干扰观测器的设计与分析
毕业设计基于干扰观测器的PID控制设计

邯郸学院本科毕业论文(设计)题目基于干扰观测器的PID控制设计专业电子信息工程邯郸学院信息工程学院郑重声明本人的毕业设计是在指导教师王洁丽的指导下独立撰写完成的。
如有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权的行为,本人愿意承担由此产生的各种后果,直至法律责任,并愿意通过网络接受公众的监督。
特此郑重声明。
毕业设计作者(签名):年月日摘要实际应用中的系统大多数都是非线性迟滞系统,因此不能满足系统对稳定性的要求,而在实际的过程控制中对系统的动态和静态特性都要求很高。
针对实际应用中系统的特点,采用基于干扰观测器的PID控制算法,在一个常规PID控制器的基础之上增加了干扰观测器,系统响应快,抗干扰性强,稳定性好,可以得到理想的控制效果。
因此,本文设计了基于干扰观测器的PID控制器。
其中首先介绍了PID的工作原理和干扰观测器的原理,进而对于未采用干扰观测器和采用干扰观测器的同一系统进行仿真,并将干扰观测器进行改进设计了低通滤波器,找出了低通滤波器的最佳串入位置,进而实现在在低频段使得实际对象响应与名义模型的响应一致,以实现对低频干扰的有效观测,从而保证较好的鲁棒性。
关键词干扰观测器 PID控制器低通滤波器鲁棒性外文页范例:Liu-Prof. /Lecturer )LiangYongguoAbstract The essence of corporate personality is the intrinsic reason why a corporate can be an independent person in the law sense .After the establishment .In the recent two or three century, corporate .SO ,it is meaningful to the essence of corporate personality . We want to make a systematic about it. At first ,we will talk about history of the juridical person On the base Of that ,we will .We can make the Corporate可修改可编辑目录1外文页 (11)1222.. 3 2.3.1 **************** (3)2.3.2 ***************** (3)2.3.3 ******************* (4)3 ****************** (4)3.1*********** (5)3.2 ********** (5)3.2.1 ************* (5)3.2.2 **************** (6)3.2.3 **************** (6)3.3 ********** (7)注释 (7)参考文献 (8)致谢 ................................................................. ..9附录 (10)基于干扰观测器的PID控制设计1引言1.1 PID控制的发展PID控制历史悠久,生命力旺盛,并以其独特的优点在工业控制中发挥巨大作用。
扰动观测的机械手状态约束预测跟踪控制

扰动观测的机械手状态约束预测跟踪控制
党博宇;李海燕
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2024(52)9
【摘要】为了解决机械手抓取不同质量重物及伸缩连杆干扰其跟踪运动问题,提出一种新颖的定常和时变增益相结合的机械手干扰观测器设计方法,并分析观测误差系统的稳定性,目的是获得机械手工作过程中的扰动并设计控制器进行补偿;同时,为了提高机械手运动状态的安全性,提出融入模型预测控制T_(p)(t)的非线性鲁棒控制方法,通过同时约束机械手的运动位置跟踪误差和运动速度跟踪误差,获得系统安全的运动状态,进而保证机械手实现安全稳定的跟踪运动。
通过仿真结果对比分析,表明文中提出扰动观测方法的有效性和抑制干扰实现机械手状态约束安全运动的优越性。
【总页数】7页(P10-16)
【作者】党博宇;李海燕
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院;东北大学计算机科学与工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.带扰动观测器的永磁同步电机非线性预测跟踪控制
2.基于扩张状态观测器的机械臂预测跟踪控制
3.带状态观测器的船舶路径跟踪预测滑模控制
4.基于约束扰动观
测器的感应电机鲁棒模型预测控制方法5.基于无差扰动跟踪状态观测器的自抗扰控制技术研究
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干扰观测器的设计和分析课件

能够实现对低频干扰旳有效补偿和高频噪声旳有效 滤除,是一种很有效旳工程设计措施。
由简化框图4能够从另一种角度来了解干扰观 察器旳作用。在低频段, Q(s) 1 则
1 1 Q(s)
Q(s) Gn (s)
Gn 1 ( s )
,显然,加入干扰观察器后,
系统在低频段时旳控制相当于高增益控制; 在
(17)
由连续干扰观察器可得到离散干扰观察器旳构造,如图6所示,
为低通Q滤(z波1器) ,则
图6 离散系统干扰观察器
图7 与图6等价旳离散系统
取
Gn* (z1)
Bn (z1) An (z1)
G*p (z1)
Bp (z1) Ap (z1)
由图7可得:
GCY
( z 1 )
Gn*
z
mG
G* *
pn
(1)一般情况下, GP (s) 旳相对阶不为0,其逆 物理上不可实现;
(2)对象 GP(s) 旳精确数学模型无法得到;
(3)考虑测量噪声旳影响,上述措施旳控制性 能将下降。
2 基于名义模型旳干扰观察器
处理上述问题旳一种自然旳想法是在 dˆ 旳背面串入
低通滤波器 Q(s) ,并用名义模型 Gn (s) 旳逆 Gn1(s) 来替
在高频段时,有
GCY (z1) Gp (z1) , GDY (z1) Gp (z1), GNY (z1) 0.
阐明干扰观察器对于高频段测量噪声具有很好旳 克制能力,但对干扰却没有克制作用。
正确地选择 Q(z1) 可实现对干扰 d (k ) 和测量噪声 n(k)
旳完全克制。
仿真程序: 离散系统: doz_sim_int.m, doz_sim.mdl, doz_sim_plot.m
《2024年自抗扰控制器研究及其应用》范文

《自抗扰控制器研究及其应用》篇一一、引言随着现代工业系统的复杂性和不确定性日益增加,控制系统的稳定性和鲁棒性成为了研究的重要方向。
自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,简称ADRC)作为一种先进的控制策略,因其出色的抗干扰能力和适应性,在工业控制领域得到了广泛的应用。
本文将详细介绍自抗扰控制器的原理、研究现状以及应用领域,以期为相关研究提供参考。
二、自抗扰控制器的原理自抗扰控制器是一种基于非线性控制的策略,其核心思想是通过引入对系统内外扰动的实时观测和补偿,实现对系统状态的精确控制。
自抗扰控制器包括三个主要部分:跟踪微分器、非线性状态误差反馈控制器和扰动观测器。
1. 跟踪微分器:负责根据参考信号和系统输出信号的误差,产生一个平滑的跟踪信号,以减小系统对参考信号的跟踪误差。
2. 非线性状态误差反馈控制器:根据跟踪微分器输出的跟踪误差,通过非线性状态误差反馈,产生一个控制信号,以减小系统内部和外部的扰动对系统的影响。
3. 扰动观测器:通过实时观测系统内外扰动,估计出扰动的变化趋势和幅度,并将其用于非线性状态误差反馈控制器的设计,以提高系统的抗干扰能力。
三、自抗扰控制器的研究现状自抗扰控制器自提出以来,经过多年的研究和发展,已经取得了显著的成果。
研究人员针对自抗扰控制器的设计和性能进行了大量的理论分析和实验验证,提出了许多改进和优化方法。
同时,自抗扰控制器在工业控制领域的应用也得到了广泛的关注和推广。
四、自抗扰控制器的应用领域自抗扰控制器因其出色的抗干扰能力和适应性,在许多领域得到了广泛的应用。
主要包括以下几个方面:1. 航空航天领域:自抗扰控制器可以应用于飞行器的姿态控制和轨迹跟踪等任务,实现对复杂环境下的精确控制。
2. 机器人领域:自抗扰控制器可以应用于机器人运动控制和路径规划等任务,提高机器人的运动性能和鲁棒性。
3. 工业自动化领域:自抗扰控制器可以应用于各种工业生产过程中的控制任务,如化工、冶金、电力等行业的生产过程控制。
干扰解耦观测器设计的新方法

观测器具有无可比拟的性能 因此在国内外引起了
广泛的注意和研究
在上述文献中 仅有
讨论了测量中含有
未知输入时的干扰解耦观测器设计问题 与测量中
不含未知输入情形相比 测量中含有未知输入时干
扰解耦观测器的设计分析要复杂得多 但是我们发
现 利用一种简单的代数变换 可以简化测量中含有
收稿
修回
未知输入时干扰解耦观测器的设计分析过程 进一 步的研究表明 基于类似的代数变换 可以得到干扰 解耦观测器设计的一种新方法 新方法的突出优点 是简单直观 便于推广应用
本文链接:/Periodical_kzyjc200004023.aspx
引
言
研究带有未知输入时线性系统的状态估计问
题 具有重要的理论意义及工程应用价值 文献
利用 阶多项式对未知输入建模 引入积分补偿环
节 提出了全维比例积分观测器设计 文献
在不需知道未知输入任何信息的情况下 研究适当
选择观测器系统矩阵 使得状态估计与未知输入无
关 即干扰解耦观测器设计 从性能上看 干扰解耦
本文首先给出将测量中含有未知输入情形转化 为不含未知输入情形的等价变换 然后将这种等价 变换进行推广 提出一种干扰解耦观测器设计的新 方法 最后通过一个设计实例 说明了这种方法的有 效性
等价变换
考虑如下线性多变量系统 t — A t + B t + EW t t — C t + FW t
其中 6 R 是状态向量 6 Rp 是已知输入信号向 量 W 6 Rq 是任意未知输入信号向量 6 RW 是测 量输出信号向量 A B C E F 是相应维数的矩阵
第 卷第 期
V
N
控制与决策
CONTRO AND DECI 振营 沈 毅 胡恒章
滑模抗干扰控制若干理论

而保证系统的稳定性。
基于Razumikhin定理的设计方法主要 是通过构造Razumikhin函数,使得系 统在滑模面上滑动时,Razumikhin函 数的导数小于等于0,从而保证系统的
稳定性。
滑模控制的性能分析
滑模控制的性能可以通过系统的响应 速度、鲁棒性、跟踪精度等方面进行 评估。
结合人工智能和机器学习等技术 ,优化滑模控制策略,实现更精 确、更高效的控制系统。
滑模抗干扰控制进一步研究方向
干扰估计和补偿
01
研究更准确、更实时的干扰估计方法,实现对干扰的有效补偿
和抑制。
多变量滑模控制
02
拓展滑模控制在多变量系统中的应用,提高对多个干扰源的有
效控制能力。
自适应抗干扰滑模控制
03
滑模抗干扰控制若干理论
汇报人: 日期:
目录
• 滑模控制基本理论 • 滑模抗干扰控制 • 滑模控制优化设计 • 滑模控制的稳定性分析 • 滑模控制的应用案例 • 研究展望与挑战
01
滑模控制基本理论
滑模控制的基本概念
滑模控制是一种非线性控制方法,通过设计适当的非线性反馈控制律,使系统状态 在预设的滑模面上滑动,达到对系统进行控制的目的。
滑模面可以根据不同的需求进行设计,具有普适性和灵活性。
滑模控制具有响应速度快、对参数变化和外部干扰不敏感、易于实现等优点。
滑模控制的设计方法
根据滑模面的设计方法和系统模型的不 同,滑模控制的设计方法可以分为基于 Lyapunov稳定性理论的设计方法、基
于Razumikhin定理的设计方法等。
基于Lyapunov稳定性理论的设计方法 主要是通过选取适当的Lyapunov函数
导弹自抗扰控制 matlab -回复

