基于PSO优化的电动舵机自抗扰控制器设计

将自抗扰控制技术(ADRC)引入电动舵机控制系统,针对系统输出的测量噪声,使用反正切非线性函数对ARDC进行改进,并针对自抗扰控制器参数较多,整定难度大的特点,采用粒子群优化算法(PSO)优化参数.利用Matlab/Simulink对某电动舵机控制系统进行建模、实现基本自抗扰控制器得出基本ADRC控制性能数据,采用粒子群优化算法对ADRC参数进行优化,得出PSO优化ADRC控制性能数据.分析两组数据得出经过粒子群算法优化后的参数更能发挥自抗扰控制器的效能,优化过程对ADRC实际应用具有指导意义.     

改进遗传算法整定自抗扰控制器参数及应用

非线性自抗扰控制器策略(ADRC)耦合参数众多,单一机制优化算法在进行参数整定时易陷入局部最优解,极大地降低了自抗扰控制器的控制精度。针对此问题,该文提出了一种改进遗传算法(KFC-2PMGA)进行自抗扰控制器参数整定,将核模糊聚类算法应用到遗传算法双种群划分中,并针对聚类所得双种群,分别采用不同的自适应交叉及变异策略,有效地避免了传统遗传算法易产生"早熟"的现象。并以永磁同步电机为例进行仿真验证。结果表明,优化后的自抗扰控制器具有良好的系统响应及控制精度,改进后的遗传优化算法适用于复杂非线性自抗扰控制器参数整定。     

单神经元自抗扰控制技术在汽包水位系统中的应用

针对自抗扰控制器(ADRC)在锅炉汽包水位控制系统中整定参数较多且不易整定的不足,提出了单神经元自抗扰控制(SNADRC)技术方案。自抗扰控制器是一种新型的非线性控制器,对模型精度要求不高,且具有优良的鲁棒性能和较好的控制品质。单神经元具备良好的自学习、自整定能力,以及结构简单、算法收敛快、适应能力强的特性。该方案采用单神经元控制模块,改进了自抗扰控制器的非线状态误差反馈(NLSEF)模块,不仅降低了参数整定的数目,且具有较强的自我调节和自我学习的能力,实现了参数的在线自整定。对传统PID锅炉汽包水位控制系统与单神经元自抗扰锅炉汽包水位控制系统的控制性能进行了比较。仿真结果表明,单神经元自抗扰控制系统超调量更低,抗干扰能力更强。该控制器具有优良的应用前景。     

基于差分进化的伺服电机自抗扰控制

针对传统PID、模糊控制算法设计简单,无法对实际系统进行扰动补偿,导致外部未知干拢影响伺服电机的控制,提出一种基于差分进化的伺服电机自抗扰控制技术;通过对自抗扰控制中参数kp、kd的动态整定,对比了基于差分进化算法(DE ADRC)、自抗扰控制算法(ADRC)、PID算法的跟踪误差,结果显示DE-ADRC算法具有明显优势,较ADRC算法、PID算法的跟踪误差分别降低了54％和49％;进一步利用蒙特卡罗统计学算法对控制对象进行仿真,以超调量、调节时间和误差绝对值积分为控制性能评估指标证明所提出的DE-ADRC算法比PID算法和ADRC算法具有更强的鲁棒性和系统抗干扰能力,为伺服电机在实际工程中抗干扰能力的增强提供了技术支持.     

基于时间尺度的感应电机自抗扰控制器的参数整定

自抗扰控制器(ADRC)在感应电机控制中取得了优良的控制效果, 但控制器参数整定比较困难. 本文从时间尺度的概念入手分析ADRC参数整定问题, 通过理论分析得出感应电机的时间尺度, 并结合时间尺度与ADRC参数的关系进行参数整定, 得到了感应电机按定子磁场定向矢量控制的ADRC控制器参数整定方法, 该方法尤其适于多台电机的参数整定. 仿真结果表明该方法可行, 为感应电机ADRC提供了一种参数整定方法.     

