简谈校正行波超声波电机效率优化系统自适应转速制约要求

摘要2-4

ABSTRACT4-8

第1章 绪论8-22

1.1 引言8

1.2 超声波电机的建模探讨8-10

1.3 超声波电机的运动制约对策10-18

1.3.1 PID 制约10-11

1.3.2 自适应制约11-14

1.3.3 智能制约14-18

1.4 超声波电机的效率优化探讨近况18-20

1.5 本论文的主要工作和结构安排20-22

1.5.1 本论文的主要工作20

1.5.2 本论文的结构安排20-22

第2章 基于在线辨识的超声波电机自校正转速制约22-60

2.1 超声波电机自校正制约仿真探讨22-32

2.1.1 极点配置自校正制约对策22-24

2.1.2 仿真结果比较和浅析24-32

2.2 基于在线辨识的超声波电机自校正转速制约实验探讨32-59

2.2.1 极点配置自校正制约对策33-36

2.2.2 模型参数辨识算法初值的确定36-42

2.2.3 极点配置自校正制约实验结果与浅析42-47

2.2.4 效率优化情况下的自校正转速制约实验结果47-59

2.3 本章小结59-60

第3章 超声波电机非线性 Hammerstein 辨识建模60-84

3.1 超声波电机非线性 Hammerstein 辨识建模60-79

3.1.1 非线性 Hammerstein 模型60-61

3.1.2 粒子群优化算法61-65

3.1.3 基于粒子群优化算法的超声波电机非线性 Hammerstein 辨识建模65-79

3.2 效率优化下的超声波电机非线性 Hammerstein 辨识建模79-83

3.2.1 模型结构及辨识数据79-81

3.2.2 辨识结果81-83

3.3 本章小结83-84

第4章 基于 Hammerstein 模型的超声电机非线性自适应转速制约84-117

4.1 引言84

4.2 超声波电机非线性自适应转速制约对策的设计84-99

4.2.1 多步预测自校正制约算法86-88

4.2.2 直接多步预测自校正制约算法88-90

4.2.3 多步预测制约算法的制约参数90-91

4.2.4 超声波电机多步预测制约算法的仿真结果91-99

4.3 基于 Hammerstein 模型的多步预测自校正制约实验探讨99-116

4.3.1 预测制约参数初值的确定99-101

4.3.2 预测制约参数的实验调整101-106

4.3.3 多步预测转速制约效果比较106-109

4.3.4 效率优化情况下的多步预测自校正转速制约效果109-116

4.4 本章小结116-117

第5章 结论与展望117-118