鲁棒控制系统设计

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控制系统中的鲁棒性与鲁棒优化控制

控制系统中的鲁棒性与鲁棒优化控制

控制系统中的鲁棒性与鲁棒优化控制一、引言鲁棒性与鲁棒优化控制在控制系统中起着重要的作用。

鲁棒性是指控制系统对于外部扰动和系统参数变化的稳定性。

鲁棒优化控制是在保持鲁棒性的前提下,通过调整控制器参数实现最优控制。

本文将从鲁棒性的定义与评估、鲁棒控制设计基础、鲁棒优化控制等方面进行探讨。

二、鲁棒性的定义与评估在控制系统中,外部扰动和系统参数变化是难以避免的。

因此,控制系统的鲁棒性成为了一个关键的性能指标。

鲁棒性的定义是指控制系统在外部扰动和系统参数变化的条件下仍然能够保持稳定的能力。

评估鲁棒性通常可以通过鲁棒稳定边界来实现。

鲁棒稳定边界是指控制系统在外部扰动和系统参数变化的范围内仍然能够保持稳定的区域。

三、鲁棒控制设计基础为了提高控制系统的鲁棒性,可以采用鲁棒控制设计基础方法。

鲁棒控制设计基础方法包括鲁棒稳定性分析和鲁棒控制器设计两个主要步骤。

1.鲁棒稳定性分析鲁棒稳定性分析是控制系统鲁棒性设计的第一步。

它通过分析系统的传递函数,确定系统存在哪些参数的变化和外部扰动的范围是导致系统不稳定的原因。

常用的鲁棒稳定性分析方法有小增益鲁棒分析、大增益鲁棒分析等。

2.鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是控制系统鲁棒性设计的关键步骤。

通过选取合适的鲁棒控制器结构和调整控制器参数,可以实现对系统的鲁棒性能的改善。

常用的鲁棒控制器设计方法有H∞控制、μ合成控制等。

四、鲁棒优化控制鲁棒优化控制是在保持系统鲁棒性的前提下,通过调整控制器参数实现最优控制性能的方法。

在实际控制系统中,鲁棒优化控制能够有效地提高系统的鲁棒性和控制性能。

1.鲁棒优化控制基本原理鲁棒优化控制的基本原理是在目标函数中同时考虑系统控制性能和鲁棒性能,并通过调整控制器参数来实现最优化。

常用的鲁棒优化控制方法有线性二次调节器(LQR)和H∞最优控制。

2.鲁棒优化控制实践实际应用中,鲁棒优化控制可以通过离线和在线两种方式实现。

离线方式包括离线参数调整和离线优化方法,通过对控制系统的模型进行分析和优化来获取最优的控制器参数。

控制系统中的鲁棒性分析与设计

控制系统中的鲁棒性分析与设计

控制系统中的鲁棒性分析与设计在控制系统中,鲁棒性是指控制系统对于参数变化、外部干扰、测量噪声等不确定性因素的稳定性和性能表现。

鲁棒性分析与设计主要目的是提高控制系统的稳定性、鲁棒性和性能,以适应实际工程环境中的不确定性。

1. 鲁棒性分析鲁棒性分析是控制系统设计的重要环节。

它可以帮助工程师评估以及量化控制系统对于参数变化、干扰和噪声的容忍程度。

以下是一些常用的鲁棒性分析方法:1.1 系统感度函数分析系统感度函数是用来描述控制系统输出对于参数变化的敏感程度。

通过分析系统感度函数,可以确定系统的脆弱性和稳定性。

系统感度函数分析常用于评估系统的稳定性边界、参数不确定性边界和鲁棒性边界。

1.2 线性矩阵不等式(LMI)方法线性矩阵不等式方法是一种基于数学理论的鲁棒性分析方法。

它通过建立一系列矩阵不等式,来刻画控制系统的稳定性和性能。

LMI方法在控制系统设计中被广泛应用,它不仅可以评估系统的鲁棒性,还可以用于设计鲁棒控制器。

1.3 干扰分析干扰是控制系统中常见的不确定因素,对系统的性能和稳定性产生重要影响。

干扰分析可以帮助工程师了解系统对于不同干扰的响应,并根据需要采取相应的措施来改进系统鲁棒性。

常用的干扰分析方法包括频域分析、时域分析和能量分析等。

2. 鲁棒性设计鲁棒性设计旨在采取控制策略和控制器结构,使得控制系统对于不确定性因素具有较好的稳定性和性能。

以下是一些常见的鲁棒性设计方法:2.1 鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是指根据鲁棒性需求,设计出满足控制系统鲁棒性要求的控制器。

