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    高階非線性未知系統(tǒng)的ACPI控制方法

    2022-01-22 10:46:42許惠清曾喆昭陳澤宇
    電光與控制 2022年1期
    關(guān)鍵詞:滑模穩(wěn)態(tài)指令

    許惠清, 曾喆昭, 陳澤宇

    (長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410000)

    0 引言

    非線性未知系統(tǒng)的控制問題一直是控制理論與控制工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題之一。目前,針對非線性未知系統(tǒng)的主要研究方法有PID控制[1]、滑模控制(SMC)[2-5]、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[6]、自適應(yīng)模糊控制[7]及其各方法之間的復(fù)合控制[8-9]等。當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)外擾動滿足匹配條件時,上述方法能夠較好地跟蹤控制,然而,其控制器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,計算量較大,且當(dāng)干擾不再滿足匹配條件時,難以直接應(yīng)用。針對一類含有非匹配干擾的非線性未知系統(tǒng)控制問題已有很多研究方果。文獻(xiàn)[10-11]將干擾觀測器與滑模控制相結(jié)合,對干擾進(jìn)行估計和補(bǔ)償,提高系統(tǒng)的跟蹤控制效果。文獻(xiàn)[12]將有限時間干擾觀測器與多冪次積分型滑??刂撇呗韵嘟Y(jié)合,并用于永磁同步電機(jī)的控制,通過積分型滑模面有效消除傳統(tǒng)滑??刂浦械摹岸墩瘛爆F(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)估計誤差在有限時間內(nèi)收斂到零,然而控制器參數(shù)較多,計算量大。文獻(xiàn)[13-20]將反步控制與滑模控制相結(jié)合,有效解決了高階非匹配非線性系統(tǒng)控制問題。其中,文獻(xiàn)[13]通過引入低通濾波器避免傳統(tǒng)反步控制中存在的“微分爆炸”現(xiàn)象,并使用了一種積分終端滑??刂葡魅蹩刂破鞫墩?;文獻(xiàn)[14-17]將反演控制與滑??刂葡嘟Y(jié)合,并通過干擾觀測器消除非匹配干擾的影響,提高系統(tǒng)的收斂速度,然而,文獻(xiàn)[14]并不能很好地解決反步控制中的“微分爆炸”問題,文獻(xiàn)[16]需要依賴擾動觀測器的高增益參數(shù);文獻(xiàn)[18-20]在控制的前n-1步通過反步法抑制非匹配項(xiàng)對系統(tǒng)的影響,最后一步設(shè)計滑??刂破?,使系統(tǒng)達(dá)到快速收斂的目的。盡管這些方法針對具有非匹配干擾的非線性系統(tǒng)控制問題取得了一定的效果,但其控制器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,參數(shù)較多、計算量大。

    為了有效解決現(xiàn)有控制方法存在的局限性,并進(jìn)一步提高控制系統(tǒng)的動態(tài)品質(zhì)與穩(wěn)態(tài)性能,本文針對含有非匹配干擾的高階非線性未知系統(tǒng),基于自耦比例-積分(Auto-Coupling Proportional-Integral,ACPI)控制理論[21],提出一種基于虛擬遞推控制的ACPI控制方法,將各虛擬指令的微分定義為未知有界擾動,從而避免了反步控制中存在“微分爆炸”的問題,并使用一種與被控對象模型無關(guān)的自適應(yīng)速度因子模型。由于該方法只涉及一個速度因子需要鎮(zhèn)定,而且該控制系統(tǒng)具有良好的抗擾動魯棒性和大范圍魯棒穩(wěn)定性,因而是一類控制器結(jié)構(gòu)簡單、便于實(shí)際應(yīng)用的傻瓜型控制方法。

    1 系統(tǒng)描述

    考慮如下含有建模誤差和未知擾動的n階非匹配非線性系統(tǒng)

    (1)

    式中:x=[x1x2…xn]T∈R,為可測系統(tǒng)狀態(tài)向量;f(x)為關(guān)于狀態(tài)向量x的未知非線性函數(shù);0

    則系統(tǒng)式(1)可以映射為

    (2)

    因系統(tǒng)式(2)是系統(tǒng)式(1)的等價映射,因而由系統(tǒng)式(2)設(shè)計的控制器u可以實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)式(1)的有效控制。

    2 虛擬遞推控制器設(shè)計

    2.1 基于ACPI鎮(zhèn)定規(guī)則的虛擬遞推控制器

    (3)

    (4)

    式中:zc1>0,為速度因子;|u1i|≤0.5y2dm;|y2d|≤y2dm。

    (5)

    (6)

    式中:zc2>0,為速度因子;|u2i|≤0.5y3dm;|y3d|≤y3dm。

    (7)

    j=1,2,…,n

    式中:zc(j-1)>0(j=1,2,…,n),為速度因子;|u(j-1)i|≤0.5yj dm;|yj d|≤yj dm。

    當(dāng)j=n時,由式(7)得虛擬指令為

    (8)

    (9)

    (10)

    式中,zc n>0,為控制器的速度因子。

    2.2 控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

    設(shè)計基于虛擬遞推控制器的閉環(huán)控制系統(tǒng),能夠有效實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各個狀態(tài)的遞推跟蹤控制,即y=y1→r,y2→y2d,…,yj→yj d。

