文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 自适应基本单元级率控制算法JVT-G012

自适应基本单元级率控制算法JVT-G012

自适应基本单元级率控制算法JVT-G012
自适应基本单元级率控制算法JVT-G012

自适应控制算法的实现

题目:自适应控制算法的实现 利用FOXBORO控制模块PIDA、FBTUNE、FFTUNE可以构成自适应和自整定控制算法。在电站应用中,这种算法可以用来克服过热、再热系统的纯滞后,实现磨煤系统的模糊控制,在其它行业的先进控制应用中也很具优势。 其基本组态方法如下: 1。建立PIDA模块。 MODOPT ≥ 4。 2。建立FBTUNE 和 FFTUNE 模块,分别将 PIDA.BLKSTA 参数连至 FBTUNE和 FFTUNE的PIDBLK。 3。将扰动量连至 FFTUNE 的LOAD_n (n=1~4)。 说明: 1。使用FBTUNE可以实现对PIDA中 PBAND(比例带)、INT(积分时间)、DERIV (微分时间)、DTIME(纯延迟时间)、SPLLAG(设定值超前-滞后系数)、FILTER (用于克服过程滞后与控制器滞后间不匹配的因子)的自整定。 2。当PIDA在PI或PID方式下,若FBTUNE的DFCT不大于1,如果此时FBTUNE的 PR_FL=0,可以实现控制对象不确定的模糊控制。这种方式不需要预整定。 3。当FBTUNE的 DFCT>1,或 PIDA 在 NIPID、PI_TAU、PID_TAU方式下,或 FBTUNE 的 PR_FL=1,需作预整定。预整定时,PIDA应处于手动状态,在 FBTUNE 的详细画面上置位 PTNREQ。预整定完毕,能确定 FBTUNE 的 PR_TYP (过程类型)、DFCT 及 PIDA 的 PBAND、INT、DERIV、DTIME、 SPPLLAG。 4。在FBTUNE的详细画面上置位STNREQ,若PIDA在自动状态下,FBTUNE将 进入自整定状态。建议将预整定的P、I、D参数或经验的P、I、D参数填入 FBTUNE详细画面的PM、IM、DM中。这样,在自整定不能很好满足控制要 求时,可以在FBTUNE的详细画面上置位 FB_HOLD,并 TOGGLE PIDRCL, 于是 FBTUNE 会将保留在 PM、IM、DM 中的整定参数装入PIDA中。复位 FB_HOLD,FBTUNE仍回到自整定状态。

自适应控制综述

自适应控制文献综述 卢宏伟 (华中科技大学控制科学与工程系信息与技术研究所 M200971940) 摘要:文中对自适应控制系统的发展、系统类型、控制器类型以及国内外自适应控制在工业和非工业领域的应用研究现状进行了较系统的总结。自适应控制成为一个专门的研究课题已超过50年了,至今,自适应控制已在很多领域获得成功应用,证明了其有效性。但也有其局限性和缺点,导致其推广应用至今仍受到限制,结合神经网络、模糊控制是自适应控制今后发展的方向。 关键字:自适应控制鲁棒性自适应控制器 1.自适应控制的发展概况 自适应控制系统首先由Draper和Li 在1951年提出,他们介绍了一种能使性能特性不确定的内燃机达到最优性能的控制系统。而自适应这一专门名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的,其后,1955年Benner 和Drenick也提出一个控制系统具有“自适应”的概念。 自适应控制发展的重要标志是在1958午Whitaker“及共同事设计了一种自适应飞机飞行控制系统。该系统利用参考模型期望特性和实际飞行特性之间的偏差去修改控制器的参数,使飞行达到最理想的特性,这种系统称为模型参考自适应控制系统(MRAC系统)。此后,此类系统因英国皇家军事科学院的Parks利用李稚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和法国Landau利用Popov 的超稳定性理论等设计方法而得到很大的发展,使之成为—种最基本的自适应控制系统。1974年,为了避免出现输出量的微分信号,美国的Monopli 提出了一种增广误差信号法,因而使输入输出信号设汁的自适应控制系统更加可靠地应用与实际工程中。 1960年Li和Wan Der Velde提出的自适应控制系统,他的控制回路中用一个极限环使参数不确定性得到自动补偿,这样的系统成为自振荡的自适应控制系统。 Petrov等人在1963年介绍了一种自适应控制系统,它的控制数如有一个开关函数或继电器产生,并以与参数值有关的系统轨线不变性原理为基础来设计系统,这种系统称为变结构系统。 1960到1961年Bellman和Fel`dbaum分别在美国和苏联应用动态规划原理设计具有随机不确定性的控制系统时,发现作为辨识信号和实际信号的控制输入之间存在对偶特性,因而提出对偶控制。 Astrom和Wittenmark对发展另一类重要的自适应控制系统,即自校正调节器(STR)作出了重要的贡献。这种调节器用微处理机很容易实现。这一有创见的工作得到各国学者普遍的重视,并且把发展各种新型的STR和探索新的应用工作推向新的高潮,使得以STR方法设计的自适应控制系统在数量上迢迢领先。在这些发展中以英国的Clarker和Gawthrop在1976年提出的广义最小方差自校正控制器最受重视。它克服了自校正调节器不能用于非最小相位系统等缺点。为了既保持自校正调节器实现简单的优点,又有拜较好的