导弹自抗扰控制matlab -回复标题:导弹自抗扰控制的MATLAB实现与解析一、引言导弹自抗扰控制是一种先进的控制策略,主要用于解决导弹在飞行过程中面临的各种不确定性因素和外部干扰问题。
这种控制方法通过在线估计和补偿干扰,使得导弹能够在复杂环境中保持稳定的飞行轨迹和精确的打击能力。
MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真工具,为导弹自抗扰控制的研究和实现提供了便利的平台。
二、导弹自抗扰控制的基本原理导弹自抗扰控制主要包括三个主要部分:干扰观测器设计、控制律设计和反馈补偿。
1. 干扰观测器设计:干扰观测器的主要任务是在线估计和分离系统的未知干扰和模型不确定性。
这通常通过构建一个与系统动态模型类似的观测器来实现。
2. 控制律设计:基于干扰观测器的输出,设计适当的控制律以抵消干扰对系统的影响。
这通常涉及到一些优化算法或者鲁棒控制理论。
3. 反馈补偿:通过将干扰观测器的输出反馈到控制系统中,实现对干扰的实时补偿,从而保证系统的稳定性和性能。
三、MATLAB在导弹自抗扰控制中的应用1. 建立导弹动力学模型:在MATLAB中,我们可以使用Simulink或者Stateflow等工具建立导弹的六自由度动力学模型,包括质心运动方程和刚体运动方程。
2. 设计干扰观测器:在MATLAB中,我们可以利用系统的状态空间模型,设计Luenberger观测器或者滑模观测器来在线估计干扰。
这通常涉及到线性矩阵不等式(LMI)的求解或者滑动模态表面的设计。
3. 设计控制律:在MATLAB中,我们可以利用优化工具箱,如粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)等,设计最优控制律。
也可以利用鲁棒控制工具箱,如H∞控制、μ综合等,设计鲁棒控制律。
4. 仿真和分析:在MATLAB中,我们可以对设计的干扰观测器和控制律进行仿真,观察其在不同干扰条件下的性能。
同时,也可以利用系统辨识和分析工具箱,对导弹的动力学模型和控制系统的参数进行估计和优化。
基于观测器模型的直线电机干扰抑制技术的研究_张代林

第27卷第12期中国电机工程学报V ol.27 No.12 Apr. 20072007年4月Proceedings of the CSEE ©2007 Chin.Soc.for Elec.Eng. 文章编号:0258-8013 (2007) 12-0014-05 中图分类号:TM346 文献标识码:A 学科分类号:470⋅40基于观测器模型的直线电机干扰抑制技术的研究张代林,陈幼平,艾 武,周祖德(华中科技大学机械工程学院,湖北省武汉市 430074)Reserch on Disturbance Suppression Technology for LinearMotors Based on a Disturbance Observer ModelZHANG Dai-lin, CHEN You-ping, AI Wu, ZHOU Zu-de(School of Mech.Sci.&Eng., Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, Hubei Province, China)ABSTRACT: Compared with rotation motors linear motors (LMs) are more sensitive to various force disturbances with the reduction of gears and so on. So it is significant to improve the anti-disturbance performance of LMs. Based on the force disturbance model, a method is proposed to alleviate the force disturbances of LMs effectively. Combined the disturbance observer with the iteration learning algorithm, the proposed method can suppress the force disturbances of the control system of LMs. Therefore, high steady-state positioning precision can be achieved. Simulation and experimental results show that high anti-interference performance can be achieved by using the proposed disturbance suppression method. At the same time, the LM can achieve higher positioning precision. KEY WORDS: position control; linear motor; disturbance observer; iteration learning algorithm; anti-disturbance摘要:与旋转电机相比,直线电机由于减少了齿轮等中间传输环节更容易受到干扰力的影响,所以提高直线电机控制系统的抗干扰性能具有非常重要的意义。
干扰观测器设计开题报告

干扰观测器与PID复合控制系统设计一、选题背景及依据(简述题目的技术背景和设计依据,说明选题目的、意义,列出主要参考文献)PID 以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID 控制技术最为方便。
至今仍在控制系统的设计中充当着主要角色。
然而随着工业生产规模的增大以及自动化程度的提高,控制系统变得大规模、复杂化,人们对控制系统的要求也不断提高。
实际控制系统由于系统本身参数的时变性、外部干扰等不确定性因素的存在,使得传统PID控制很难达到人们期望的性能。
干扰观测器的基本思想是将外部力矩干扰及模型参数变化造成的实际对象与名义模型的差异等效到控制输入端即观测出等效干扰在控制中引入等效的补偿实现对干扰的完全抑制对外部干扰进行实时估计,并在PID控制器的输入端引入等效补偿,以抑制未知扰动和系统不确定性对系统性能产生的影响。
它能够有效提高闭环系统的跟踪精度、及时抑制干扰且结构简单、易于实现,受到业界的广泛关注。
本次设计一种干扰观测器与PID复合控制的系统,实现对外部干扰的实时估计和实时补偿,提高水箱液位的控制精度及鲁棒性。
主要参考文献和技术资料1 蔺辉,田新锋.基于干扰观测器PID的直流电机速度控制[J].微电机,2011,44(9):29-30,65.2 黄国勇.基于神经网络干扰观测器的Terminal滑模控制[J].吉林大学学报(工学版),2011,41(6):1726-1730.3 张伟伟,余岳峰,罗永浩.基于阶跃响应曲线拟合的链条锅炉快速建模方法[J].工业锅炉,2007,2:1-4.4 薛定宇.控制系统计算机辅助设计[M].北京:清华大学出版社,2005.6.5 陈夕松,汪木兰.过程控制系统[M] .北京:科学出版社,2011.1.6 李利娜;窦丽华;蔡涛;潘峰;基于干扰观测器的滑模变结构控制器设计[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年7 尹正男;具有鲁棒性的最优干扰观测器的系统性设计及其应用[D];上海交通大学;2012年二、主要设计(研究)内容、设计(研究)思想、解决的关键问题、拟采用的技术方案及工作流程主要设计内容本次设计以液位控制单元作为受控对象,考虑该液位控制系统由于受到水泵震动、外部干扰及建模误差等不确定因素的影响,将干扰观测器引入PCS液位控制单元中,设计一种干扰观测器与PID 复合控制的系统,实现对外部干扰的实时估计和实时补偿,提高水箱液位的控制精度及鲁棒性。
一种基于干扰观测器的重复控制解耦方法