基于改进遗传算法的自抗扰控制器参数优化

本文将一种改进的遗传算法应用到自抗扰控制器（ADRC）的参数整定中,以解决ADRC 参数不易整 定的问题．在ADRC 参数优化过程中建立了控制器控制效果目标评价函数,在函数中综合考虑了控制器的动态性能 和被控对象的输入受限条件．所设计的ADRC 控制器所需的控制能量明显小于其他方法所设计的ARDC 所需控制 能量．仿真结果表明,本文所提ADRC 参数整定方法是有效的．     

基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定

非线性自抗扰控制器具有多个耦合参数且依靠传统的经验整定法难以整定,以至于对控制器的精度和抗扰动能力造成一定影响。针对此问题,提出一种双种群混沌鲸鱼算法对控制器参数进行在线整定。针对传统鲸鱼算法易陷入局部最优以及在迭代后期出现寻优缓慢的现象,提出一种混沌策略和双种群协同机制对算法进行改进。以机械臂作为被控对象进行仿真验证,结果表明优化后的自抗扰控制器具有更好的控制精度和良好的抗扰动能力。改进后的鲸鱼优化算法可以用于非线性自抗扰控制器参数整定。     

基于模拟退火智能算法的自抗扰控制器参数整定及仿真

针对自抗扰控制器（ADRC）参数多以及由于无确定参数整定算法导致的难以计算最优参数的问题,提出了结合已知参数整定规则的智能模拟退火算法（SA）．该方法改进了原始模拟退火算法的搜索规则,提高了参数搜索的范围和效率．最后,通过仿真实例验证了这种改进的智能模拟退火算法的有效性．     

基于调节/观测时间的自抗扰控制器参数整定

受带宽自抗扰控制器(ADRC)参数整定方法启发,给出一种基于系统调节时间/观测时间的ADRC参数整定方法.利用调节时间与控制器带宽之间的关系,给出基于调节时间整定非线性控制器参数$k_p$及$k_d$的方法;同时,利用所定义的观测时间概念,给出一种扩张状态观测器(ESO)参数整定策略.这两种ADRC参数整定方法简化了基于带宽方法的参数整定过程,拓展了其应用范围.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于QDRNN-ADRC的重力稳定平台控制研究

针对稳定平台系统存在系统模型不够精确或者参数变化,或者外部干扰未知等现象,以及采用自抗扰控制器存在参数众多且难以整理的问题,提出了一种基于准对角递归神经网络—自抗扰控制器(QDRNN—ADRC)的重力稳定平台控制算法.通过自抗扰控制器对系统的"总扰动"进行估计并补偿,同时引入神经网络的辨识功能对自抗扰控制器部分参数进行在线整定,基于自抗扰控制技术核心架构设计了QDRNN—ADRC.仿真结果表明:有效解决了重力稳定平台利用神经网络的辨识功能对自抗扰控制器部分参数进行在线整定外扰动的干扰以及参数自适应整定问题,相对于传统控制方法,其在稳定精度、快速性及抗干扰性方面均具有一定优势.     

基于大变异遗传算法进行参数优化整定的负荷频率自抗扰控制

本文将自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)应用到两区域互联电力系统的负荷频率控制(load frequency control,LFC)中,从具有非再热式汽轮机机组的电力系统模型推广到具有水轮机机组的以及考虑发电速率约束和调速器死区的再热式汽轮机组的电力系统模型,涉及线性、非线性和非最小相位特性3种控制对象,并使用大变异遗传算法对控制器的参数进行整定,与基于大变异遗传算法的PI控制进行仿真比较研究,仿真表明本文所提基于大变异遗传算法的负荷频率自抗扰控制动态响应快、偏差小、鲁棒性好、抗干扰能力强,对于LFC系统更为有效。     

三相电压型PWM整流器的自抗扰控制研究

三相电压型PWM整流器是一个多输入多输出的强非线性结构,并对三相电压型PWM整流器的数学模型和自抗扰控制器进行了原理分析。为了提高整流系统中非线性、抗扰性及参数摄动控制问题,采用一种改进型的非线性自抗扰控制方案且给出其离散形式。然后,重新构造了常规自抗扰控制器中非线性状态误差反馈控制率（NLSEF）和扩张状态观测器（ESO）的非线性函数,以此来克服非线性函数的不平滑性能,从而减小整流系统输出的高频颤振现象。通过MATLAB/Simulink仿真分析和搭建实验样机验证,改进型自抗扰控制与常规自抗扰控制进行对比,结果表明了新构造的自抗扰控制策略具有更好的动、静态特性,改善了常规自抗扰控制时系统对交流侧电压和负载突变敏感的缺点,并降低了交流侧电流总谐波含量(THD,Total harmonic distortion)且直流侧电压具有更好的鲁棒性。     

