC补偿器。控制器的前三部分可以通过传统方法设计。补偿器分为两部分：在零迭代周期，应用MRAC算法来获得初始信息，从第一迭代周期开始，使用PALC算法，学习前一周期内获得的信息，更新控制参数，进而估计力矩波动。利用李雅普诺夫稳定性定理证明了系统的稳定性，同时给出了仿真和实验结果。
创新点
1、提出了一个MRAC-PALC估计器，用于主导谐波系数的估计；
2、充分利用了周期运行的特性；
3、控制器的设计不需要先验知识；
4、利用仿真和实验，验证了力矩波动的补偿效果。
工程应用价值
力矩波动是影响伺服系统性能的主要因素之一，利用控制方法对力矩波动进行补偿，提高伺服系统的动态性能，具有重要的工程应用价值，可以减小伺服系统的机械磨损，延长使用寿命，降低系统的复杂程度。
灵思创奇设备发挥的科研价值
本文利用灵思创奇公司的Links-Box实时仿真器搭建了系统仿真模型，验证了MRAC-PALC控制算法的有效性，基于直线电机龙门系统，完成了实验验证。