自适应控制中PID控制方法

自适应PID 控制方法 1、自适应控制的理论概述 设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述: '()((),(),,) ()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== (1-1) 其中x(t),u(t),y(t)分别为n,p,m 维列向量。假设上述方程能线性化、离散化,并可得出在扰动与噪音影响下的方程: (1)(,)()(,)()()()(,)()() X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ (1-2) X(k),X(k),U(k),Y(k),V(k)分别为n,n,p,m,m 维列向量;(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。那么自适应控制就就是研究:在矩阵(,)k θΦ,(,)k ρθ,(,)H k θ中的参数向量,随机 {()k ω},{v(k)}的统计特性及随机向量X(0)的统计特性都未知的条件下的控制问题,也就就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下,设计控制序列u(0),u(1),…,u(N- 1),使得指定的性能指标尽可能接近最优与保持最优。 自适应控制就是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比有如下突出特点: (l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。

(2)一般反馈控制具有抗干扰作用,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象与在线修改参数的能力,因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差,还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3)自适应控制就是更复杂的反馈控制,它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加了一个可调系统" 1、1模型参考自适应控制系统 模型参考自适应控制系统由参考模型、反馈控制器、自适应机构及被控对象组成。此系统的主要特点就是具有参考模型,其核心问题可归纳为如何确定自适应调节律及算法。目前设计自适应律所采用的方法主要有两种:局部参数最优法,如梯度算法等,该方法的局限性在于不一定能保证调节过程总就是稳定的;基于稳定性理论的设计方法,如Lyapunov稳定性理论与Popov超稳定性理论的设计方法。 1、2自校正调节器 自校正调节器可分为设计机构、估计器、调节器及被控对象4个部分。此控制器的主要特点就是具有在线测量及在线辨识环节,其核心问题可归纳为如何把不同参数估计算法与不同控制算法相结合。根据参数估计算法与控制算法相结合的情况把自校正控制分为:最小方差自校正控制,其特点就是算法简单、易理解、易实现,但只适用于最小相位系统,对靠近单位圆的零点过于灵敏,而且扰动方差过大时调节过程过于猛烈;广义最小方差自校正控制,可用于非逆稳系统,但难以实现;基于多步预测的自适应控制,适用于不稳定系统等,具有易实现、鲁棒性强的优点;自校正极点配置控制,具有动态性能好、无控制过激现象的特点,但静态干扰特性差;自校正PID控制,具有算法简单、鲁棒性强、待定参数少的特点;增益调度控制,优点就是参数适应快,缺点就是选择合适的列表需要大量的仿真实验,另外离线的计算量大。

模型参考自适应控制

10.自适应控制 严格地说,实际过程中的控制对象自身及能所处的环境都是十分复杂的,其参数会由于种种外部与内部的原因而发生变化。如,化学反应过程中的参数随环境温度和湿度的变化而变化(外部原因),化学反应速度随催化剂活性的衰减而变慢(内部原因),等等。如果实际控制对象客观存在着较强的不确定,那么,前面所述的一些基于确定性模型参数来设计控制系统的方法是不适用的。 所谓自适应控制是对于系统无法预知的变化,能自动地不断使系统保持所希望的状态。因此,一个自适应控制系统,应能在其运行过程中,通过不断地测取系统的输入、状态、输出或性能参数,逐渐地了解和掌握对象,然后根据所获得的过程信息,按一定的设计方法,作出控制决策去修正控制器的结构,参数或控制作用,以便在某种意义下,使控制效果达到最优或近似更优。目前比较成熟的自适应控制可分为两大类:模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control)和自校正控制(Self-Turning)。 10.1模型参考自适应控制 10.1.1模型参考自适应控制原理 模型参考自适应控制系统的基本结构与图10.1所示: 10.1模型参考自适应控制系统 它由两个环路组成,由控制器和受控对象组成内环,这一部分称之为可调系统,由参考模型和自适应机构组成外环。实际上,该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和控制器参数的自动调节回路而形成。

