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具有双重不确定性非线性系统输出反馈鲁棒控制

具有双重不确定性非线性系统输出反馈鲁棒控制
具有双重不确定性非线性系统输出反馈鲁棒控制

第21卷第21期 系统仿真学报?V ol. 21 No. 21 2009年11月Journal of System Simulation Nov., 2009 TITO系统的非线性鲁棒控制器参数整定 李东海1,徐益2,老大中2,宋跃进3,王宇楠2 (1.电力系统与发电设备控制与仿真国家重点实验室清华大学热能系,北京 100084; 2.北京理工大学宇航学院,北京 100081; 3.中国兵器工业集团二O七研究所,太原 030006) 摘要:基于Monte-Carlo实验研究了TITO (二输入二输出) 系统的非线性鲁棒控制器(NRC)参 数整定的规律。提出了以一种Monte-Carlo实验原理为基础的NRC参数整定规律研究方法。该方 法以ITAE值和超调量为控制系统性能指标,主要分析NRC参数取值变化对控制系统性能鲁棒性 的影响。以若干典型TITO非线性对象为例进行仿真研究,并在大量仿真试验结果的基础上,总结 出TITO系统的NRC参数整定的规律。 关键词:NRC;控制系统;参数整定;Monte-Carlo方法;鲁棒性 中图分类号:TP13 文献标识码:A 文章编号:1004-731X (2009) 21-6786-08 Study on Parameters Tuning Rule of Nonlinear Robust Controller for TITO Systems LI Dong-hai1, XU Yi2, LAO Da-zhong2, SONG Yue-jin3, WANG Yu-nan2 (1. State Key Laboratory of Power Systems, Dept of Thermal Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. School of Aerospace Scientific Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China; 3. Research Institute 207, North Industries Group, Taiyuan 030006, China) Abstract: Parameters Tuning Rule of Nonlinear Robust Controller (NRC) for TITO (Two-Input-Two-Output) Systems was studied based on Monte-Carlo method. The research scheme for NRC tuning rule was provided. This scheme made ITAE index and overshot as the control performance criteria, mainly analyzed the relation between parameters and robustness of the control system. Taking several typical TITO nonlinear plants as examples, simulation research was made. Based on the results, the parameters tuning rule of NRC for TITO systems was concluded. Key words: NRC; control system; parameters tuning; Monte-Carlo method; robustness 引言 实际情况中,控制对象往往具有参数时变、未知大扰动、多变量耦合、难以精确建模等特点。这类非线性对象的控制问题一直是研究的热点。另一方面,研究控制器的参数整定技术也同样具有十分重要的工程实践意义。因为现代过程工业中的分散控制系统往往包含数百个控制器,快速精准地确定控制器参数关系到整个分散控制系统能否正常工作,也决定了各种控制器能否投入到实际应用中去。 在多变量控制器参数整定方面前人已经作了很多专门的研究。文献[1]基于H∞性能指标,提出了一种多变量PI 控制器参数的整定方法.,通过引入新状态变量将PI控制器参数整定问题转化为设计静态输出反馈控制器的问题。文献[2]基于内模控制原理,导出了一种多变量系统的PID控制器参数整定方法。文献[3-4]将遗传算法应用于多入多出系统的PID参数整定。文献[5]基于广义预测控制思想提出了一种离散多变量PID参数整定方法。文献[6]将单变量PID极 收稿日期:2009-06-22 修回日期:2009-07-27 基金项目:国家重点实验室基金 (610103001) 作者简介:李东海(1963-), 男, 副教授, 研究方向为复杂热力系统控制和非线性控制策略;老大中(1957-), 男, 副教授, 研究方向为推进系统测试仿真技术;徐益(1982-), 男, 硕士, 研究方向为推进系统设计, 控制与仿真技术。点配置自整定方法扩展到多变量专家极点配置方法,用于多变量PID控制系统的自整定,取得了满意的效果。文献 [7]提出了一种加权多变量反馈和零极点配置方法,用于PID参数整定。文献[8]提出一种多变量PID自整定控制算法,通过设计静态矩阵预补偿器将p×p的多变量系统转化为p个自整定的单变量PID控制器。文献[9]通过多变量IMC控制器的简单反馈形式的Maclaurin级数展开,得到了多变量PID 参数的计算通式。文献[10]提出了一种基于DNA方法的多变量PID设计思路。文献[11]分析了模糊逻辑控制器参数取值与控制性能之间的关系。文献[12]则提出了一种多变量控制器在线自整定方法。 基于非线性分散控制理论设计的非线性鲁棒控制器(以下简称NRC)具有很强的鲁棒性,适用于参数变化范围宽,干扰作用大的非线性系统。它结构简单,易于实现,不依赖于对象的精确数学模型,而且有严格的理论推导来保证闭环系统的稳定[13]。通过在机器人[14-16]、水轮发电机组[17]和直升机[18]方面的仿真研究,实际验证了NRC具有较强的鲁棒性和适应性,显现出NRC广阔的应用前景。 虽然NRC已经应用到了许多方面,但其参数整定仍没有现成的理论和规律可循。尤其是多变量NRC的参数整定更是缺乏经验和依据。本文参考已有的多变量控制器参数整定思路,提出一种基于Monte-Carlo实验的NRC参数整定