常用的鲁棒控制器设计方法包括H∞控制、μ合成、鲁棒PID控制等。

这些方法都是基于数学理论,可用于设计满足鲁棒性和性能要求的控制器。

2.2 鲁棒优化设计鲁棒优化设计是指结合鲁棒控制与优化方法,兼顾控制系统的稳定性和性能。

通过优化设计,可以在满足鲁棒性要求的前提下,使系统的性能指标达到最优。

鲁棒优化设计方法包括H∞优化、线性二次调节器和状态反馈等。

控制系统鲁棒性设计

控制系统鲁棒性设计

控制系统鲁棒性设计控制系统鲁棒性设计是指在考虑到系统动态特性和不确定因素的情况下,设计出具有良好鲁棒性的控制系统。

鲁棒性设计的目标是使系统能够在不确定因素的干扰下仍然能够保持稳定性和性能。

本文将从鲁棒性设计的概念、重要性以及实现鲁棒性设计的方法三个方面对控制系统鲁棒性设计进行探讨。

一、鲁棒性设计的概念鲁棒性是指系统对于参数变化、外部干扰以及模型不准确性等因素的容忍度。

在控制系统中,不同的干扰和参数变化可能会导致系统动态特性和稳定性发生变化,鲁棒性设计的目标就是保证系统的性能不受这些因素的影响而变差。

二、鲁棒性设计的重要性鲁棒性设计在控制系统中具有重要的意义。

首先,现实世界中的系统往往存在着各种不确定因素,如参数变化、外部干扰等,如果控制系统在面对这些不确定因素时不能保持稳定性和性能,则无法满足实际应用的需求。

其次,控制系统的设计往往是建立在一定的模型假设下进行的,而这些模型存在不准确性,因此需要通过鲁棒性设计来保证系统的稳定性和性能。

最后,鲁棒性设计可以提高系统对于异常情况的响应能力,确保系统在面对未知情况时仍能正常工作。

三、实现鲁棒性设计的方法实现鲁棒性设计的方法主要包括模型不确定性分析、鲁棒控制器设计以及鲁棒性性能评估等。

1. 模型不确定性分析在鲁棒性设计中,模型的不确定性是一个重要的考虑因素。

通过对系统模型的不确定性进行分析,可以了解到系统模型的不确定部分,从而进一步确定鲁棒控制设计中需要关注的方面。

2. 鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是实现鲁棒性设计的关键步骤。

鲁棒控制器的设计需要考虑到系统的不确定性和干扰,通过引入校正项或者使用鲁棒控制策略,可以使得控制系统对于不确定因素的变化具有一定的容忍度,从而保证系统的稳定性和性能。

3. 鲁棒性性能评估鲁棒性性能评估是评价控制系统鲁棒性设计效果的重要手段。

通过对控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能进行评估,可以判断控制系统对于不确定因素的容忍度以及系统性能的表现。

控制系统中的鲁棒自适应控制算法

控制系统中的鲁棒自适应控制算法

控制系统中的鲁棒自适应控制算法鲁棒自适应控制算法是一种在控制系统中应用的高级控制方法,用于提高系统性能和稳定性的技术。

该算法结合了鲁棒性控制和自适应控制的特点,能够针对各种系统的不确定性和变化进行动态调整,从而保证系统的稳定性和性能。

一、鲁棒自适应控制的基本原理鲁棒自适应控制算法的基本原理是将控制系统分为两个部分:鲁棒控制器和自适应控制器。

鲁棒控制器是基于鲁棒性控制的原理设计的,能够抵抗外界的干扰和不确定性,保证系统的稳定性和鲁棒性。

自适应控制器是基于自适应控制的原理设计的,能够根据系统的动态特性进行参数的自适应调整,以保证系统的性能和响应速度。

二、鲁棒自适应控制的应用领域鲁棒自适应控制算法广泛应用于工业控制系统、航空航天系统、机器人控制系统等领域。

在这些系统中,系统参数经常发生变化,外界环境的干扰也较大,要能够在这种复杂条件下保持系统的稳定性和性能,就需要采用鲁棒自适应控制算法。

三、鲁棒自适应控制算法的主要特点鲁棒自适应控制算法具有以下几个主要特点:1. 鲁棒性:鲁棒自适应控制算法能够抵抗外界环境干扰和系统参数的变化,保持系统的稳定性和鲁棒性。

