二自由度控制阅读报告

3.1引言：

由前馈控制器和反馈控制器组成的二自由度控制方法通过前馈控制提高系统的跟踪控制精度和带宽，通过反馈控制补偿由外部干扰、系统不确定性因素等造成的跟踪误差，以及保证系统的鲁棒性。近年来，采用不同的前馈控制器和反馈控制器组成的二自由度控制方法越来越多地应用到坐落式微型智能电网、纳米定位以及光盘、硬盘驱动控制中，并证明其相对于单一的反馈控制具有更好的位置跟踪控制性能。目前，二自由度控制中的前馈控制器大多数都采用零相位跟踪控制(ZPETC)、零幅值跟踪控制(ZMETC)和基于滤波器的前馈控制等方法设计，反馈控制器则大多数采用PID 控制、自适应控制和鲁棒反馈控制等控制方法设计。然而，上述前馈控制器设计方法都是根据系统模型设计具备因果特性的稳定控制器，其对于期望跟踪信号和系统模型的信息利用不够充分，对于位置跟踪控制性能的提高是有限的。同时，大多数反馈控制器的设计方法都没有考虑到前馈控制器对整个跟踪控制系统性能的影响，这样，二自由度控制系统中的前馈控制信号和反馈控制信号随机叠加，会导致位置跟踪性能在系统不确定性存在的情况下并不一定能够满足系统跟踪控制的要求。

3.1.1 鲁棒控制方法的研究现状

近年来，诸多学者从线性矩阵不等式角度，结合李雅普诺夫函数，针对网络控制和时滞控制进行了研究。另有其他学者对非线性鲁棒控制进行研究，提出了抑制干扰和镇定的有效手段。

目前，针对鲁棒控制方法在实际中的应用，已经有较为成熟的CAD 工具，例如，

H控制问题、综合设MATLAB Robust Control Toolbox 能够方便有效地解决LMI 问题、

计问题等。鲁棒方法由于其考虑了实际系统的不确定因素，也实际系统设计中得到了有效的使用，例如，在硬盘磁头定位控制中鲁棒方法的应用，使得在硬盘个体差异存在的条件下，仍能满足控制精度，满足了硬盘大批量生产的要求；批量生产的挖掘机控制的设计问题，也能够用鲁棒控制方法较为有效地解决；汽车离合器变速缓冲控制、矿车速度控制、三峡输电控制等诸多应用场合，鲁棒控制方法都发挥着重要作用。

3.1.2 二自由度方法研究现状

目前，大部分二自由度控制方法都是采用前馈控制器和反馈控制器分别单独设计的设计思路。学者们研究了许多不同的前馈控制器和反馈控制器为基础的二自由度控制方法。提出了一种将基于系统动态模型的前馈控制器和高增益PID 反馈控制器相结合的二自由度控制方法，以提高原子力显微镜纳米定位的精度和速度。利用基于参考模型的滤波器和状态反馈控制器的二自由度控制方法以提高跟踪控制系统的跟踪性能、稳定性和干扰抑制性能。给

出了一种将基于零幅值相位跟踪技术的前馈控制器和鲁棒反馈控制器相结合的二自由度控制方法，并有效地提高了硬盘驱动伺服控制系统的性能。提出了一种由基于神经网络模型的前馈控制器和 PID 反馈控制器组成的二自由度控制方法。研究了一种基于主动抗干扰控制的前馈控制器与 PID 反馈控制器相结合的二自由度控制方法。提出了一种将由基于零相位跟踪控制器和零相位低通滤波器组成的前馈控制器和 PD 反馈控制器组成的二自由度控制方法。

为了将前馈控制器和反馈控制器系统地结合起来，以使得以整个二自由度控制系统的控制性能能够满足系统需求，一些学者提出了前馈控制器和反馈控制器同时设计的设计思路，并在这方面也取得了一定的研究成果。在分析二自由度控制结构、反馈控制与前馈控制对控制性能影响的基础上，给出了一种二自由度控制的最优设计结构，并利用 ∞H 控制理论同时设计前馈和反馈控制器。针对二自由度控制的多目标优化问题，研究了一种基于线性矩阵不等式（LMI ）的二自由度控制方法，该方法有效地提高了纳米定位系统的跟踪控制带宽。提出了一种基于LMI 的∞H 回路成形二自由度控制器设计方法，该方法利用∞H LMI 设计方法同时得到前馈控制器和反馈控制器，并且具有良好的跟踪性能和鲁棒性。