一种基于干扰观测器的重复控制解耦方法赵钢;刘娟【摘要】A kind of repetitive control technique based on disturbance observer is proposed for the three-axis turntable dynamics decoupling, starting from the analysis of the velocity coupling and torque coupling to establish a dynamic differential equations. The disturbance observer works as a feedback controller to compensate for the effects of dynamic coupling, providing certain robustness. In order to inhibit the coupling interference, a repetitive controller is added, making the system better robust performance. The simulation results show that the coupling to inhibit the effectiveness of the strategy, indicating that the turntable can meet the system location accuracy requirements.%针对某型号的三轴转台,从分析速度耦合及力矩耦合出发建立了三轴转台动力学微分方程,提出了一种基于干扰观测器及重复控制技术的三轴转台动力学解耦方法.干扰观测器作为反馈控制器补偿了动力学耦合的影响,为系统提供了一定的鲁棒性.为了更彻底的抑制耦合干扰,增设了重复控制器,使系统获得更好的鲁棒性能.仿真结果证明了该耦合抑制策略的有效性,表明了转台可以满足系统位置精确度要求.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2012(017)006【总页数】5页(P25-29)【关键词】三轴转台;解耦;干扰观测器;重复控制;鲁棒性能【作者】赵钢;刘娟【作者单位】天津理工大学自动化学院,天津市复杂控制理论与应用重点实验室,天津300384;天津理工大学自动化学院,天津市复杂控制理论与应用重点实验室,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言随着航空航天技术的飞速发展,对惯性导航系统的精确度要求越来越高,因此迫切需要研制出惯性导航元件检测设备即转台.然而在转台的三框之间存在着非线性耦合关系,它们相互影响[1],严重时会对系统的性能产生直接影响.为了满足三轴转台高精确度的要求,必须对三轴转台进行解耦研究.许多文献从不同角度对三轴转台解耦问题进行了分析研究,提出了如状态反馈与动态补偿法[2],二阶系统反馈解耦法[3],速度内反馈解耦法[4],鲁棒补偿解耦法[5]等.这些方法首先均对三轴转台建立了动力学方程,不同的是,文[2]中首先采用逆系统理论证明系统的可解耦性,然后运用状态反馈与动态补偿的方法将系统转化为零耦合的线性系统;文[3]中将多输入多输出的二阶转台系统转化为无阻尼、无刚度的惯性系统;速度内反馈法通过高开环增益削弱速度环其对框体运动速度的影响,保证位置环的跟踪精确度;鲁棒补偿法通过设计由干扰观测器与低通滤波器组成的动态解耦鲁棒补偿控制器检测和补偿耦合干扰.本文提出了一种基于干扰观测器及重复控制技术的三轴转台动力学解耦方法.1 三轴转台动力学微分方程的建立通过对三轴转台内、中、外三框的速度耦合及力矩耦合的分析,并根据动量矩定理的推导,最终可以得到三轴转台的动力学方程为[2]:本文所研究的某型三轴转台其框架相对于固联坐标系的转动惯量为该三轴转台系统所使用的电机为直流力矩电机,电机型号及参数如下:表1 电机型号及参数参数型号峰值堵转电压/V 电流/A 转矩/(N·m)最大空载转速/(r/min)电枢电感/mH 电阻/Ω 转动惯量/(kg·m2)J215LYX03D 60 5.5 24 110 11.2 19 0.038 J250LYX05C 60 8 60 63 7.1 17.2 0.08 J275LYX04B 60 9.6 85 58 6.24 18.7 0.18由文[6]可知,控制电压与电机输出力矩的线性关系为其中Kt为电机的转矩系数,经过计算可得三个型号的电机转矩系数分别为4.36、7.5、8.86 N·m/A.将电机数据分别代入式(4)中,并联合式(1)~(3),经过转换可以得到如下方程组:设,则用微分方程表示本系统为从(5)~(7)可以看出,该系统是一个3输入3输出的非线性系统,包含复杂的耦合关系.解耦设计成为了设计出高性能控制系统的必要步骤.2 干扰观测器的结构与设计干扰观测器(disturbance observer-DOB)的基本思想是:把实际系统输出与标称模型输出的差值应用于标称模型,估计出等效的干扰,并将其作为补偿信号反馈到输入端[7].图1 干扰观测器的初始结构图中Gp(s)为实际对象的传递函数,Gn(s)为标称模型,u为系统的外部输入,d为外部干扰,d^为d的估计值,即观测到的干扰.对于实际的物理系统,Gn(s)的相对阶不为零,其逆在物理上不可实现;实际对象Gp(s)的精确数学模型亦无法确定;而且实际系统由于受到测量噪声的影响,该方法的控制性能也会受到影响.鉴于此,我们在等效干扰后串入一个低通滤波器,如图2所示,从而改善Gn(s)的相对阶不为零所带来的问题.图2 改进后的干扰观测器结构图由图2可以得到:取低通滤波器Q(s)的频带为fq,则有当f≤fq,Q≈1,Guy(s)≈Gn(s),Gdy(s)≈0,Gny(s)≈1;当f≥fq,Q≈0,Guy(s)≈Gp(s),Gdy(s)≈Gp(s),Gny(s)≈0.由此可见,外界干扰可以通过低通滤波器的合理设计过滤掉.但是设计低通滤波器时有两点需要予以考虑:首先,需使Q(s)Gn-1(s)正则,Q(s)的相对阶应不小于Gn-1(s)的相对阶;其次,Q(s)的带宽设计应该在干扰抑制能力与抑制噪声即系统相对稳定度之间折衷.设Gp(s)的标称模型为Gn(s),则被控对象的数学模型可用标称模型及可变传递函数的乘积表示,即式中Δs为可变的传递函数.欲使干扰观测器Q(s)实现鲁棒稳定性,必须满足:本系统采用的低通滤波器形式如下:当τ=0.001时,式(9)可以得到满足,同时外界干扰可以得到很好的抑制.3 基于干扰观测器的重复控制技术重复控制是一种基于内模原理的控制方法[8].内模原理的基本思想是:如果要使一个稳定的反馈系统实现对某一外激励信号的稳态无误差的跟踪或者抑制,其充分必要条件是在系统回路中设置这一激励信号的发生器[9].近年来,重复控制被广泛应用于光伏逆变[10-11]、有源滤波[12-13]、伺服控制等领域[14-15];重复控制亦与 PID 控制[16]、最优控制[17]和神经网络控制[18-19]等控制策略相结合成复合控制策略.本文将重复控制器插入到扰动观测器前,如图3所示.基于重复控制理论设计出的重复控制器的输出为上一个周期的控制偏差,加到干扰观测器的输入信号除偏差信号外,还叠加了上一周期该时刻的控制偏差.把上一次运行时的偏差反映到现在,和现在的偏差一起加到干扰观测器上进行控制,偏差被重复使用,经过几个周期的重复控制之后可以大大的提高系统的控制精确度,改善系统品质[20].图3 基于干扰观测器的重复控制系统框图基于干扰观测器的重复控制技术既利用了扰动观测器的补偿作用,又利用了重复控制的重复叠加提高精确度的特性,有利于抑制三轴转台的动力学耦合.4 仿真研究为了验证基于干扰观测器的重复控制对三轴转台解耦的有效性,本文对三轴转台伺服系统的位置跟踪进行了仿真研究.并将基于扰动观测器的PID控制与基于干扰观测器的重复控制进行了分析比较,观察其是否能达到本转台所要求的位置精确度. 本论文研究的三轴转台伺服系统使用直流力矩电机直接驱动.力矩电动机就是一种能和负载直接连接产生较大转矩,带动负载在堵转或大大低于空载转速下运转的电动机.力矩电机的工作原理和传统的直流伺服电机相同,而直流电机的数学模型可以表示为[21]式中:Km与Tm有明显的物理意义;Km为系统增益;Tm是电机时间常数.结合本研究中内框驱动电机的参数,可以得到内框驱动电机的数学模型即实际被控对象为取标称模型为本文中所使用的转台性能指标为:内框旋转角度范围在-20°~20°,中框旋转角度范围为-30°~30°,外框旋转角度为0°~360°,三框最高转速均为120°/s,最大加速度均为800°/s2,三框的角位置精度误差均为5″.以研究内框的位置跟踪为例,在满足系统性能指标的前提下,分两种情况进行仿真.第一种情况:取内框给定位置信号为:r(t)=sin8πt,扰动信号为中框与外框分别转过1°时对内框产生的耦合影响;第二种情况为:取内框给定位置信号为r(t)=10sin2πt,扰动信号为中框和外框分别转过10°时对内框产生的耦合影响.仿真结果如下:从以上仿真曲线可以看出,干扰观测器不仅能观测到三轴转台的动力学耦合,而且采用干扰观测器使得系统对输入信号的跟踪性能明显优于无干扰观测器时对输入信号的跟踪性能.但是本文所研究的转台角位置精确度要求为5″,即0.001 389°,仅仅使用干扰观测器仍不能达到精确度要求.根据本文的研究,在干扰观测器前加上重复控制之后,经过1~2个周期的调整,跟踪误差稳定在0.000 4°左右,完全符合角位置精确度要求.图4 第一种情况下仿真结果图图5 第二种情况下仿真结果图5 结语本文为了抑制三轴转台动力学耦合对系统的影响,提高系统的位置跟踪精确度,将干扰观测器控制策略与重复控制算法相结合.该方法较文[2]中方法而言更贴合实际,更多的考虑实际中电机和外界干扰的对耦合的影响;较文[3]而言,本文方法下系统响应速度和解耦精度都有明显提高.参考文献:【相关文献】[1]李秋红,薛开,李燕.双半轴轴承结构的功率流传递特性[J].哈尔滨工程大学学报,2011,32(19):1163-1167..[2]黄卫权,刘文佳.三轴仿真转台耦合问题的研究[J].弹箭与制导学报,2009,29(1):99-103. 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同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计