2. 自适应性:鲁棒自适应控制算法能够根据系统的动态特性进行参数的自适应调整,以保证系统的性能和响应速度。

3. 良好的鲁棒性能:鲁棒自适应控制算法具有良好的鲁棒性能,能够在各种复杂条件下保持系统的稳定性和性能。

4. 算法复杂度低:鲁棒自适应控制算法具有较低的算法复杂度,能够快速响应系统的变化,并进行相应的调整。

四、鲁棒自适应控制算法的实现方法鲁棒自适应控制算法的实现方法主要包括以下几个步骤:1. 系统建模:首先需要对控制系统进行建模,得到系统的数学模型和动态特性方程。

2. 参数估计:根据系统的实际运行数据,对系统的参数进行估计和调整,以保证控制系统的准确性和可靠性。

3. 控制器设计:根据系统的动态特性和参数估计结果,设计鲁棒控制器和自适应控制器。

4. 系统仿真:通过仿真软件对系统进行仿真,测试鲁棒自适应控制算法的效果和性能。

机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计

机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计

机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计鲁棒控制与鲁棒优化设计是机械系统中关键的技术手段,能够在不确定性和变动性环境下实现稳定可靠的控制。

本文将探讨机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的原理、方法和应用。

一、机械系统的鲁棒控制机械系统的鲁棒控制是指在存在参数不确定性、外部扰动和模型误差的情况下,仍能确保系统稳定性和性能的控制方法。

鲁棒控制能够应对系统的不确定性和变动性,提高系统的稳定性和鲁棒性。

鲁棒控制的关键是设计具有鲁棒性的控制器。

鲁棒控制常用的方法包括H∞控制、μ合成控制和自适应控制等。

其中,H∞控制是一种基于最优控制理论的方法,能够优化系统的鲁棒性能。

μ合成控制通过寻找闭环系统的最小鲁棒性能函数,设计出鲁棒控制器。

自适应控制则通过根据系统的环境变化和参数变动调整控制器的参数,以提高系统的鲁棒性。

二、机械系统的鲁棒优化设计除了鲁棒控制外,鲁棒优化设计也是提高机械系统性能的重要手段。

鲁棒优化设计是指在系统参数不确定和模型偏差的情况下,优化系统的性能指标。

通过鲁棒优化设计,可以使系统具备更好的控制性能,减小外部扰动的影响。

常用的鲁棒优化设计方法包括基于最优化理论的方法和基于神经网络的方法。

基于最优化理论的方法可以采用数学优化模型,将优化问题转化为求解最值的问题。

基于神经网络的方法则通过训练神经网络,得到系统的非线性映射关系,从而实现优化设计。

在鲁棒优化设计中,还需要考虑不确定性和变动性因素的影响。

例如,对于机械系统中存在的参数不确定性,可以采用模糊控制方法进行建模和设计。

模糊控制能够处理参数模糊和模糊逻辑关系,提高系统的鲁棒性。

三、机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的应用机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计在工程实践中得到了广泛应用。

例如,在工业自动化领域,机械系统的鲁棒控制和鲁棒优化设计可以提高生产过程的稳定性和效率。

在航空航天领域,鲁棒控制技术可以提高航空器的操纵性和安全性。

此外,机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计还在智能机器人、医疗设备和交通系统等领域中有重要应用。

