输入 输出反馈线性化
一种新的PWM整流器电流解耦控制策略

( 13 )
76
电 工 技 术 学 报
∗ f d、 fq 分别为电流的有功电流指令 i d 和无功电流
2005 年 8 月
∗ ∗ 指令 iq 。有功电流指令值 id 与负载电流成正比,用
个动态过程中维持为零,几乎没有变化,表明有功 电流变化对无功电流无影响,反映了优良的解耦性 能;图 4d 为一相输入电压、电流波形,在 2 ~2.05s 期间电压电流同相,PWM 整流器工作在整流状态, 2.05s 后电压电流反相,此时 PWM 整流器工作在逆 变状态。
其中
2 cos θ 3 sin θ cos(θ − 2π 2π ) cos(θ + ) 3 3 (3 ) 2π 2π sin(θ − ) sin(θ + ) 3 3
1 1 1 Ri + u − u + kisq = kf q ( 10) Ls s sq Ls sq Ls cq
F ig.2
输入输出 变量反馈
图2
电流的解耦控制策略
Current fecoupling control strategy
由式( 7 ) 、式(8 ) ,电流控制器为一阶惯性环 节,性能由系数 k 决定。传递函数为 I sd ( s) I sq (s ) k = = Fd (s ) Fq ( s ) s + k
2
基于输入输出反馈的电流解耦控制策 略
三相电压型 PWM 整流器的拓扑结构如图 1 所 示。主电路采用 IGBT 与二极管反并联的方式, Ls 和 Rs 为电感的等效参数, C 为直流滤波电容,RL 为直流侧负载。 uca、 ucb 、 ucc 为整流桥三相控制电压。 PWM 整流器的基本工作原理为:通过对六个开关 管的适当控制,可以改变桥中点电压 uc a 、ucb 、 ucc 的波形和相位,从而改变输入电流的相位,达到改 变功率因数的目的。
6反馈线性化

的特性,以便进行鲁棒设计、自适应设计或仿真。模型不确定性 是模型和实际物理系统之间的差距。
(2)反馈和前馈
反馈在非线性系统控制器设计中也起着基本作用 和线性控制相比,前馈在非线性控制中的重要性更加明显
前馈用来抵消已知干扰的影响,提供预期的动作
全局微分同胚很少,经常使用局部微分同胚。
给定一个非线性映射,如何判断出它是否是局部微分同胚?
光滑映射 ( x)定义在R n中的一个区域上,如果雅可比矩阵 在中的一点x x0上是非奇异的,则(x)是定义在x0的一个邻域
上的局部微分同胚
判断\phi(x)是否局部微分同胚?
z1
z2
(x)
2
x1 3
注:如果控制目标是驱使状态到达某个非零点x_{d},我们可以将 x-x_{d} 看作状态,将问题化为零点调节问题。
••
例:倒立摆镇定问题 J mgl sin
任务是将摆从 \theta 较大的角度控制到垂直的位置
•
可以选择镇定器为 kd k p mgl sin
••
•
得到全局稳定的闭环系统J kd k p 0
➢ 线性控制系统中,期望性态包括时域情形和频域情形
时域:上升时间、超调量、调节时间 频域:传递函数的低频和高频特性等
➢ 对非线性系统的规定没这么系统化、明显
非线性系统对一个指令的响应不能反映对其它指令的响应;
对其频域描述是不可能的
期望性态通常考虑下面性质: ① 稳定性 ② 响应的精度和速度
③ 鲁棒性(系统工作时,应当能够抵挡一些被忽略因素的影响) ④ 代价
代数变换把系统转变为能控标准形
自动控制原理第九章非线性控制系统PPT课件

非线性系统的数学描述
01
02
04
非线性微分方程
非线性微分方程是描述非线性系统动态行为的数学模型之一。
它通常表示为自变量和因变量的函数,其中包含未知函数的导数。
非线性微分方程的解可以描述系统的输出响应与输入信号之间的关系。
解决非线性微分方程的方法通常包括数值解法和解析解法。
03
非线性传递函数是描述非线性系统的另一种数学模型。
非线性系统的特点
研究非线性系统的方法包括解析法、数值法和实验法等。
总结词
解析法是通过数学推导和求解方程来研究非线性系统的行为和特性。数值法则是通过数值计算和模拟来研究非线性系统的行为和特性。实验法则是通过实际实验来研究非线性系统的行为和特性,通常需要设计和构建实验装置和测试系统。
详细描述
非线性系统的研究方法
它类似于线性系统的传递函数,但包含非线性项和饱和项。
非线性传递函数可以表示系统的输入输出关系,并用于分析系统的性能和稳定性。
分析非线性传递函数的方法包括根轨迹法和相平面法等。
01
02
03
04
非线性传递函数
非线性状态方程是描述非线性系统动态行为的另一种数学模型。
非线性状态方程可以用于分析系统的稳定性和动态行为,并用于控制系统设计。
非线性系统仿真软件
非线性系统仿真实例是通过计算机仿真技术对实际非线性系统进行模拟和分析的实例,它可以帮助用户更好地理解非线性系统的特性和行为,并验证仿真模型的正确性和有效性。
常见的非线性系统仿真实例包括电机控制系统、飞行器控制系统、机器人控制系统等,这些实例可以帮助用户更好地了解非线性系统的控制方法和优化策略。
飞行器控制系统
化工过程控制系统
6反馈线性化解析

