TITO系统的非线性鲁棒控制器参数整定
自抗扰控制器参数整定方法的研究
自抗扰控制器参数整定方法的研究
自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller,ADRC)是一种具有鲁棒性的控制方法,它在各个领域得到了广泛的应用。然而,自抗扰控制器的性能很大程度上取决于参数的整定。因此,研究自抗扰控制器参数整定方法具有重要的实际意义。
自抗扰控制器参数整定方法的研究发展迅速,现有的研究主要集中在理论分析和实验设计两个方面。在理论分析方面,研究者们主要从扰动的估计和控制器设计两个方面展开研究。在实验设计方面,则主要控制器的实现及其对不同系统的应用。然而,现有的研究还存在一些问题,如参数整定缺乏系统性,实验验证不够充分等。
本文从理论分析和实验设计两个方面研究自抗扰控制器参数整定方法。基于自抗扰控制器的原理,建立系统的数学模型。然后,采用遗传算法对控制器参数进行全局搜索和优化,以实现最佳控制效果。通过实验验证所提出方法的可行性和优越性。
通过实验验证了所提出方法的可行性和优越性。实验结果表明,本文所提出的参数整定方法能够有效提高自抗扰控制器的性能,减小系统的稳态误差和超调量。同时,对比实验也证明了本文所提出方法的有效性。
本文研究了自抗扰控制器参数整定方法,提出了一种基于遗传算法的全局优化方法。通过理论分析和实验验证,证明了所提出方法的有效性和优越性。然而,本文的研究仍存在一些不足之处,如未考虑非线性系统、控制器的优化算法还有待进一步改进等。未来的研究方向可以包括拓展该方法在复杂系统和非线性系统中的应用,优化控制器的设计以及发展更加智能化的优化算法。
自动化工程中的控制系统鲁棒性分析研究
自动化工程中的控制系统鲁棒性分析
研究
自动化工程的发展使得控制系统在各个领域得到广泛应用。然而,在实际应用中,控制系统常常面临着各种不确定性和扰动,这些不确定性和扰动可能导致系统的性能下降甚至系统不稳定。因此,对于控制系统的鲁棒性分析研究变得尤为重要。本文将探讨自动化工程中的控制系统鲁棒性分析的相关概念、方法和应用,并提出一些未来的研究方向。
控制系统的鲁棒性是指系统对于不确定性和干扰能够保持
稳定性和性能的能力。控制系统鲁棒性分析的目标是研究系统在不确定性和扰动的情况下的稳定性和性能,以及设计鲁棒控制器来保证系统的稳定性和性能。在鲁棒性分析中,主要包括对于不确定性建模和分析、鲁棒性指标的定义和计算,以及鲁棒控制器的设计和实现。
对于控制系统中的不确定性,常见的建模方法包括参数不
确定性和结构不确定性。参数不确定性是指系统模型的参数存在不确定性,可能是由于实验误差、测量误差或者模型不完全造成的。结构不确定性是指系统的结构存在不确定性,可能是
由于模型的简化或者系统变化等原因造成的。鲁棒性分析需要将不确定性引入到系统的模型中,并通过一定的鲁棒性指标对系统的鲁棒性进行度量和评估。
在控制系统鲁棒性分析中,鲁棒性指标的定义和计算是一个重要的研究内容。常见的鲁棒性指标包括鲁棒稳定裕度、鲁棒性增益裕度和H∞控制。鲁棒稳定裕度是指系统在面对不确定性时仍然保持稳定的能力,它反映了系统对不确定性的敏感程度。鲁棒性增益裕度是指系统在面对不确定性时能够保持一定的系统性能,它反映了系统对不确定性的响应能力。H∞控制是一种优化方法,旨在设计最优的鲁棒控制器,使得系统同时具有鲁棒稳定性和性能。
控制器参数的工程整定方法
控制器参数的工程整定方法
1. 控制器参数整定的概述
控制器参数的工程整定方法是指在控制系统中,根据系统的性质和要求,对控制器的参数进行调整和优化的过程。控制器参数的合理整定可以使系统快速响应、稳定运行,并能够在各种工况下保持良好的控制性能。
2. 控制器参数整定的基本原则
在对控制器参数进行整定时,需要遵循以下基本原则:
2.1 根据系统性质选择合适的控制器类型
不同的系统性质适合不同类型的控制器。常见的控制器类型包括比例(P)控制器、积分(I)控制器和微分(D)控制器,以及它们的组合PID控制器。根据系统的特性选择合适的控制器类型是整定参数的前提。
2.2 优先保证系统的稳定性
控制器参数的整定首要目标是使系统保持稳定运行。在整定过程中,应当设置适当的控制增益、积分时间和微分时间,使得系统的闭环响应稳定,不出现振荡和不稳定的情况。
2.3 平衡系统的快速响应和抗干扰能力
控制器参数的整定需要权衡系统的快速响应和抗干扰能力。通常情况下,较大的控制增益可以使系统更快地响应,但也容易引起系统振荡;较小的控制增益可以减小振荡的幅度,但也导致系统响应速度变慢。
2.4 考虑系统的鲁棒性
控制器参数整定还需要考虑系统的鲁棒性。系统在面对参数变化、模型误差和外部干扰时能否保持良好的控制性能。对于具有较大不确定性的系统,需要采取相对较保守的参数整定策略,以提高系统的鲁棒性。