同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计吴 阳 1张建成2摘 要 针对同时含有未知输入和测量干扰的不确定系统研究了全维和降维观测器设计问题. 首先, 利用待定系数法给出了全维观测器的结构和存在条件. 该条件完全由原系统的系统矩阵给出, 易于检验. 对于降维观测器, 为了消除测量干扰的影响, 提出了一种新的测量输出构造方法, 使得新构造的测量输出不再包含干扰信号. 此外, 证明了全维和降维观测器存在条件的内在统一性, 即全维观测器所需要满足的观测器匹配条件和强可检测条件在研究降维观测器所要讨论的新的系统中都可以得到保持. 因而, 在全维观测器存在条件下, 也可以设计一个相应的降维观测器. 最后, 给出了一个数值例子验证所提方法的有效性.关键词 未知输入观测器, 测量干扰, 全维观测器, 降维观测器引用格式 吴阳, 张建成. 同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计. 自动化学报, 2022, 48(8): 2108−2118DOI 10.16383/j.aas.c190505Full- and Reduced-order Observer Design for Systems With Boththe Unknown Inputs and Measurement DisturbancesWU Yang 1 ZHANG Jian-Cheng 2Abstract The present paper is concerned with the full-order and reduced-order observer designs for uncertain sys-tems with unknown inputs and measurement disturbances. Firstly, the structure and existence conditions of the full-order observer are given by the undetermined coefficient method. This condition is completely given by the system matrices of the original system and is easy to test. For the reduced-order observer, in order to eliminate the influ-ence of measurement disturbances, a new measurement output construction method is proposed in which the newly constructed measurement output no longer contains disturbance signals. In addition, the consistency of the exist-ence conditions between the full-order and the reduced-order observers is proved. That is, the observer matching condition and strong detectable condition that the full-order observer needs to satisfy can be maintained in the new system to be discussed in the reduced-order observer design. Therefore, under the existence condition of the full-or-der observer, we can also design a corresponding reduced-order observer. Finally, a numerical example is given to verify the effectiveness of the proposed method.Key words Unknown input observer, measurement disturbance, full-order observer, reduced-order observerCitation Wu Yang, Zhang Jian-Cheng. Full- and reduced-order observer design for systems with both the un-known inputs and measurement disturbances. Acta Automatica Sinica , 2022, 48(8): 2108−2118在原控制系统存在未知输入信号的条件下, 基于原系统的结构并利用其已知输入和可测输出构造出一个新的系统, 以此达到对原系统状态和未知输入估计的目的, 这样的新系统就称为原系统的一个未知输入观测器(Unknown input observer, UIO)[1−4].未知输入观测器在工程中有着广泛的应用背景. 例如, 在机械工具的应用中, 工具施加的切割力作为系统的输入很难测量, 或者是即便可测但是测量的代价太高. 如果把切割力作为机械工具系统的未知输入, 就可以构建UIO 将系统状态和该未知输入同时估计出来[5]. 事实上, 控制系统的执行器故障, 外部干扰以及在基于混沌同步的保密通信的信号接收端所需要还原的未知信号等都可以看作系统的未知输入[6−10]. 因此, UIO 技术在故障检测和重构, 基于观测器的鲁棒控制以及保密通信等方面发挥着重要作用[11−12]. 几十年来, 一直是控制理论和工程学者研究的热点问题[12−18].需要指出的是, 经典的UIO 技术主要针对不含收稿日期 2019-07-02 录用日期 2019-10-21Manuscript received July 2, 2019; accepted October 21, 2019国家自然科学基金(61803181), 中国博士后科学基金(2019M651695),江苏高校 “青蓝工程” 优秀青年骨干教师项目基金 (苏教师函 [2021]11)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61803181), China Postdoctoral Science Foundation (2019M 651695), and Outstanding Young Backbone Teacher Project of Jiangsu University “Qinglan Project” (Su Teacher [2021] No. 11)本文责任编委 张卫东Recommended by Associate Editor ZHANG Wei-Dong1. 无锡太湖学院智能装备工程学院 无锡 2140642. 江南大学理学院 无锡 2141221. School of Intelligent Equipment Engineering, Wuxi Taihu University, Wuxi 2140642. School of Science, Jiangnan Uni-versity, Wuxi 214122第 48 卷 第 8 期自 动 化 学 报Vol. 48, No. 82022 年 8 月ACTA AUTOMATICA SINICAAugust, 2022H ∞测量干扰的系统. 诚然, 一旦测量输出受到不确定干扰的影响, 其观测器设计会变得异常困难. 然而,对于许多实际系统来说, 输出通道中又往往不可避免地受到传感器故障, 测量噪声等不确定干扰信号的影响. 因此, 对同时含有未知输入和测量干扰系统研究如何消除输出通道中的不确定干扰并进而设计观测器具有重要意义, 并已经受到众多学者们的关注[19−23]. 例如, Dimassi 等[19]针对同时含有未知输入和测量噪声的系统研究了自适应滑模观测器的设计问题. Yang 等[20]利用滑模微分器技术解决了观测器匹配条件不满足时的观测器设计问题. Li 等[23]基于 理论讨论了未知输入和测量噪声同时重构问题. 注意到, 上述针对同时含有未知输入和测量干扰系统观测器设计问题的研究中大部分文献都采用经典的描述系统方法来消除测量干扰[21]. 该方法的思路是通过增维的思想将原系统状态和测量干扰写成一个新的状态向量. 这样以来, 原来的一般系统就可以写成一个描述系统, 而基于新的状态向量其输出方程在形式上已经不再包含干扰. 进而, 可针对该描述系统进行观测器设计. 该方法的优点是思路简单且在估计状态的同时可以将测量干扰也估计出来. 但是该方法在将一般系统写成描述系统的同时一方面会增加系统维数, 进而增加系统的复杂性, 另一方面还可能会改变系统的干扰解耦条件.此外, 基于该方法, 系统干扰解耦条件只能基于描述系统的参数矩阵给出而不能基于原系统的参数矩阵给出, 这也会给观测器设计条件的验证带来一定的困难.另一方面, 相比于全维观测器, 降维观测器由于只需要估计系统的部分状态, 因而可以具有较低的维数. 这意味着, 在工程中只需要使用较少的积分器就可以将全部的状态估计出来, 不但可以节约硬件成本, 还可以在很大程度上降低系统的复杂性.然而, 对于同时含有未知输入和测量干扰的系统,由于测量干扰的存在, 经典的降维观测器设计变得极其困难. 这是因为经典的降维观测器设计中一般包含两个步骤: 1) 利用状态变换将部分状态信息从测量输出中提前分离出来; 2) 利用测量输出构造动态观测器将剩余的状态估计出来. 因此, 如果测量输出中包含有未知的干扰信号, 经典的降维观测器设计方法中的步骤1)和步骤2)都将无法实施, 也就无法设计降维观测器. 因此, 找到一种在不增加系统状态维数和设计保守性的前提下同时能够消除测量干扰的降维观测器设计方法很有意义.基于以上观察, 本文针对同时含有未知输入和测量干扰的系统全维和降维观测器设计问题展开较为系统的研究. 本文的主要贡献和创新点体现在:1)利用待定系数法给出并证明了全维观测器结构和存在条件. 该条件完全由原系统的参数矩阵表示,易于验证. 其中, 对存在条件的分析和证明是本文难点所在. 2)为消除测量干扰对降维观测器设计的影响, 提出了构造新的测量输出的思路, 使得新的测量输出不再包含干扰信号. 与经典的描述系统方法相比, 该方法不需要增加系统状态的维数. 3)证明了全维和降维观测器存在条件的内在统一性, 即全维观测器设计所需要满足的观测器匹配条件和强可检测条件在研究降维观测器设计时所要讨论的新的系统中都可以得到保持. 因而, 只要全维观测器存在, 降维观测器也存在.本文内容安排如下: 第1节是问题描述和主要结论. 第2节给出仿真算例来验证方法的有效性.最后在第3节给出结论.1 问题描述与主要结论1.1 问题描述考虑一类同时具有未知输入和测量干扰的不确定系统x ∈R n ,u ∈R m ,y ∈R p ,ω∈R q ,η∈R r A,B,D,C,F n >p ≥q +r D,F 其中, 分别为系统的状态, 控制输入, 可测输出, 未知输入和测量干扰向量. 分别为已知的常数矩阵.不失一般性, 假设 且矩阵 满秩.本文将讨论系统(1)的全维和降维观测器存在条件和设计方法. 在第1.2节首先通过对全维观测器设计的分析得出其存在条件. 在第1.3节将证明在全维观测器的存在条件下, 也能设计一个相应的降维观测器.1.2 全维观测器本节来讨论全维观测器的设计. 构造具有如下形式的全维观测器z (t )ˆx x N,G,HE e (t )=x (t )−ˆx (t )其中, 为观测器状态, 为 的估计. 和 为待定的常数矩阵. 令 为状态估计误差, 则有8 期吴阳等: 同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计2109I n n e (t )其中, 表示 维的单位矩阵. 计算 的动态方程可得e (t )→0,t →∞因此, 若要 , 须有N 且矩阵 为Hurwitz 稳定阵.E,K H,G N N 显然, 若先能确定 , 那么根据矩阵方程(4) ~ (9), 我们还能确定矩阵 和 . 下面, 给出能保证式(4) ~ (9)成立和矩阵 可稳的条件以及相应的引理.假设 1. 系统(1)的系数矩阵满足观测器匹配条件, 即K E 引理 1. 假设1成立, 当且仅当存在矩阵 和 使得式(6) ~ (8)成立.证明. 矩阵方程(6) ~ (8)可重写为K E 因此, 存在和 使得式(11)成立的条件是而根据式(12)和式(13)可直接得出引理的结论. □N 为了保证矩阵 可稳, 给出假设2和相应的结论引理2.s 假设 2. 系统(1)的系统矩阵满足强可检测条件, 即对于所有具有非负实部的复数 都有K E N 引理 2. 系统(1)满足强可检测条件, 则存在矩阵 和 使得矩阵 为Hurwitz稳定.证明. 注意到K E 其中, 矩阵 和 满足式(11). 记K E 则由式(11)得矩阵 和 为Σ†ΣΣΣ†Σ=ΣZ 其中, 为矩阵 的广义逆矩阵, 满足 , 为具有适当维数的任意矩阵. 将式(15)代入到式(14), 得其中2110自 动 化 学 报48 卷[]N (Π1,Π2)为常数矩阵. 因此, 为了证明 可稳定, 只需要证明 可检测.s 事实上, 对于任意具有非负实部的复数 , 都有另一方面,s 由式(16)和式(17)并结合假设1知, 对于所有具有非负实部的复数 都有(Π1,Π2)即 可检测. □x (0)u (t )y (t )≡0⇒x (t )→0,t →∞注 1. 系统(1)满足强可检测条件[1], 即对于任意初值 和任意控制输入 都有 . 该条件能够保证观测器误差系统的稳定性.由引理1和引理2可知, 当系统(1)满足假设1和假设2时, 全维观测器(2)存在, 由此我们给出定理1.K,E,G,H N ˆx (t )→x (t ),t →∞定理 1. 基于假设1和假设2, 存在增益矩阵 和Hurwitz 稳定矩阵 满足式(4) ~(9), 则系统(2)为系统(1)的一个全维观测器, 且 .证明. 由引理1和引理2立即可得到本定理的8 期吴阳等: 同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计2111结论. □我们将全维观测器的设计步骤总结为算法1.算法 1. 全维观测器的设计步骤 1. 判断系统(1)是否同时满足假设1和假设2, 若是, 进入下一步; 否则, 设计失败.Σ,ΥΥ†Z N 步骤 2. 计算矩阵 和 , 选取增益矩阵 使得矩阵 为Hurwitz 稳定阵.G,H,E N 步骤 3. 计算矩阵 和 , 构造全维观测器(2).ω(t )η(t )N 注 2. 在全维观测器设计中, 我们不光要将未知输入 和测量干扰 解耦(即保证式(5) ~ (8)成立), 还要保证解耦完成以后误差系统极点的可配置性(即矩阵 为Hurwitz 稳定). 如何分析得到假设1和假设2, 并证明假设1和假设2如何保证上述性质是全维观测器设计过程中的难点所在.注 3. 本小节讨论了全维观测器的设计方法和存在条件. 在下一小节讨论降维观测器设计时将证明在全维观测器存在条件下我们也可以设计一个相应的降维观测器.1.3 降维观测器本节讨论系统(1)的降维观测器设计. 为了突破测量干扰信号对经典的降维观测器设计方法的限制, 本小节通过构造新的测量输出提出一种新的降维观测器设计方法.I p −F F −根据矩阵的广义逆理论, 将系统(1)的输出方程左右两边同时左乘矩阵 , 得¯y(t )=(I p −F F −)y (t )¯C =(I p −F F −)C F −F F F −F =F 其中, 和 ,矩阵 为矩阵 的任意一个满足 的广义逆矩阵. 则系统(1)可写为s注 4. 在系统(19)中构造了一个新的输出(18)来代替原系统的输出, 以此消除了原系统输出通道中测量干扰的影响. 对于系统(19), 已经证明只要其满足强可检测条件, 即对于任意具有非负实部的复数和观测器匹配条件则不难对其设计一个降维观测器[1−2, 5]. 因此, 下面将证明在假设1和假设2成立的条件下, 新系统(19)也同时满足式(20)和式(21).rank (¯CD )=rank (D ).引理 3. 假设1成立, 当且仅当 证明. 根据假设1可知rank ¯CD =rank (D )因此, 有 .□s 引理 4. 假设2成立, 当且仅当系统(19)满足强可检测条件, 即对于任意具有非负实部的复数 ,都有s 证明. 由假设2知, 对于任意具有非负实部的复数 有2112自 动 化 学 报48 卷s 这意味着对于任意具有非负实部的复数 都有基于引理3和引理4的结论可得到引理5.T S 引理 5[5]. 系统(19)同时满足强可检测条件和观测器匹配条件, 则存在可逆矩阵 和 , 使得¯A 11∈R q ×q ,¯B 1∈R q ×m (¯A 22,¯C 22)其中, 且 可检测.rank (D )=q 证明. 由 知¯CT 0=[¯C 1¯C 2]¯C 1∈R p ×q ,¯C 2∈R p ×(n −q )存在且非奇异, 且 , 其中 , 有¯C 1根据引理3可知 为列满秩矩阵, 因此矩阵S ¯C 1=I q0∈R p ×q S ¯C 2=[¯C 21¯C 22]∈R p ×(n −q )¯C 21∈R q ×(n −q ),¯C 22∈R(p −q )×(n −q)存在且非奇异, 且有 . 另记, 其中, , 有T =I q ¯C 210I n −qT −1定义矩阵 ,有且[]□¯x =T x 基于引理5, 对系统(19)作状态变换 , 得下面给出定理2.L ¯A 22−L ¯C 22定理 2. 基于引理1和引理2, 取增益矩阵使得矩阵 为Hurwitz 稳定, 则系统n −p ˆx (t )→x (t ),t →∞为系统(1)的一个降维观测器(维数 )且.x (t )=T −1¯x (t )¯x 1(t )=¯y 1(t )ˆx (t )→x (t ),t →∞ˆ¯x 2(t )→¯x 2(t ),t →∞证明. 根据状态变换可知状态向量 . 又 . 因此, 为了证明 , 只需证明 .e 2(t )=ˆ¯x 2(t )−¯x 2(t )令 为观测器误差. 用式(25)减去式(23), 得¯A 22−L ¯C 22e 2(t )→0,t →∞由于矩阵 为Hurwitz 稳定矩阵, 可知.□我们将降维观测器的设计步骤总结为算法2.算法 2. 降维观测器的设计.步骤 1. 判断系统(1)是否同时满足假设1和假设2, 若是, 进入下一步; 否则, 设计失败.F −y ¯C步骤 2. 求矩阵 , 并计算 和 .¯A 22,¯A 21,¯B 2,¯C 22T 步骤 3. 根据引理5求得 和矩阵 .L ¯A 22−L ¯C 22步骤 4. 选取矩阵 使得 为Hurwitz 稳定阵, 并构造全维观测器(25)和(26).注 5. 本小节研究了系统(1)的降维观测器设计, 其创新点和难点体现在: 1)构造了新的不含测量干扰的输出. 并基于该输出实现了观测器的实质性 “降维”. 2)证明了原系统(1)满足的观测器匹配条件和强可检测条件在由新的输出构成的新系统(19)中都可以得到保持.8 期吴阳等: 同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计2113ω(t )η(t )ω(t )η(t )注 6. 本文在全维和降维观测器设计中采用干扰解耦的方式来处理未知输入 和测量干扰 .因此, 只要干扰解耦条件(观测器匹配条件) (10)成立, 无论 和 为何种类型的干扰, 其影响都可以在观测器中得到完全消除.H ∞H ∞注 7. 注意到文献[20]和[23]也研究了同时含有未知输入和测量干扰系统的观测器设计问题. 文献[23]讨论了 观测器. 该观测器存在条件较弱,但它仅能实现 意义下的状态估计, 并不能实现渐近估计. 文献[20]针对该系统提出了一种新的解决方案, 弱化了观测器匹配条件. 但是该方案必须使用测量输出的一阶甚至高阶微分信号, 因此容易受到测量噪声的影响. 而本文提出的方法只需要使用测量输出本身而不必使用其高阶微分信号. 在仿真部分将进一步说明这一点.2 数值仿真本节给出一个数值例子, 并用其验证方法的有效性. 考虑系统(1)且其系统参数为ω(t )=5.2sin (3.8t )η(t )=3.5cos (4.7t )u (t )u (t )=0其中, 未知输入, 测量干扰 . 由于控制输入 为已知的, 它不影响系统的能观性. 因此不妨假设 .2.1 全维观测器设计容易验证该系统满足观测器匹配条件(假设1)和强可检测条件(假设2), 故根据定理1和定理2,我们一定可以设计全维和降维观测器实现对系统状态的重构.首先, 求得矩阵Π1Π2进而求得矩阵 和 . 然后, 选取增益矩阵N {−1,−6.125,−2.4}使得矩阵 的特征值为 . 此时可求得全维观测器的系数矩阵x (0)=[−1−20]T z (0)=[112]T为验证该观测器的有效性, 假设系统(1)的状态初值为 , 观测器初值为 . 图1给出了原系统的状态曲线和观测器估计的状态曲线. 可以看出, 本文设计的全维观测器很好地实现了对原系统状态的渐近估计.图 1 系统状态及其估计(全维观测器)Fig. 1 Actual states and their estimations(full-order observer)2.2 降维观测器设计F −=[01]¯y (t )=(I p −F F −)y (t )求得矩阵 的一个广义逆矩阵 , 而后构造一个新的测量输出 及分布矩阵(A,D,¯C)S =I 2容易验证, 在原系统满足观测器匹配条件和强可检测条件下, 新系统 也满足观测器匹配条件和强可检测条件. 根据引理5的算法, 求得状态变换矩阵 和2114自 动 化 学 报48 卷并进而求得降维观测器(24)和(25)的参数矩阵¯A22L ¯A 22−L ¯C 22ˆ¯x (0)=[1−2]Tω(t )η(t )此时, 由于 已经为Hurwitz 稳定矩阵, 因此无需再设计增益矩阵 使得 稳定.下面根据定理2建立降维观测器(24)和(25). 设定该观测器初值为 . 图2给出了系统(1)的状态曲线和由降维观测器(24)和(25)得到的状态估计曲线. 从图2中看到, 利用降维观测器(24)和(25), 同样可以很好地实现对原系统状态的估计. 同时, 为了检验观测器对不同类型干扰的鲁棒性, 假设 为如图3的方波信号, 为如图4的锯齿形信号. 图5展示了在该组干扰信号下观测器的估计效果. 由此也进一步佐证了本文所提方法对不同类型干扰的鲁棒性.图 2 系统状态及其估计(降维观测器)Fig. 2 Actual states and their estimations(reduced-order observer)此外, 为了对比本文方法与文献[20]方法的估计效果, 假设测量输出受到如图6(a), 图7(a), 图8(a)所示的噪声信号的影响. 图6(b), 图7(b), 图8(b)分别展示了在3种不同幅值噪声信号下利用文献[20]得到的状态估计, 而图6(c), 图7(c), 图8(c)为3种噪声信号下对应的由本文降维观测器得到的状态估计. 可以发现, 随着随机噪声幅值的增大, 文献[20]图 3 方波形未知输入信号Fig. 3 Square wave unknown input signal图 4 锯齿形测量干扰信号Fig. 4 Sawtooth measurement disturbance signal图 5 方波和锯齿干扰信号下的状态估计Fig. 5 State estimations under square wave andsawtooth disturbance signals8 期吴阳等: 同时含有未知输入和测量干扰系统全维和降维观测器设计2115的估计效果逐渐下降, 而本文方法始终可以实现对原系统状态的渐近估计.3 结束语本文针对同时含有未知输入和测量干扰的系统研究了全维和降维观测器设计问题. 我们给出了全维观测器的结构并利用待定系数法分析得到了全维观测器的存在条件. 为了消除输出通道中的不确定干扰对降维观测器设计的影响, 本文构造了新的不包含干扰的测量输出. 并且证明了全维观测器的存在条件和降维观测器存在条件内在的统一性. 但该方法要求强可检测条件和观测器匹配条件同时满Time /s −200123456789102Actual x 1Estimated x 1Time /s −500123456789105Actual x 2Estimated x 2Time /s−500123456789105Actual x 3Estimated x 3Time /s −200123456789102Actual x 1Estimated x 1Time /s −500123456789105Actual x 2Estimated x 2Time /s−500123456789105Actual x 3Estimated x 3Time /s 012345678910−4−3−2−101234(a) 噪声信号 1(a) Noise signal (Type 1)(b) 利用文献 [20] 得到的状态估计(b) State estimations given by [20](c) 利用本文方法得到的状态估计(c) State estimations given by the present method噪声信号 1x 1x 2x 3x 1x 2x 3图 6 在受到噪声信号1影响下的状态估计Fig. 6 State estimations under the influence ofnoise signal (Type l)Time /s −200123456789102Actual x 1Estimated x 1Time /s −500123456789105Actual x 2Estimated x 2Time /s−500123456789105Actual x 3Estimated x 3Time /s −200123456789102Actual x 1Estimated x 1Time /s −500123456789105Actual x 2Estimated x 2Time /s−500123456789105Actual x 3Estimated x 3Time /s 012345678910−20−10−505101520(a) 噪声信号 2(a) Noise signal (Type 2)(b) 利用文献 [20] 得到的状态估计(b) State estimations given by [20](c) 利用本文方法得到的状态估计(c) State estimations given by the present method噪声信号 2x 1x 2x 3x 1x 2x 3图 7 在受到噪声信号2影响下的状态估计Fig. 7 State estimations under the influence ofnoise signal (Type 2)2116自 动 化 学 报48 卷足, 相对苛刻. 如何弱化强可检测条件和观测器匹配条件来设计观测器是我们下一步要讨论的课题.ReferencesZhang J C, Zhu F L. 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基于干扰观测器的二次型最优控制器的设计

