基于t-s模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为：第一步、T-S模型结构辨识；第二步、采用最小二乘支持向量机辨识T-S模型参数；第三步、基于辨识出的模型T-S模型设计模糊自适应控制器，对气动伺服系统进行控制，使得被控对象压力跟踪给定的参考信号。本发明以气动伺服系统为研究对象，以其输入输出数据辨识对象的T-S模型，然后基于辨识的模型实现对气动伺服系统控制。与现有的PID控制相比，采用本发明提供的控制方式，比例阀的输出压力的振荡和过冲明显变小，实现压力的平滑控制。本控制方式可以动态地适应被控对象的不确定因素。
【专利说明】基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明以气动伺服系统为研究对象，以其输入输出数据辨识对象的T-S模型，然 后基于辨识模型实现对气动伺服系统的自适应控制。
【背景技术】
[0002] 自然界实际系统基本上是非线性系统，建立一个复杂非线性系统的精确数学模型 是相当困难的，有时甚至不可能做到的，系统辨识是系统建模的有效途径之一。所以辨识是 一个重要而又复杂的问题，特别对基于输入输出数据的黑箱辨识成为其中的研究热点，已 成为自动控制理论的一个十分活跃而又重要的分支。T-S模糊模型是一个通用逼近器，它把 一个非线性系统当作多个线性子系统与其权重乘积之和。
[0003] 气动技术以其自身独特的传动方式和优点，如清洁、结构简单、气体来源充足和成 本相对较低，在食品加工、制药、包装工业中，气动系统可非常方便地实现多点定位和调速， 能够快速准确地搬运物体，生产效率高，因此气动伺服系统特别是气动伺服定位系统得到 越来越广泛的应用。但由于气体本身固有的可压缩性、阀口流动的非线性、气缸摩擦力的影 响和气动系统的低阻尼特性等原因，气动伺服系统本质上属于非线性系统，整个伺服装置 的精确数学模型难于描述。
[0004] 为了更好地对气动伺服系统进行控制，需要知道系统的模型。另外，在采用自适应 控制等一些先进控制手段时，也需要在线辨识系统的模型。T-S模糊模型把线性系统看成是 多个非线性系统的加权组合，能以任意精度逼近非线性系统，易于表达复杂非线性系统的 动态特性，同时可以将线性控制理论应用到非线性系统控制中。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是将T-S模糊模型应用在气动伺服系统中，以实现对气 动伺服系统的自适应控制。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种基于T-S模型的气动比 例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为：
[0007] 第一步、T-S模型结构辨识
[0008] 设定时间窗宽度为1，以时间窗内第k个采集数据Xi =[4為％]作为判断模糊 聚类中心的依据，每个模糊聚类代表一条模糊规则，Pk为气动比例阀的压力，爲为气动比例 阀的压力变化率，Uk为气动比例阀的控制量，Xk的势能Pk (Xk)为：
[0009]
【权利要求】
1. 一种基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为： 第一步、T-S模型结构辨识 设定时间窗宽度为1，以时间窗内第k个采集数据為作为判断模糊聚类 中心的依据，每个模糊聚类代表一条模糊规则，Pk为气动比例阀的压力，#4为气动比例阀的 压力变化率，uk为气动比例阀的控制量，xk的势能pk(xk)为：
的具体步骤为： 步骤1. 1、初始化 给定参数r，a，设时间窗内第一个历史数据Xl为第一个模糊聚类的中心vi，其势能PiUi) = 1,模糊聚类的数量m= 1,数据数量k=k+1 ; 步骤1. 2、滚动时间窗，计算势能 计算第k个采集数据的势能pk(xk)，更新时间窗内其他数据的势能，若k> 1且Xh为 第i个模糊聚类的中心，则从模糊聚类中心删除Xu，即调整类序号，VqZv_q=i，…， m-1，模糊聚类的数量m=m-1 ; 步骤1. 3、类中心的增加和替代 对于第i个采集数据Xi，若有：
【文档编号】G05B13/04GK104483832SQ201410386464
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年8月7日 优先权日:2014年8月7日
【发明者】余锡钱, 龚升山, 戴逸民 申请人:上海科系思工业设备有限公司