控制系统稳定性分析及鲁棒控制设计原理

控制系统稳定性分析及鲁棒控制设计原理

控制系统稳定性分析及鲁棒控制设计原理控制系统是现代工程中的重要组成部分,它可以用于调节和控制各种系统的运动和性能。

而控制系统的稳定性分析及鲁棒控制设计则是确保系统的可靠性和稳定性的关键环节。

在本文中,我们将深入探讨控制系统的稳定性分析方法以及鲁棒控制设计原理。

首先,我们来介绍控制系统稳定性分析的概念。

控制系统的稳定性指的是系统在扰动或参数变化的情况下,输出保持在可接受的范围内,不出现震荡或不稳定的情况。

稳定性分析的目的是通过数学方法或仿真实验,评估系统的稳定性,并找出导致系统不稳定的原因。

常见的稳定性分析方法包括传递函数法、根轨迹法和频率响应法。

其中,传递函数法通过将系统的输入和输出用传递函数来描述,然后利用传递函数的特征来判断系统的稳定性。

根轨迹法则是基于根轨迹的变化规律来判断系统的稳定性,它将系统的传递函数所对应的特征方程的根随着参数的变化而绘制成一条曲线,通过观察根轨迹的形状来判断系统的稳定性。

频率响应法是通过分析系统在不同频率下的响应特性来判断系统的稳定性,常见的频率响应方法有Bode图法和Nyquist图法。

在控制系统的设计过程中,除了要考虑系统的稳定性外,还必须考虑系统的鲁棒性。

所谓鲁棒控制,是指控制系统能够保持其性能指标在扰动和不确定性情况下的稳定性和鲁棒性。

要实现鲁棒控制,首先需要对系统的不确定性进行建模,比如参数不确定性和扰动影响等。

然后,通过鲁棒控制设计原理来设计控制器,使得系统在不同不确定性和扰动情况下都能够保持稳定。

鲁棒控制设计的原理包括H∞控制、μ合成、滑模控制等。

H∞控制是一种基于最优控制理论的鲁棒控制方法,它通过将控制系统的目标函数最小化来设计控制器,在保证系统的稳定性的同时最大化系统的鲁棒稳定裕度。

μ合成是一种基于频域理论的鲁棒控制设计方法,它通过在系统的频域响应函数上引入一个参数μ来权衡系统的强鲁棒性和性能指标。

滑模控制是一种通过引入滑模面的方式来实现鲁棒控制的方法,它通过在系统状态空间中引入一个滑模面来使系统的状态跟踪和扰动抑制的能力得到保证。

《鲁棒控制系统》课件

《鲁棒控制系统》课件
详细描述
在工业自动化生产线上,各种设备、传感器和执行器需要精 确控制和协调工作。鲁棒控制系统能够有效地处理各种不确 定性,如设备故障、传感器漂移等,保证整个生产过程的稳 定性和效率。
航空航天
总结词
在航空航天领域,鲁棒控制系统用于 确保飞行器的安全和稳定运行。
详细描述
航空航天领域的飞行器面临着复杂的 环境和严苛的飞行条件,鲁棒控制系 统能够有效地处理各种不确定性和干 扰,保证飞行器的安全和稳定运行。
05
鲁棒控制系统的发展趋势 与展望
人工智能与鲁棒控制
人工智能在鲁棒控制中的应用
利用人工智能算法优化控制策略,提高系统的鲁棒性和 自适应性。
深度学习在鲁棒控制中的潜力
通过训练深度神经网络,实现对不确定性和干扰的高效 处理,提升系统的鲁棒性能。
网络化与鲁棒控制
网络控制系统的发展
随着网络技术的进步,网络化控制系统成为研究的热点,对鲁棒控制提出了新的挑战和 机遇。
鲁棒优化控制
总结词
通过优化方法来设计鲁棒控制律,以实现系统在不确定性和干扰下的最优性能 。
详细描述
鲁棒优化控制是一种基于优化方法的控制策略,通过考虑系统的不确定性和干 扰,来设计最优的控制律。这种方法能够保证系统在各种工况下的最优性能, 提高系统的鲁棒性和适应性。
自适应控制
总结词
通过在线调整控制律参数来适应系统参数的 变化和外部干扰。
要点二
详细描述
电力系统的稳定运行对于整个社会的正常运转至关重要。 鲁棒控制系统能够有效地处理电力系统中的各种不确定性 和干扰,保证电力供应的稳定和可靠。
04
鲁棒控制系统的挑战与解 决方案
系统不确定性
系统不确定性描述
01