基于干扰观测器的二次型最优控制器的设计作者:刘雪来源:《电子世界》2012年第23期【摘要】通过分析伺服系统结构,根据最优控制理论,设计二次型性能指标下的最优控制器,使系统性能指标最优,且提高系统快速响应性,实现在最短时间内跟踪目标的目的;同时,针对外部干扰的影响,应用干扰观测原理设计干扰观测器,以减小或消除外部干扰对系统性能的影响。
通过仿真表明,该方法既满足伺服系统的跟随特性,又具有很好的抗干扰能力。
【关键词】最优控制器;干扰观测器;抗干扰1.引言现代控制理论中,线性二次型最优控制问题的解可以写作统一的解析表达式,并且这类问题能够实现求解过程的规范化,在求解过程中能够得到一个简单的线性状态反馈控制律,易于构成闭环系统,已逐渐成为控制领域较为重要的设计方法之一。
但在实际工程应用中,系统或多或少会受到外部干扰的影响,这在一定程度上会对系统的跟踪性能以及稳定性产生一定的影响。
为此,必须利用额外的方法对外部干扰进行抑制,以最大限度地减小因干扰对系统所造成的影响。
本文根据干扰观测器的原理,设计了基于干扰观测器的二次型最优控制器,预测干扰并对干扰进行补偿,以抑制干扰对系统的影响。
2.最优控制器的设计在线性时不变系统中,假设其状态空间描述为:(1)式中:x(t)为n维状态向量;U(t)为m维控制向量,且不受约束;W为P维干扰信号向量;y(t)为q维输出向量;A,B,B,C分别为维数适当的常数矩阵。
假设为q维期望输出向量,e(t)为误差向量,由下式定义:(2)本文所要研究的问题是:给定线性时不变系统(1),在对干扰抑制的同时,设计状态反馈控制器K,得控制律为:u(t)=Kx(t)(3)使得系统能实现对参考输人的渐近跟踪,即:(4)最优控制就是寻找一个控制u(t)误差向量e(t)保持在允许的误差范围内,假设控制变量不受限制,要使误差最小,需要非常大的控制能耗。
因此,一方面要求误差最小;另一方控变量不要太大。
基于跟踪问题最优解的结论,可容易导出最优跟踪控制的结构图,如图1所示。
基于干扰观测器和最优LQR的电液压系统的复合控制研究

2014年第10期液压与气动 77doi :10.11832“.is sn .1000—4858.2014.10.018基于干扰观测器和最优LQR 的电 液压系统的复合控制研究吴常红(吉林铁道职业技术学院汽车工程系,吉林吉林132100)摘要:随着电液压系统在自动控制领域的广泛应用,复杂工艺环境对其性能的要求也越来越高,但是 模型不确定性和负载力矩干扰的存在阻碍了系统性能的进一步提升。
针对干扰观测器(Dist urbanc e Observ . er ,DOB)在提高控制系统鲁棒性方面的优势,以及复合控制器在改善伺服系统跟踪性能方面的能力,提出了 一种双环控制结构,即内环DO B 与外环复合控制器相结合的方式。
同时,在构造外环复合控制器时,采用状 态空间设计的方法,并借助于最优LQR 理论。
计算机仿真结果表明,相比传统控制方案,所提出的双环控制 方案可实现电液压系统更精确的位置跟踪以及针对建模误差和负载力矩干扰的更强鲁棒性。
此外,该研究 控制方案的结构较为简单,易于工程实现。
关键词:电液压;干扰观测器;复合控制;LQR ;鲁棒性中图分类号:THl37;吼73 文献标志码:B文章编号:10004858(2014)10旬077旬5Compound Control of E lec tro —hy drau lic Sy ste m Bas ed onDis tur ba nce O bs enr er a nd O pti ma l LQRW U Chang —hong(Dep aT tme nt 0f Aut omoti ve Engineering ,Jilin Rail w 町Vo ca li on al 明d 1kllIIolo 盱College ,Ji hn ,Jil in l32100)Abs 晌ct : Wi山that electro —hy drau lic s yste ms a r e more and more widely used inmany automa tic c ontm la r ea s ,more and mor e h 培h ped .o 珊ances of tllem ar e required for complicated process environment ,however tI l eimprov e — ment of s ys t e m perfb 咖ancesis restrictedby model uncenainties and loading mom e n t dis t山.ballces . Bec au se the dis — turbance obsenrer(DOB) possesses 出 e advaIltage in enhar Ici ng tlle mbustnes s ofcontIDl system , and the com — pound controller has tIIe abilit)r of impr0Ving theⅡacking ped-omance of se n r o syst em ,onecontrol scheme with a 眦。
干扰观测器的设计与分析PPT课件