鲁棒控制理论中的H∞控制理论 (浙江大学宁波理工学院信息科学与工程分院自动化) 【摘要】首先简要的介绍了鲁棒控制中的H∞控制理论,并把其发展分为两个阶段,而后就上当已存在的H∞控制的主要成果进行了讨论和归纳,还指出了H∞控制理论尚未解决的问题。 【关键词】H∞控制理论;非线性系统;时滞;范数 1.概述 鲁棒控制(Robust Control)方面的研究始于20世纪50年代。在过去的20年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓鲁棒性,是指标称系统所具有的某一种性能品质对于具有不确定性的系统集的所有成员均成立,如果所关心的是系统的稳定性,那么就称该系统具有鲁棒稳定性;如果所关心的是用干扰抑制性能或用其他性能准则来描述的品质,那么就称该系统具有鲁棒性能。主要的鲁棒控制理论有:Kharitonov区间理论;H∞控制理论;结构奇异值理论u理论; 鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的控制理论,包括两大类问题:鲁棒性分析及鲁棒性综合问题。鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定性集合,找出保证系统鲁棒性所需的条件;而鲁棒性综合(鲁棒控制器设计问题)就是根据给定的标称模型和不确定性集合,基于鲁棒性分析得到的结果来设计一个控制器,使得闭环系统满足期望的性能要求。 2.H∞控制理论出现的背景及意义 1981年,加拿大著名学者Zames在其论文中引入了H∞范数作为目标函数进行优化设计,标志着H∞控制理论的诞生。Zames考虑了这样一个单入单出( SISO)系统的设计问题: 假设干扰信号属于某一有限能量的已知信号集,要求设计一个反馈控制器,使闭环系统稳定,且干扰对系统的影响最小。要解决这样的问题就必须在能够使闭环系统稳定的所有控制器中选出一个控制器使之相应的灵敏度函数的H∞范数最小。 虽然Zames 首先提出了H∞最优化问题,但是他没能给出行之有效的解法。

非线性系统的鲁棒自适应控制 Robust Adaptive Control of Uncertain Nonlinear Systems 郝仁剑3120120359 摘要:本文以非线性系统的控制问题为背景,介绍了多种经典的非线性系统的控制方法以及研究进展,分析了各种控制方法存在的优点和不足。着重介绍了鲁棒自适应控制在非线性系统中的应用,结合该领域的近期研究进展和实际应用背景,给出对鲁棒自适应控制的进一步研究目标。 关键词:非线性系统鲁棒控制自适应控制 1.前言 任何实际系统都具有非线性特性,非线性现象无处不在。严格地说,线性特性只是其中的特例,但是非线性系统与线性系统又具有本质的区别。由于非线性系统不满足叠加原理,因此非线性特性千差万别,这也给非线性系统的研究带来了很大的困难。同时,对于非线性系统很难求得完整的解,一般只能对非线性系统的运动情况做出估计。众所周知,控制理论经历了经典控制理论和现代控制理论两个发展阶段。在第二次世界大战前后发展起来的经典控制理论应用拉普拉斯变换等工程数学工具来分析系统的品质。它广泛地应用于单输入单输出、线性、定常、集中参数系统的研究中。随着控制对象的日益复杂以及人们对控制系统精度的不断提高,经典控制理论的局限性就暴露出来了。在20世纪50年代,Bellman根据最优原理创立了动态规划。同时庞特里亚金等学者创立了最大值原理。后来,Kalman提出了一系列重要的概念,如可观性,可控性,最优线性二次状态反馈,Kalman滤波等。这些理论和概念的提出大大促进了现代控制理论的发展。控制系统的设计都需要以被控对象的数学模型为依据,然而对于任何被控对象不可能得到其精确的数学模型,如在建立机器人的数学模型时,需要做一些合理的假设,而忽略一些不确定因数。不确定性的必然存在也正促使了现代控制理论中另一重要的研究领域——鲁棒控制理论的发展。Zmaes关于小增益定理的研究以及Kalman关于单输入单输出系统LQ调节器稳定裕量的分析为鲁棒控制理论的发展产生了重要的影响。特别是Zmaes1981年发表的论文[1]标志H∞控制理论的起步。1984年Francis和Zmaes基于古典插值理论提出H∞问题的初步解法。Glover运用Hankel算子理论给出了H∞问题的解析解。Doyle在状态空间上对Glover解法进行整理和归纳。至此H∞控制理论体系初步形成。同时,Doyle首次提出结构化奇异值的概念,后来形成了μ解析理论。另外一种重要的控制器设计方法是基于Lyapunov函数的方法。在进行鲁棒控制器的设计时,一般都假设系统的不确定性属于一个可描述集,比如增益有界,且上界己知等。一般来说,鲁棒控制是比较保守的控制策略。对所考虑集合内的个别元素,该系统并不是最佳控制。对于具有参数不确定性的一类系统,自适应控制技术被提了出来,如模型参考自适应控制和自校正控制等。在实际应用中,由于被控对象具有未建模动态,过程噪声或扰动的统计特性远比设计时所设想的情况更复杂,以及持续激励条件和严正实条件等“理想条件”被打破,这都会导致自适应控制算法的失稳。于是自适应控制的鲁棒性课题,即鲁棒自适应控制受到了广泛的关注。大量的工程实践表明,对于复杂的工业对象和过程,引入自适应策略能够提高控制精度,提高生产效率,降低成本。近年来,非线性自适应控制技术取得突破性的发展,控制器的结构化设计技术也正日益得到广泛的研究与应用。

研 究 生 课 程 论 文 (2014-2015学年第一学期) 线性系统的基本特性 研究生:

线性系统理论的研究对象为线性系统。线性系统是最为简单和最为基本的一类动态系统。线性系统理论是系统控制理论中研究最为充分、发展最为成熟和应用最为广泛的一个分支。线性系统理论中的很多概念和方法,对于研究系统控制理论的其他分支,如非线性系统理论、最优控制理论、自适应控制理论、鲁棒控制理论、随机控制理论等,同样也是不可缺少的基础。 线性系统的一个基本特征是其模型方程具有线性属性即满足叠加原理。叠加原理是指,若表系统的数学描述为L ,则对任意两个输入变量u 1和u 2以及任意两个非零有限常数c 1和c 2必成立关系式: 11221122()()()L c u c u c L u c L u +=+ 对于线性系统,通常还可进一步细分为线性时不变系统(linear time-invariant systems)和线性时变系统(linear time-varying systems)两类。 线性时不变系统也称为线性定常系统或线性常系数系统。其特点是,描述系统动态过程的线性微分方程或差分方程中,每个系数都是不随时间变化的函数。从实际的观点而言,线性时不变系统也是实际系统的一种理想化模型,实质上是对实际系统经过近似化和工程化处理后所导出的一类理想化系统。但是,由于线性时不变系统在研究上的简便性和基础性,并且为数很多的实际系统都可以在一定范围内足够精确地用线性时不变系统来代表,因此自然地成为线性系统理论中的主要研究对象。 线性时变系统也称为线性变系数系统。其特点是,表征系统动态过程的线性微分方程或差分方程中,至少包含一个卷数为随时间变化的函数。在视实世界中,由于系统外部和内部的原因,参数的变化是不可避免的,因此严格地说几乎所有系统都属于时变系统的范畴。但是,从研究的角度,只要参数随时间

非线性系统学习控制理论的发展与展望 谢振东谢胜利刘永清 摘要:论述了学习控制的基本理论问题,给出了学习与学习控制系统的基本定义,着重讨论了学习控制方法产生的历史背景、目前非线性系统学习控制的研究状况,提出了一些有待继续研究的问题. 关键词:非线性系统;学习控制;发展与展望 文献标识码:A Development and Expectation for Learning Control Theory of Nonlinear Systems XIE Zhendong,XIE Shengli and LIU Yongqing (Depatrment of Automatic Control Engineering, South China University of Technology. Guangzhou, 510640, P.R.China) Abstract:In this paper, the problem for the basic theory of learning control is discussed. After giving the basic definition of learning and learning control, we mainly discuss the background of learning control and the research status for learning control of nonlinear systems, and put forward some problems need to be researched. Key words:nonlinear systems; learning control; development and expectation▲ 1 非线性系统学习控制的研究背景(Research background for learning control theory of nonlinear systems) 1.1 引言(Introduction) 对于高速运动机械手的控制,Uchiyama提出一个思想[1]:不断重复一个轨线的控制尝试,并以此修正控制律,能达到较好的控制效果.日本学者Arimoto[2]等人根据这种思想于1984年针对机器人系统的控制研究,提出了迭代学习控制这一新颖方法.这种控制方法只是利用控制系统先前的控制经验,根据测量系统的实际输出信号和期望信号来寻求一个理想的输入,使被控对象产生期望的运动.而“寻找”的过程就是学习的过程,在学习的过程中,只需要测量系统的输出信号和期望信号,不象适应控制那样,对系统要进行复杂的参数估计[3,4],也不象一般控制方法那样,不能简化被控对象的动力学描述.特别是在一类具有较强的非线性耦合和较高的位置重复精度的动力学系统(如工业机器人、数控机床等)中,学习控制有着很好的应用,如T.Sugie[5],M.Katic[6],H.Park[7]的工作.迭代学习控制方法提出后,受到了控制界的广泛关注,人们不仅针对各种机器人系