最优控制问题的鲁棒H∞控制设计

最优控制问题的鲁棒H∞控制设计

最优控制问题的鲁棒H∞控制设计最优控制理论在工程系统控制中具有重要的应用价值。

然而,传统的最优控制方法在系统模型存在不确定性或外部干扰的情况下可能无法有效应对。

为了克服这一问题,鲁棒控制方法被引入到最优控制中,并且在实际应用中取得了显著的成果。

本文将探讨最优控制问题的鲁棒H∞控制设计方法及其应用领域。

一、鲁棒控制概述鲁棒控制是一种针对不确定性或外部干扰具有克服能力的控制方法。

其目标是在不确定性环境中实现系统稳定性和性能要求。

最常见的鲁棒控制方法之一是H∞控制,该方法通过优化问题来设计控制器,以抑制系统中不确定性的影响。

二、最优控制问题最优控制问题旨在通过选择最佳控制策略来实现系统的最优性能。

在没有不确定性时,可以使用动态规划、变分法等方法求解最优控制问题。

然而,在实际应用中,系统往往存在参数不确定性或外部干扰,导致最优控制问题变得更加复杂。

因此,需要引入鲁棒控制方法来解决这些问题。

三、鲁棒H∞控制设计方法鲁棒H∞控制方法是一种常用的鲁棒控制方法,其基本思想是在保证系统稳定性的前提下,优化系统对外部干扰的抑制能力。

鲁棒H∞控制设计问题可以被描述为一个优化问题,目标是最大化系统的H∞性能指标,并且确保控制器对系统模型不确定性具有鲁棒性。

为了实现鲁棒H∞控制设计,可以采用两种常用的方法:线性矩阵不等式(LMI)方法和基于频域分析的方法。

LMI方法通过求解一组线性矩阵不等式来得到控制器参数,从而实现系统的鲁棒H∞控制设计。

基于频域分析的方法则通过频域特性分析来设计控制器,以实现系统对不确定性的鲁棒性。

四、鲁棒H∞控制设计的应用领域鲁棒H∞控制设计方法在工程领域有广泛的应用。

它可以应用于飞行器姿态控制、机器人控制、智能电网控制等多个领域。

以飞行器姿态控制为例,鲁棒H∞控制设计可以有效提高飞行器对外部干扰的鲁棒性,并且保证姿态跟踪性能。

在机器人控制领域,鲁棒H∞控制设计可以提高机器人对环境不确定性的抑制能力,以实现精确的轨迹跟踪。

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鲁棒控制设计报告学院专业报告人目录1 绪论................................... 错误!未定义书签。

控制系统设计背景...................... 错误!未定义书签。

本文主要工作分配...................... 错误!未定义书签。

2 一级倒立摆模型建立..................... 错误!未定义书签。

一级倒立摆的工作原理.................. 错误!未定义书签。

一级倒立摆的数学模型.................. 错误!未定义书签。

3 H∞鲁棒控制器设计...................... 错误!未定义书签。

基于Riccati方程的H∞控制............. 错误!未定义书签。

基于LMI的H∞控制..................... 错误!未定义书签。

4 一级倒立摆系统的仿真................... 错误!未定义书签。

一级倒立摆控制系统设计................ 错误!未定义书签。

闭环控制系统仿真及分析................ 错误!未定义书签。

5 结论................................... 错误!未定义书签。

1 绪论控制系统设计背景一级倒立摆系统是一个典型非线性多变量不稳定系统,在研究火箭箭身的姿态稳定控制、机器人多自由度运动稳定设计、直升机飞行控制等多种领域中得到了广泛的应用,因此以倒立摆作为被控对象进行控制方法的研究具有重要的现实意义。

为解决一级倒立摆系统的非线性、强耦合、多变量、自然不稳定问题,本文利用H∞鲁棒控制实现对一级倒立摆的控制。

Mg图一级倒立摆系统结构图本文采用的直线一级倒立摆的基本系统如图所示,它是由沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车上的材质均匀的摆杆组成,它是一个不稳定的系统,当倒立摆出出现偏角θ后,如果不给小车施加控制力,倒立摆会倾倒。