在该系统中,参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标,(通常,参考模型是一个响应比较好的模型),目标信号同时加在可调系统与参考模型上,通过比较受控对象与参考模型的输出或状态来得到两者之间的误差信息,按照一定的规律(自适应律)来修正控制器的参数(参数自适应)或产生一个辅助输入信号(信号综合自适应),从而使受控制对象的输出尽可能地跟随参考模型的输出。 在这个系统,当受控制对象由于外界或自身的原因系统的特性发生变化时,将导致受控对象输出与参考模型输出间误差的增大。于是,系统的自适应机构再次发生作用调整控制器的参数,使得受控对象的输出再一次趋近于参考模型的输出(即与理想的希望输出相一致)。这就是参考模型自适应控制的基本工作原理。 模型参考自适应控制设计的核心问题是怎样决定和综合自适应律,有两类方法,一类为参数最优化方法,即利用优化方法寻找一组控制器的最优参数,使与系统有关的某个评价目标,如:J=? t o e 2(t)dt ,达到最小。另一类方法是基于稳 定性理论的方法,其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的。如基于Lyapunov 稳定性理论的设计方法和基于Popov 超稳定理论的方法。 系统设计举例 以下通过一个设计举例说明参数最优化设计方法的具体应用。 例10.1设一受控系统的开环传递函数为W a (s)=) 1(+s s k ,其中K 可变,要求 用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。 解:对于该系统,我们选其控制器为PID 控制器,而PID 控制器的参数由自适应机构来调节,参考模型选性能综合指标良好的一个二阶系统: W m (d)= 1 414.11 2 ++s s 自适应津决定的评价函数取 minJ =?t e 2 (t)dt ,e(t)为参考模型输出与对象输出的误差。 由于评价函数不能写成PID 参数的解析函数形式,因此选用单纯形法做为寻优方法。(参见有关优化设计参考文献)。 在上述分析及考虑下,可将系统表示具体结构表示如下图10.2所示。

随机控制理论

随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制,这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。 简介 随机控制理论 随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。 内容 控制理论中把随机过程理论与最优控制理论结合起来研究随机系统的分支。随机系统指含有内部随机参数、外部随机干扰和观测噪声等随机变量的系统。随机变量不能用已知的时间函数描述,而只能了解它的某些统计特性。自动控制系统分为确定性系统和不确定性系统两类,前者可以通过观测来确定系统的状态,后者则不能。随机系统是不确定性系统的一种,其不确定性是由随机性引起的。严格地说,任何实际的系统都含有随机因素,但在很多情况下可以忽略这些因素。当这些因素不能忽略时,按确定性控制理论设计的控制系统的行为就会偏离预定的设计要求,而产生随机偏差量。 涉及领域 飞机或导弹在飞行中遇到的阵风,在空间环境中卫星姿态和轨道测量系统中的测量噪声,各种电子装置中的噪声,生产过程中的种种随机波动等,都是随机干扰和随机变量的典型例子。随机控制系统的应用很广,涉及航天、航空、航海、军事上的火力控制系统,工业过程控制,经济模型的控制,乃至生物医学等。 研究课题 随机控制理论研究的课题包括随机系统的结构特性和运动特性(如动 态特性、能控性、能观测性、稳定性)的分析,随机系统状态的估计,以及随机控制系统的综合(即根据期望性能指标设计控制器)。随机系统中含有随机变量,所以在研究中需要使用随机过程的基本概念和概率统计方法。严格实现随机最优控制是很困难的。对于线性二次型高斯(LQG)随机过程控制问题,包括它的特例最小方差控制问题,可以应用分离原理把随机最优控制问题分解成状态估计问题和确定性最优控制问题,最终能得到全局最优的结果。但对于一般的随机控制问题应用分离原理只能得到次优的结果。随机状态模型

自适应控制算法

自适应控制算法综述 定时器Timer0中断服务子程序在整个控制过程中处于最核心地位。振动数据的采样频率就是通过定时器Timer0的中断周期来实现的,实际中中断周期为0.1ms 。程序每隔0.1ms 读取一次A/D 采集并平滑过的数据,调用单点数据的LMS 自适应处理子程序,计算完成后通过D/A 输出控制信号,经功放放大后作用于压电作动器。即实现了在采样频率10KHz 下,智能结构振动控制的实时处理。 参考自适应对消原理图,自适应对消的目的在于利用0v (n)和1v (n)的相关性,使y(n)成为0v (n)的估计值,则e(n)逼近s(n)的估计值。由图可得 e(n)=d(n)-y(n) 又有: d(n)=s(n)+ 0v (n) 所以: e(n)=s(n)+ 0v (n)-y(n) )]()()[(2)]()([)()(02022n y n v n s n y n v n s n e -+-+= 由于)(n y 是)(0n v 的估计值,又)(n s 与)(0n v 不相关,所以有E{2s(n)[v0(n)-y(n)]}为0,即有 E[)(2n e ]=E[)(2n s ]+E[(v0(n)-y(n))2] 显然,当y(n)趋于v0(n)时,有 )]([2n e E 取得最小值。 各信号的对应关系如下: s(n)-实验中振动对象自身所带的噪声信号。