鲁棒控制理论综述 作者学号: 摘要:本文首先介绍鲁棒控制理论涉及的两个基本概念(不确定性和鲁棒)和发展过程,然 H控制理论,最后指出鲁棒控制研后叙述鲁棒控制理论中两种主要研究方法:μ理论、∞ 究的问题和扩展方向。 H控制理论 关键词:鲁棒控制理论,μ理论,∞ 一、引言 自从系统控制(Systems and Control)作为一门独立的学科出现,对于系统鲁棒性的研究也就出现了。这是由这门学科的特色和研究对象决定的。对于世界上的任何系统。由于系统本身复杂性或是人们对其认识的不全面,在系统建立模型时,很难用数学语言完全描述刻画。在这样的背景下,鲁棒性的研究也就自然而然地出现了。 二、不确定性与鲁棒 1、不确定性 谈到系统的鲁棒性,必然会涉及系统的不确定性。由于控制系统的控制性能在很大程度上取决于所建立的系统模型的精确性,然而,由于种种原因实际被控对象与所建立的模型之间总存在着一定的差异,这种差异就是控制系统设计所面临的不确定性。这种不确定性通常分为两类:系统内部的不确定性和系统外部的不确定性。这样,就需要一种能克服不确定性影响的控制系统设计理论。这就是鲁棒控制所要研究的课题。 2、鲁棒 “鲁棒”一词来自英文单词“robust”的音译,其含义是“强壮”或“强健”。所谓鲁棒性(robustness),是指一个反馈控制系统在某一特定的不确定性条件下具有使稳定性、渐近调节和动态特性这三方面保持不变的特性,即这一反馈控制系统具有承受这一类不确定性的能力。具有鲁棒性的控制系统称为鲁棒控制系统。在工程实际控制问题中,系统的不确定性一般是有界的,在鲁棒控制系统的设计中,先假定不确定性是在一个可能的范围内变化,然后在这个可能的变化范围内进行控制器设计。鲁棒控制系统设计的思想是:在掌握不确定性变化范围的前提下,在这个界限范围内进行最坏情况下的控制系统设计。因此,如果设计的控制系统在最坏的情况下具有鲁棒性,那么在其他情况下也具有鲁棒性。 三、发展历程 鲁棒控制系统设计思想最早可以追溯到1927年Black针对具有摄动的精确系统的大增益反馈设计。由于当时不知道反馈增益和控制系统稳定性之间的确切关系,所以设计出来的控制系统往往是动态不稳定的。早期的鲁棒研究主要集中在Bode图,1932年Nyquist提出了基于Nyquist曲线的频域稳定性判据,使得反馈增益和控制系统稳定性之间的关系明朗化。1945年Bode讨论了单输入单输出(SISO)反馈系统的鲁棒性,提出了利用幅值和相位稳定裕度来得到系统能容许的不确定范围。这些方法主要用于单输入单输出系统而且这些关于鲁棒控制的早期研究主要局限于系统的不确定性是微小的参数摄动情形,尚属灵敏度分析的范畴,从数学上说是无穷小分析思想,并且只是停留在理论上。20世纪六七十年代,鲁棒控制只是将SISO系统的灵敏度分析结果向MIMIO进行了初步的推广[1],与此同时,状态空间理论引入控制论后,系统控制取得了很大的发展,鲁棒问题也显得更加重要,其中就要提到两篇对现代鲁棒控制理论的建立有重要影响的文章:一篇是Zames在1963年关于小增益定理的论文[2],另一篇是1964年Kalman关于单入单输出系统LQ调节器稳定裕量分析的研究报告[3]。鲁棒控制这一术语第一次在论文中出现是在1971年Davion的论文[4],而首先将鲁棒控制写进论文标题的是Pearson等人于1974年发表的论文[5]。当然,鲁棒控制能够

第五章 MIMO 非线性系统的反馈线性化初步理论 引言: 对于多输入多输出系统仍可以用下列紧缩的形式的方程来描述: )()()(x h y u x g x f x =+=& (*) n R x ∈ 若输入的个数与输出的个数的数目相同时,可令 ) 1( )](),...,([)()1()](),...,([)()()](),...,([)() 1() ,...,() 1(),...,(11111?=?=?=?=?=m x h x h Col x h n x f x f Col x f m n x g x g x g m y y Col y m u u Col u m n m m m )(),...,(),(1x g x g x f m 均是光滑的向量场,)(),...,(1x h x h m 是光滑的函数,均定义在n R 的某个开集上。 5.1 向量相对阶和总相对阶: 一个多变量非线性系统(*),在οx 处有向量相对阶},...,{1m r r 是指: (i) 0)(=x h L L i k f g j 对所有:111-<≤≤≤≤i r k m i m j οx x ∈?的邻域 (ii) m m ?矩阵 ?? ?? ? ? ?????? ??=------)(.. ) (. ...)(..)() (.. )()(11212111 11 12211 1 1x h L L x h L L x h L L x h L L x h L L x h L L x A m r f g m r f g r f g r f g r f g r f g m m m m m 在οx x =处是非奇异的。 注意: (1)该定义涵盖了SISO 系统。 (2)整数m r r ,...,1中的某个i r 是与系统第i 个输出)(x h i 有关的。行向量: )](),...,([111x h L L x h L L i r f g i r f g i m i --,至少有一个元素是非零的,

第五章 线性定常系统的状态反馈和状态观测器设计 闭环系统性能与闭环极点(特征值)密切相关,经典控制理论用输出反馈或引入校正装置的方法来配置极点,以改善系统性能。而现代控制理论由于采用了状态空间来描述系统,除了利用输出反馈以外,主要利用状态反馈来配置极点。采用状态反馈不但可以实现闭环系统极点的任意配置,而且还可以实现系统解耦和形成最优控制规律。然而系统的状态变量在工程实际中并不都是可测量的,于是提出了根据已知的输入和输出来估计系统状态的问题,即状态观测器的设计。 §5-1 状态反馈与闭环系统极点的配置 一、状态反馈 1、状态反馈的概念 状态反馈就是将系统的每一个状态变量乘以相应的反馈系数反馈到输入端与参考输入相加,其和作为受控系统的输入。 设SISO 系统的状态空间表达式为: bu Ax x += cx y = 状态反馈矩阵为k ,则状态反馈系统动态方程为: )(kx v b Ax x -+= bv x bk A +-=)( cx y = 式中: k 为n ?1矩阵,即[]11 -=n o k k k k ,称为状态反馈增益矩阵。 )(bk A -称为闭环系统矩阵。 闭环特征多项式为 ) (bk A I --λ。 可见,引入状态反馈后,只改变了系统矩阵及其特征值,c b 、阵均无变化。 状态反馈系统结构图