3. 控制器参数整定的方法
3.1 经验整定法
经验整定法是基于经验和实践得出的一种参数整定方法。根据不同的系统性质和要求,经验整定法提供了一些启发式的规则和经验公式,可帮助工程师快速获得合适的控制器参数。经验整定法的优点是简单易用,但适用于特定场景下。
连续搅拌反应釜系统的非线性鲁棒控制
f rsn l— p t sn l— u p ts se o o tn o s sird t n e co ( TR) b s d o o l e r o igei u / igeo t u y t m fc n iu u tre —a k ra t r CS n a e n a n n i a n
c omp rs n o i u a i s wih NRC nd s i i g mod lc t o l r( a io fsm l ton t a ld n e on r le SM C),i s f u h tt e p op s d t wa o nd t a h r o e
r u tt e r .To f clt t t m p e e t to ob s h o y a iia e is i l m n a i n,a sm pl a a e e u n e ho a u ge t d i e p r m t rt ni g m t d w ss g s e .Thr u o gh
s h m e 0 NR C a e r d t r s r i t e s t m u e t i te a d ce s pp a e o e t a n h ys e nc ra n i s n dit r n e be t r M o eCa l s u ba c s te . nt - ro e p rm e t l o s gg s e h e t rr us n s fO N RC. x e i n s as u e t d t e b t e ob t e s o Ke r : n lne r r us on r l CSTR ; H G O ywo ds on i a ; ob tc t o ;
非线性控制与鲁棒性
非线性控制与鲁棒性
非线性控制是控制理论中的重要分支,它研究的对象是具有非线性
特性的系统。在现实世界中,许多系统都具有非线性特性,例如生物
系统、化学反应系统、机械系统等等。与线性系统相比,非线性系统
更加复杂,因此需要采用不同的控制方法来实现对其的稳定控制。而
鲁棒性则是在面对系统参数变化、测量误差等不确定因素时,控制系
统能够保持一定的性能。
非线性控制方法可以分为两大类:基于物理模型的方法和基于神经
网络的方法。
1. 基于物理模型的非线性控制
基于物理模型的非线性控制是以系统的数学模型为基础,采用数学
分析和控制理论来设计控制器。其中,最常用的方法是状态反馈控制
和输出反馈控制。
状态反馈控制是通过测量系统状态来设计控制器,使系统的状态达
到期望值。这种方法需要系统的状态变量可测量,在实际应用中会受
到传感器等因素的限制。
输出反馈控制是通过测量系统输出来设计控制器,并通过计算控制
输入来使系统输出跟踪期望值。输出反馈控制不需要测量系统的状态,因此更加实用,但也常常需要引入观测器等辅助设备。
2. 基于神经网络的非线性控制
基于神经网络的非线性控制是利用神经网络的非线性映射能力来近
似系统的非线性特性,进而设计控制器。神经网络可以通过学习样本
数据来建立系统的模型,并通过反馈控制来调整网络权值,实现对系
统的控制。
基于神经网络的非线性控制具有较好的适应性和鲁棒性,能够处理
一些复杂非线性系统难以建模的问题,但也面临着神经网络训练的困
难和计算复杂度的挑战。
在非线性控制中,鲁棒性是一个重要的性能指标。鲁棒性控制是指
控制系统对于不确定性的抵抗能力,即当系统参数发生变化或存在测
DMC算法在CSTR温度控制中的应用
DMC算法在CSTR温度控制中的应用
何美霞;周箩鱼
【摘要】连续搅拌反应釜(CSTR)的温度具有强非线性的动态特性,传统的控制方法效果往往不尽人意,而动态矩阵控制 (DMC)算法在处理非线性问题时有一定的优势.以非线性 CSTR 系统的反应釜温度为控制目标,通过仿真试验研究了DMC算法在该系统分别处于理想状态、存在输出干扰及模型失配3种情况时的目标控制效果.仿真结果表明,DMC算法能有效地控制反应釜温度;理想状态下的控制效果表现出上升速度快、调节时间短、无稳态误差等优点;存在输出干扰和系统模型失配时仍有良好的控制效果,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性.