循环流化床锅炉燃烧系统的自抗扰控制器优化设计

循环流化床锅炉燃烧系统是典型的具有非线性、大滞后、强耦合特性的系统, 很难建立准确的数学模型,常规的控制方法难以取得良好的控制效果. 自抗扰控制器具有结构简单, 不依赖被控对象具体模型等优点, 易于工业现场应用. 本文为某国产75 t/h循环流化床锅炉燃烧系统设计自抗扰控制器, 使用非支配排序果蝇算法对控制器参数进行基于ITAE指标、调节时间和最大控制量的多目标优化. 用所设计控制器进行仿真研究, 并与非优化的自抗扰控制器和基于预期动态的PI控制器进行比较. 结果表明, 所设计控制器效果最优, 可以更有效地对通道间的耦合 进行估计和补偿, 具有更强的解耦能力.     

一种自抗扰控制器参数的学习算法

针对自抗扰控制器（Automatic disturbance rejection controller,ADRC）参数多且耦合性强,参数难于被确定的问题,提出了一种ADRC参数的自动调整算法. 该算法以构造的控制性能函数为学习目标,根据参数对性能指标的影响,通过惩罚函数在线不断更新参数在有界区间内的概率密度分布,使得控制参数最优值的概率密度值最大. 通过开环不稳定系统算例和对工业机电驱动器单元（Industrial mechatronic drives unit,IMDU）的控制实验,仿真和实验结果证明了该算法的有效性.     

无人机空中加油控制设计与仿真

无人机空中加油控制精度问题,无人受油机模型的各种不确定性与来自外部的各种干扰归结为扰动,造成控制精度差。为解决上述问题,提出一种免疫粒子群优化算法的自抗扰无人机自主空中加油飞行控制律设计方法。利用自抗扰控制能够自动检测并补偿内部与外部干扰影响的特点,并利用扩张状态观测器进行估计与补偿,从而增强了所设计飞行控制律的鲁棒性,用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究,以提高设计效率。仿真结果表明,所设计的自抗扰自主空中加油控制系统具有优良的控制性能与较高的控制精度,能够满足无人机自主空中加油的要求。     

无刷双馈电机自抗扰控制方法

针对无刷双馈电机非线性强耦合特性, 提出一种实现其高性能控制的自抗扰控制方法. 在控制电机同步坐标系下, 设计磁链自抗扰控制器和转速自抗扰控制器, 对系统内部的耦合影响和系统外部扰动进行观测和补偿, 实现非线性系统线性化控制. 该控制器具有较强的鲁棒性, 且不依赖电机模型. 仿真对比结果表明, 自抗扰控制器能够准确地估计和补偿系统的内外扰动, 控制精度高, 抗扰能力强, 能够实现磁链和电磁转矩的解耦, 进而实现磁链和转速相互独立控制, 是一种简单有效的高性能控制方法.

     

推力矢量可倾转四旋翼自抗扰飞行控制方法

针对常规四旋翼难以实现位置和姿态独立控制问题, 研究了一种具有全向推力矢量的可倾转四旋翼飞行 器系统. 为克服系统的大范围不确定性、强耦合性及外部风扰影响, 设计了基于自抗扰控制(ADRC)技术的飞行控 制器. 通过建立风扰下的系统动力学模型, 分析阵风对旋翼气动力的影响. 接着将系统解耦为六通道单回路结构并 分别设计自抗扰控制器, 引入扩张状态观测器估计系统的内外扰动, 利用非线性状态误差反馈律输出扰动补偿控 制. 在此基础上, 通过变量代换线性化控制分配矩阵, 将控制器输出直接映射到旋翼转速和倾转角. 仿真结果表明, 所设计的自抗扰飞行控制器具有良好的位置和姿态独立控制能力, 能够有效地估计和补偿紊流风扰动, 同时对系统 的部分动力失效故障有较强的鲁棒性.     

独轮机器人的建模与自抗扰控制算法

独轮机器人前后平衡由一车轮保持并驱动其前后运动, 侧向平衡则由一基于空气阻力的风轮保持, 以此结构为被控对象建立该系统动力学模型. 以一种非线性的控制方法—–自抗扰控制方法控制其平衡运动, 在系统的纵向和侧向上分别设计一个自抗扰控制器, 系统的内扰和外扰被视为自抗扰控制器的总扰动. 以PID 控制方法作对比实验, 仿真结果表明了自抗扰控制算法的强鲁棒性和有效性.