干扰观测器的工作原理
01
02
03
04
传感器采集系统输出信号,并 将其传输至信号处理电路。
信号处理电路对采集到的信号 进行滤波、放大等处理,提取
出有用的信息。
控制器根据输入信号和系统输 出信号的差异,计算出干扰量 ,并生成相应的补偿信号。
补偿信号被添加到系统输入中 ,以抵消干扰对系统的影响。
干扰观测器的性能指标
估计精度
干扰观测器的估计精度 越高,其补偿效果越好
。
实时性
干扰观测器的实时性越 好,其能够更快地响应 系统变化和干扰变化。
稳定性
干扰观测器的稳定性越 好,其工作越可靠,不 易出现误差或失稳现象
。
鲁棒性
干扰观测器的鲁棒性越 好,其对不同类型和不 同程度的干扰的适应能
力越强。
03
CATALOGUE
干扰观测器的设计方法
研究干扰观测器的设计与分析,对于 提高系统抗干扰性能和稳定性具有重 要意义。
干扰观测器作为一种有效的抗干扰方 法,被广泛应用于各种控制系统。
研究意义
随着工业自动化和智能化的快速发展,对控制系统性能和稳定性的要求越来越高。
干扰观测器作为一种有效的抗干扰方法,在提高系统性能和稳定性方面具有显著的 优势。
层数和节点数
根据任务复杂度和数据规模,合理设置网络层数 和节点数。
激活函数
选择合适的激活函数以增加网络的非线性表达能 力。
07
CATALOGUE
结论与展望
研究结论
干扰观测器在控制系统中的有效 性得到了验证,能够有效抑制外
部干扰对系统的影响。
针对不同类型的干扰,设计了多 种干扰观测器,并进行了实验验 证,证明了其良好的鲁棒性和适
机载光电稳定平台的强鲁棒性滑模变结构控制

·30·兵工自动化Ordnance Industry Automation2021-0540(5)doi: 10.7690/bgzdh.2021.05.008机载光电稳定平台的强鲁棒性滑模变结构控制马经帅,于洵,韩峰(西安工业大学兵器科学与技术学院,西安 710000)摘要:为使机载光电稳定平台系统在复杂环境下仍具有强鲁棒性,建立光电稳定平台数学模型。
以两轴四框架光电吊舱为研究对象,通过分析噪声干扰及本身结构参数的变化对光电稳定平台的影响,提出基于干扰观测器(disturbance observer,DOB)的滑模控制器设计方案。
理论推导和仿真结果表明:滑模变结构控制(sliding mode variable structure control,SMVSC)对干扰力矩和摄动完全适应,对系统结构参数变化和外界扰动具有良好的鲁棒性;比无干扰观测器的控制系统,拥有更高的稳定精度和更快的动态响应,能增强光电稳定平台的抗扰动能力。
关键词:光电稳定平台;滑模变结构控制;干扰观测器;强鲁棒性中图分类号:TP273 文献标志码:AStrong Robust Sliding Mode Variable Structure Control inAirborne Photoelectric Stabilized PlatformMa Jingshuai, Yu Xun, Han Feng(College of Ordnance Science & Technology, Xi’an Technological University, Xi’an 710000, China) Abstract: In order to make the airborne optoelectronic stabilized platform system still have strong robustness in complex environments, a mathematical model of the optoelectronic stabilized platform is established. Taking the two-axis four-frame photoelectric pod as the research object, by analyzing the influence of noise interference and changes in its structural parameters on the photoelectric stabilized platform, a design scheme of sliding mode controller based on disturbance observer (DOB) is proposed. Theoretical derivation and simulation results show that: sliding mode variable structure control (SMVSC) is fully adaptable to disturbance torque and perturbation, and has good robustness to system structural parameter changes and external disturbances; it has higher performance than control systems without disturbance observers. Stable accuracy and faster dynamic response enhance the anti-disturbance capability of the photoelectric stabilized platform.Keywords: photoelectric stabilization platform; SMVSC; DOB; strong robustness0引言机载光电稳定平台一般由光电载荷、陀螺、框架结构、驱动及控制系统等组成,是一种光、机、电高度集成的精密设备,用于目标的搜索捕获和跟踪等。
基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制