【期刊名称】《长江大学学报(自然版)理工卷》
【年(卷),期】2018(015)005
【总页数】5页(P41-45)
【关键词】连续搅拌反应釜;温度控制;动态矩阵控制;干扰;模型失配;鲁棒性
【作者】何美霞;周箩鱼
【作者单位】长江大学电子信息学院,湖北荆州434023;长江大学电子信息学院,湖北荆州434023
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
连续搅拌反应釜(Continuous Stirring Tank Reactor,CSTR)是工业过程中广泛使
用的一类反应器[1]。反应器温度及反应物浓度等对产品质量及生产安全有重大影响,因此对这些指标的控制是工业过程控制领域的研究热点。然而,由于CSTR具有强非线性的动态特性,传统的控制方法(如PID控制、比值控制)效果不尽人意,因此许多学者开始寻求更优的控制方法。李述清等[2]针对CSTR系统控制问题,设计了一种基于闭环增益成型算法的PID控制器,提高了PID控制器设计的简洁性和鲁棒性。刘士荣和俞金寿[3]采用神经模糊逆模控制与PID反馈控制相结合的复合控制策略,应用于CSTR的反应物浓度控制中。通过仿真证明了这类控制策略的有效性和实用性。刘松等[4]针对CSTR模型设计了具有高增益观测器的非线性鲁棒控制器(ONRC),提出一种简单的控制器的参数整定方法。仿真结果表明,该控制器对系统不确定性和干扰具有更好的抑制作用,且在模型参数摄动时具有更好的性能鲁棒性。李阳和聂宏[5]提出了一种非线性鲁棒模型BMI控制方法,通过CSTR的仿真试验说明了该算法的正确性和有效性。王宇红和杨璞[6]提出了一种基于PWA模型的控制策略,并将该策略应用到CSTR中,达到了期望的控制效果。下面,笔者总结了DMC算法原理,给出在具体运用该算法时的编程流程图,针对工业过程中广泛使用的CSTR系统,建立其非线性状态空间模型,并通过仿真试验研究DMC算法对非线性CSTR系统的反应釜内温度控制的有效性问题及系统处于理想状态、输出干扰及模型失配时的目标跟踪问题。
频域角度下的鲁棒控制器设计与鲁棒性分析
频域角度下的鲁棒控制器设计与鲁棒性分析
鲁棒控制器设计与鲁棒性分析是自动控制领域中的重要研究课题之一。在实际
工程应用中,系统常常会受到不确定性、非线性以及外部干扰等多种影响,而鲁棒控制器设计旨在提高系统的稳定性和性能,并使其对这些影响具有一定的抵抗能力。本文将从频域角度出发,介绍鲁棒控制器设计的基本原理和方法,并针对所设计的鲁棒控制器进行鲁棒性分析。
一、鲁棒控制器设计的基本原理和方法
鲁棒控制器设计的目标是使系统具有鲁棒稳定性和性能,即能够保持系统的稳
定性和满足一定的性能要求。鲁棒控制器设计的基本步骤可以分为以下几个方面:
1.系统建模:首先需要对待控制系统进行建模,包括系统的数学描述和参数估计。常用的系统建模方法有传递函数模型、状态空间模型等。
2.鲁棒性分析:在设计鲁棒控制器之前,需要对系统的不确定性和干扰进行分析,以确定系统的不确定性边界。常用的鲁棒性分析方法有离散化鲁棒性分析、频域鲁棒性分析等。
3.设计鲁棒控制器:在确定系统的不确定性边界后,可以采用鲁棒控制器的设
计方法进行控制器的设计。常用的鲁棒控制器设计方法有H∞控制、μ-合成控制等。
4.性能评价与优化:设计出鲁棒控制器后,需要对其进行性能评价和优化。常
用的性能评价指标包括稳定裕度、性能指标等。
二、鲁棒控制器的频域设计方法
频域设计方法是一种常用的鲁棒控制器设计方法,其基本思想是通过频域分析
来获取系统的频率特性,从而设计出具有鲁棒性能的控制器。常用的频域设计方法包括基于Bode图的设计方法、基于Nyquist图的设计方法等。
1.基于Bode图的设计方法:Bode图是描述系统的频率特性的一种图形表示方法,通过绘制系统的幅频响应曲线和相频响应曲线,可以直观地了解系统的频率响应。基于Bode图的设计方法通过在Bode图上设定一定的稳定裕度要求,设计出满足要求的控制器。
非线性系统的鲁棒性控制
非线性系统的鲁棒性控制
一、引言
现代控制理论中,非线性系统的鲁棒性控制一直是研究的热点之一。非线性系统因为其复杂的特性,往往不容易被精确地建模和控制,因此,鲁棒性控制成为一种有效的方法。本文将从非线性系统的定义入手,介绍非线性系统在鲁棒性控制中的应用和相关理论。
二、非线性系统的定义
非线性系统是指,其输入和输出之间的关系不是线性的,其中包括的非线性元素很多,比如幂函数、三角函数、指数函数等。与线性系统不同,非线性系统具有以下几个特点:
1. 非线性系统的系统函数是非线性的,即系统的状态方程和输出方程是非线性的;
2. 非线性系统的稳定性分析和控制设计往往比较复杂,需要使用数值模拟和优化算法等方法进行处理;
3. 非线性系统的动态行为具有很多非线性效应,比如不稳定性、混沌和复杂多样的周期运动等。
三、非线性系统的鲁棒性控制
非线性系统的鲁棒性控制是指,对于具有不确定参数和外部干扰的非线性系统进行控制,并保证其稳定性和性能的方法。在实际应用中,非线性系统的鲁棒性控制被广泛应用于工业自动化、机器人控制、航空航天等领域。
非线性系统的鲁棒性控制包括以下几个方面:
1. 鲁棒控制器的设计:在非线性系统中,我们通常使用鲁棒控制器来设计控制
