基于线性自抗扰控制技术控制器设计的控制方法

为实现无超调、无偏差且快速的风扇转速设定点控制,利用线性自抗扰控制(LADRC)技术设计设定点控制器,并将控制器进行参数整定,应用于风扇转速设定点控制中。一方面,线性扩张状态观测器(LESO)存在于LADRC中,从而具有在大范围内很好地补偿参数波动对系统输出的影响,提高了系统的控制精度与响应速度;另一方面,为突出LADRC优良控制性能,对比经典的发动机控制方法,将各方法所设计的控制器应用于风扇转速设定点控制中。仿真结果表明:在两种完全不同飞行条件下的发动机模型中,只有LADRC控制器依旧满足优异的性能,其控制输出依旧满足稳态偏差为零、无超调且调节时间小于1 s。     

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法. 算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定. 为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究. 结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.     

基于PSO的自抗扰飞行控制律参数优化方法

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的自抗扰(ADRC)超机动飞行控制律参数优化方法.分析了自抗扰超机动飞行控制律的参数取值和调节问题,讨论了扩张状态观测器(ESO)中非线性函数的系数对系统性能的影响,并给出了系统的性能指标函数.在给定的参数范围内,采用标准的PSO算法对ESO中非线性函数的系数进行了参数优化,优化结果表明:这种算法可以按性能指标搜索到近似的最优参数.采用该算法得到的参数对超机动飞行控制律进行了数字仿真.仿真结果表明:控制律具有良好的动态和稳态性能,该参数优化方法是有效的.     

基于快速平稳幂次趋近律AGV滑模轨迹跟踪控制研究

针对应用于地下车库的自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轮式泊车机器人轨迹跟踪过程中的位置偏差和姿态偏差问题,提出了一种快速平稳幂次趋近律的滑模轨迹跟踪控制方法。首先,在泊车机器人坐标系下建立运动学模型,通过全局坐标系与机器人坐标系之间的转换关系,得到泊车机器人在全局坐标系下的运动学模型;然后采用Lyapunov直接法设计滑模切换函数,采取快速平稳幂次趋近律的方法使泊车AGV从偏差状态快速到达滑模切换面,使AGV泊车机器人快速平稳地跟踪给定参考轨迹。最后,通过MATLAB进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

胎面重量控制系统的CPSO优化Smith预估线性自抗扰策略

针对轮胎行业橡胶复合挤出线重量控制系统过程机理复杂、扰动过多且难以测量等问题,设计了一种史密斯预估与线性自抗扰控制(Smith prediction-linear active disturbance rejection control, Smith-LADRC)相结合的控制方式以实现对胎面重量的稳定控制。建立仿真模型与比例-积分-微分(proportional-integral-differential, PID)、LADRC、Smith-PID进行控制效果对比以验证其优势,同时针对此控制器调参困难引入混沌粒子群算法(chaotic particle swarm optimization, CPSO)进行参数整定。经实验结果表明：Smith-LADRC相较于上述3种控制方法能够使系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性;采用CPSO算法寻优后,相比于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),可以很好地达到控制目的,系统输出响应快速性均得到提高,相比手动调节能更好地对系统输出进行控制,同时节省参数调节时间,提高控制效率。     

欠驱动水面船舶航迹跟踪自抗扰控制

为实现欠驱动水面船舶在内部动态不确定和外界风流干扰情况下的航迹跟踪控制,首先构造能够使航迹偏差收敛的船首向角的跟踪方程,然后将航迹控制转化为实际船首向跟踪期望船首向的航向控制问题.应用自抗扰控制技术设计自抗扰航迹跟踪控制器,解决了恒定风流干扰造成的船舶横漂问题.应用非线性水动力模型进行仿真,结果表明,控制器能够实现欠驱动船舶对直线和曲线路径的精确跟踪,且具有较强的鲁棒性.     