!第"#卷第#期郑州大学学报!理学版"$%&’"#(%’# !)*#+年,月-./012340%56278.!(9:.;<7.=>."?9@.)*#+基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制杨!鹏#!)!!王晓周#!)!!王!婕#!)!!张高巍#!)!#.河北工业大学控制科学与工程学院!天津,**#,*$).智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心!天津,**#,*"摘要!为了在干扰存在的情况下实现对五自由度机械臂的有效控制#提出了一种基于非线性干扰观测器的终端滑模控制策略.通过选择适当的非线性增益函数#干扰观测器能够精确地估计未知干扰#实现对控制器的补偿#降低滑模控制抖振.非奇异快速终端滑模面的设计提高了收敛速度#保证轨迹跟踪误差在有限时间内快速收敛.基于]M9L52%8方法证明了闭环系统的稳定性#数值仿真结果验证了所设计方法的有效性.关键词!机械臂$轨迹跟踪$终端滑模$干扰观测器中图分类号!P U)E)文献标志码!G文章编号!#CD#B CAE#!)*#+"*#B**DAB*C!"#!#*’#,D*"Q R.7S S2.#CD#B CAE#’)*#D),+$%引言家庭服务机器人是机器人发展的重要方向之一#而机械臂控制对服务机器人执行各种类人任务至关重要(#).作为一种复杂的非线性系统#机械臂易受不确定的因素#包括不确定的惯性’未知的重力转矩’未知的摩擦力矩和其他干扰的影响()).这些难以预测的不确定性影响了机械臂的控制精度及可靠性.因此#必须设计鲁棒控制方法处理上述干扰#以实现预期的性能.对不确定性及干扰的处理#文献(,X")提出了多种方法.滑模控制具有较强的鲁棒性和快速响应能力#常被应用于各种非线性不确定系统的控制中#但滑模控制的不连续性会引起控制的抖振.干扰观测器提供了处理干扰和不确定性的另一种方法.和其他干扰估计与抑制方法相比#非线性干扰观测器以其简单直观及严格的稳定性分析得到了广泛的研究和应用.为了估计高度非线性’强耦合的机械臂的未知干扰#文献(C)提出用非线性干扰观测器估计干扰及参数不确定性#然后通过估计值对控制器进行补偿.文献(D)提出了一种新型非线性干扰观测器#解决了干扰观测器的系统设计问题#并将其应用于机械臂控制#但不能实现有限时间控制.文献(A)研究了具有参数不确定性和外部干扰的空间机械臂的鲁棒跟踪控制问题#提出一种基于干扰观测器的输出反馈自适应控制方法#采用模糊逻辑系统来估计和补偿集总干扰.文献(+)针对具有模型不确定性和受外界干扰的机械臂轨迹跟踪控制问题#设计了由非线性控制器’速度观测器和干扰观测器组成的复合控制器#并给出了半全局渐近稳定性条件.上述控制方法中系统都是渐近稳定的#与渐近稳定系统相比#有限时间稳定系统通常表现出更快的收敛速度和更好的抗干扰性能(#*X##).基于干扰观测器的终端滑模控制方法是一个有效的复合控制方法#将干扰观测值作为前馈补偿#能够及时有效地抑制干扰.本文针对五自由度机械臂的运动控制问题#研究一种非奇异终端滑模控制与非线性干扰观测器相结合的复合控制器.将系统模型不确定性和外界干扰作为复合干扰!集总干扰"#设计了非奇异终端滑模控制器#以实现对系统的鲁棒控制及跟踪误差的有限时间收敛#同时利用干扰观测器估计集总干扰#对滑模控制器进行前馈补偿以削弱控制抖振.收稿日期!)*#DB*AB##基金项目!国家自然科学基金青年项目!C#"*,##A"$河北省自然科学基金项目!F)*#")*)),##F)*#")*)#"*"$天津市自然科学基金项目!#D-Y h(-Y*EE**"$河北省高等学校科学技术研究项目!h()*#"*CA".作者简介!杨鹏!#+C*%"#男#河北秦皇岛人#教授#主要从事系统建模和控制研究#=B I97&&M L01Z5:N#C,.<%I$通信作者&王婕!#+AC%"#女#辽宁北票人#讲师#主要从事非线性鲁棒控制’变结构控制和有限时间控制研究#=B I97&&[923R71N01Z5:.1>5.<2.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第#期杨!鹏#等$基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制&%模型描述机械臂的各个关节都为旋转关节#考虑由外界干扰和模型误差组成的复合干扰#串联刚性连接的机械臂模型可以表示为(!>">y #2!>#>,">,#?!>"#8!>,"-(#(=#!#"式中&>’>,’>y (S 7分别表示关节角度矢量’角速度矢量和角加速度矢量$(为控制输入$(!>"为7/7阶正定对称惯性矩阵$2!>#>,"为7/7阶离心力和哥氏力矩阵$?!>"为7维重力项矢量$8!>,"表示关节摩擦力矩$(=为施加在机械臂关节的外加有界干扰.通常情况下#机械臂的精确动力学模型难以得到#将模型分为已知部分和不确定部分&(!>"-(*!>"#!(!>"#2!>#>,"-2*!>#>,"#!2!>#>,"#?!>"-?*!>"#!?!>"#(*!>"’2*!>’>,"’?*!>"为模型的名义矩阵#!(!>"’!2!>#>,"’!?!>"代表系统矩阵的不确定部分.因此#机械臂动力学模型可以表示为(*!>">y #2*!>#>,">,#?*!>"-(#;#!)"式中&;-(=.!(!>">y .!2!>#>,">,.!?.8#表示由模型不确定项和外加干扰组成的复合干扰#;有界且其上界未知1控制目标为设计反馈控制律(!>#>,"#使五自由度机械臂关节角度>在有限时间内达到对期望运动角度>=的快速准确跟踪.+%干扰观测器设计在实际工程中#复合干扰;通常很难获得#需要对其进行估计#但是干扰的估计值与实际值之间存在一定的误差1干扰观测器设计的基本思想是用估计输出与实际输出的差值对估计值进行修正1用;u 表示对干扰;的估计#非线性干扰观测器设计方程为;u ,-9!>#>,"!;.;u "-.9!>#>,";u #9!>#>,";-.9!>#>,";u #9!>#>,"((*!>">y #2*!>#>,">,#?*!>".()#!,"式中&9!>#>,"为正定观测器增益矩阵1假设干扰的变化相对观测器的动态特性是缓慢的#即;,-*1定义干扰估计误差<=-;.;u #则<,=-.;u ,-.9!>#>,"!;.;u "-.9!>#>,"<=#且干扰估计误差满足<,=#9!>#>,"<=-*1!E "!!选取合适的增益函数9!>#>,"#可以使干扰估计误差指数收敛到零.然而在实际工程中#由于观测噪声很难通过微分角速度信号得到角加速度信号.因此#必须对上述干扰估计方法加以改进#得到无须角加速度信息的干扰观测器.定义辅助向量@-;u .A !>#>,"#其中A !>#>,"为待设计的函数向量#9!>#>,"与A !>#>,"存在如下关系&>>"A !>#>,"-9!>#>,"(*!>">y 1!""!!对@求导得&@,-;u ,.A ,!>#>,"-.9!>#>,";u #9!>#>,"((*!>">y #2*!>#>,">,#?*!>".().9!>#>,"(*!>">y -.9!>#>,";u #9!>#>,"(2*!>#>,">,#?*!>".()-.9!>#>,"@#9!>#>,"(2*!>#>,">,#*!>".(.A !>#>,")1因此#改进的干扰观测器方程为;u -@#A !>#>,"$@,-.9!>#>,"@#9!>#>,"(2*!>#>,">,#?*!>".(.A !>#>,")1!C "对观测误差<=求导得<,=-.;u ,-.@,.A ,!>#>,"1!D "将式!C "代入式!D "得+D Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷<,=-9!>#>,"@.9!>#>,"(2*!>#>,">,#?*!>".(.A !>#>,").9!>#>,"(*!>">y -.9!>#>,"(2*!>#>,">,#?*!>"#(*!>">y .()#9!>#>,"(@#A !>#>,")-.9!>#>,"!;.;u "-.9!>#>,"<=1!A "!!选择]M 9L52%8函数’#-#)<P =<=#则’,#-<P =<,=-.<P=9!>#>,"<=’*#因此干扰估计误差渐近收敛1当选取较大的9!>#>,"#可以使<=快速收敛#实现观测器对干扰的准确估计.-%控制器设计设计具有较快收敛速度的非奇异快速终端滑模面B 为B -<#0S 73!<")#1S 73!<,""#!+"式中&<!""表示角度跟踪误差#<!""->!"".>=!""$B -(B ##B ##-#B 7)P (S 7#0->793!:##:)#-#:7"#1->793!P ##P )#-#P 7"#:##:)#-#:7#P ##P )#-#P 7是大于*的常数$)->793!"##")#-#"7"#"->793!!##!)#-#!7"##K !;K )#";]!;##’;’7$S 73!<")-(<#"#S 32!<#"#-#<7"7S 32!<7")P#S32!,"为符号函数#S 73!<,""的表示与S 73!<")相同.针对机械臂动力学模型!)"#设计基于非线性干扰观测器的滑模控制律为(-(*!>">y =#2*!>#>,">,#?*!>".(*1.#".#!77#0)>793!<;";.#""S 73!<,")77.".;u .(*(6#B #6)S 73!B "*)#!#*"图&!控制系统框图’()*&!P 01>793@9I %\<%2:@%&S M S :1I式中&77为7阶单位矩阵$6#->793!X ###-#X #7"#6)->793!X )##-#X )7"#X #;’X );为大于*的常数$*->793!%##%)#-#%7"#*K %##-#%7K ##;u 为干扰观测器的输出.估计的集总干扰直接抵消实际干扰的影响#控制系统框图如图#所示.定理&%考虑机械臂动力学模型!)"#用干扰观测器方程!C "估计系统集总干扰;#设计非奇异终端滑模函数!+"及控制律!#*"#则轨迹跟踪误差在有限时间内收敛.证明!选取]M 9L52%8函数’)-#)B P B #对’)求导得’,)-B PB ,1由式!E "’式!+"得’,)-B P(<,#0)>793!<;";.#"<,#1">793!<,;!;.#"<y )1!##"对<求二阶导数并代入式!##"得’,)-B P 0<,#0)>793!<;";.#"<,#1">793!<,;!;.#",((.#*!.2*!>#>,">,.?*!>"#(#;".>y =)11!#)"将式!#*"代入式!#)"得’,)-B P1">793!<,;!;.#"(.!6#B #6)S73!B "*".(.#*!;u .;")-.B P 1">793!<,;!;.#"!6#B #6)S 73!B "*.(.#*<="’.B P 1">793!<,;!;.#"(6#B #!6).>793!(.#*<=">793.#!S 73!B "*""S 73!B "*)1!#,"若矩阵6).>793!(.#*<=">793.#!S 73!B "*"正定#则’,)’.)X .#’)).)!*##"L )X .)’)!*##"L )#!#E "式中&X .#’X .)分别为正定对角矩阵1">793!<,;!;.#"6#’1">793!<,;!;.#"!6).>793!(.#*<=",>793.#!S 73!B "*""的对角元素的最小值1取’-’##’)#当干扰估计误差收敛到零时#’#-*#’,-’,)’.B P 1">793!<,;!;.#"(6#B #6)S 73!B "*)#则’,’.)X .#’).)!%##"L )X .N )’!%##"L )#其中X .N )为正定对角矩阵1">793!<,;!;.#"6)的对角元素的最小值1根据文献(#))#系统状态在有限时间"’.&2!!X .#’!#.*"L )#*A Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第#期杨!鹏#等$基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制)!*.#"L )X .N )"L )!*.#"L )X .N )"L !X .N )!#.*""内收敛到滑模面B -$#进而轨迹跟踪误差沿滑模面在有限时间内收敛到零..%仿真结果为了验证所提出的控制策略的有效性#对文献(#,)中的五自由度机械臂系统进行了仿真分析#其机械臂简图如图)所示#其中[#为肩关节屈伸角#[)为肩关节外展内收角#[,为肘关节屈伸角#[E 为腕关节内旋’外旋角#["为腕关节屈伸角.以每个关节中心点为原点建立坐标系#各关节绕J 轴旋转.图+!五自由度机械臂简图’()*+!P 01>793@9I %\\781>13@11B %\B \@11>%I@%Z%:7<I 927L5&9:%@式!#"中(!>"’2!>#>,"’?!>"的组成及详细参数见文献(#,)#关节摩擦力矩8!>,"-*’)S 32!>,"#系统的外加干扰(=-*’#(S 72!""!S 72!""!S 72!""!S 72!""!S 72!"")P 1利用干扰观测器方程!C "观测未知复合干扰#取A !>#>,"-,**>,#非线性增益函数9!>#>,"-,**(.#*1取(*!>"-*’A (!>"#因为(!>"为对称正定矩阵#(.#*也为对称正定矩阵#故%9!>#>,"%]*1滑模函数由式!+"给出#各参数设计为0->793!E #E #E #E #E "#1->793!*’E #*’E #*’E #*’E #*’E "#)->793!)#)#)#)#)"#"->793!#’"##’"##’"##’"##’""#控制器参数6#->793!)*#)*#)*#)*#,*"#6)->793!*’###*’###*’###*’###*’##"#*->793!*’)#*’)#*’)#*’)#*’)"1各关节初始角度取*’"@9>#初始角速度取*#观测器初值取*#期望关节角度取[;=-S 72!"#!;.#"%L ""#;-##-#"#仿真结果见图,i 图C.图-!关节角度跟踪曲线’()*-!P @9<J723<5@81%\R %72:923&1图.!关节角度跟踪误差’()*.!P @9<J7231@@%@%\R %72:923&1图,为关节角度跟踪曲线#图E 为关节角度跟踪误差.可以看出#在系统存在模型不确定性和外界干扰情况下#设计的终端滑模控制器能够使机械臂对指令轨迹做出快速响应#跟踪误差在有限时间内收敛.与现有方法相比#本文所提出的控制方法误差收敛速度更快.图"为干扰及干扰估计曲线#.=#’.=)’.=,’.=E ’.="分#A Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷别为关节#i "处的复合干扰.可以看出#设计的干扰观测器能够实现对干扰的准确观测#其观测值为控制器提供补偿#采用干扰观测器补偿的方法可以减小控制抖振.为证明干扰观测器的有效性#针对相同的机械臂系统#设计无干扰观测器补偿的滑模控制器#滑模切换项增益不小于干扰上界#即X );!%;%#其他控制器参数与本文所提出的控制器参数相同#在两种控制器下的控制输入如图C 所示.可以看出#本文所提出的控制器控制力矩曲线连续光滑#基本无抖振!第"个关节控制曲线的不连续是由不连续摩擦引起的"#且由于切换增益较小#所需的起始力矩较小#而无干扰观测器补偿的滑模控制器控制力矩存在较强的抖振且起始力矩较大.图/!干扰及干扰估计曲线’()*/!d 7S :5@Z92<192>7:S 1S :7I 9:7%2<5@81图0!控制输入’()*0!Y %2:@%&72L5:/%结论针对五自由度机械臂的控制问题#设计了基于干扰观测器的非奇异终端滑模控制策略.将外界干扰和系统模型不确定性看作集总干扰#利用非线性干扰观测器逼近系统干扰#不需要知道系统干扰的上界且能够削弱控制抖振.设计的非奇异终端滑模面能够使系统在有限时间内收敛#加快了对指令的响应速度.理论分析和仿真结果表明#所提出的干扰观测器能够实现对干扰的准确观测#基于干扰观测器的滑模控制能够有效削弱抖振且使轨迹跟踪误差在有限时间内收敛.参考文献!(#)!徐昱琳#杨永焕#李昕#等.基于双目视觉的服务机器人仿人机械臂控制(-).上海大学学报!自然科学版"#)*#)##A !""&"*C X "#).())!Y T =(V]#T e 6/V #P G (?.H @71\L9L1@&9>9L:781215@9&21:[%@J :@9<J723<%2:@%&\%@I 927L5&9:%@S [7:052<1@:972J721I 9:7<S #>M 29I 7<S 92>9<:59:%@I %>1&(-).G 5:%I 9:7<9#)**+#E"!#*"&),#)X ),#A.(,)!陈志旺#薛佳伟.基于不确定逼近的机械手自适应鲁棒预测控制(-).控制理论与应用#)*#)#)+!""&C,"XCE#.)A Copyright©博看网 . All Rights Reserved.,A!第#期杨!鹏#等$基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制(E)!Y6e(VU$#aG(V f(.G>9L:781:@9R1<:%@M:@9<J723215@9&21:[%@J<%2:@%&[7:0@%Z5S:<%I L12S9:%@\%@@%Z%:I927L5&9:%@S(-).(15@9&<%I L5:72392>9LL&7<9:7%2S#)*#C#)D!)"&")"X",C.(")!于靖#陈谋#姜长生.基于干扰观测器的非线性不确定系统自适应滑模控制(-).控制理论与应用#)*#E#,#!A"& ++,X+++.(C)!Y T=(a T#H G]]G(Y=d-#V G aP T_e UU-#1:9&.G2%2&7219@>7S:5@Z92<1%ZS1@81@\%@@%Z%:7<I927L5&9:%@S(-).^===:@92S B9<:7%2S%272>5S:@79&1&1<:@%27<S#)***#ED!E"&+,)X+,A.(D)!?e T G??G d^G#P G$G b e]^?#?G_h6=/T-#1:9&.(%2&7219@>7S:5@Z92<1%ZS1@81@>1S732\%@@%Z%:7<I927L5&9:%@S(-).Y%2:@%&1237211@723L@9<:7<1#)*#,#)#!,"&)",X)CD.(A)!Y T6/f#Y6^-#;6(FY.F544M9>9L:781>7S:5@Z92<1B%ZS1@81@B Z9S1>@%Z5S::@9<J723<%2:@%&%\1&1<:@7<9&&M>@7812\@11B\&%9:723S L9<1I927L5&9:%@(-).^===S M S:1I S R%5@29&#)*#E#A!)"&,E,X,").(+)!H e6G b_^FF.P@9R1<:%@M:@9<J723<%2:@%&5S72381&%<7:M%ZS1@81@92>>7S:5@Z92<1S%ZS1@81@\%@52<1@:972@%Z%:I927L5&9:%@S[7:0B %5::9<0%I1:1@S(-).?1<<927<9#)*#D#")!E Q""&AC#X AD".(#*)]^;T#d6TH#]^(g/.F727:1B:7I1<%2S12S5S9&3%@7:0I\%@I5&:7B9312:S M S:1I S[7:0>%5Z&1B72:13@9:%@>M29I7<S(-).G5:%I9:B 7<9#)*#,#ED!A"&#D*C X#D#).(##)aG(Vg#]^;#;T^U.d7S:@7Z5:1>\727:1B:7I1<%2:972I12:<%2:@%&\%@>%5Z&1B72:13@9:%@I5&:79312:S M S:1I S(-).^===:@92S9<:7%2S %2<M Z1@21:7<S#)*#E#EE!+"&#"#A X#")A.(#))f6;T#f6g T#;T^_^(/G d=T H#1:9&.Y%2:725%5S\727:1B:7I1<%2:@%&\%@@%Z%:7<I927L5&9:%@S[7:0:1@I729&S&7>723I%>1 (-).G5:%I9:7<9#)**"#E#!##"&#+"D X#+CE.(#,)b G(VT H#aG(V-T.G>9L:781<%2:@%&%\"d e F5LL1@B&7I Z1‘%S J1&1:%2@%Z%:[7:07I L@%81>S9\1:M(-).^;G:@92S9<:7%2S# )*#,#")!C"&AEE X A",.3<B@(:4?F?(C(:)P9C<89:;B9?H9B S959;(E P4:(T D?4;9B K(;NR9:?(:<4B!(>;D B54:E<"5><B Q<Bf G(VU123##)#aG(Vg79%40%5##)#aG(V-71##)#/T G(VV9%[17##)!#’)234454!$47"845)2;<72<:7=>7?;7<<8;7?#\<P<;&7;A<8B;"C4!Z<237454?C#Z;:7G;7,**#,*#$3;7:$ )’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责任编辑&孔!薇"Copyright©博看网 . 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含干扰观测器的永磁同步电机位置伺服系统设计

