非最小相位工业过程自校正控制教学实验平台

工业过程中的非最小相位被控对象因其具有反向特性而会给控制器设计带来困难,在自动化教学中对非最小相位概念的描述通常偏重于零点位置、零动态等理论概念,因缺乏直观性而使得学生不易理解透彻。结合自适应控制课程教学,基于工业过程中典型的空气加热混合过程,通过合理构造实验条件,构建了具有非最小相位特性的物理被控对象装置,在此基础上,研发了自校正控制教学实验平台,可以开展非最小相位工业对象的辨识、控制和自校正控制的教学实验,有助于加深自动化专业学生对非最小相位概念的理解,从而改善教学效果。

非最小相位高超声速飞行器非奇异滑模控制

针对受外界干扰和非最小相位影响下的高超声速飞行器的跟踪控制问题,提出基于Byrnes-Isidori(B-I)标准型的滑模控制策略。设计新的积分滑模面和新型复合趋近律,在趋近律中将指数函数和符号函数结合,提高高超声速飞行器的抗抖振能力和快速收敛性能。采用滑模控制方法构造鲁棒滑模控制器,保证内部动态的渐近稳定性。同时构造非奇异终端滑模控制器,保证速度跟踪误差的实际有限时间稳定性和外部动态的有界稳定性。结合非奇异终端滑模控制具有鲁棒性强、收敛速度快等特点,设计终端滑模干扰观测器解决速度子系统和航迹角子系统中的外界干扰问题,并利用Lyapunov理论进行稳定性分析,证明了估计误差的实际有限时间稳定性,对比仿真结果表明了基于B-I标准型的滑模控制策略的可行性和有效性。

非最小相位法向电磁应力驱动快速刀具伺服系统轨迹跟踪控制

基于快速刀具伺服(FTS)的金刚石车削是复杂光学表面超精密制造的一种高效手段。为进一步提高具有非最小相位特征的电磁法应力驱动FTS的控制性能,将系统逆动力学补偿嵌入主控制回路中以改善被控对象动力学特征。对改善后的被控系统以比例微分积分(PID)和前馈补偿作为主控制器,并以基于内模原理的并联谐振控制器实现周期性轨迹的超高精度跟踪。考虑系统非最小相位特征,结合因子分解和镜像极点配置方法获得了系统稳定逆动力学模型。实验测试结果表明:该文所设计的控制方法,获得了1070 Hz(-3 dB)闭环带宽;100 Hz正弦轨迹实际跟踪误差小于±0.375%,并可对5 nm台阶轨迹进行稳定闭环跟踪,证明所设计的FTS控制系统可有效实现nm精度切削。

非最小相位高超声速飞行器的动态滑模镇定控制

针对高超声速飞行器非最小相位特性带来的零动态不稳定问题,提出基于B-I(Byrnes-Isidori)标准型的模型变换方法,实现系统内、外动态的解耦。设计了一种动态积分滑模镇定控制方法,构建包含内、外部状态和动态参数变量的增广系统。提出滑模控制参数整定方法实现增广系统的闭环极点配置,使得不同工况和摄动条件下增广系统保持动态稳定,同时外部输出误差平衡点始终为零。所提方法可实现在外部输出精确跟踪的同时镇定不稳定零动态,实现非最小相位高超声速飞行器的纵向轨迹稳定跟踪控制。给出了控制方法的Lyapunov稳定性证明,并进行了恒动压轨迹跟踪和蒙特卡罗仿真。仿真结果表明,动态积分滑模控制方法在摄动条件下保持了较好的跟踪精度和鲁棒性,同时可以有效地镇定系统零动态。

不稳定对象及非最小相位对象的自抗扰控制仿真研究

针对倒立摆、水轮机调速器、鱼雷定深、飞机高度及直升机俯仰角的控制 ,分别设计了自抗扰控制器 ( ADRC) ,给出其数值仿真结果 ,并与其它控制方案的仿真结果进行比较。仿真研究发现 ,只要对控制器的设计略加改造 ,ADRC对上述对象都具有满意的控制性能 ,从而显示出 ADRC在不稳定对象和非最小相位对象控制中的应用前景。

非线性非最小相位系统的控制研究综述

非线性非最小相位系统是指具有不稳定零动态或内部动态的非线性系统,其本身固有的非最小相位特性限制了许多常规非线性控制方法 (如反推控制、反馈线性化、滑模控制等)的直接应用.因此,非最小相位系统的控制比最小相位系统要困难得多,是控制理论与工程应用中具有挑战性的课题之一.本文综述了目前非线性非最小相位系统的研究成果,着重介绍了非最小相位系统的成因、特性、理想内模求解等问题,并对其镇定、轨迹跟踪及路径跟踪等控制方法进行了分析比较.最后,讨论了非线性非最小相位系统研究领域中尚存在的问题,并对其未来发展方向进行了展望.