v0(n)-实验中激振器激励振动对象的振动信号。 d(n)-实验中未对振动对象进行振动主动控制时的振动信号。 v1(n)-实验中激振器激励振动对象同时提供的激励参考信号。 y(n)-实验中控制器根据自适应控制算法提供的控制信号。 e(n)-实验中已对振动对象进行振动主动控制后的振动信号。 设自适应滤波器的长度m=64,收敛因子mu=0.005,信号长度n=512。m=64; mu=0.005; n=512; x=zeros(1,n+1); w=zeros(1,m*3); d=zeros(1,n+1); inputsignal=zeros(1,n+1); designsignal=zeros(1,n+1); outputsignal=zeros(1,n+1); errorsignal=zeros(1,n+1); e=0; y=0; for i=1:n ds=sin(2*pi*0.02(i-1))+0.2*WGN(1,1,1,’real’); xs=sin(2*pi*0.02(i-1)); for ii=2:m x(ii-1)=x(ii); end x(m)=xs; y=0; for ii=1:m y=y+x(ii)*w(ii); end e=ds-y;

自适应控制的情况总结与仿真

先进控制技术大作业

自适应控制技术综述及仿真 1自适应控制系统综述 1.1自适应控制的发展背景 自适应控制器应当是这样一种控制器,它能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性的变化。这种自适应控制方法应该做到:在系统运行中,依靠不断采集控制过程信息,确定被控对象的当前实际工作状态,优化性能准则,产生自适应控制规律,从而实时地调整控制器结构或参数,使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。自从50年代末期由美国麻省理工学院提出第一个自适应控制系统以来,先后出现过许多不同形式的自适应控制系统。模型参考自适应控制和自校正调节器是目前比较成熟的两类自适应控制系统 模型参考自适应控制系统发展的第一阶段(1958年~1966年)是基于局部参数最优化的设计方法。最初是使用性能指标极小化的方法设计MRAC,这个方法是由Whitaker等人于1958年在麻省理工学院首先提出来的,命名为MIT规则。接着Dressber,Price,Pearson等人也提出了不同的设计方法。这个方法的主要确点是不能确保所设计的自适应控制系统的全局渐进稳定;第二阶段(1966~1974年)是基于稳定性理论的设计方法。Butchart和Shachcloth、Parks、Phillipson等人首先提出用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC系统的方法。在选择最佳的李亚普诺夫函数时,Laudau采用了波波夫超稳定理论设计MRAC系统;第三阶段(1974-1980年)是理想情况(即满足假定条件)下MRAC系统趋于完善的过程。美国马萨诸塞大学的Monopoli提出一种增广误差信号法,当按雅可比稳定性理论设计自适应律时,利用这种方法就可以避免出现输出量的微分信号,而仅由系统的输入输出便可调整控制器参数;针对一个控制系统控制子系统S进行研究,通常现代控制理论把大型随机控制系统非线性微分方程组式简化成一个拥有已知的和具有规律变化性的系统数学模型。但在实际工程中,被控对象或过程的数学模型事先基本都难以仅采用简单的数学模型来确定,即使在某一特定条件下确定的数学模型,在条件改变了以后,其动态参数乃至于模型的结构仍然可能发生变化。为此,针对在大幅度简化后所形成的拥有已知的和预先规律变化性的系统数学模型,需要设计一种特殊的控制系统,它能够自动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面未知的变化,