方案。其中,鲁棒控制器是指一种能够对非线性系统的不确定性进行补偿的控制器。常用的鲁棒控制器包括H∞控制器、滑模控制器、自适应控制器等。
2. 鲁棒性分析和验证:针对非线性系统的不确定性和外部干扰,需要对鲁棒性
进行分析和验证。其中,鲁棒分析是指确定鲁棒性参数的过程,鲁棒验证是指通过实验和仿真等方法验证鲁棒性的有效性。
控制系统中的非线性控制与鲁棒控制比较
控制系统中的非线性控制与鲁棒控制比较
在控制系统领域,非线性控制和鲁棒控制是两种常见的控制策略。
它们都致力于实现系统的稳定性和性能要求,但方法和理念有所不同。本文将对非线性控制和鲁棒控制进行比较,探讨它们的特点、优势和
应用领域。
一、非线性控制
非线性控制是一种基于非线性系统理论和方法的控制策略。它适用
于描述系统行为规律非线性的系统,如涉及到非线性传感器、执行器
的控制系统等。非线性控制的主要目标是通过设计控制器,使系统能
够实现期望的稳定性和性能指标。
非线性控制的一个重要特点是需要建立系统的数学模型,以推导出
系统的非线性特性和响应。根据系统的特点和需求,可以选择不同的
非线性控制方法,如模糊控制、神经网络控制、自适应控制等。这些
方法能够处理系统的非线性特性,对传感器和执行器的非线性关系进
行建模和补偿,提高系统的稳定性和鲁棒性。
非线性控制在实际应用中有着广泛的应用,例如飞行器控制、机器
人控制、电力系统控制等。通过引入非线性控制策略,可以更好地解
决非线性系统在实际工程中遇到的稳定性和准确性问题。
二、鲁棒控制
鲁棒控制是一种基于系统鲁棒性理论的控制策略。它能够处理系统
参数不确定、外部干扰以及建模误差等问题,保持系统在存在这些不
确定因素的情况下的稳定性和性能要求。鲁棒控制的设计目标是提高系统的鲁棒性,使得系统在不确定情况下依旧能够保持良好的控制性能。
鲁棒控制方法通常采用线性控制框架,例如H∞控制、μ合成控制等。这些方法强调通过设计鲁棒控制器来抵抗参数变化、外部扰动等不确定因素的影响,保证系统的稳定性和性能。鲁棒控制方法对系统模型精确性的要求较低,能够有效应对一些实际系统难以准确建模的情况。
非线性系统的鲁棒控制研究
非线性系统的鲁棒控制研究
随着科技的不断发展,非线性系统的研究变得越来越重要。非线性系统的不确
定性和复杂性使得其在实际应用中难以被精确建模和控制。而鲁棒控制正是针对这种不确定性和复杂性设计的一种控制方法,可以保证系统的鲁棒性和稳定性。
一、什么是非线性系统
非线性系统是指系统输入和输出之间不遵循线性关系的系统。与线性系统不同,非线性系统的输入响应与输出响应之间的关系是非线性的,其状态方程也是非线性的。由于非线性系统的特殊性质,其规律和行为常常比线性系统更为复杂。
二、鲁棒控制的基本概念
鲁棒控制是一种控制方法,可以保证系统在存在参数变化或外部干扰的情况下
仍能保持稳定。所谓鲁棒性,就是系统面对外部干扰和参数变化时仍能保持稳定的能力。鲁棒控制的目标是使得系统具有较好的鲁棒性能,以面对不确定性和复杂性。
三、非线性系统的鲁棒控制
在非线性系统中,系统的参数通常是不确定的。这就要求鲁棒控制算法不仅具
有在存在外部干扰时保持系统稳定的鲁棒性,还能够适应参数变化。因此,鲁棒控制在非线性系统中具有更加广泛的应用。
1. 鲁棒滑模控制
鲁棒滑模控制是鲁棒控制的一种方法。滑模控制是一种常见的非线性控制方法,其基本思想是通过引入一个滑动模式,将系统状态限制在一个滑动模式面上实现系统的控制。滑动模式面是一个特殊的平面,其状态方程是非线性的。鲁棒滑模控制是针对滑模控制中的不确定性和扰动问题设计的一种方法,其能够保证系统在存在未知的参数扰动时也能保持稳定。
2. 自适应鲁棒控制
自适应鲁棒控制是一种用于非线性系统的自适应控制方法。它可以通过对系统
非线性系统鲁棒性控制方法研究
非线性系统鲁棒性控制方法研究
随着科技的不断发展和应用的广泛推广,非线性系统的研究变得越来越重要。
而对于非线性系统的控制,鲁棒性是一个十分关键的方面,即使在面对系统参数不确定或者外部干扰的情况下,也能保持系统稳定性和性能。
在非线性系统控制中,经典的线性控制方法常常难以适应非线性系统的特点。
因此,研究鲁棒性控制方法就变得尤为重要。鲁棒性控制方法是一种能够保证控制系统在存在不确定性的情况下依然保持系统稳定性和性能的控制策略。以下将介绍几种常见的非线性系统鲁棒性控制方法。
第一种鲁棒性控制方法是自适应控制。自适应控制方法是一种基于反馈机制的
控制策略,通过实时调整控制器参数来应对系统参数的不确定性。自适应控制方法具有很强的适应性和鲁棒性,可以在系统发生变化时实时调整控制器参数,从而保持系统的稳定性和性能。然而,自适应控制方法也存在一些问题,比如参数调整的收敛性和鲁棒性等方面的问题,需要进一步的研究和改进。
第二种鲁棒性控制方法是滑模控制。滑模控制是一种通过引入滑模面来实现对
非线性系统的控制的方法。滑模面是一个超平面,通过使系统状态在滑模面上滑动,来实现对系统的控制。滑模控制方法具有很强的适应能力和鲁棒性,可以在面对参数不确定性和外部干扰时保持系统的稳定性和性能。然而,滑模控制方法也存在一些问题,比如滑模面设计和参数选择等方面的问题,需要进一步的研究和改进。
第三种鲁棒性控制方法是鲁棒控制。鲁棒控制是一种通过设计鲁棒控制器来实
