基于自抗扰控制器的力矩电机伺服系统控制

自抗扰控制器能将被控对象的内、外“总扰动”进行估计并用前馈补偿的方法将其抵消,适于力矩电机因直接驱动所带来干扰的补偿与控制;针对测量噪声对线性自抗扰控制器观测器带宽的限制,提出了二阶线性自抗扰的相似结构,并结合三阶积分链式微分器对其效果进行了对比仿真验证;力矩电机的控制仿真实验表明,与二阶线性自抗扰算法相比,基于相似结构的改进的力矩电机控制,能在有测量噪声情况下兼顾系统跟踪精度、突加负载时抗扰动性.     

波浪作用下船舶航向自抗扰控制设计及参数配置

针对具有内部参数不确定性和外部扰动的海上船舶设计了航向自抗扰控制器,并解决了舵机模型中舵角的限幅和限速问题,基于滑模控制理论提出了反馈控制带宽的计算方法.采用频域分析的方法,系统地分析了自抗扰控制器对外部波浪扰动的抑制能力、模型参数不确定时的鲁棒性;结合作者实船工作经验以及系统动态特性与控制参数的关系,提出了船舶航向控制器参数的配置规律;最后以一艘57000吨级散货船为控制对象,验证了航向控制器的鲁棒性和本文所述参数配置规律的有效性.为将自抗扰控制算法应用于船舶自动舵设计提供理论依据和实践参考.     

基于PID参数整定的线性自抗扰控制参数整定

线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)是不依赖于被控对象的数学模型,在工业过程中具有极大的应用前景,LADRC参数整定是其在工业过程中能否应用的重要环节.鉴于实际工业控制中大都采用PID控制器,通过对二阶LADRC结构与其状态观测器的传递函数进行分析,得到二阶LADRC与PID控制器具有较强的联系,且LADRC比PID有着更好的控制性能.提出一种通过现有PID参数直接得到LADRC参数初始值的方法,以达到更好的控制性能,并基于一阶惯性加时延模型,得到将现有PID整定方法转化为二阶线性自抗扰控制参数整定方法.最后通过基准系统仿真表明所提出方法的有效性.     

线性自抗扰控制的适用性及整定

线性自抗扰控制将被控对象看成串级积分系统,把其他信息都当成不确定性.这种处理方法简单,但是对什么样的系统有效,目前还没有理论给出确定的答案.本文证明任何带有积分行为的严格正则传递函数都可以由线性自抗扰控制的反馈控制器等价实现,从而表明线性自抗扰控制具有广泛的适用性,即只要其他线性控制方法能够控制的系统,线性自抗扰控制同样可以适用.为简化线性自抗扰控制器参数整定,本文针对工业过程中广泛存在的PID控制器,提出将PID参数转化为二阶自抗扰控制参数的方法.该方法转化的线性自抗扰参数以带宽形式表示,从而保留了传统线性自抗扰简单易调的特性,为线性自抗扰控制在工业过程的应用准备了基础.     

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.

     

基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法研究

针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法。首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器。在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统。最后仿真实验表明：基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。     

基于一种新型控制算法的两电机同步控制系统研究

提出一种新的二阶自抗扰控制器的两电机同步系统控制方案,两个二阶ADRC分别控制速度回路和张力回路,实现系统速度和张力的动态解耦。扩张状态观测器将系统模型内扰、外扰和速度张力之间的耦合影响统一视为系统总扰动进行实时观测和补偿。在西门子S7-300PLC实验平台上完成了跟踪特性和解耦特性测试实验,与传统PID控制相比,方波速度响应时间提高了5.3s;稳态误差提高了4.31%;当速度突变时张力几乎没有影响。结果表明二阶ADRC控制器能够实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制。     

基于时间尺度的Boost变换器自抗扰控制

以Boost变换器的控制策略为研究对象,将自抗扰控制技术应用到Boost变换器的控制策略中,使被控系统不但具有良好的动态特性,而且对参数变化具有较强的鲁棒性.同时针对自抗扰控制参数难以整定的特点,介绍了自抗扰控制的参数整定基本原则,对Boost变换器进行自抗扰控制仿真,并和PID控制进行对比.最后,用时间尺度概念对Boost变换器的自抗扰控制进行参数整定.仿真结果验证了该方法确实可行.     

基于优化模型补偿自抗扰的伺服控制方法研究

在永磁同步电机(PMSM)自抗扰控制器(ADRC)系统中,扩张状态观测器(ESO)在扰动较多且幅值变化大时难以保证估计精度,而普通的模型补偿自抗扰控制器的性能又受到参数辨识精度和辨识算法复杂度的限制.针对该问题,提出一种伺服系统优化的模型补偿自抗扰控制方法.以交轴电流和实际转速作为线性扩张状态观测器(LESO)输入,采用二阶LESO对系统总扰动进行观测,将此观测值作为补偿模型补偿到速度环ADRC的ESO中,并在控制量的扰动补偿项中去除该补偿模型,实现模型补偿的目的.仿真和实验结果表明,该方法显著降低了ADRC中ESO要估计量的变化幅度,提高了扰动估计精度,同时不需要进行额外的参数辨识,可实时在线获取补偿模型,具有较好的动态特性与抗扰动能力.     

