超声波电机低复杂度控制策略

本书是作者课题组近年研究工作的总结，重点阐述超声波电机的低复杂度控制策略，包括迭代学习控制方法和专家PID控制方法，反映了超声波电机控制领域的近期新进展。内容丰富，深入浅出，主要包括基于差分进化算法的超声波电机Hammerstein非线性建模、P型迭代学习控制、简单非线性迭代学习控制、自校正迭代学习控制、专家PID控制等。针对超声波电机产业化应用需求，书中提出了多种在线计算量小的超声波电机新型控制策略，并给出了详细设计方法和实现效果。本书可作为高等院校电力电子与电力传动、控制理论与控制工程、电气工程及其自动化、自动化等专业师生的参考书，也可供从事超声波电机驱动控制装置开发、设计生产的工程技术人员使用。

前言
第1章 绪论
1.1 超声波电机及其控制
1.1.1 超声波电机的本体结构
1.1.2 超声波电机建模与控制
1.2 迭代学习控制
1.2.1 迭代学习控制的基本形式
1.2.2 迭代学习控制的发展
1.3 本书的内容安排
参考文献
第2章 超声波电机Hammerstein非线性建模
2.1 基于差分进化算法的超声波电机Hammerstein非线性建模
2.1.1 非线性Hammerstein模型的结构
2.1.2 差分进化算法
2.1.3 超声波电机Hammerstein非线性建模
2.2 适用于超声波电机辨识建模的改进差分进化算法
2.2.1 现有改进差分进化算法评测
2.2.2 对现有改进差分进化算法的分析
2.2.3 适用于超声波电机建模的改进差分进化算法
参考文献
第3章 超声波电机经典迭代学习控制
3.1 改进的超声波电机P型迭代学习转速控制
3.1.1 迭代学习控制的基本算法
3.1.2 开环P型迭代学习转速控制
3.2 超声波电机闭环P型迭代学习转速控制
3.2.1 闭环P型迭代学习控制策略的改进
3.2.2 闭环P型迭代学习转速控制实验
3.3 超声波电机简单预测迭代学习转速控制
3.3.1 简单预测迭代学习控制
3.3.2 简单预测迭代学习转速控制实验研究
3.3.3 简单预测迭代学习控制器优化设计
3.4 超声波电机简单滤波型迭代学习转速控制
3.4.1 滤波型迭代学习控制律
3.4.2 樽海鞘群优化算法
3.4.3 改进樽海鞘群优化算法
3.4.4 实验结果
参考文献
第4章 超声波电机简单非线性迭代学习控制
4.1 超声波电机割线迭代学习转速控制
4.1.1 基于割线法的非线性迭代学习控制律
4.1.2 学习增益的在线自适应调整
4.1.3 开环割线迭代学习转速控制实验研究
4.1.4 改进的开环割线迭代学习转速控制
4.1.5 闭环割线迭代学习转速控制
4.2 超声波电机改进牛顿迭代学习转速控制
4.2.1 改进牛顿迭代学习控制算法
4.2.2 改进牛顿迭代学习控制策略的实验研究
4.2.3 闭环迭代学习控制算法
参考文献
第5章 超声波电机广义预测迭代学习控制
5.1 广义预测迭代学习控制策略
5.2 超声波电机广义预测迭代学习转速控制器设计
5.2.1 仿真分析与设计
5.2.2 S=0情况下的仿真分析
5.2.3 与文献[9]预测迭代学习策略的仿真对比
5.3 超声波电机广义预测迭代学习转速控制实验研究
5.3.1 空载实验
5.3.2 间歇加载实验
5.3.3 改变转速给定值实验
5.3.4 预测ILC控制策略的模型依赖性探究实验
参考文献
第6章 超声波电机简单专家PID控制
6.1 超声波电机专家PID转速控制系统的结构
6.2 专家规则结论部分的设计
6.2.1 超声波电机转速控制系统的仿真
6.2.2 仿真数据的拟合
6.3 超声波电机专家PID转速控制器的实验整定
6.3.1 专家规则结论表达式的初步校验
6.3.2 专家规则作用强度的整定
参考文献