    2.3 速度因子鎮(zhèn)定方法

    由定理1可知,當(dāng)zc j>0(j=1,2,…,n)時,基于虛擬遞推控制的ACPI閉環(huán)控制系統(tǒng)是大范圍魯棒穩(wěn)定的,表明速度因子在zc j>0的范圍內(nèi)具有很大的鎮(zhèn)定裕度。然而,速度因子較小會使ACPI控制力過小,降低閉環(huán)控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度與抗擾動能力;速度因子過大,又會因積分控制力過大而引起超調(diào)與振蕩現(xiàn)象。因此,在滿足定理1的穩(wěn)定性條件下,本文使用一種自適應(yīng)速度因子模型為

    zc j=zcm(1-0.9e-t)j=1,2,…,n

    (11)

    式中,0

    由于0

    3 仿真分析

    實(shí)驗(yàn)1??紤]如下含有建模誤差的三階非匹配非線性系統(tǒng)[14,18]

    (12)

    式中:d1=0.5sin 2t+sint;d2=te-0.5t;d3=0.8sint;建模誤差F=0.01x2e-0.5x1。

    設(shè)初始狀態(tài)x0=[0.2,0.5,0.5]T,跟蹤指令信號為xd=0.5(sint+sin 0.5t),采樣步長h=0.001 s,b0=5,3個速度因子分別取值為zc1=13(1-0.9e-t),zc2=60(1-0.9e-t),zc3=200(1-0.9e-t),虛擬指令與控制器u的幅值限定分別取|y2d|≤10,|y3d|≤50,|u|≤100,仿真結(jié)果見圖1,文獻(xiàn)[14,18]控制方法的仿真結(jié)果見圖2。

    圖1 本文控制方法仿真結(jié)果(實(shí)驗(yàn)1)Fig.1 Simulation results of the proposed control method(Experiment 1)

    由圖1可知,本文控制方法可以在1.5 s內(nèi)實(shí)現(xiàn)對參考指令的穩(wěn)定跟蹤控制,控制輸入光滑、無抖振,跟蹤精度較高(穩(wěn)態(tài)絕對誤差小于2×10-6);而文獻(xiàn)[14]采用的自適應(yīng)反步線性滑??刂?ABLSMC)輸出穩(wěn)態(tài)誤差變化量小于2.1×10-2,文獻(xiàn)[18]采用的自適應(yīng)反步非奇異終端滑模控制(ABNTSMC)穩(wěn)態(tài)誤差變化量小于1.6×10-2。圖2(b)為文獻(xiàn)[14,18]的控制輸入,兩種方法的動態(tài)響應(yīng)初期控制輸入幅值都比較大,容易損壞執(zhí)行機(jī)構(gòu),且控制器參數(shù)較多,參數(shù)調(diào)節(jié)困難,計算量大。

    由圖1與圖2的對比可知,本文控制方法的穩(wěn)態(tài)跟蹤精度更高,動態(tài)響應(yīng)初期的控制輸入為文獻(xiàn)[14,18]的1/10左右,且本文控制方法只有一個與被控對象無關(guān)的速度因子需要鎮(zhèn)定,控制方法簡單,便于實(shí)際操作。

    圖2 文獻(xiàn)[14,18]控制方法仿真結(jié)果Fig.2 Simulation results of Reference[14,18]

    實(shí)驗(yàn)2。為進(jìn)一步驗(yàn)證本文控制方法的有效性,以文獻(xiàn)[11]給出的磁懸浮系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),即

    (13)

    式中:d1=0.04sint;d2=0.03cos 2t+0.01;d3=0.02sin 2t-0.01cost。

    設(shè)初始狀態(tài)為x0=[8-77]T,跟蹤指令信號為xd=0,采樣步長h=0.001 s,b0=1,3個速度因子分別取值為zc1=2(1-0.9e-t),zc2=8(1-0.9e-t),zc3=80(1-0.9e-t),虛擬指令與控制器u的幅值限定分別取|y2d|≤10,|y3d|≤30,|u|≤120,仿真結(jié)果見圖3。

    圖3 本文控制方法仿真結(jié)果(實(shí)驗(yàn)2)Fig.3 Simulation results of the proposed control method(Experiment 2)

    由圖3(c)可知,本文控制方法能夠在6 s內(nèi)獲得有效控制,穩(wěn)態(tài)絕對誤差小于4×10-7。圖4所示為文獻(xiàn)[11]控制方法的仿真結(jié)果,可知文獻(xiàn)[11]需要10 s左右才能實(shí)現(xiàn)有效控制,且控制器參數(shù)多達(dá)12個。

    圖4 文獻(xiàn)[11]控制方法仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results of Reference[11]

    比較圖3、圖4可知,本文控制方法中不僅控制器結(jié)構(gòu)簡單、便于實(shí)際應(yīng)用,而且系統(tǒng)的響應(yīng)速度更快、穩(wěn)態(tài)精度更高。

    4 結(jié)論

    針對高階非匹配非線性未知系統(tǒng)的控制問題,本文使用一種基于ACPI控制理論的虛擬遞推控制方法,將各虛擬指令的微分定義為未知有界擾動,從而有效避免了“微分爆炸”的問題。該方法借鑒文獻(xiàn)[21]的ACPI控制理論思想,提出基于虛擬遞推控制的ACPI控制器,并使用一種自適應(yīng)速度因子模型,理論分析了閉環(huán)控制系統(tǒng)的全局魯棒穩(wěn)定性以及抗總和擾動魯棒性。仿真結(jié)果表明本文控制方法具有良好的動態(tài)品質(zhì)與穩(wěn)態(tài)性能。與文獻(xiàn)[11,14,18]相比,本文控制方法的控制器結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)態(tài)精度高、計算量小、便于實(shí)際應(yīng)用,在含有非匹配干擾的高階復(fù)雜非線性未知系統(tǒng)控制領(lǐng)域具有重要的參考價值。

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