3.1.3 鲁棒二自由度控制研究现状

在实际控制中，被控对象的模型不能精确已知，对于对象存在不确定性的系统，通常不确定性的上限可以得到。在已知机理模型和不确定性的基础上，采用鲁棒的思想设计二自由度控制器能够保证控制设计的鲁棒性，使得二自由度控制在实际应用中效果更好。

在采用鲁棒二自由度进行控制设计时，首先要建立鲁棒二自由度控制结构，并将问题转化为∞H 控制问题。将二自由度控制器看作具有两个输入和一个输出的一个控制器，通过求解∞H 控制器来求得鲁棒二自由度控制器。在鲁棒二自由度设计中，可以同时对两个自由度的控制器进行设计。鲁棒控制结合二自由度控制既能增加设计的自由度，又能够保证鲁棒性能要求，因而，这种方法适合于有一定动态性能要求的控制系统设计。

3.2 二自由度控制方法的种类

3.2.1 二自由度控制与自适应控制结合的方法

自适应控制通过在线辨识获取系统当前时刻的状态信息和不确定性信息，对结构固定控制器的参数进行整定或者直接修正控制器的输出，以实现期望的控制目的。基于模型参考自适应控制的思想，建立了具有自适应功能的二自由度控制。这种控制结构适用于参数变化范围大的情况。

值得注意的是，自适应控制虽然有自适应的功能，能够适应参数的大范围变化，它本

质上是非线性的控制方法，对于这种方法的分析和设计实现比较困难。另外，由于要实时获取系统在线信息并进行参数辨识，自适应控制的计算较为复杂，很难满足实时性高的要求。

3.2.2 二自由度控制与智能控制结合的方法

近来，模糊控制、智能控制的发展很快。许多研究者将神经网络、模糊控制等思想应用到伺服控制中。二自由度控制结合了智能控制后，能够提高系统的跟踪性能，改善系统的抗干扰能力，削弱系统中参数变化的影响，在一定程度上能够提高系统的动态性能。但是，这种方法不适用于实时控制，神经网络和模糊控制等方法的计算量很大。目前，自学习控制、模糊控制、神经网络在伺服系统中的应用尚不成熟，仍处在理论研究阶段。

3.2.3 二自由度控制与内模控制结合的方法

内模控制是基于过程数学模型的控制策略，它具有良好的调节性能、能消除不可测干扰等优点。受到众多学者重视。内模控制基于内模原理。在设计时，对等效变化后的控制结构求内模控制器。基于内模控制的输出误差反馈能有效提高系统的抗干扰能力。将内模控制和二自由度控制方法结合能够提高跟踪性能。但是，内模控制对模型精确程度要求较高，处理不确定性能力有限。

3.2.4 二自由度控制与干扰观测器结合的方法

K.Ohnishi 提出干扰观测器的方法。将这种方法和二自由度控制结合的学者有Umeno, Hori 等，他们给出了理论上的结果。现在使用的干扰观测器都源于二者最初的研究。干扰观测器将标称模型的输出和实际对象的输出的偏差作为观测到的等效的干扰，将其变换到输入端，实现干扰的补偿。等效扰动引起的原因可以是实际系统参数变化或外部扰动造成的，而在干扰观测器中并不对其进行区分。理论上等效干扰能够被完全补偿。目前，扰动观测器有很多应用场合。例如在机械臂的控制、硬盘磁头控制等场合都有应用。

3.3 二自由度的控制方法

3.3.1 二自由度控制方法的简单介绍

目前常用的跟踪控制技术包括上述PID 反馈控制、鲁棒反馈控制、基于LQR/LTR 的控制方法、迭代学习控制以及系统逆控制。这些控制技术由于控制结构、反馈灵敏度函数的