非最小相位系统控制器的优化设计

抑制非最小相位系统的右半平面零点所造成的负调至今仍是个开放问题 .以同时抑制非最小相位系统的超调、负调和调整时间为目的 ,合理融合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的可控性概率突跳 ,提出了设计一类PID控制器的混合优化策略 .基于典型系统的数值仿真验证了混合策略的有效性和对系统的适应性 ,以及所设计控制器的优越性 .

非最小相位系统跟踪控制综述

非最小相位系统是指包含不稳定零动态的系统.经典的跟踪控制理论,特别是非线性系统跟踪控制理论,是以最小相位系统为基础建立的,不能直接用于非最小相位系统.研究非最小相位系统跟踪控制理论,是对经典控制理论的扩展和补充,具有重要的意义.本文对目前非最小相位系统跟踪控制领域取得的成果进行综述.首先梳理各种非最小相位系统跟踪控制方法的基本思想,并按照近似跟踪和精确跟踪进行归类,建立非最小相位系统跟踪控制的基本框架.然后围绕该框架对各种方法进行详细介绍.接着讨论非最小相位系统的跟踪性能限制.最后总结现有研究存在的一些问题及对今后的发展方向进行展望.本文的目的在于使控制工作者对非最小相位系统的跟踪控制有一个较为清晰的认识.

考虑非最小相位特性的高超声速飞行器轨迹跟踪控制

针对带有非最小相位特性的吸气式高超声速飞行器控制问题,提出了一种输出跟踪控制方法。对于不具有非最小相位特性的速度子系统,运用动态逆控制技术设计了状态反馈控制器;针对具有非最小相位特性的高度子系统,首先选取合理的内外动态变量,通过坐标变换,将纵向俯仰通道模型转换为正则形式。然后通过对内动态进行稳定性分析,提出了飞行器系统非最小相位特性的判定定理。最后通过在动态逆控制器中加入正则变换后的状态反馈,实现了内动态的镇定,并基于Lyapunov方程证明了系统稳定性。仿真结果表明,该方法实现了良好的跟踪控制效果,并有效地镇定了系统的内动态。

基于高阶统计的非最小相位地震子波恢复

利用高阶统计包含信号的相位信息特性 ,并基于信号的四阶累积量及其四阶谱 ,提出一种地震信号的非最小相位子波的估计方法 .在任意高斯噪声环境下 ,对地震子波进行最小相位和最大相位谱分解 ,两部分信息完全可以从四阶谱中恢复 .

非最小相位非线性系统的简单递归神经网络控制(英文)

从简单递归神经网络的统一结构出发设计了简单递归神经网络控制器 ,在引入了控制加权的目标函数下优化神经网络权值学习 ,因此是通常意义的神经网络控制器的推广 .证明了整个系统的稳定性 ,并通过仿真验证了控制器的有效性 .

Boost变换器的参数选择与非最小相位分析

为了提高Boost变换器的暂态性能,减小非最小相位反应引起的负调对系统的影响,利用脉冲波形积分法建立了Boost变换器工作在电感电流连续模式下的小信号数学模型,获得了系统输入-输出以及控制-输出的传递函数,为Boost变换器暂态性能优化提供了理论依据。利用该模型分析了电感、电容、负载、占空比、频率等参数对系统暂态性能和系统非最小相位引起的负调电压的影响。研究结果表明:较大的电感、最重负载、较大的占空比使得系统的零点更靠近原点,系统的非最小相位反应即负调现象更加明显;不同的电容值会影响系统的暂态性能和输出电压纹波,对负调反应没有影响。给出了提高系统暂态性能和减小非最小相位反应的参数选择思路,为Boost变换器优化设计提供了理论依据。仿真和实验结果验证了参数选择设计的合理性。

一类非最小相位系统分层递阶多模型解耦控制器

针对多模型控制方法中模型数目巨大,计算时间长等问题,提出了分层递阶结构多模型自适应前馈解耦控制器.该控制器中固定模型集采用分层递阶结构,基于切换准则逐层搜索最优模型,动态构造下一层固定模型集实现完全覆盖.最后一层添加自适应模型消除稳态误差.针对非最小相位系统,将系统的耦合作用视为可测干扰,采用前馈方法予以消除.最后给出全局收敛性分析.仿真结果表明,与常规多模型控制方法相比,极大地减少了固定模型的数量.而当模型数目相同时,系统的暂态响应、解耦效果得到极大改善.

