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基于高阶干扰观测器的自适应模糊滑模控制

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基于高阶干扰观测器的自适应模糊滑模控制

轻工过程先进控制教育部重点实验室 江南大学物联网工程学院 孙 明 徐颖秦 【摘 要】【摘要】针对常规非线性干扰观测器估计误差大、只对慢干扰有效等缺点,用一种新型高阶非线性干扰观测器估计干扰和不确定性,通过选择一组合适参数,有效提高估计精度,并扩大其适用范围。基于干扰估计设计滑模控制器,考虑系统状态在滑模控制到达阶段鲁棒性不足,故引入自适应模糊算法,进一步提高系统抗干扰能力。采用倒立摆进行MATLAB仿真表明,该方法能精确估计外界干扰,控制器输出抖振减小,系统跟随性能提高。 【期刊名称】电子世界 【年(卷),期】2018(000)014 【总页数】3

【关键词】【关键词】高阶非线性干扰观测器;滑模控制;自适应模糊算法;倒立摆;MATLAB

基金项目:江苏高校品牌专业建设工程资助项目。

0 引言

干扰广泛存在控制系统中,给系统性能带来不利影响,甚至影响系统稳定性。目前,寻求干扰抑制方法正成为一大热点。用于抗干扰的控制算法主要围绕常规PID控制、LQR控制、鲁棒控制、自适应控制、模型预测控制等进行研究。但却因为整定繁琐、鲁棒性不足、稳态精度低、建模困难等导致其控制效果差或适用对象窄等。滑模控制是一类特殊的非线性控制方法,控制器结构可以根据系统当前运动状态有目的地发生变化,迫使系统状态在有限时间内向预先设计好的“滑动流型”运动。当状态运动到该滑模面上时,系统运动轨迹将会按

照设计好的趋近率渐进逼近平衡点,直到系统完全平衡。所以,系统一旦达到滑模面,系统参数摄动、外界干扰、匹配或未匹配不确定性等均不会影响状态转移。因此,滑模控制具有非常强的抗干扰能力,鲁棒性好。

但系统状态在滑模控制下到达滑模面之前,容易受模型不精确、参数波动等影响。通过采用先进智能控制方法可加以解决:文献[1]采用自适应率设计滑模控消除了干扰影响,但输出抖振仍较大;文献[1]结合了模糊控制,提高了系统响应,但无法克服系统的不精确性和非线性。本文在文献[1-2]基础上设计自适应模糊滑模控制器,避免了上述方法不足,削弱了抖振,加强了鲁棒性。 滑模控制器的输出容易产生抖振[3],传统的解决方法是采用干扰观测器[4]。文献[5]基于非线性干扰观测器设计滑模控制器,虽然抖振减小,但实际干扰与其观测值初始偏差较大。文献[6]采用H∞范数设计干扰观测器,适用对象较窄,对高频干扰估计不足。文献[7]在反馈通道中引入一补偿信号改进经典干扰观测器,但对模型参数摄动引起的偏差估计效果差。文献[8]通过选择合适参数使非线性干扰观测器估计误差以指数衰减,但其只针对慢干扰有效。本文在文献[8]基础上,设计了高阶非线性干扰观测器,通过选择一组合适参数,使干扰估计误差进一步减小,并针对所有干扰有效,扩大了适用范围。

1 基于高阶非线性干扰观测器的自适应模糊滑模控制器设计

针对外界干扰、不确定性等,首先采用高阶非线性干扰观测器估计等效干扰及其各阶导数,利用估计干扰并结合自适应控制、模糊控制算法设计控制器,将控制器输出作用于被控对象。被控对象为具有n阶SISO非线性系统: 其中为等效干扰,控制系统结构图如下所示。 1.1 高阶非线性干扰观测器设计

若干扰变化迅速,则文献[7]所用方法无法估计干扰。假设干扰n阶可导,相对观测器动态特性变化缓慢,即,则可设计如下高阶非线性干扰观测器:

其中,为干扰各阶导数的估计值,为待定线性函数,Li+1是观测器增益,需有: 定义各阶干扰的估计误差为:

由式(1)中前n组方程和式(3)第一个方程得估计误差动态方程为: 其中,表示对干扰各阶导数估计值求导。

考虑式(1)最后一组方程和式(3)第二个方程,代入,得n+1阶估计误差动态方程为:

对式(4)各方程求n — i 阶导数,并代入式(5)得: 注意:表示对i +1阶估计误差求n — i 阶导数。 当i =0,式(6)变为: 取,会有:

选择合适参数,使的n+1各根位于复域左半平面,使以指数形式收敛于d,此时:

1.2 自适应模糊滑模控制器设计

系统状态在滑模控制到达阶段,容易受模型不精确、参数摄动、不确定性等影响,为增强控制系统鲁棒性,本文将滑模控制、模糊控制、自适应控制结合设计控制器,控制器结构图如图2所示。 对系统式(1)取跟踪误差为: 设计滑模面: 滑模面动态方程为:

将滑模控制分为等效控制和连续控制两部分可减小控制器抖振,设计等效控制

基于高阶干扰观测器的自适应模糊滑模控制

基于高阶干扰观测器的自适应模糊滑模控制轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学物联网工程学院孙明徐颖秦【摘要】【摘要】针对常规非线性干扰观测器估计误差大、只对慢干扰有效等缺点,用一种新型高阶非线性干扰观测器估计干扰和不确定性,通过选择一组合适参数,有效提高估计精度,并扩大其适用范围。基于干扰估计设计滑模控制器,考虑系统状态在滑模控制到
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