【例5.1.1】已知系统如下,试画出状态反馈系统结构图。 u x x ?? ? ? ? ?????+??????? ???--=10020 110010 , []x y 00 4= 解:[]x k k k v kx v u 21 -=-= 其中[]21 k k k k =称为状态反馈系数矩阵或状态反馈增益矩阵。 ??? ?? ??=+-=+-==1333222142x y u x x x x x x x 说 明:如果系统为r 维输入、m 维输出的MIMO 系统,则反馈增益矩阵k 是一个m r ?维矩阵。即 m r rm r r m m k k k k k k k k k k ???? ??? ??????= 2 1 2222111211 2、状态反馈增益矩阵k 的计算 控制系统的品质很大程度上取决于该系统的极点在s 平面上的位置。因此,对系统进行综合设计时,往往是给出一组期望的极点,或者根据时域指标提出一组期望的极点。所谓极点配置问题就是通过对反馈增益矩阵k 的设计,使闭环系统的极点恰好处于s 平面上所期望的位置,以便获得期望的动态特性。 本节只讨论SISO 系统的极点配置问题,因为SISO 系统根据指定极点所设计的状态反馈增益矩阵是唯一的。

第29卷第1期 Vo l 29,No 1 西华大学学报(自然科学版) Journa l o fX i h ua Un i v ersity N atural Sc i e nce 2010年1月 J an .2010文章编号:1673 159X (2010)01 0009 04 收稿日期:2009 10 12 作者简介:喻 洲(1985 ),男,湖南长沙人,硕士研究生,主要研究方向为非线性鲁棒控制; 船舶航向非线性系统的H 鲁棒控制与仿真 喻 洲,吴汉松,袁 雷 (海军工程大学电气与信息工程学院,湖北武汉430033) 摘 要:针对船舶航向非线性控制系统的数学模型,在考虑船舶操舵伺服机构特性的情况下,基于状态反馈线性化方法,采用闭环增益成形算法设计出了船舶航向鲁棒控制器。利用M atl ab /S i m u li nk 工具箱进行仿真,结果表明,所设计的鲁棒控制器与采用极点配置法设计的鲁棒镇定控制器相比,具有较好的控制性能,对风浪干扰也具有很强的鲁棒性。 关键词:船舶航向控制;非线性系统;闭环增益成形;鲁棒性 中图分类号:TP273;U 664 文献标识码:A H I RC and Si m ulation of Nonli near Shi p A utopilot Syste m YU Zhou ,WU H an song ,YUAN Lei (Colle g e of E lectrical and Informati on Eng i neering ,N aval U ni .of Engineer i ng,W uhan 430033China ) Abstrac t :The re l a tionsh i p bet w een t he m aneuve r of a shi p and t he characteristi cs o f t he rudder w as stud ied usi ng a non li near m od e.l A robust con tro ll er for ship course was proposed by c l o sed loop gain shapi ng a l gor it h m based on t he state feedback li neariza tion m ethod .T he si m u l a ti on results obta i ned from t he si m u l a ti on so ft w are Si m uli nk ofM atl ab show that the desi gned contro ller ism ore effec ti ve t han the controller based on po le placem ent . K ey word s :sh i p course contro,l nonli near syste m,closed l oop ga i n shapi ng ,robustness 控制策略是船舶运动控制学的主要研究对象。从20世纪20年代PI D 控制律应用于船舶航向控制 系统以来,由于航行安全、节能、降低船员劳动强度等需求,航向控制一直受到人们的高度重视。但是船舶在大洋航行时受风、海浪、海流等各种环境因素干扰,以及船舶的船型、装载、航速、吃水等各种工况影响,船舶运动表现出非线性、不确定性、大滞后等复杂的动态特性[1 2] 。因此,设计船舶航向不确定非线性系统的鲁棒控制策略是船舶控制领域的一个研究热点。 本文针对考虑舵机特性的船舶航向非线性系统模型设计鲁棒控制器,通过状态反馈精确线性化方法得到系统的线性模型,并基于闭环增益成形算法,导出了H 鲁棒控制律。研究表明,所设计的鲁棒控制器与采用极点配置的方法来设计的鲁棒镇定控制器相比,具有较好的控制性能,能够使船舶航向有效跟踪并对系统的不确定性和干扰具有较强的鲁棒性。 1 系统的数学描述 在船舶自动舵设计中,船舶操纵系统模型一般采用线性的野本(N o mo to)方程 T ! + =K (1) 式中, 为舵角; 为航向角;T 为时间常数;k 为增益。该方程只适用于小舵角和低频动舵情况。在某些操纵条件下,例如舵角较大时,船舶存在严重的非线性特性,就不能忽略力和力矩泰勒级数展开式中的非线性项,这时上述模型就不适宜。为了更加准确地描述实际情况,提高模型描述精度,式(1)中的 以非线性项H ( )代之,用以描述船舶非线性操纵特性: H ( )= 0+ 1 + 2 2 + 3 3 (2)式中, i (i =0,1,2,3)为Norr b i n 系数。对于具有对称船体的船舶, 0和 2为0;对于稳定的船舶, 1=1;对于不稳定的船舶, 1= 1;而 3的值可由