所以本文采用H∞鲁棒控制方法的目的是通过调节水平力F的大小控制小车的运动,使倒立摆处于竖立的垂直位置。

控制指标为:倒立摆系统的从初始状态调节到小车停留在零点、并使摆杆的摆角为0的稳定状态。

本文主要工作分配第一章:对一级倒立摆系统的特点、结构以及控制要求进行阐述。

第二章:根据一级倒立摆的结构,利用机理建模法建立被控对象的精确数学模型,并在系统平衡点处进行线性化,得到系统简化的状态方程。

第三章:首先H∞鲁棒控制的基本原理,然后分别利用Riccati方程和LMI 方法设计H∞状态反馈控制器。

第四章:首先使用MATLAB计算基于Riccati方程的H∞状态反馈控制器和基于LMI的H∞状态反馈控制器,然后进行闭环控制系统的仿真并控制系统的性能分析。

第五章:对本次设计进行总结。

2 一级倒立摆模型建立一级倒立摆的工作原理如图所示,倒立摆装置主要由摆杆、小车以及导轨组成。

导轨的一端装有用来测量小车位移的电位计,摆杆与小车的连接处安装测量摆角的装置,小车可以沿着有界轨道直线移动,同时摆杆可以在垂直平面内自由运动。

直流电动机通过传送带拖动小车运动,从而使倒立摆稳定在竖立的垂直位置。

为简化系统分析,在实际模型建立过程中,忽略空气流动的阻力以及各种摩擦力,这样可以将倒立摆抽象为由小车和均匀材质的刚性摆杆组成的系统。

小车质量为M ,摆杆质量为m ,小车位置x ,作用在小车上力大小为F ,摆杆的长度为2L l =,均匀材质的摆杆质心是摆杆的中心。

一级倒立摆的数学模型被控对象的数学模型是过程中的输入量和输出量之间的函数关系,常用的有机理建模法和实验建模两种方法。

本文采用的是机理建模的方法,根据过程的内在机理,利用相关的平衡方程,获得所需要的数学模型。

对摆杆进行受力分析,转动惯量与加速度的乘积等于刚体主动力对该轴力矩的代数和,则摆杆绕其重心的转动方程为:sin cos y x J F l F l θθθ=-摆杆在水平方向上受到的合力为:22(sin )x d F m x l dtθ=+ 摆杆在垂直方向上受到的合力为:22(sin )y d F mg m x l dtθ-=+小车在水平方向上受到合力:22y d x F F M dt-= 将等式分别带入等式和中:()2cos sin J ml mlx mgl θθθ++= ()()2cos sin F M m x ml θθθθ=++⋅-⋅整理得到系统精确模型为: ()()()()()()()2222222222222222sin sin cos cos lgsin cos sin cos cos J ml F ml J ml m l g x J ml M m m l M m m mlF m l J ml M m m l θθθθθθθθθθθθ⎧+++-⎪=++-⎪⎨+--⎪=⎪++-⎩式中,转动惯量23ml J =。

由等式得知,一级直线倒立摆系统的动力学模型为非线性微分方程,因此选择工作点00θ=、00x =对系统进行线性化,即可近似认为0θ≈、sin θθ≈、cos 1θ≈,得到进一步的简化模型:()()()()()()2222222g M m m l ml F J M m mMl J M m mMl J ml m gl x F J M m mMl J M m mMl θθθ+⎧=-⎪++++⎪⎨+⎪=-+⎪++++⎩以摆杆与竖直向上方向的偏角θ,小车的位移x 、摆杆摆角变化θ和小车的速度x 作为四个状态变量,考虑控制输入干扰ω,将转化为状态方程的形式:12x Ax B B u ω=++式中,u F =,x x x θθ⎡⎤⎢=⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,1200100001000000k A k ⎡⎤⎢⎥⎢⎢⎢=⎥⎥⎥⎣⎦,21100B b b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=,42300B k k ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=,其中1b 、2b 为不大于1的正数,()()12g M m m l k J M m mMl+=++,()2222m gl k J M m mMl =-++,()32ml k J M m mMl =-++,()()242J ml k J M m mMl +=++。

3 H ∞鲁棒控制器设计对于图所示的系统,u 为控制输入,y 为被控量,z 为被控对象输出,ω为控制输入干扰,由输入u ,ω到输出y ,z 的传递函数阵()G s 称为增广被控对象,控制器为()K s 。

图 H ∞控制框图传递函数阵()G s 的状态空间表达式如下:121111222121x Ax B B uz C x D D u y C x D D uωωω=++=++=++其中n x R ∈,r R ω∈,p u R ∈,m z R ∈,q y R ∈分别是系统的状态、控制输入扰动、控制输入、系统输出和被控量。

