具有调速器死区的LFC系统的广义自抗扰控制

为了消除调速器死区非线性对系统的影响和保证系统稳定,针对存在调速器死区的负荷频率控制(load frequency control,LFC)系统,采用了自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)方法,并通过描述函数法验证控制方法的有效性。提出死区线性化方法,并采用了广义自抗扰控制(generalized active disturbance rejection control,GADRC)方法。为能有效地消除死区非线性,提出了一种误差补偿策略。仿真结果显示,提出的误差补偿策略能有效地消除死区非线性,保证了系统的控制性能。提出通过描述函数法获得补偿系数的取值范围也是可行。

磁悬浮系统自抗扰广义预测控制

针对负载扰动以及轨道“台阶”现象可能导致磁浮列车失稳的问题,将自抗扰广义预测控制(LADRC⁃GPC)理论引入磁浮列车悬浮系统,设计了一种新型悬浮控制器。控制器采用分层控制策略,内层利用扩张状态观测器(ESO)对系统进行动态补偿,得到被控对象的受控自回归滑动平均模型(CARMA),降低了对被控对象数学模型的依赖程度。外层以内层控制为被控对象,采用广义预测控制(GPC)对系统进行动态优化控制,提高了控制器的跟踪性。通过仿真和实验与PID控制算法、线性自抗扰控制(LADRC)算法比较,结果表明:自抗扰广义预测控制算法具有较好的跟踪性与鲁棒性,在较大负载扰动时仍能保持较小的误差。

时滞系统的自抗扰广义预测控制的性能分析

为了实现对时滞系统的高性能控制,提出1种自抗扰广义预测控制算法。首先阐述自抗扰广义预测控制算法的设计原理,得到算法的闭环反馈结构。然后利用频域分析法推导出算法的频域特性,分析并总结时滞系统自抗扰广义预测控制算法的参数整定原则。最后对自抗扰广义预测控制算法以及传统的广义预测控制算法的动态性能进行比较。研究结果表明:自抗扰广义预测控制算法无需在线辨识被控对象精确的数学模型,可以离线求得丢番图方程的解析解,算法的在线计算量大大减少;相比于传统的广义预测控制算法,自抗扰广义预测控制算法具有更好的动态性能。

基于频域的自抗扰广义预测控制的稳定性分析

为了克服广义预测控制的在线计算量大这一不足,本文提出了一种自抗扰广义预测控制(ADRC-GPC)算法。并针对一阶非线性不确定系统,推导了新算法的闭环反馈结构,分析了其频域特性,证明了所提算法的稳定性,利用Bode图分析总结了控制器参数选取的原则与规律。分析结果表明:与传统的广义预测控制相比,新算法可以离线求得丢番图方程的通解,且无需辨识被控对象的参数,因此极大地减少了算法的线计算量;仿真结果表明:和β-GPC预测控制算法相比,新算法具有更好的动态性能和更高的控制精度。

PI型自抗扰广义预测控制的性能分析

为克服自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)算法在大时滞系统中的局限性,减小PI型广义预测控制(PI-type generalized predictive control,PI-GPC)算法的在线计算量,我们在先前的研究中提出了PI型自抗扰广义预测控制(PI-type active disturbance rejection generalized predictive control,PI-ADRGPC)算法。本文通过频域分析方法,对PI-ADRGPC算法进行了稳定性分析,利用PI-ADRGPC算法离散形式的开环传递函数绘制其伯德图,分析了参数变化对PI-ADRGPC性能的影响。通过绘制奈奎斯特曲线,分析了PI-ADRGPC算法的稳定性。通过控制一阶惯性环节以及船舶航向控制系统验证了所提出算法的性能。研究结果表明:与ADRC-GPC算法相比,PI-ADRGPC算法的响应速度更快、控制效果更好。

ADRC-GPC算法在旋转倒立摆系统中的应用

自抗扰广义预测控制(ADRC-GPC)是一种由广义预测控制技术和自抗扰控制技术有机结合的新型控制算法。该算法首先利用扩张状态观测器(ESO)估计出系统的总扰动;其次,引入虚拟控制量以抵消该总扰动作用,使原被控对象系统转化为积分器串联型系统;最后,利用GPC对新系统进行收敛控制。ADRC-GPC不仅可以有效避免传统GPC的在线计算量过大问题,还无须使用状态量的高阶信息,相比传统ADRC大大降低了调参难度。针对一级旋转倒立摆稳定控制问题中的强耦合、非线性等难点,设计了双通道ADRC-GPC融合控制器。仿真实验结果表明:ADRC-GPC控制器能够使一级旋转倒立摆系统达到控制目的,其对多变量非线性不稳定系统具有良好的控制性能。

基于N4SID子空间辨识的线性自抗扰控制器

为了改善扩张状态观测器(ESO)的估计效果及解决自抗扰控制中b_0参数的整定问题,提出了一种基于N4SID(numerical algorithms for subspace state space system identification)的线性自抗扰控制策略.使用N4SID子空间辨识方法对系统模型的未知参数及线性自抗扰控制(LADRC)中的b_0参数进行辨识,减少被控系统的不确定因素,从而提高了扩张状态观测器对系统广义扰动的估计能力.仿真结果表明,该方法有效地改善了LADRC的控制效果,提高了扩张状态观测器的估计能力.

相位优化的压电纳米定位系统GADRC

压电驱动器的迟滞严重影响压电驱动的定位系统的性能。广义自抗扰控制以线性模型为基准模型,只需估计、补偿非线性和未精确建模的部分模型,进而将实际系统转换为线性系统。为进一步降低迟滞对系统性能的影响,利用微分信号的相位超前性,以总扰动观测值的微分信号优化总扰动估计的相位,提出相位优化的广义自抗扰控制。从参考模型的角度解释扩张状态观测器,获得广义自抗扰控制的参数整定规律。纳米定位实验结果表明,相位优化的广义自抗扰控制的动态响应、抑制干扰和迟滞的能力都优于广义自抗扰控制。