自适应控制的相关算法

智能跑步机平台的运动控制 摘要:这个智能跑步机是一个促动平台,在虚拟现实的探索中允许步行用户不受约束的运动,该平台由通过球阵列地毯覆盖和安装在转盘的线性跑步机,及配备有用于线性和角运动两个致动装置。这个平台的主要控制任务是让步行者始终在平台的中心,同时抵消他任意走动 然后满足感知的约束。这个平台的控制问题也不小,由于运动系统中是不完全约束的。文章的第一部分是描述智能平台的运动控制装备的设计,线性运动和角运动平台的速度的控制输入和反馈是基于步行者通过外部视觉跟踪系统测量而获得。通常,基于观察者的干扰和步行者的随意速度,我们结合了反馈和前反馈,提出全球稳定控制项目。我们同样讨论了加速度和动力影响步行者的运动控制。文章的第二部分是致力于全面系统的实际运用上。作为最终全面平台的概念证明,机器的设计和智能跑步机的一个小规模实现原型的呈现,以及通过使用的全方位相机来获得人的助行器的平台上的位置的视觉定位方法。为了得到有效的运动控制设计建议,一系列的运动任务演示实验结果是报告和讨论使用了一个很小的运动跟踪器来呈现。 关键词:观察者的干扰,输入输出反馈,线性,原地运动平台,运动控制,不完整的系统,虚拟现实,视觉跟踪。 1、介绍 全向运动平台使用在虚拟现实上的探索,最终的目标是在虚拟现实场景中使用者完全沉浸于其中,我们头戴式显示器,很自然的速度自由行走任何方向,当我们保持着身体的平台运动范围和不需要任何穿戴的限制装备。比如追踪步行者位置和步调特征。用这种方式支持当地运动,这个平台抵消步行者的任意运动,以保持步伐一致。所以,联系观察者对步行者的影响,考虑输入指令的限制,避免使用者沉浸时的干扰。这就是欧洲探寻只能跑步机工作的主要任务。 不同的运动允许人们行走在虚拟环境中界面存在。很多情况,运动限制在1D线性跑步机上,有点像运输平台,用户由一个线束约束应用稳定特性和其他虚拟特效。为了适应微小缓慢的方向改变,这个跑步机将安装在转换平台上。另一种不同的方法是采取环形通道,这些活跃的移动转随着脚移动。再者,这些步行者需要避免快速的转换和高速度。对于在2D 无限制的平台上行走,全向跑步机上回使用两个垂直的方向带和很大的环形,而实施圆环状带排列在圆环跑步机。由于控制系统的缺陷,两种机构系统都需要允许限制速度。更多的是机械的实现受到限制是由于大量的运动片段。这种问题是不存在想智能领域的无源器件。然而,步行者的自然性是由球形地板内曲率的限定。过去常常使用二者选一的原则,这个输送带和旋转平台输送的运动通过球阵列板来认识2D平面跑步机。在球形列放置在一个凹面上不动,但是有传感器仪器检测角接触。

电机同步传动自适应模糊PID控制算法研究

32 电机同步传动自适应模糊PID控制算法研究2013.№3 电机同步传动自适应模糊PID控制算法研究 郭昌 (安徽大学电气工程与自动化学院,合肥230601) [摘要]本文通过引入自适应模糊PID控制方法对交流异步电机同步传动系统进行控制,以实现交流变频 调速系统中的无轴同步传动。该算法不依赖于对象模型,充分考虑系统优化过程的特点,把李雅普诺夫稳定 性原理和模糊控制理论两种方法相结合,根据控制对象的实时特征自适应调整控制参数。仿真结果表明,控 制系统在起动和突加扰动过程时,自适应模糊PID控制均能取得比传统PID控制更加优越的控制效果,电机 的转矩和转速响应较为平稳,整个控制系统具有较好的动态和静态特性。 [关键词] 同步传动;自适应控制;模糊PID控制;变频调速 [中图分类号]TM921 [文献标识码] A[文章编号] 1000-3983(2013)03-0032-04 Adaptive Fuzzy PID Control Algorithm in Motor Synchronous Drive GUO Chang (School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, China) Abstract: In order to achieve the non-axis synchronous drive in AC variable speed system, adaptive fuzzy PID control method of AC asynchronous motor synchronous drive system control is introduced. This algorithm does not depend on the object model and fully consider the characteristics of the system optimization process, Lyapunov stability theory and fuzzy control theory method together and adaptive adjustment of the control parameters is based on the real-time characteristics of the control object. The simulation results show that the control system in the case of the starter and the sudden increase disturbance process, and adaptive fuzzy PID control can achieve a more excellent control effect than traditional PID control, motor torque and speed response is relatively stable. The entire control system has good dynamic and static characteristics. Key words: synchronous drive; adaptive control; fuzzy PID control; variable frequency speed regulation 前言 同步运动控制这类问题广泛应用于高精度、多变量控制系统中,其控制性能的好坏直接影响到整个控制系统的稳定性和可靠性。因此,研究、设计和开发双电机以及多电机的同步运动控制系统具有重大的现实意义和工程实际应用价值。 在实际的控制系统中,由于系统的状态和参数等在发生变化时,会导致系统出现状态和参数的不确定性,传统的PID 控制不能智能化地自适应系统参数的变化,往往会导致控制系统性能不能满足实际要求。由于模糊控制理论不需要对象具有精确的数学模型,可以用模糊数学的理论知识来模仿人类大脑的思维方式,对模糊现象进行判定和识别,从而给出准确的控制参数,对被控对象进行智能化的控制[1]。基于对上述问题的考虑,本文设计一种自适应模糊PID控制算法进行在线整定方案。仿真结果表明了该设计下的系统具有良好的动静态性能,较强的鲁棒性[2]。 1同步传动控制原理 无轴同步传动是指在没有机械主轴的情况下同时实现位置同步和速度同步的控制,输入速度设定值指令,通过控制器来控制变频的驱动器,变频器驱动电机拖动传动机构以带动工作平台运动。检测元件检测两个电机工作平台的位置情况,然后将检测信号反馈到速度补偿器,速度补偿器对两轴位置的误差进行计算,计算结果反馈对副轴进行速度补偿[3, 4]。同步控制系统框图如图1所示。 要做到无轴同步传动,首先必须明确位置同步和速度同步两者之间的关系[4]。从数学关系上来看,位置就是速度的积分,而在无轴同步传动控制系统中,所关心的位置差也就是速度差的积分: d d d d θS v r t t =?=(1)

