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摘要：本发明公开了一种融合模型与数据驱动的双惯量系统位置控制方法，该方法通过奇异摄动法对系统进行降阶为慢变子系统与快变子系统，得到一个慢时间尺度的准稳态模型和一个快时间尺度的边界层模型；在慢变子系统控制器设计中，本发明提出一种基于DESO的两自由度ADRC位置控制方法，实现系统跟踪性能和抗扰性能的解耦。针对快变子系统，本发明提出一种神经网络PD控制策略，仅依靠系统的输入输出信息在线更新神经网络权重，实现刚度不确定时对系统振动的快速抑制。因此，本发明的优点在于控制器参考跟踪性能和抗扰性能解耦，控制器设计不依赖模型参数，结构简单，待整定参数少。
主权项：1.一种融合模型与数据驱动的双惯量系统位置控制方法，包括如下步骤：（1）通过奇异摄动法将双惯量系统降阶为慢变子系统和快变子系统；（2）对所述慢变子系统和快变子系统进行重构；（3）在重构后的慢变子系统基础上，将其控制器设计为基于DESO的两自由度ADRC控制器；（4）在重构后的快变子系统基础上，将其控制器设计为基于数据驱动和神经网络的PD控制器；（5）将慢变子系统控制器的输出转矩us与快变子系统控制器的输出转矩uf相加得到参考转矩u，根据该参考转矩u通过双惯量系统对负载侧位置进行闭环控制。
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百度查询： 浙江大学 浙江大学先进电气装备创新中心 一种融合模型与数据驱动的双惯量系统位置控制方法
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