第!"卷第#期!$$$年%月自动化学报&’(&&)(*+&(,’&-,.,’&/012!"3.02#44444444444444444444555 5-6783!$$$研究简报非线性不确定系统的鲁棒性研究9:费树岷冯纯伯宋士吉;东南大学自动化研究所南京!9$$%":;<=>?@1@A B C 0A D E 6F 86G F 8C A :关键词非线性系统3不确定性3匹配条件3模有界条件3鲁棒性8 9:国家攀登计划;%H $!99$9H :I 国家自然科学基金;"%%J K $9$3"%"$J $$K : 资助项目8收稿日期9%%L =9!=!#收修改稿日期9%%%=$"=9#M N O N P M Q R S T M S U V O W T N O OX S MT S T Y Z T N P M V T Q N M W P Z T O [O W N \O ]<,-^F >@A ]<._’^F A ‘0-*._-^@a @ ;b c d c e f g hi j d k l k m k c n op m k n q e k l n j 3r n m k h c e d k s j l t c f d l k u 3ve j w l j x ! 9$$%":y z {|}~!".0A 1@A 6?#E $E %6>3F A C 6#%?@A %$3>?%C ^@A &C 0A G @%@0A 3A 0#>=‘0F A G 6G C 0A G @%@0A 3#0‘F E %A 6E E 89引言 非线性不确定系统的鲁棒性研究3早期是以在匹配条件;>?%C ^@A &C 0A G @%@0A :和广义匹配条件下3设计控制器使闭环系统达到实际稳定;7#?C %@C ?1E %?‘@%@%$ :为主’9(J )8近些年利用*+控制理论的结果3出现了对具有有界结构的非线性不确定系统的鲁棒性讨论’K (%)8 模有界结构条件下3非线性不确定系统的鲁棒性有可能达到使状态趋于平衡点3而非仅仅实际稳定8在文献’K ) 中所讨论的非线性系统3要求其非线性部分具有线性界8文献’#)首次将模有界结构条件引入到线性不确定系统的鲁棒性研究中8文献’")进一步讨论了这一结构下的鲁棒*+控制问题8而文献’H ) 则研究了另一种有界结构的不确定非线性系统的鲁棒*+控制问题8 !问题的提出 考虑如下非线性不确定系统 ,-./;,:01/;,:0;2;,:012;,::33/;4:.431/;4:.555555555555555555555555555555555555555555555555555555543 ;9:万方数据

线性系统理论中状态反馈综述 学号:1402028 姓名:王家林 现代控制理论源于20世纪60年代,以极大值等原理为形成标志,经典理论中以单一输入变量为研究对象,主要通过频率进行控制,现在控制理论以线性空间理论为基础,在时域中研究系统,能够定量的进行系统的分析和设计,随着计算机运算能力的发展,现代控制也在更多领域得到应用。控制系统是有受控对象和反馈控制器两部分组成的闭环系统,经典控制理论通常采用输出反馈,而现代控制理论多采用状态反馈。闭环系统极点的分布情况决定于系统的稳定性和动态品质,因此,可以根据对系统动态品质的要求,规定闭环系统的极点所具备的分布情况,把极点的配置作为系统的动态品质指标。这种把极点配置在某位置的过程称为极点配置。在空间状态法中,一般采用反馈系统状态变量或输出变量的方法,来实现系统的极点配置。 20世纪50年代以后,随着航天等技术发展和控制理论应用范围的扩大,经典线性控制理论的局限性日趋明显,它既不能满足实际需要,也不能解决理论本身提出的问题,这就推动了线性系统的研究,于是在1960年以后从经典阶段发展到现阶段。美国学者R.E.卡尔曼首先把状态空间法应用于多变量线性系统的研究,提出了能控性和能观性两个基本概念。其研究问题的方法主要有时域状态空间分析法,线性二次型最优状态调节器法,状态观测器控制法,李雅普诺夫稳定性分析法以及极点配置法等。近年来,计算机技术的迅速发展给需要大计算量的现代控制提供了更好的发展空间,同事工业生产的告诉发

展,是的工程界对控制的要求也日益提高,由此也极大地推动了现代控制理论的发展和完善。 在控制理论与实践中的一个基本要求是设计反馈控制率,将闭环系统的极点配置在制定的位置上,从而保证闭环系统具有所要求的动态和稳态特性。由于模型的不确定因素和各种扰动的存在,使得精确极点配置的控制方式不可能得到真正的实现。世纪设计中只能将闭环系统的极点配置在指定的区域内,就可以使系统获得满意的性能。近年来,对D稳定理论的研究十分活跃,利用这一理论研究区域极点配置问题已取得一些成果,包括最优控制、鲁棒性等方面。 在对系统的分析和设计中,首先要考虑的是系统的稳定性问题,而线性系统的稳定性与其极点的位置紧密相关,因此极点配置问题在系统设计中是很重要的。为此,需要根据分析和设计的目的,将系统极点配置在指定区域内或指定某个位置。 所谓极点配置问题,就是通过反馈矩阵的选择,使闭环系统的极点,即闭环特征方程的特征值恰好处于所希望的一组极点位置上或者是某个区内。由于希望的极点具有一定的任意性,因此极点的配置也具有一定的任意性。 对于线性系统而言,其稳定性取决于状态的零输入响应,因而取决于系统极点的分布,当极点的实部小于零时,系统是稳定的;当极点分布在虚轴上时,系统是临界稳定的;当极点的实部大于零时,系统是不稳定的。同事,系统动态响应的基本特性也依赖于极点的分布,若系统极点是负实数,则系统动态响应时非周期的,按指数规律

非线性鲁棒控制 1. 课题意义 针对机机械手的不确定性有两种基本控制策略:自适应控制和鲁棒控制。当受控系统参数发生变化时,自适应控制通过及时的辨识、学习和调整控制规律,可以达到一定的性能指标,但实时性要求严格,实现比较复杂,特别是存在非参数不确定性时,自适应控制难以保证系统的稳定性;而鲁棒控制可以在不确定因素一定变化范围内,做到“以不变应万变”,保证系统稳定和维持一定的性能指标,它是一种固定控制,比较容易实现,在自适应控制器对系统不确定性变化来不及做辨识以校正控制律时更显鲁棒控制的重要。 鲁棒控制(Robust Control)方面的研究始于20世纪50年代。在过去的20年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。鲁棒控制的基本特征是用一个结构和参数都固定不变的控制器,来保证即使不确定性对系统的性能品质影响最恶劣的时候也能满足设计要求.不确定性可分为两大类,不确定的外部干扰和系统的模型误差,其中,模型误差受系统本身状态激励,同时又反过来作用于系统的动态。由于工况变动、外部干扰以及建模误差的缘故,而系统的各种故障也将导致模型的不确定性,实际工业过程的精确模型很难得到,在设计鲁棒控制器时,所有的不确定性可以是不可量测的,但是必须属于某个可描述集.鲁棒控制器就是基于标称系统数学模型和不确定的描述参数来设计的.因此可以说模型的不确定性在控制系统中广泛存在。如何设计一个固定的控制器,使具有不确定性的对象满足控制品质,也就是鲁棒控制,成为了国内外科研人员热衷的研究课题。 2. 发展与研究现状 μ方法。1981年Zames首次提出了著名的鲁棒控制理论发展的最突出标志是H∞和 H∞控制思想。Zames考虑了这样一个单输入、单输出系统的设计问题,即对于属于一个有限能量集的干扰信号,设计一个控制器使得闭环系统稳定且干扰对系统期望输出影响最小。由于传递函数H∞的范数可以描述有限能量到输出能量的最大增益,所以表示上述影响的传递函数H∞范数作为目标函数对系统进行优化设计,这就可使具有有限功率谱的干扰对系统期望输出的影响最小。 目前线性系统的鲁棒控制理论主要集中在进一步寻求行之有效的解法,从而使控制系统设计更加精确,更加实用,更加符合实际的需要,并将所得理论和方法进一步向Lurie系统、线性跳跃系统和关联系统扩展 3. 改进方法 变结构控制,其基本思想是在误差系统的状态空间中,寻找一个合适的超平面,以该超平面为基准不断切换控制器的结构,并保证超平面内所有的状态轨迹都收敛于零.这样,控制系统的行为就完全由滑模表面的特性所确定,而与系统本身的行为无关,因而变结构控制对于外界的干扰和模型误差是不敏感的,具有很强的鲁棒性能。由于变结构控制本身的不连续性,容易引起“抖振”现象,它轻则会引起执行部件的机械磨损,重则会激励未建模的高频动态响应。利用变结构的思想强迫状态轨迹趋于边界层,而在时变的边界层内,保持控制的平滑。这实际上达到了控制带宽和控制精度的最优折衷,这样就消除了控制的“抖振”,增加了系统对未建模动力学的不敏感性, 鲁棒自适应控制方法结合了自适应与鲁棒控制方法两者的优点在抗千扰能力以及克服“抖振”现象等方面都要比单独的自适应控制方法和变结构控制方法强,自适应控制律的鲁棒性增强方法

线性控制系统(0600004) 一、课程编码:0600004 课内学时: 48 学分: 3 二、适用学科专业:控制科学与工程、控制工程 三、先修课程:自动控制原理,现代控制理论,矩阵分析 四、教学目标 通过本课程的学习, 使学生了解线性系统理论基础,掌握时变、时不变多变量系统的状态空间描述;掌握系统稳定性理论、系统可控性与系统可观测性理论;掌握线性系统反馈理论,实现系统状态反馈极点配置、状态反馈解耦、镇定等;掌握状态观测器的设计方法,掌握具有观测器的状态反馈系统设计,提升学生对控制系统分析和系统设计的能力。 五、教学方式 课堂讲授 六、主要内容及学时分配 1.系统的数学描述 6学时 1.1 输入-输出描述 1.2 状态空间描述 1.3 输入-输出描述和状态变量描述的比较 2.线性系统运动分析 4学时 2.1 线性系统的运动分析 2.2 等价动态方程 2.3 脉冲响应矩阵及其实现 3.线性动态方程的可控性和可观测性 8学时 3.1 线性动态方程的可控性 3.2 线性动态方程的可观测性 3.3 线性时不变动态方程的规范性分解 3.4 约当形动态方程的可控性和可观测性 3.5 输出可控性和输出函数可控性 4.标准型和不可简约实现 3学时 4.1 正则有理矩阵的特征多项式和次数 4.2 动态方程的可控和可观测标准型 4.3 不可简约矩阵分式描述的最小实现 5.状态反馈和状态观测器 8学时 5.1 状态反馈和输出反馈 5.2 状态反馈极点配置 5.3 状态观测器及状态观测器的设计 5.4 基于观测器的状态反馈控制系统特性 6.线性系统的镇定、解耦及最优控制 3 学时

6.1 状态反馈镇定 6.2 状态反馈解耦 6.3 线性二次型最优控制 7.系统的运动稳定性 8学时 7.1 李亚普诺夫意义下的运动稳定性 7.2 线性系统的稳定性 7.3 李亚普诺夫第二方法 8.离散时间线性系统 4学时 8.1 连续时间系统的离散化 8.2 离散时间线性系统的数学描述 8.3 离散时间线性系统的运动分析 8.4 离散时间线性系统的可控性与可观测性 8.5 离散时间线性系统的李亚普诺夫稳定性分析 8.6 离散时间线性系统状态反馈 9.组合系统 4学时 9.1 组合系统的状态空间描述和传递函数描述 9.2 组合系统的可控性和可观测性 9.3 组合系统的稳定性 9.4 单位反馈系统设计 9.5 渐进跟踪和干扰抑制 9.6 输入输出反馈系统 七、考核与成绩评定 成绩以百分制衡量。成绩评定依据:平时成绩占20%,期末笔试成绩占80%。 八、参考书及学生必读参考资料 1. 姚小兰,李保奎,耿庆波.线性系统理论[M].北京:高等教育出版社 2. 郑大钟. 线性系统理论(第2版)[M].北京:清华大学出版社,2002 3. 陈啟宗. 线性系统理论与设计[M]. 北京:科学出版社,1988 4. 段广仁.线性系统理论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,200 九、大纲撰写人:姚小兰、李保奎

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LQR控制的仿真曲线 参考文献: 【1】翁正新,王广雄,姚一新.鲁棒H一状态反馈控制【J].[2]张姝,朱善安.环形单级倒立摆起摆控制研究[J】江南控制理论与应用,1994,11(4):456—459.大学学报(自然科学版),2004,3(5):482—485. 枣木牛枣木木幸木术木木}木堆术}枣木宰木水牛术木木水木术木木水木木木枣半水幸车木丰水木木半半水率术水木木木水木术丰木木术木术半丰串水牛丰木木木术丰木冰术术水木半木木球串牢木木木毕木半半禾半半水水术水水车枣木术术木术丰木术水木木(土接劳50黄)确定各通讯数据的cANID编码规3协议编制与仿真 则。数据ID编码决定cAN通讯协议的优劣和CAN 总线能否正常工作。CAN通讯系统既有全局和局部 广播数据或点对点发送数据。各数据有不同优先级。故好的通讯协议应具备:①各数据以不同优先级 发送;②通过对屏蔽码设置,各接点只接收所需 信息;③ID值要充分表示数据各种信息(含源地 址、目的地址、数据内容和格式等);④系统应具有可扩展性。, 例如:制定10个节点CAN通信系统的通讯协 议,采用cAN2.0B标准11位ID,如表1。将ID0~ IDl0中标志符的高7位ID4~IDl0定义为地址段,标记CAN总线中不同的通讯站点;标识符的低4位IDO~ID3为指令段,标记各站点的不同数据后, 后4位用0填充,采用16进制4位描述数据标识,如0x0000;每个接点可用后4位标记不同数据。如以广播。O方式发数据的编码有GB0.1(0X0000)、GB0.2(0x0020)…GB0.16(0x01E0)。按此编码,各接点通过屏蔽码前7位的设置,使接点可接收广 播0数据。接点1、6不仅可接发按自己接点编码的 数据还可接收所有广播数据。接点2、5只接收按自己接点编码数据和广播0数据;接点3、7、10可接 收按自己接点编码数据和广播0、广播2数据;接 点4、8、9可接收按自己接点编码数据和广播0及l数据。也可通过系统的不同要求做相应改动。 表1制定10个节点cAN通信系统的通讯协议 嚣隧蹲|蘩@j馥谗莲嘲“瀑瀚j“蕊暖警曝??j|酶舔。;瓷蕊强蕊÷÷0OO0O0O0XO000GBO广播O0OO0O010X0200GBl广播1 OOO0Ol0OX0400GB2广播20OOOOl1OX0600GB3广播3OO011l1OXlEOOJDl接点1OO101OO0X2800JD2接点2O01lO1O0X3400JD3接点3O1OOlO1OX4A00JD4接点40lOlO0OOX5000JD5接点50l1OO11OX6600JD6接点61OOOl10OX8COOJD7接点71001O01OX9200JD8接点8lO1OO01OXA200JD9接点9l1OO0lOOXC400JDl0接点10?58? 确定以上通讯约束条件和编码规则后,制定通讯协议变得简单,只需按上述约束条件和编码规则对需传输的数据编码即可。协议制定后应仔细检查,在对系统进行通讯实验与仿真后,可发布到各通讯接点的研制单位进行通讯系统的设计与调试。 4结语 CAN—Bus已被广泛应用到各自动化控制系统中,好的CAN通讯协议有利提高系统通讯的速率与可靠性,充分发挥cAN—Bus自身的特点。 参考文献: [1]杨宪惠.现场总线技术及其应用[M】.北京:清华大学出版社,2001. [2】邬宽明.总线原理和应用系统设计[M].北京:北京航空航天大学出版社,1995. 对电子信息系统尽快形成作战能力的思考 徐忠杰1,李洪峰2 (1.炮兵学院,安徽合肥23003l;2.73111部队,福建厦门36lOOO)摘要:电子信息系统能否尽快形成作战能力,对做好军事斗争准备具有重要影响。我军电子信息系统存在的问题延缓了系统形成作战能力的步伐,必须从确立正确观念、加强系统需求分析、运用系统集成手段整合现役系统以及创建系统运用理论,加强系统训练等方面加以解决。 ThinkingofHowtoMakeElectronic InformationSVstemCombatCapabilitVSoon xuzhong_jiel,LIHong—fen92 (1.ArtilleryAcademyofPLA,Hefei230031,China; 2.Unit73111ofPLA,Xiamen361000,China) Abstract:Whethertheelectronicinformationsystemcanformcombatcapabilityquicklywill greatly innuencethemilitaryconflictpreparation.Theproblemsofourafmyelectronicinformationsystemdelayestablishingthecombatcapability.Theproblemscanberesolvedbyestablishingtherightidea,strengtheningthesystemrequirements,makinguseoftheintegrationmeanto confomthecurrentsystem,establishingthesystemusagetheoryandstrengtheningsystem training.  万方数据

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