摘要：直线伺服系统在高速运动的过程中,会因自身存在的固有振动模态而产生显著的振荡,并影响其轨迹跟踪的性能。本文基于前馈与反馈二自由度控制策略,在稳定的反馈控制器基础上加入迭代学习控制算法,对该类控制算法的稳定性和收敛性进行了分析;同时基于最优控制理论,在驱动力迭代步长受约束的条件下引入拉格朗日算子,不仅增强了算法的鲁棒性,还提高了算法对收敛速度调节的灵活性;最后设计了一种基于最优控制迭代学习的控制器。仿真与实验结果表明,在前馈及反馈二自由度控制的基础上加入最优控制迭代学习的算法,可以有效抑制直线伺服系统在高速运行过程中产生的振动现象,在匀速段的抑制效果尤为显著,从而提高了整体轨迹的跟踪性能。

关键词：直线伺服系统 迭代学习 最优控制 拉格朗日算子 

单位：浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室; 杭州310018; 浙江理工大学教育部现代纺织装备技术工程研究中心; 杭州310018; 杭州汇萃智能科技有限公司; 杭州310000