高阶线性自抗扰控制器的性能评估

以二阶系统为研究对象,在线性扩张观测器(LESO)的基础上,给出高增益形式的高阶LESO.基于高阶线性自抗扰控制器(HLADRC)二自由度闭环传递函数和频域特性曲线,证明了其状态估计误差的收敛性以及高阶线性自抗扰控制器的稳定性.同时,系统地分析了输入增益和模型参数不确定性对稳定鲁棒性的影响,推导出满足系统稳定条件的参数??的稳定域以及系统干扰抑制动态特性与带宽的关系.最后,通过与线性自抗扰控制器(LADRC)的对比仿真表明, HLADRC在干扰抑制方面具有很大的优势,而LADRC在稳定鲁棒性和控制品质方面具有更好的效果,从而为工程设计提供了理论依据和实践参考.     

滑动与打滑条件下的轮式移动机器人自抗扰跟踪控制

针对具有未知的滑动与打滑的轮式移动机器人(WMR),提出了一种基于自抗扰思想的跟踪控制策略.首先建立了滑动与打滑条件下的轮式移动机器人动力学模型.其次,由反步法设计运动学控制器,基于模型设计线性扩张观测器和动力学控制器,并给出了控制器稳定性分析.最后与积分滑模控制进行了仿真对比,结果表明该控制方法的误差收敛速度更快.观测器能够精确估计滑动与打滑及动力学不确定性对机器人的扰动,提高了轮式移动机器人轨迹跟踪的鲁棒性.     

基于参数优化的永磁同步电动机直接转矩控制系统自抗扰控制器研究

针对基于PI控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统存在转矩波动大、易受负载变化影响的问题,设计了一种基于转速外环的自抗扰控制器,代替PI控制器以改善永磁同步电动机直接转矩控制系统的性能;采用粒子群优化算法对自抗扰控制器的相关参数进行了优化计算,改进了控制器的调节性能。仿真和实验结果表明,基于参数优化自抗扰控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统具有较高的抗负载扰动能力,更快的响应速度和良好的动、静态性能。     

Robust Repetitive Control and Disturbance Rejection Based on Two‐Dimensional Model and Equivalent‐Input‐Disturbance Approach

A new configuration of a modified repetitive‐control system has been devised for a class of strictly proper plants that suppresses exogenous disturbances and uncertainties in the dynamics of the plant. It extends the applicability of the control system. The system consists of four parts: a two‐dimensional augmented model of the plant, which takes into account the difference in characteristics between continuous control and discrete learning in repetitive control; an equivalent‐input‐disturbance estimator; a state observer; and a state‐feedback controller. A robust‐stability condition expressed in terms of a linear matrix equality is used to determine the gains of the observer and the controller. Finally, a comparison of our method with repetitive control based on linear active disturbance rejection control (LADRC) shows how effective our method is and that it is superior to LADRC‐based repetitive control.     

阀控电液伺服压力脉冲实验自抗扰控制方法

针对压力脉冲疲劳测试系统在测试过程中工件体积的不确定性以及脉冲疲劳测试系统的机械与液压双动态耦合问题,首先,提出通过奇异值摄动理论将压力脉冲疲劳测试系统的多动态耦合进行解耦降阶;然后,利用自抗扰控制算法实现对系统模型降阶误差以及体积参数不确定性等干扰的补偿,保证测试系统输出的压力对指令信号的准确跟踪;最后,对基于降阶模型的自抗扰算法的稳定性和误差收敛性进行理论和定量分析,并对算法的可行性和有效性进行联合仿真和实验验证.研究结果表明,基于降阶模型的自抗扰控制算法对压力脉冲疲劳测试系统中工件体积参数的变化具有良好的鲁棒性且能够有效估计和补偿系统模型降阶误差等干扰,其跟踪性能相比于传统的PID控制器最大提升35.4%.     

立方体机器人自抗扰平衡控制方法

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性.     

基于PD-ADRC的四旋翼控制器设计

针对四旋翼无人机强耦合、非线性的控制难点,研究设计了一种基于自抗扰控制和比例微分控制的双闭环控制器。首先,分析了小型四旋翼飞行器动力学模型,确定四旋翼无人机的六自由度方程。然后,利用自抗扰控制技术对强耦合、非线性的姿态模型进行了解耦,设计扩张状态观测器对其总扰动进行观测与补偿。其次,设计比例微分控制器对解耦后的系统进行位置跟踪,从而与姿态控制器组成双闭环系统。最后,通过仿真及试飞实验测试系统性能。仿真和试飞结果表明该系统能够完成对控制指令的实时跟踪,并且对干扰具有极强的抑制力。     

基于频域近似的线性系统自抗扰参数整定

采用带宽法进行线性自抗扰控制器 (Linear active disturbance rejection control, LADRC)参数整定是目前被普遍接受的调参方法,便于工程人员理解,但由于控制器阶数和相对增益的选择问题限制了其推广。现有的很多基于模型的控制算法都有相对成熟且便于理解的整定方法,同时可以获得满意的控制性能,因此,本文提出基于频域近似的LADRC参数整定方法。该方法通过基于模型的（本文以广义自抗扰控制为例）控制算法求得反馈控制器,然后通过在一定频域内将二阶LADRC与其近似,通过求解非线性方程组的解来得到相应的LADRC参数整定：b0、ωc和ωo。实验仿真表明,通过该方法整定的控制器既保持了LADRC的特性同时继承了反馈控制器的部分优良特性,其结构简单,便于工程实现,为工程人员提供了一种新的参数整定思路。