关节驱动柔性臂非最小相位系统的全局终端滑模控制

研究关节驱动柔性臂这一非最小相位系统的点对点定位与振动抑制问题。基于闭环动力学原理,将伺服反馈约束理论与Rayleigh-Ritz法相结合,建立耦合关节控制器动力特性的柔性臂振动偏微分方程,由此证明柔性臂实现点对点定位的同时进行振动抑制的可行性。采用微分几何输入/输出线性化方法重新定义观测输出,在新坐标系下将原系统分解为输入/输出子系统和内部子系统,并导出零动力学方程。设计一种全局终端滑模控制器,不仅使输入/输出子系统在有限时间内快速收敛至零,而且避免了常规滑模控制的抖振问题,利用极点配置法设计零动态子系统的控制器参数使整个系统Lyapunov稳定,通过数值仿真验证了所设计控制策略的有效性。设计并建立试验平台,试验结果表明仅以关节处的驱动电机为作动器可同时实现柔性臂系统的点对点定位与快速振动抑制。

非最小相位雷达通道均衡算法研究

在对雷达通道均衡的实验研究中发现,常用的基于傅里叶变换的算法往往效果不佳。原因是该算法获得的均衡器无法实现非最小相位。提出了一种雷达通道均衡算法,该算法通过对需要均衡的通道输出进行延迟,实现了可以获得非最小相位特性的基于傅里叶变换的均衡算法。通过仿真和实验,对该算法的性能进行了验证。结果表明,与原算法相比,新算法可以获得更好的幅度和相位一致性。

一种新的非最小相位系统的控制方法

非最小相位系统的控制中,需要抑制由不稳定零点引起的负调并同时缩短系统的调节时间.针对非最小相位系统负调与调节时间的相互影响及负调与不稳定零点的相互关系,提出将控制过程分为抑制负调阶段和跟踪输入阶段,并适时改变系统不稳定零点数,用遗传算法统一优化各阶段的控制器参数.仿真结果表明该控制方法大大减弱了负调,并同时缩短了调节时间,达到了良好的控制效果.*

非最小相位系统预测函数控制

针对开环稳定非最小相位系统(NMPS),提出了一种参考轨迹自调整预测函数控制(PFC策略。由于开环稳定NMPS可以方便地用有限脉冲响应(FIR)模型来描述,因此采用基于FIR模型的PFC对其实施控制,并推广到多变量情形,实现对多变量NMPS的有效控制。为了在减小负调缩短调节时间和减小超调之间达到合理的折中,提出了参考轨迹自调整方案,在系统响应初始阶段采用较大的期望闭环性能特性系数,以减小负调;当系统克服负调进入正常响应阶段,采用适当的期望闭环性能特性系数,以缩短调节时间和减小超调。将该策略应用到水轮机调速系统中,仿真结果表明,系统具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。

基于稳定逆的非最小相位系统的迭代学习控制

针对迭代学习控制在非最小相位系统上应用效果差的缺点,根据最优化性能指标和非因果的稳定逆理论,提出了一种基于稳定逆的最优开闭环综合迭代学习控制,分析了学习律的收敛性并给出了此种非因果的学习律在实际应用中的运用方式.

一类非线性非最小相位系统的直接自适应控制

针对一类不确定的离散时间非线性非最小相位动态系统,提出了一种基于神经网络和多模型的直接自适应控制方法．该控制方法由线性直接自适应控制器,神经网络非线性直接自适应控制器以及切换机构组成．线性控制器用来保证闭环系统输入输出信号有界,非线性控制器用来改善系统性能．切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证闭环系统输入输出有界的同时,改善了系统性能．理论分析以及仿真结果表明了所提出的直接自适应控制方法的有效性．

非最小相位系统的扩展Laguerre基函数迭代学习控制

针对非最小相位系统的跟踪问题,提出了一种新的基函数迭代学习控制算法.该算法利用新型的非因果Laguerre扩展基函数逼近系统逆传递函数,设计最优迭代学习律使系统输入收敛到系统的稳定逆,保证了控制性能.算法不依赖于系统的先验模型,仅需以基函数信号作为系统输入进行模型辨识,减少了模型不确定性的影响.通过对单连杆柔性机械臂这样的典型非最小相位系统跟踪问题的仿真,验证了该方法的良好效果.