现对非线性系统的控制的方法。鲁棒控制器是一种能够对系统的参数不确定性和外部干扰具有鲁棒性的控制器。鲁棒控制方法通过在控制器中引入不确定性补偿器或者鲁棒辨识器来实现对不确定性的补偿,从而保持系统的稳定性和性能。鲁棒控制方法具有很强的鲁棒性和适应性,能够在面对不确定性和干扰时依然保持系统的控制性能。然而,鲁棒控制方法也存在一些问题,比如鲁棒性分析和控制器设计等方面的问题,需要进一步的研究和改进。
不确定非线性系统的鲁棒滑模控制方法研究
不确定非线性系统的鲁棒滑模控制方法研究在实际的工业过程中,系统通常具有非线性、时变性、不确定性等其它复杂特性,时滞现象也是普遍存在于实际的工业生产过程中,这使得非线性系统的控制问题变得具有挑战性。因此,带有不确定性和时滞的非线性系统的鲁棒滑模控制方法研究越来越受到重视和关注。
论文针对带有不确定性和时滞的非线性系统,基于线性矩阵不等式技术、自适应技术和神经网络技术、Backstepping技术、鲁棒控制方法、有限时间控制方法,研究非线性系统控制问题。论文的主要内容分以下几部分:针对不确定一致混沌系统,基于有限时间控制方法和Lyapunov稳定性理论,设计鲁棒反馈同步控制器,使得主从系统有限时间同步;针对未知参数不确定混沌系统,基于有限时间控制方法,给出带积分项的滑模面,并利用自适应参数辨识技术估计未知参数,进而基于Lyapunov稳定性理论,设计自适应滑模控制器,使得主从系统有限时间同步。
针对带有外部扰动的不确定非线性中立系统,基于Lyapunov稳定性理论,通过线性矩阵不等式形式给出鲁棒稳定性新判据,并利用矩阵不等式技巧处理系统的不确定;针对带有外部扰动的不确定非线性中立系统,基于Lyapunov稳定性理论,通过线性矩阵不等式形式给出鲁棒稳定性新判据,并利用矩阵不等式技巧处理系统的不确定,给出不带时滞项的滑模面,进而基于Lyapunov稳定性理论,设计了鲁棒滑模控制器,使得闭环系统一致渐近稳定。针对时变时滞细胞神经网络,基于Lyapunov稳定性理论,通过线性矩阵不等式形式给出鲁棒稳定性新判据,并利用矩阵不等式技巧处理系统的不确定;针对非仿射非线性系统,利用神经网络对非线性系统进行辨识,并利用自适应参数辨识估计神经网络权值系
【系统】非线性鲁棒控制
【关键字】系统
非线性鲁棒控制
1. 课题意义
针对机机械手的谬误定性有两种基本控制策略:自适应控制和鲁棒控制。当受控系统参数发生变化时,自适应控制通过及时的辨识、学习和调整控制规律,可以达到一定的性能指标,但实时性要求严格,实现比较复杂,特别是存在非参数谬误定性时,自适应控制难以保证系统的稳定性;而鲁棒控制可以在谬误定因素一定变化范围内,做到“以不变应万变”,保证系统稳定和维持一定的性能指标,它是一种固定控制,比较容易实现,在自适应控制器对系统谬误定性变化来不及做辨识以校正控制律时更显鲁棒控制的重要。
鲁棒控制(Robust Control)方面的研究始于20世纪50年代。在过去的20年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。鲁棒控制的基本特征是用一个结构和参数都固定不变的控制器,来保证即使谬误定性对系统的性能品质影响最恶劣的时候也能满足设计要求.谬误定性可分为两大类,谬误定的外部干扰和系统的模型误差,其中,模型误差受系统本身状态激励,同时又反过来作用于系统的动态。由于工况变动、外部干扰以及建模误差的缘故,而系统的各种故障也将导致模型的谬误定性,实际工业过程的精确模型很难得到,在设计鲁棒控制器时,所有的谬误定性可以是不可量测的,但是必须属于某个可描述集.鲁棒控制器就是基于标称系统数学模型和谬误定的描述参数来设计的.因此可以说模型的谬误定性在控制系统中广泛存在。如何设计一个固定的控制器,使具有谬误定性的对象满足控制品质,也就是鲁棒控制,成为了国内外科研人员热衷的研究课题。
几类切换非线性系统的鲁棒H∞控制问题
建立每个子系统的数学模型,包括状态空间方程、输入输出关系 等。
基于LMI的鲁棒h∞控制器设计
LMI(线性矩阵不等式)
01
一种用于描述和求解鲁棒控制问题的数学工具。
基于LMI的鲁棒h∞控制器设计方法
02
利用LMI方法,将鲁棒h∞控制问题转化为线性矩阵不等式约
束条件,从而简化求解过程。
控制器设计
离散时间模型
这类模型假设系统在离散时间点上切换不同状态 。
连续时间模型
这类模型假设系统在连续时间内平滑地切换不同 状态。
混杂模型
这类模型结合了离散和连续时间模型的特性。
鲁棒控制理论基础
LMI(线性矩阵不等式)方法
该方法是一种基于线性矩阵不等式的鲁棒控制设计方法,可以处理系统不确 定性和干扰的问题。
06
总结与展望
研究成果总结
研究成果1
切换非线性系统的鲁棒h∞控制器的设计和分析方法 ,解决了现有方法无法处理非线性系统的问题。
研究成果2
提出了一种新的切换非线性系统的建模方法,能够 更准确地描述实际系统的动态行为。
研究成果3
针对不同的切换非线性系统,研究团队还开发了一 系列自适应控制算法,以实现更好的控制效果。
H2/H∞控制理论
H2/H∞控制理论是鲁棒控制理论的重要分支,它研究如何设计控制器使系统 对某些性能指标达到最优,并具有一定的鲁棒性。