自适应控制实验

k c t t 实验一 一、 可增益Lyapunov-MRAC 算法 1.1 步骤: 已知: N (s ) D (s ) 第一步:选择参考模型,即Gm (s ); 第二步:选择输入信号 y r (t )和自适应增益γ; 第三步:采样当前参考模型输出 y m (t )和系统实际输出 y p (t ); 第四步:利用公式 & ( )= γe (t ) y r (t ) 和公式 u ( )= k c (t ) y r (t ) ; 第五步:t t+h ,返回第三步,继续循环。 1.2 考虑如下被控方对象模型: G p (s )= 选择参考模型为: k p (s + 1) s 2 + 5s + 1 , k p 未知(仿真时取 k p =1) G m (s )= k m (s + 1) s 2 + 5s + 1 , k m =1 因为 G P (s )、 G m (s )均为严格正实函数。取自适应增益γ=0.2,输入 y r 为 方波信号,幅值r=1,采用可调增益Lyapunov-MRAC 算法,仿真程序以及仿真结 果如下。 二、仿真程序 %可调增益Lyapunov-MRAC clear all ;close all ; h=0.1;L=100/h;%数值积分步长和仿真步数 num=[1 1];den=[1 5 1];n=length(den)-1; kp=1;[Ap,Bp,Cp,Dp]=tf2ss(kp*num,den); km=1;[Am,Bm,Cm,Dm]=tf2ss(km*num,den); gamma=0.2; yr0=0;u0=0;e0=0; xp0=zeros(n,1);xm0=zeros(n,1); kc0=0; r=1;yr=r*[ones(1,L/4) -ones(1,L/4) ones(1,L/4) -ones(1,L/4)]; for k=1:L; time(k)=k*h;

基于模糊自适应算法的航天器姿态控制

第23卷 第2期 2019年2月 电 机 与 控 制 学 报Electri c Machines and Control Vol .23No .2Feb .2019 基于模糊自适应算法的航天器姿态控制 周湛杰1, 王新生2, 王岩1 (1.哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001;2.哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院,山东威海264209)摘 要:在研究航天器飞行姿态控制问题上,为避免大范围跟踪时出现奇点情况,采用欧拉参数四元数来对刚体航天器的姿态进行描述。基于自适应控制算法设计航天器姿态稳定控制的控制器,将扰动力矩考虑到自适应控制率的设计过程中,并结合模糊算法进行参数的在线优化处理。利用李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性及在有限时间内的收敛性,该控制器的参数易于调节和实现,且由于没有对航天器的动力学方程进行线性化处理,故极大程度上保证了该控制系统的控制精确度。仿真结果表明,当存在外部干扰力矩和参数抖动情况时,所设计的姿态控制器具有良好的稳定性。 关键词:姿态控制;模糊;自适应;李雅普诺夫稳定性DOI :10.15938/j .emc .2019.02.016 中图分类号:TP 13文献标志码:A 文章编号:1007-449X (2019)02-0123-06 收稿日期:2017-09-30 基金项目:山东省自然科学基金(ZR 2017MEE 053) 作者简介:周湛杰(1990—),男,博士研究生,研究方向为航天器姿态控制;王新生(1970—),女,博士,副教授,研究方向为控制系统设计、电力电子系统建模与控制; 王 岩(1972—),男,博士,教授,研究方向为先进运动控制技术。 通信作者:王新生Spacecraft attitude control based on fuzzy adaptive algorithm ZHOU Zhan -jie 1, WANG Xin -sheng 2, WANG Yan 1(1.School of Astronautics ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150001,China ; 2.School of Information and Electrical Engineering ,Harbin Institute of Technology at Weihai ,Weihai 264209,China )Abstract :In order to avoid the singularity of the spacecraft during the large -scale tracking ,the attitude of the rigid body spacecraft is described by the Euler parameter and the quaternion ,and the spacecraft is designed based on the adaptive control algorithm .External interference torque was considered in the algo -rithm .Then controller parameter was optimized by fuzzy rules .The stability of the control system and the convergence in the finite time were proved by the Lyapunov stability theory .The controller parameter was easy to adjust and achieve ,and control accuracy of the control system was ensured to a large extent be -cause there was no linearization on the dynamic equations .The simulation results show that the designed attitude controller is stable and robust for external interference torque and parameter jitter .Keywords :attitude control ;fuzzy ;adaptive ;Lyapunov stability 0 引 言 卫星在轨飞行时会出现卫星姿态偏离稳定位置 或受到干扰力矩时发生姿态位置偏离状态,需要卫 星姿态控制系统进行调控。姿态控制系统是航天器分系统中一个非常重要的组成部分,也是实现航天器平台标准化的关键技术之一。随着航天任务的复杂化,对卫星的姿态稳定控制能力以及卫星的快速 万方数据