H ∞鲁棒控制器设计问题可以描述为,设计一个控制器u Ky =,使闭环系统满足:a) 闭环内部稳定,即闭环系统状态矩阵的所有特征值均应在左半开复平面中。

b) 从控制输入干扰ω到输出z 的闭环传递函数()z T s ω的H ∞范数小于1,即()1z T s ω∞<。

针对本次设计的一级倒立摆控制系统:121112x Ax B B uz Cx D D u y xωω=++=++= 取110D =,本控制系统的设计要求为:(1) 0x =是闭环系统的局部渐进稳定平衡点,对于任何初始状态的(0)x ,都有()0x t →。

(2) 对于任意扰动[)20L ω∈+∞,,闭环系统又抑制扰动能力。

即()1z T s ω∞<。

基于Riccati 方程的H∞控制设增广被控对象()G s 的状态空间表达式为:1212x Ax B B uz Cx D uy xω=++=+= 即1212()A B B C OD I O G s O ⎡⎤⎢⎥⎢⎢⎣⎦=⎥⎥,设计状态反馈控制器:p m u Kx K R ⨯=∈定理1:对于给定的0γ>,存在状态反馈阵K 使闭环系统和内部稳定且()z T s ωγ∞<成立的充分必要条件是存在正定阵0X >满足Riccati 不等式:21112121212212()()()0T T T T T T A X XA XB B X C C XB CD D D B X D C γ--+++-++<若上述不等式成立且有正定解0X >,则使闭环系统稳定且()z T s ωγ∞<成立的控制器为:11212212()()T T T K D D B X D C -=-+推论1:设增广被控对象满足正交条件,H ∞标准设计问题有基于状态反馈阵的充分必要条件Riccati 等式:()11220T T T T A X XA X B B B B X C C ++-+=有正定解0X >。

若上式有正定解,则H ∞标准设计问题的解为:11212212()()T T TK D D B X D C -=-+若上述不等式成立且有正定解0X >,则使闭环系统稳定且()z T s ωγ∞<成立的控制器为:2TK B X =-基于LMI 的H∞控制线性矩阵不等式(LMI )的一般形式为011()0m m F x F x F x F =+++<,其中,1,2,,T n n i i F F R i m ⨯=∈=是一组给定的实对称阵;12[,,,]T m x x x x =是待求变量。

Schur 补性质:对于给定的矩阵n n S R ⨯∈并分块表示为11122122SS S S S ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦其中,11r r S R ⨯∈,()12r n r S R ⨯-∈,()21n r r S R -⨯∈,()()22n r n r S R -⨯-∈,则0S <等价于110S <且1221211120T S S S S --<,或等价于220S <且1111222120T S S S S --<。

上述性质可以用于将非线性不等式问题转化为线性矩阵不等式问题。

考虑系统x Ax B z Cx D ωω=+=+其中n x R ∈,r R ω∈,m z R ∈,分别是系统的状态、输入和输出。

定理2:对于给定的常数0γ>,则系统是渐进稳定的且从输入ω到输出z 的传递函数()z T s ω满足()z T s ωγ∞<当且仅当存在一个正定阵0P >满足:0T T TT q m A P PA PB C B P I D C D I γ⎡⎤+⎢⎥-<⎢⎥⎢⎥-⎣⎦对于本设计的控制系统设计一个状态反馈控制器,使得闭环系统2112()()x A B K x B z C D K xω=++=+是渐近稳定的且从输入扰动ω到输出z 的传递函数()z T s ω满足:11221()([))(]z T s I C D K A B K B s ωγ-∞=+-<+定理3:系统存在一个状态反馈H ∞控制器使得闭环系统是渐近稳定的且满足性能指标当且仅当存在一个对称正定阵110TP P =>和矩阵2P 使得下面不等式成立:21122221111221122()0T T T TTAP P A B P P B B B CP D P CP D P I γ-⎡⎤+++++<⎢⎥+-⎣⎦如果有解,则121K P P -=是系统的状态反馈H ∞控制器。

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