含干扰观测器的永磁同步电机位置伺服系统设计
秦金义;朱光起;徐永向
【期刊名称】《微电机》
【年(卷),期】2013(046)002
【摘要】永磁同步电机位置伺服系统常采用电流环、转速环和位置环的典型三闭环控制结构,但存在抗扰动能力差的特点.考虑到外部干扰对系统的影响,采用干扰观测器的方法来提高位置跟随的鲁棒性.在分析干扰观测器原理的基础上,对包含干扰观测器的位置伺服系统的整体控制结构进行了设计.按照永磁同步电机的数学模型和电机参数,对三环PID控制器的参数的计算方法进行了分析,并推导出干扰观测器的模型,最后进行了仿真分析.仿真结果表明在加入干扰观测器后,位置伺服系统的抗外界干扰能力得到了明显的提高.
【总页数】4页(P33-36)
【作者】秦金义;朱光起;徐永向
【作者单位】哈尔滨工业大学电气工程系,哈尔滨 150001;哈尔滨工业大学电气工程系,哈尔滨 150001;哈尔滨工业大学电气工程系,哈尔滨 150001
【正文语种】中文
【中图分类】TM341;TM351;TP27
【相关文献】
1.基于自抗扰控制的永磁同步电机位置伺服系统一体化设计 [J], 左月飞;张捷;刘闯;张涛
2.永磁同步电机位置伺服系统的设计 [J], 方钦;周顺荣;金如麟
3.基于ITSE准则的永磁同步电机位置伺服系统调节参数优化设计 [J], 何春晗;李璀
4.基于干扰观测器的永磁同步电机复合滑模控制器设计 [J], 王昊;李昕涛;闫庚龙;孙宏发
5.基于反步控制的非线性干扰观测器的外部不确定干扰的电液位置伺服系统 [J], 芮光超;侯冬冬;沈刚
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利用梅森公式,根据图4,可推出 GP ( s )Gn ( s) 1 Q( s) GDY ( s) Gn ( s) GP ( s) Gn ( s) Q( s)
G Y ( s ) GP ( s)Q( s) Gn ( s) GP ( s) Gn ( s) Q( s)
GDY ( s) GP ( s)
G Y ( s ) 0
(8)
G 上式说明,在高频时, Y ( s ) 0 可见干扰观测器 对测量噪声不敏感,可以实现对高频噪声的有效滤除, 但对于对象参数的摄动及外部扰动没有任何抑制作用。 通过上述分析可见,通过采用低通滤波器 设计
Q( s)
可以实现对低频干扰的有效补偿和高频噪声的有效 滤除,是一种很有效的工程设计方法。 由简化框图4可以从另一个角度来理解干扰观 测器的作用。在低频段, Q( s) 1 则
仿真程序: 连续系统: do_sim_int.m, do_sim.mdl, do_sim_plot.m
离散系统的控制仿真
对象(9)式可离散化为:
G p ( z 1 )
其中 m 为延迟时间。
z m B p ( z 1 ) Ap ( z 1 )
(16)
离散化的名义模型表示为:
z mn Bn ( z 1 ) Gn ( z 1 ) An ( z 1 )
鲁棒稳定条件已经被破坏;截止频率为150HZ时,1/ ( s) 与
Q( s ) 的幅值比较接近,是较为理想的选择;但是
考虑实际系统还有其他的模型误差及离散化时残差的影
响,综合鲁棒稳定与系统性能,只能选择50HZ的滤波 器。综上所述,由于时间的延迟的影响,系统只能在较
低频段保持扰动观测器的特性。
Bode Diagram 150 1/Delta Q1 Q2 100 Q3
(10)
在设计低通滤波器 Q ( s ) 的带宽时,高频扰动
对系统产生扰动作为标称对象的乘积摄动:
G p ( s) Gn ( s)(1 ( s))
其中 ( s ) 为高频振动。
(11)
为分析时间延迟对控制器性能的影响,假设时间
延迟因子是唯一不确定部分,此时
An ( s ) Ap ( s )
附:用梅森公式求传递函数(P程鹏《自动控制原理》49), 该公式的证明可参考有关著作。
梅森公式的一般形式为:
G s
P
k 1 k
n
k
G 式中: s —待求传递函数:
k
—特征式,且
1 Li Li L j Li L j Lk
Pk —从输入端到输出端第 k 条前向通道的总传递函数
和 Bn ( s) B p ( s) ,由公式(9),(10)和(11) 可以得到:
( s ) e
sTd
1
(12)
保证干扰观测器内环鲁棒稳定的充分必要条件是:
|| T ( jw)( jw) || 1
(13)
其中 T ( s ) 是补灵敏度函数。
在干扰观测器的设计中,取 T (s) Q(s) ,则
* * 1 m mn
Gn )
*
(19)
GNY ( z 1 )
z mn G p*Q ( z 1 ) Gn * Q ( z 1 )( z mG p* z mn Gn* )
(20)
1 设 Q( z ) 为理想的低通滤波器,即在低频段,当 f ≤f q 时,
Q 1 Q( z 1 ) 1 ;在高频段,当 f f q 时, ( z ) 0 。
Magnitude (dB)
50
0
-50
-100
10
0
10
1
10
2
10
3
10
4
Frequency (Hz)
图5 滤波器 Q( s ) 的选择
参考文献:
C.J.Kempf, S.Kobayashi, Disturbance Observer and Feedforward Design for a High-Speed Direct-Drive Positioning Table. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 1999, 7: 513-526
Q( s )
3 s 1 3 s3 3 2 s 2 3 s 1
(15)
低通滤波器的截止频率由时间常数 决定,随着 的减少
带宽逐渐增加。取滤波器 Q( s) 的截止频率分别为50、150 和 450HZ,分别记为 Q1 Q2 和 Q3 ,见图5所示。
由图5可以看出,当截止频率为450HZ时,式(13)的
在低频段时,有
GCY ( z 1 ) Gn ( z 1 ) , GDY ( z 1 ) 0 , GNY ( z 1 ) 1.
说明干扰观测器对于低频干扰具有很好的抑制能力,但对 低频测量噪声非常敏感。
在高频段时,有
GCY ( z 1 ) Gp ( z 1 ) , GDY ( z 1 ) G p ( z 1 ), GNY ( z 1 ) 0.
Q( s) 0 具体分析如下:
在低频时, Q( s) 1
GUY ( s) Gn ( s)
由式(3)至(6),有
GY ( s) 1
GDY ( s) 0
(7)
上式说明,在低频段,干扰观测器仍使得实际
对象的响应与名义模型的响应一致,即可以实现 对低频干扰的有效补偿,从而保证较好的鲁棒性。
d 为等效干扰,
为测
量噪声。
d
u
GP ( s )
y
ˆ
ˆ d
Gn ( s )
干扰观测器
1
Q( s)
图3 干扰观测器原理框图
根据梅森公式,由图3可得从 u 到 y 的传递 函数计算方法:
由于
P
k 1 k
n
k
Gp s
(2)
Li Q s Gn 1 s Q s Gp s
(17)
由连续干扰观测器可得到离散干扰观测器的结构,如图6所示,
为低通滤波器,则 Q( z 1 )
图6 离散系统干扰观测器
图7 与图6等价的离散系统
取
Bn ( z 1 ) * Gn ( z 1 ) An ( z 1 )
B p ( z 1 ) Ap ( z 1 )
G * ( z 1 ) p
由图7可得:
GCY ( z 1 )
z mG p*Gn* Gn * Q ( z 1 )( z mG p* z mn Gn* )
(18)
GDY ( z 1 )
z mG p*Gn* (1 z mn Q ( z 1 )) Gn Q ( z )( z G p z
说明干扰观测器对于高频段测量噪声具有很好的 抑制能力,但对干扰却没有抑制作用。
(3)
即:
GUY ( s)
GP ( s)Gn ( s) Gn ( s) GP ( s) Gn ( s) Q( s)
(4)
根据式(3),对图3做等效变换,得到简化框图4 如下。
d
u
1 1 Q( s)
GP ( s )
y
Q( s) Gn ( s )
图4 图3的简化框图
(5)
(6)
Q ( s ) 是干扰观测器设计中一个非常重要的环节,首先,为使
Q( s)Gn 1 ( s) 正则,Q ( s ) 的相对阶应不小于 G ( s)的相对阶;其次,
n
Q( s)
带宽的设计,是在干扰观测器的鲁棒稳定性和干扰抑制
能力之间的折衷。
Q ( s ) 的设计原则为:即在低频段, Q( s) 1 ;在高频段,
1 1 Q( s)
Q( s) Gn 1 ( s ) Gn ( s )
,显然,加入干扰观测器后,
系统在低频段时的控制相当于高增益控制; 在 高频段, Q( s) 0 则
1 1 Q( s) 0 , ( s) ,即前向通 1 Q( Байду номын сангаас) Gn
道的控制增益为1,反馈系数为0,则从 到 之间
相当于开环,其传递函数等于对象的开环传递函 数 GP ( s) ,干扰观测器的作用消失。
3. 低通滤波器 Q ( s ) 的选择
假设被控对象可以表示为:
G p (s) e
sTd
Bp ( s) Ap ( s )
(9)
其中 Td 为延迟时间。
名义模型可以表示为:
Gn ( s ) Bn ( s ) An ( s )
sys_delay.m ,其结果见图5 。 clear all; close all; tol=400*10^(-6); [np,dp]=pade(tol,6); delay=tf(np,dp); delta=tf(np,dp)-1; sys=1/delta;
figure(1); bode(1/delta,'r',{5,10^5});grid on; tol1=0.00035; Q1=tf([3*tol1,1],[tol1^3,3*tol1^2,3*tol1,1]); hold on; bode(Q1,'k--');
ˆ 由上图,求出等效干扰的估计值 d 为:
ˆ d G ( s )G 1 (s ) d d P P
(1)
式(1)说明,用上述方法可以实现对干扰的准确估计和补 偿。图2描述了干扰观测器的基本思想,但对于实际的物理 系统,其实现存在如下问题: