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自抗擾(ADRC)控制原理及控制器設(shè)計(jì)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了自抗擾(ADRC)控制原理及控制器設(shè)計(jì)。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

自抗擾控制是在PID控制算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的新型控制方法,它具有不依賴于控制對象模型、不區(qū)分系統(tǒng)內(nèi)外擾的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。常用的自抗擾控制器主要由跟蹤微分器(Tracking Differentiator,TD)、擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(Extended State Observer,ESO)和非線性狀態(tài)誤差反饋控制率(Nonlinear State Error Feedback,NLSEF)三部分組成。

跟蹤微分器的作用是針對被控對象的輸入特點(diǎn)對其提取所需要的信號。

擴(kuò)張狀態(tài)觀測器作為自抗擾控制的核心組成部分,一方面可以對系統(tǒng)中重要的狀態(tài)變量進(jìn)行跟蹤,便于實(shí)時(shí)了解系統(tǒng)狀態(tài);另一方面還能根據(jù)系統(tǒng)模型內(nèi)外擾動的總體作用量,以反饋的形式對其加以及時(shí)補(bǔ)償,有助于提高系統(tǒng)魯棒性。

非線性狀態(tài)誤差反饋控制率是一種非線性的組合方式,輸入是TD輸出的狀態(tài)變量與ESO狀態(tài)估計(jì)值之間的誤差,輸出結(jié)合ESO的總擾動補(bǔ)償值得到控制器的控制量。


這里以二階系統(tǒng)為例詳細(xì)介紹自抗擾控制器各部分的設(shè)計(jì)方法。

跟蹤微分器(TD)

經(jīng)典微分器的形式為:

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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-799742.html

式中,分別是系統(tǒng)的輸入、輸出信號。當(dāng)對信號疊加隨機(jī)噪聲時(shí)

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越小時(shí),系統(tǒng)輸出的“噪聲放大”就越嚴(yán)重。

設(shè)二階系統(tǒng)為:

? ? ? ? ?

上式的“快速最優(yōu)控制”系統(tǒng)為: ?

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直接用跟蹤微分器來進(jìn)行計(jì)算,項(xiàng)會使系統(tǒng)在進(jìn)入“穩(wěn)態(tài)”時(shí)易產(chǎn)生“高頻顫振”。因此,考慮“跟蹤微分器”的離散形式。

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對上式求“快速控制最優(yōu)綜合函數(shù)”,得

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式中,稱作“速度因子”,與跟蹤速度有關(guān),越大,跟蹤速度越快;為積分步長。

得到離散系統(tǒng)

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其中為“濾波因子”,主要對噪聲起濾波作用,取適當(dāng)大于積分步長的參數(shù),可消除速度曲線進(jìn)入穩(wěn)態(tài)時(shí)刻的超調(diào)現(xiàn)象。

擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(ESO)

考慮系統(tǒng)

大多數(shù)情況下,未知,這時(shí)可將其當(dāng)作擾動,用“非光滑反饋”等效其作用。

令,,則也是未知函數(shù),于是有

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若系統(tǒng)“內(nèi)擾”和“外擾”的總和,即“總擾動”adrc控制,控制理論,算法,算法,學(xué)習(xí),其中已知,,則有

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系統(tǒng)被“線性化”成雙積分裝置,即不確定系統(tǒng)的“實(shí)時(shí)動態(tài)線性化”。

非線性PID

把經(jīng)典PID的“加權(quán)和”改成“非線性組合”而得“非線性PID”。一種可用的“非線性組合”形式為:

當(dāng)時(shí),函數(shù)具有“小誤差,大增益”;“大誤差,小增益”的特性。

設(shè)“非線性PID”輸入為,,,則可采用合適的控制律:

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設(shè)計(jì)參數(shù)時(shí),常令。

ADRC整體結(jié)構(gòu)

ADRC控制器結(jié)構(gòu)如圖所示。自抗擾的根本在于使用補(bǔ)償項(xiàng)將系統(tǒng)“不確定模型”和“未知外擾”的總和作用共同作為總擾動進(jìn)行觀測和補(bǔ)償。

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其中,為目標(biāo)速度,為實(shí)際速度,為跟蹤速度,為跟蹤加速度,為觀測速度,為觀測加速度,為觀測擾動。

?自抗擾控制器算法:

被控對象:

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安排過渡過程(TD)為設(shè)定值

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估計(jì)狀態(tài)和總擾動(ESO)

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控制量的形成

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式中,

到了這里,關(guān)于自抗擾(ADRC)控制原理及控制器設(shè)計(jì)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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