鲁棒控制与鲁棒控制器设计(谷风参考)

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经验学习
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• 小增益定理
假设
为稳定的,则当且仅当小增益条件 满足时
图 (b) 中所示的系统对所有稳定的 且是内部稳定的。
都是良定的,
即如果系统的回路传递函数的范数小于 1,则闭 环系统将总是稳定的。
经验学习
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1.2 鲁棒控制器的结构
闭环系统中引入的增广对象模型
其对应的增广状态方程为
经验学习
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闭环系统传递函数为
▪ 鲁棒控制工具箱中的系统描述方法
建立鲁棒控制工具箱可以使用的系统模型
经验学习
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经验学习
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【例1】
经验学习
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分析与综合工具箱和 LMI 工具箱的 模型描述
经验学习
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变换出系统矩阵 P
经验学习
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【例2】用【例1】中的对象模型和加权函数, 得出其系统矩阵模型 P
经验学习
经验学习
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经验学习
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【例5】带有双积分器的非最小相位受控对象
设计系统的最优
,选择加权函数
并选择极点漂移为 控制器。
经验学习
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经验学习
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3、新鲁棒控制工具箱 及应用
3.1 不确定系统的描述
经验学习
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【例6】典型二阶开环传函 选定标称值为
构造不确定系统模型。
经验学习
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对叠加型不确定性 对乘积型的不确定性
经验学习
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3.2 灵敏度问题的鲁棒控制器设计
一般情况下,受控对象 G 的 D 矩阵为非满秩矩阵时, 不能得出精确的成型控制器,这时回路奇异值的上下限 满足式子

时,控制器作用下实际回路奇异值介于
之间。
经验学习
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【例7】
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绘制在此控制器下的回路奇异值及闭环 系统的阶跃响应曲线
经验学习
经验学习
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鲁棒控制的目的是设计出一个镇定控制器
使得闭环系统
的范数取
一个小于 1 的值,亦即
鲁棒控制问题的三种形式:
最优控制问题 其中需求解

最优控制问题 其中需求解

控制问题 需要得出一个控制器满足
经验学习
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加权灵敏度问题的控制结构框图
加权函数 即传递函数在
,使得 均正则。 时均应该是有界的。
经验学习
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2、 鲁棒控制器的 计算机辅助设计
鲁棒控制工具箱的设计方法
经验学习
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2.1 鲁棒控制工具箱的 设计方法
鲁棒控制器的状态方程表示
其中
X 与 Y 由下面的两个代数 Riccati 方程求解
经验学习
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控制器存在的前提条wk.baidu.com为
足够小, 且满足

控制器 Riccati 方程的解为 正定矩阵;
观测器 Riccati 方程的解为 正定矩阵;
。该式说明两个 Riccati 方程的积
矩阵的所有特征值均小于 。
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【例3】对【例1】中的增广的系统模型,分别 设计
经验学习
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绘制在控制器作用下系统的开环 Bode 图和 闭环阶跃响应曲线
经验学习
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【例4】
加权矩阵
并设置 设计最优 控制器,并绘制出该控制器作用下的 阶跃响应曲线和开环系统的奇异值曲线。
鲁棒控制与鲁棒控制器 设计
经验学习
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主要内容
鲁棒控制问题的一般描述 鲁棒控制器的计算机辅助设计 新鲁棒控制工具箱及应用
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1、鲁棒控制问题的 一般描述
小增益定理 鲁棒控制器的结构 鲁棒控制系统的 MATLAB 描述
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1.1 小增益定理
(a) 标准反馈控制结构
(b) 小增益定理示意图
新版本的鲁棒控制工具箱将三种著名的方法,统一到一 个框架下,给出了统一的模型描述与设计函数。
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Thank you !
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假定系统对象模型的状态方程为 的状态方程模型为
状态方程模型为
的模型表示为
,加权函数 的
,而非正则的
式中
经验学习
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这时鲁棒控制问题可以集中成下面三种形式:
灵敏度问题
并不指定
稳定性与品质的混合鲁棒问题
假定
为空
一般的混合灵敏度问题
要求三个加权函数都存在。
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1.3 鲁棒控制系统的 MATLAB 描述
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3.3 混合灵敏度问题的鲁棒 控制器设计
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【例8】
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假设系统的不确定部分为乘积型的,且已知 ,并已知不确定参数的变化范围为 ,设计固定的 控制器
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4、 总结
小增益定理以及基于范数的鲁棒控制三种形式: 控制、 控制及最优 控制器,三种鲁棒控制问题,即灵
敏度问题、稳定性与品质的混合鲁棒问题及一般混合灵 敏度问题。 基于范数的鲁棒控制问题的 MATLAB 描述方法和鲁棒 控制器的计算机辅助设计的理论与求解方法。
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