控制理论系统鲁棒控制器设计方法
控制理论系统鲁棒控制器设计方法
鲁棒控制器设计方法是控制理论系统中的重要研究方向之一。
通过设计有效的鲁棒控制器,可以在不确定性和外部干扰的情况
下保持系统的稳定性和性能。本文将介绍一种常用的鲁棒控制器
设计方法——H∞控制器设计方法,以及其在实际应用中的一些问
题和挑战。
H∞控制器设计方法是鲁棒控制器设计中广泛应用的一种方法。该方法通过鲁棒性性能指标H∞范数来描述系统的稳定性和性能,并通过优化过程来设计出满足要求的控制器。在H∞控制器设计中,系统的不确定性和外部干扰被建模为带有加性扰动的系统。通过
引入权重函数,可以对系统的不同频率范围进行加权,从而实现
对不确定性和干扰的控制。
在H∞控制器设计方法中,首先需要对系统进行数学建模。这
包括确定系统的状态方程、输入和输出方程以及系统的不确定性
和外部干扰。然后,根据系统的性能要求和鲁棒性要求,选择适
当的H∞范数来描述系统的稳定性和性能指标。一般来说,H∞范
数越小,表示系统对不确定性和干扰更鲁棒。
接下来,通过优化过程来设计H∞控制器。优化过程的目标是
找到满足要求的控制器参数,使得系统的H∞范数最小。这个过程通常通过数值优化方法来实现,例如线性矩阵不等式(LMI)方法。通过计算和迭代,可以得到满足系统性能要求的控制器参数。
然而,H∞控制器设计方法在实际应用中面临一些挑战和问题。首先,系统的建模可能存在不确定性和误差,这会影响控制器设
计的准确性和性能。其次,优化过程可能会面临计算复杂度的问题,尤其是在系统的维度较大的情况下。此外,控制器的实时实
施和稳定性问题也需要考虑。
PID控制原理及参数整定方法
PID控制原理及参数整定方法
PID控制是一种经典的控制策略,广泛应用于各种工业自动化系统。其通过比较设定值与实际输出值,根据误差及其变化趋势,实时调整控制器的参数,以达到期望的控制效果。本文将详细介绍PID控制原理及参数整定方法,旨在帮助读者更好地理解和应用PID控制。
PID控制模型是由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个环节组成的。在工业自动化中,PID控制器作为一种核心组件,用于维持系统输出值与设定值之间的误差为最小。PID控制器具有结构简单、稳定性好、易于实现等优点,因此被广泛应用于各种工业控制系统中。PID控制原理基于控制系统的稳态误差,通过比例、积分和微分三个环节的作用,达到减小误差的目的。比例环节根据误差信号的大小,产生相应的控制输出;积分环节根据误差信号的变化率,进一步调整控制输出;微分环节则根据误差信号的变化趋势,提前进行控制调整,以迅速消除误差。
PID参数整定的目的是选择合适的控制器参数,以满足系统的动态性能和稳态性能要求。整定过程中,需要合理调整比例系数、积分时间和微分增益等参数。其中,比例系数主要影响系统的稳态误差;积分时间用于控制积分环节的灵敏度;微分增益则决定了微分环节的作用
强度。针对不同的控制对象和系统要求,需要灵活调整这些参数,以获得最佳的控制效果。
以某化工生产线的液位控制为例,说明PID控制原理及参数整定的应用。在此案例中,液位控制器通过比较设定值与实际液位值的误差,实时调整进料泵的转速,以维持液位稳定。选择一个合适的比例系数Kp,使得系统具有较快的响应速度;调整积分时间Ti,以避免系统出现稳态误差;适当微分增益Kd的设定,可以改善系统的动态性能。通过合理的参数整定,液位控制系统可以取得良好的控制效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
⎢⎣Lg1
Lrm f
−1
(hm
)"
Lgm
Lrm f
−1
(hm
)⎥⎦
非奇异、正定。
m
∑ 则根据微分几何理论,构造 sr = ri ≤ n 个变换坐标 i =1
zk,i = φk,i (x) = Lkf−1hi (x) , i = 1,", m , k = 0,", ri − 1 和 n − sr 个辅助变换坐标 wi = φsr +i (x) , i = sr + 1,", n 将系统化为标 准型
补偿系统的各种未知因素,对于难以精确建模的对象,也能
进行有效的控制。这里的未知因素包括模型建模的不准确,
内外部扰动及参数的不确定等。
文献[13]给出了 NRC 控制器设计的应用条件:1) 系统
的 输 入 输 出 相 对 阶 r 已 知 , 2) 输 出 y 及 其 各 阶 导 数
y(1) , y(2) ,..., y(r−1) 可测量。3) 控制量的系数多项式符号恒定。
真技术。
点配置自整定方法扩展到多变量专家极点配置方法,用于多 变量 PID 控制系统的自整定,取得了满意的效果。文献[7] 提出了一种加权多变量反馈和零极点配置方法,用于 PID 参 数整定。文献[8]提出一种多变量 PID 自整定控制算法,通 过设计静态矩阵预补偿器将 p×p 的多变量系统转化为 p 个 自整定的单变量 PID 控制器。文献[9]通过多变量 IMC 控制 器的简单反馈形式的 Maclaurin 级数展开,得到了多变量 PID 参数的计算通式。文献[10]提出了一种基于 DNA 方法的多 变量 PID 设计思路。文献[11]分析了模糊逻辑控制器参数取 值与控制性能之间的关系。文献[12]则提出了一种多变量控 制器在线自整定方法。