自适应控制中PID控制方法

自适应控制中P I D控 制方法 -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

自适应PID 控制方法 1、自适应控制的理论概述 设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述: '()((),(),,) ()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== (1-1) 其中x(t),u(t),y(t)分别为n,p,m 维列向量。假设上述方程能线性化、离散化,并可得出在扰动和噪音影响下的方程: (1)(,)()(,)()()()(,)()() X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ (1-2) X(k),X(k),U(k),Y(k),V(k)分别为n ,n ,p ,m ,m 维列向量;(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。那么自适应控制就是研究:在矩阵(,)k θΦ,(,)k ρθ,(,)H k θ中的参数向量,随机{()k ω},{v(k)}的统计特性及随机向量X(0)的统计特性都未知的条件下的控制问题,也就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下,设计控制序列u(0),u(1),…,u(N- 1),使得指定的性能指标尽可能接近最优和保持最优。 自适应控制是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比有如下突出特点: (l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。

(2)一般反馈控制具有抗干扰作用,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力,因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差,还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3)自适应控制是更复杂的反馈控制,它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加了一个可调系统" 模型参考自适应控制系统 模型参考自适应控制系统由参考模型、反馈控制器、自适应机构及被控对象组成。此系统的主要特点是具有参考模型,其核心问题可归纳为如何确定自适应调节律及算法。目前设计自适应律所采用的方法主要有两种:局部参数最优法,如梯度算法等,该方法的局限性在于不一定能保证调节过程总是稳定的;基于稳定性理论的设计方法,如Lyapunov稳定性理论和Popov超稳定性理论的设计方法。 自校正调节器 自校正调节器可分为设计机构、估计器、调节器及被控对象4个部分。此控制器的主要特点是具有在线测量及在线辨识环节,其核心问题可归纳为如何把不同参数估计算法与不同控制算法相结合。根据参数估计算法与控制算法相结合的情况把自校正控制分为:最小方差自校正控制,其特点是算法简单、易理解、易实现,但只适用于最小相位系统,对靠近单位圆的零点过于灵敏,而且扰动方差过大时调节过程过于猛烈;广义最小方差自校正控制,可用于非逆稳系统,但难以实现;基于多步预测的自适应控制,适用于不稳定系统等,具有易实现、鲁棒性强的优点;自校正极点配置控制,具有动态性能好、无控制过激现象的特点,但静态干扰特性差;自校正PID控制,具有算法简单、鲁棒性强、待定参数少的特点;增益调度控制,优点是参数适应快,缺点是选择合适的列表需要大量的仿真实验,另外离线的计算量大。

PID自适应控制学习与Matlab仿真

PID自适应控制学习与Matlab仿真 0 引言 在P ID控制中,一个关键的问题便是P I D参数整定。传统的方法是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID参数。然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述,且由于噪声、负载扰动等因素的干扰,还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的政变。这就要求在P I D 控制中。不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型,而PID参数能在线阐整,以满足实时控制的要求。 1 自适应控制的概念及分类 控制系统在设计和实现中普通存在着不确定性,主要表现在:①系统数学模型与实际系统间总是存在着差别,即所谓系统具有末建模的动态特性;②系统本身结构和参数是未知的或时变的;③作用在系统上的扰动往往是随机的,且不可量测;④系统运行中,控制对象的特性随时间或工作环境改变而变化,且变化规律往往难以事先知晓。 为了解决控制对象参数在大范围变化时,一般反馈控制、一般优控制和采用经典校正方法不能解决的控制问题。参照在日常生活中生物能够遏过自觉调整本身参数改变自己的习性,以适应新的环境特性。为此,提出自适应控制思想。 自适应控制的概念 所谓自适应控制是指对于控制对象的动态信息了解得不够充分对周围环境变化尚掌握不够明确的情况下控制系统对控制器的参数进行积极的自动调节。 自适应控制方法应该做到:在系统远行中,依靠不断采集控制过程信息,确定被控对象的当前实际工作状态,优化性能准则,产生自适应控制规律,从而实时地调整控制器结构或参数,使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态下。 作为较完善的自适应控制应该具有以下三方面功能: (1)系统本身可以不断地检测和处理理信息,了解系统当前状态。 (2)进行性能准则优化,产生自适应校制规律。 (3)调整可调环节(控制器),使整个系统始终自动运行在最优或次最优工作状态。 自适应控制是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比较有如下突出特点: (1) 一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。 (2) 一般反馈控制具有强烈抗干扰能力,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力,因而能消除状态扰动引起的系统误差,而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3) 一般反馈控制系统的设计必须事先掌握描述系统特性的数学模型及其环境变化状况,而自适应控制系统设计则很少依赖数学模型全部,仅需要较少的验前知识,但必须设计一套自适应算法,因而将更多地依靠计算机技术实现。 (4) 自适应控制是更复杂的反馈控制,它在一般反调控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加一个可调系统。 自适应控制系统的基本结构与分类 通常,自适应控制系统的基本结构有两种形式,即前馈自适应控制和反馈自适应控制。 1.2.1 前馈自适应控制结构 前馈自适应控制亦称开环自适应控制,它借助对作用于过程信号的测量。并通过自适应机构按照这些测量信号改变控制器的状态,从而达到改变系统特性的目的。没有“内”闭