自抗扰控制器在高阶系统中应用的仿真

将自抗扰控制器 (ADRC)推广到高阶系统的控制中。以理论分析为基础 ,将其基础部件——跟踪微分器 TD和扩张状态观测器 ESO的设计予以简化和改进。针对一类高阶非线性对象 ,在实例仿真的基础上总结了 ADRC的设计要点和经验整定规则。进行了几个典型实例仿真 ,并与PID和逆系统方法对比。仿真结果表明 ,ADRC对这一类高阶非线性对象具有良好的控制性能 ,对其外扰和模型的不确定因素具有较好的适应性和鲁棒性 ,从而证实了对 ADRC简化和改进的有效性。 ADRC可应用于高阶系统的控制     

基于自抗扰的高超再入飞行器轨迹线性化控制技术

在高超再入飞行器运动模型的基础上,全面分析了全弹道3通道间的运动学耦合、惯性耦合、气动耦合和控制耦合.针对该强耦合系统的姿态跟踪问题,基于时标分离和奇异摄动原理,分别在姿态环慢回路和快回路设计了基于自抗扰的轨迹线性化控制器.结合控制器的设计过程,从前馈、反馈、干扰观测与补偿等角度全面分析了自抗扰轨迹线性化控制方法的通道解耦机理.仿真结果验证了解耦机理分析的正确性,表明自抗扰轨迹线性化方法具有很好的解耦效果,适合用于强耦合系统的控制器设计.      

基于自抗扰控制的混凝土浇筑轨迹跟踪控制

为实现混凝土泵车高性能浇筑轨迹跟踪控制,抑制浇筑过程中由于混凝土泵送、风力等干扰对浇筑轨迹跟踪的影响,研究了混凝土泵车臂架系统的数学建模、浇筑轨迹跟踪控制问题。在分析臂架系统组成并建立连杆坐标系的基础上,应用拉格朗日方法建立了臂架系统的动力学模型。建立了泵送过程中混凝土与各臂架之间的摩擦力以及作用于臂架系统末端反向冲击力的数学模型。考虑混凝土泵送以及外部不可测量、不可预期的干扰作用于混凝土泵车臂架系统的情况,设计自抗扰控制(ADRC)方法。仿真结果表明,所设计的ADRC方法,对混凝土泵送干扰以及外部不确定干扰具有较好的抑制作用,实现了混凝土泵车臂架系统末端快速高精度轨迹跟踪控制,满足混凝土浇筑要求。     

分布式电动车的线性自抗扰稳定性控制策略

为研究分布式电动车的操纵稳定性控制策略问题,将直接横摆力矩控制器设计为2个一阶线性自抗扰控制器,用于计算车辆维持稳定所需的横摆力矩。在转矩分配方面,根据路面附着和车辆状态调节目标函数的权值,采用二次规划算法计算得到电机输出转矩。应用硬件在环仿真平台进行了正弦迟滞和正弦递增实验,实验结果表明分布式电动车的操纵稳定性控制策略能够提高车辆的操稳性能,使得控制变量能够紧密跟踪期望值。      

改进神经网络自适应滑模控制的机器人轨迹跟踪控制

为了提高机器人轨迹跟踪控制性能,在神经网络滑模控制方法的基础上,提出了一种改进型神经网络自适应滑模控制方法.该方法将神经网络作为控制器,利用其非线性映射能力来逼近各种未知非线性,同时通过在控制律中加入鲁棒项来消除逼近误差.考虑到隐含层单元数和网络结构参数对神经网络映射有效性的影响,将降低抖振作为优化目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行优化.最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真实验,并与其他控制方法进行了对比分析.仿真结果表明,基于该方法所设计的控制系统具有良好的鲁棒性和控制精确度,同时有效地削弱了抖振.     

Application of linear active disturbance rejection control for photoelectric tracking system

Dynamic characteristics and tracking precision are studied in the photoelectric tracking system and a linear active disturbance rejection control( LADRC) scheme is proposed for position loop. A current and speed controller is designed by a transfer function model,which is obtained by adaptive differential evolution. Model error,friction and nonlinear factor existing in position loop are treated as ‘disturbance',which is estimated and compensated by generalized proportional integral( GPI)observer. Comparative results are provided to demonstrate the remarkable performance of the proposed method. It turns out that the proposed scheme is successful and has superior features,such as quick dynamic response,low overshoot and high tracking precision. Furthermore,with the proposed method,friction is suppressed effectively.     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

永磁同步直线电机混沌杂草自抗扰控制研究

针对永磁同步直线电机没有中间传动环节, 任何不确定性扰动都会直接影响控制系统性能的问题, 设计 了一种改进杂草算法优化的 PMLSM(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor)二阶自抗扰控制器。 通过采用 混沌反向学习初始化方法和柯西分布的空间分布方式改进杂草算法优化自抗扰控制器参数, 经过优化的自抗 扰控制器的控制其性能有明显提高。 仿真结果表明, 该自抗扰控制器响应速度快, 稳态误差减小 2% 且无超 调, 对负载扰动具有良好的鲁棒性。     

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。