(1) 确定所研究的被控对象及其参数的变化区间; (2) 确定控制系统的预期动 态特性,从而 确定参数 hi (i = 0,1,", r −1) 的取值; (3) 确定 ki (i = 0,1,", r −1) 的取值情况,并选取合适的 试验次数 N,保证当 N 取更大的值时,所得控制系统性能指 标的散布程度不再有显著变化; (4) 针对各个 ki (i = 0,1,", r −1) 值分别进行 N 次试验, 每次试验先根据随机原则使被控对象的参数取变化区间中 的某个特定值,然后进行阶跃响应试验,并计算超调量 σ % 和 ITAE 值 , 最 后 将 这 N 次 试 验 所 得 到 的 性 能 指 标 (σ %, ITAE) 在平面坐标系上绘出。即进行 Monte-Carlo 实验。 (5) 根据所得实验结果比较分析 ki (i = 0,1,", r −1) 值的 变化与控制器性能鲁棒性之间的关系,总结参数整定规律。
基于非线性分散控制理论设计的非线性鲁棒控制器(以 下简称 NRC)具有很强的鲁棒性,适用于参数变化范围宽, 干扰作用大的非线性系统。它结构简单,易于实现,不依赖 于对象的精确数学模型,而且有严格的理论推导来保证闭环 系统的稳定[13]。通过在机器人[14-16]、水轮发电机组[17]和直 升机[18]方面的仿真研究,实际验证了 NRC 具有较强的鲁棒 性和适应性,显现出 NRC 广阔的应用前景。
为 n 维向量场;ui 为第 i 个控制量,yi 为第 i 个输出量,hi(x)
为 x 的标量函数。如果系统相对阶 r = [r1,", rm ]T 已知,且
hi (x) 直到 ri −1 阶可导,系数矩阵
G(x)
=
⎡⎢Lg1
Lr1 f
−1
(
h1
)
⎢
" "
Lgm
Lr1 f
−1
(h1
)
⎤
⎥ ⎥
∈
Rm×m
z1,i = z2,i z2,i = z3,i
#
zri −1,i = zri ,i
m
∑ zr,i = ai (z, w) + bi, j (z, w)u j j =1
w = M zZ + M wW + Nu
y1 = z1,1 "
(2)
ym = z1,m
式 中 Z = [z1,1,", zri −1,", z1,m ,", zrm ,m ]T , W = [w1,", wn−sr ]T , φ = [Z T ,W T ]T 。而 ai (z, w) , bi, j (z, w) , M z , M w , N 可由 f (x) 、 gi (x) 、 hi (x) 得出。
源自文库
Study on Parameters Tuning Rule of Nonlinear Robust Controller for TITO Systems
LI Dong-hai1, XU Yi2, LAO Da-zhong2, SONG Yue-jin3, WANG Yu-nan2
(1. State Key Laboratory of Power Systems, Dept of Thermal Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. School of Aerospace Scientific Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China; 3. Research Institute 207, North Industries Group, Taiyuan 030006, China)
第 21 卷第 21 期 2009 年 11 月
系 统 仿 真 学 报© Journal of System Simulation
Vol. 21 No. 21 Nov., 2009
TITO系统的非线性鲁棒控制器参数整定
李东海 1,徐 益 2,老大中 2,宋跃进 3,王宇楠 2
(1.电力系统与发电设备控制与仿真国家重点实验室 清华大学热能系,北京 100084; 2.北京理工大学宇航学院,北京 100081;3.中国兵器工业集团二 O 七研究所,太原 030006)
虽然 NRC 已经应用到了许多方面,但其参数整定仍没 有现成的理论和规律可循。尤其是多变量 NRC 的参数整定 更是缺乏经验和依据。本文参考已有的多变量控制器参数整 定思路,提出一种基于 Monte-Carlo 实验的 NRC 参数整定
• 6786 •
第 21 卷第 21 期 2009 年 11 月
收稿日期:2009-06-22
修回日期:2009-07-27
基金项目:国家重点实验室基金 (610103001)
作者简介:李东海(1963-), 男, 副教授, 研究方向为复杂热力系统控制和
非线性控制策略;老大中(1957-), 男, 副教授, 研究方向为推进系统测试
仿真技术;徐益(1982-), 男, 硕士, 研究方向为推进系统设计, 控制与仿
引 言1