基于模糊自适应脉宽调制的双反馈控制算法

第39卷第6期2017年12月 探测与控制学报Journal of Detection &Control Vol .39No .6Dec .2017 一?收稿日期:2017-07-24 作者简介:多丽(1992 ),女,内蒙古赤峰人,硕士研究生,研究方向:控制理论与控制工程三E -mail :1273962964@qq . com 三 基于模糊自适应脉宽调制的双反馈控制算法 多一丽1,刘义艳1,程绍峰2 (1.长安大学电子与控制工程学院, 陕西西安710064;2.哈尔滨建成集团有限公司, 黑龙江哈尔滨150030)摘一要:针对传统的双反馈控制对于系统控制有超调过大,跟随误差较大等问题,提出了一种模糊自适应脉宽 调制(Pulse Width Modulation ,PWM )控制的双反馈控制算法三该算法通过模糊自适应控制器与PWM 变换器相结合,对双反馈系统实现了高精度高鲁棒性的控制三仿真实验表明,模糊自适应PWM 的双反馈控制算法系统可更好地抑制超调以及具有更小的跟随误差三 关键词:双反馈控制;模糊自适应控制器;跟随误差;超调量 中图分类号:TP391.9一一一一文献标志码:A 一一一一文章编号:1008-1194(2017)06-0087-06 The Al g orithm of Double Feedback Control Based on Fuzz y Ada p tive PWM DUO Li 1,LIU Yi y an 1,CHENG Shaofen g 2 (1.Colle g e of Electronics and Control En g ineerin g ,Chan g an universit y ,Xi an 710064,China ; 2.Harbin Jian Chen g Bloc Limited Com p an y ,Harbin 150030,China ) Abstract :In order to solve the p roblem that the s y stem control overshoot and the follow error are too lar g e in traditional double feedback control al g orithm ,a double feedback control al g orithm of fuzz y ada p tive PWM con - trol was p ro p osed.Accordin g to the al g orithm ,the fuzz y ada p tive controller combined with PWM converter , the double feedback s y stem realized the hi g h p recision control of hi g h robustness.Simulation test showed that the fuzz y ada p tive PWM double feedback control s y stem could su pp ress overshoot and has small followin g error. Ke y words :double feedback control ;fuzz y ada p tive controller ;follow error ;overshoot amount 0一引言 进入新世纪,电力工业逐渐进入高速发展的新时代,对系统的控制在工业中扮演着重要的角色,稳定的系统控制在各种需要精确调节的工业部门中都有着极其重要的意义,比如航天二高精度生产线等三故可以看出,一种性能良好的控制系统对于工业发展等各个方面都有极大的作用三 控制系统的发展经历了若干发展阶段,其区分是依据控制原理不同,学术界一般认为开环控制系统是第一代控制系统三文献[1]将开环控制系统利用在尿素计量脉谱实验当中,阐述了根据开环控制系统来建模并验证其脉谱精度方法三由于开环系统不具有反馈环节,这就产生了明显的劣势,由于反馈的缺失,使得系统的性能如抑制干扰能力比较差,而且机械可调性也比较差三随后在吸收了开环的缺点后第二代采用单反馈控制系统,这种控制方式与开环系统相比具有较好的提升效果,在响应速度以及抑制干扰能力上都有着明显的提升三正如文献[2]二文献[3]所阐述的,该方法将反馈控制系统用在电机上,利用转速信号进行反馈,控制反馈电压与转速三 这种控制方法虽然很好地解决了开环控制的一些显著缺点,但由于在单反馈控制下,系统仍然存在系统不易稳定等问题三因此在后来的发展中,学术界更加倾向于使用第三代控制,在第三代控制中提倡的是利用双反馈控制系统来提高稳定性能三文献[4]阐述了利用双反馈系统来提高单反馈控制系统的控制性能三采用这种改进的方法,可以解决第二代中的一些缺点,使其动态性能优于前者,但其超调过大万方数据

相关文档
相关文档 最新文档