实际情况中,控制对象往往具有参数时变、未知大扰动、 多变量耦合、难以精确建模等特点。这类非线性对象的控制 问题一直是研究的热点。另一方面,研究控制器的参数整定 技术也同样具有十分重要的工程实践意义。因为现代过程工 业中的分散控制系统往往包含数百个控制器,快速精准地确 定控制器参数关系到整个分散控制系统能否正常工作,也决 定了各种控制器能否投入到实际应用中去。
Abstract: Parameters Tuning Rule of Nonlinear Robust Controller (NRC) for TITO (Two-Input-Two-Output) Systems was studied based on Monte-Carlo method. The research scheme for NRC tuning rule was provided. This scheme made ITAE index and overshot as the control performance criteria, mainly analyzed the relation between parameters and robustness of the control system. Taking several typical TITO nonlinear plants as examples, simulation research was made. Based on the results, the parameters tuning rule of NRC for TITO systems was concluded. Key words: NRC; control system; parameters tuning; Monte-Carlo method; robustness
j=0 j,i j+2,i
ri −1,i i
式中,dˆ = (dˆ1,",dˆm)T ,kri −1,i = σ (bi, j (z, w))µi ,µ = (µ1,", µm )T 是适合的正数向量,它决定了系统的稳定性;k j,i (i = 1,", m, j = 0,", ri − 2) 是任意的常数;系统的预期动力学特性由矩
阵 H 确定,矩阵 H 是预期动力学方程的参数集,选取
hj,i (i = 1,", m, j = 0,", r −1) 为适当的正数,以保证频谱函数
的极点配置在开左半平面。
2 参数整定规律研究方法
由于被控对象的参数在一定范围内摄动,因而对应于 NRC 的每一个 k 值都有一个性能指标集合 {σ %, ITAE} 。这 是一个二维向量的集合,是平面坐标图上的一个区域。该区 域与原点的距离反映了控制系统性能指标的好坏。而该区域 的大小即性能指标的散布程度则反映了控制系统的性能鲁 棒性。本文中 NRC 参数整定规律研究的步骤如下:
在多变量控制器参数整定方面前人已经作了很多专门 的研究。文献[1]基于 H∞性能指标,提出了一种多变量 PI 控制器参数的整定方法.,通过引入新状态变量将 PI 控制器 参数整定问题转化为设计静态输出反馈控制器的问题。文献 [2]基于内模控制原理,导出了一种多变量系统的 PID 控制 器参数整定方法。文献[3-4]将遗传算法应用于多入多出系统 的 PID 参数整定。文献[5]基于广义预测控制思想提出了一 种离散多变量 PID 参数整定方法。文献[6]将单变量 PID 极
李东海,等:TITO 系统的非线性鲁棒控制器参数整定
Vol. 21 No. 21 Nov., 2009
方法,并通过大量仿真总结出 TITO(二输入二输出)系统的 NRC 参数整定规律。
1 多变量 NRC 控制器设计
NRC 的主要思想:根据对象的可测量和输入输出相对
阶构造的非线性分散控制器,其内部所包含的积分环节可以
以下给出针对多变量非线性系统的 NRC 设计方法。已
知一类仿射非线性多变量系统
∑ ⎧⎪x = f ( x) + m gi ( x)ui
⎪⎪⎨y1 = h1( x) i=1
(1)
⎪⎪"
⎪⎩ym = hm ( x)
此处 x 为 n 维状态向量;f(x)及 gi(x),i=1, 2 , … , m, 皆
摘 要:基于 Monte-Carlo 实验研究了 TITO (二输入二输出) 系统的非线性鲁棒控制器(NRC)参
数整定的规律。提出了以一种 Monte-Carlo 实验原理为基础的 NRC 参数整定规律研究方法。该方
法以 ITAE 值和超调量为控制系统性能指标,主要分析 NRC 参数取值变化对控制系统性能鲁棒性
针对标准型的系统,考虑各种不确定因素,设计 NRC
控制器如下
⎧u = −Hz − dˆ
∑ ⎪
⎪⎪dˆi = ξi +
k z ri −1
j =0 j,i j +1,i
∑ ⎨⎪ξi = ξ −kri −1,i i − kri −1,i
k z ri −1
j =0 j,i j +1,i
(3)
∑ ⎪
⎪⎩−
k z − k u ri −2
的影响。以若干典型 TITO 非线性对象为例进行仿真研究,并在大量仿真试验结果的基础上,总结
出 TITO 系统的 NRC 参数整定的规律。
关键词:NRC;控制系统;参数整定;Monte-Carlo 方法;鲁棒性
中图分类号:TP13
文献标识码:A
文章编号:1004-731X (2009) 21-6786-08