2
1 非线性控制问题
如果控制系统的任务涉及大范围或高速运动,动力学中的非线性
影响很重要.
设计问题:对于给定的被控物理系统,构造反馈控制规律,使得 闭环系统呈现出期望的性态。 控制系统的任务可分为两类: 镇定(或调节)和跟踪(或伺服) 镇定问题中,控制器称为镇定器(或调节器)使闭环系统的状态被 镇定到平衡点附近.如冰箱温度控制,飞行器高度控制 跟踪问题中,设计的目标是构造控制器(跟踪器),是系统的输 出跟上一个给定的时变轨线。如飞机沿指定的路线飞行
s 2 2s 2 u yd s 1
系统有一个极点恰好等于原系统的不稳定零点,造成u指数发散 即非最小相位系统的完全跟踪只能通过无穷大输入来实现。
所以,非最小相位系统的控制设计目标不应该是完全跟踪或渐
近跟踪,而应该满足于有界误差跟踪
6
2 期望性态的规定
线性控制系统中,期望性态包括时域情形和频域情形 时域:上升时间、超调量、调节时间 频域:传递函数的低频和高频特性等 对非线性系统的规定没这么系统化、明显 非线性系统对一个指令的响应不能反映对其它指令的响应;
12
6.1 直观概念
6.1.1 反馈线性化及其标准形
基本思想:消去一个非线性系统中的非线性部分,使闭环系统成 为一个线性系统。
例:控制水槽液位
考查控制一个水槽液面的高度h到一个特 定高度h_{d}.控制输入是水槽的输入流 量u,初始高度为h_{0}
水槽的系统模型为:
其中,A_{h}是水槽的横截面,a是出水管横截面
将被控对象动态 方程修改为所期 望的形式。
4
1.2 跟踪问题
给定非线性动力系统 x f ( x, u , t ), y h( x ) 和期望的输出轨线 yd , 寻找控制规律 u,使得系统从 中某个区域内的任意点 出发, 整个状态保持有界的同 时,跟踪误差 y (t ) yd (t )趋于零
第4章-非线性系统线性化(1)

其中 xd 为模型的状态向量;Ad
0
0
1
,bd
0
,
C 1 0 0 为常数。
1
2
n
单变量输入输出反馈线性化直接方法及 鲁棒设计
根据动平衡状态理论,我们可以将xd 作为被控系统的动平衡状态,通过设
计合适的控制律,使所构成的控制系统中被控状态x 对动平衡状态xd 在大范围 内渐近稳定。从而实x现 x对d ,亦y即 yd对 的渐近逼近,使被控系统具有所希
非线性系统反馈线性化绪论
为此,控制系统的设计可分为两步:首先,设计控制律使系统的平衡状态 按预定的方式运动。然后,按某一指标设计系统,使其状态按最佳方式向平衡 状态收敛,从而实现对状态的控制。这一方法很好地解决了将仅适用于自由动 态系统分析与设计的李亚普诺夫直接方法应用于跟踪控制问题所带来的理论冲 突,将稳定性问题(调节问题)与跟踪问题统一起来。为控制系统的分析与设 计提供了一条新的思路。
基于动平衡状态理论的非线性系统反馈 线性化直接方法
按上述方法,基本设计过程如下:
考虑一般的非线性系统
x f (x,u,t)
(1.1)
其中,x Rn 为状态向量,u Rm 为控制向量,f 为向量函数。
设希望的线性系统动态特性为
xd Ad xd Bd v
(1.2)
其中 xd Rn为状态向量,v Rm 为控制向量,Ad Rnn ,Bd Rnm 为常数矩 阵,并且 Ad 的所有特征值均具有负实部。则下述基于李雅普诺夫第二方法的设
按上述思想,提出如下的基于平衡状态控制原理的非线性控制系统反馈线 性化的直接方法:
《典型非线性环节》课件

在机器人控制系统中的应用
机器人控制系统中引入非线性环节,可以增强机器人的适应性和灵活性。
在机器人控制系统中,非线性环节如弹性非线性、摩擦非线性等被引入以增强机器人的适应性和灵活 性。弹性非线性可以使机器人在受到外力时产生弹性形变,提高机器人的抗冲击能力;摩擦非线性可 以使机器人在运动过程中考虑摩擦力的影响,提高机器人的定位精度和轨迹跟踪能力。
典型非线性环节
• 非线性环节概述 • 典型非线性环节介绍 • 非线性环节对系统性能的影响 • 非线性环节的应用案例
目录
Part
01
非线性环节概述
定义与特点
定义
非线性环节是指系统中输出与输入不 成正比关系的环节,其特性不能用线 性关系描述。
特点
非线性环节具有饱和、死区、回环等 特性,其行为与输入信号的大小、方 向和偏置状态等有关,表现出高度的 非线性。
常见非线性环节类型
饱和非线性环节
当输入信号超过一定阈值时,输出信号达到饱和状态,不再随输入 信号增大而增大。
死区非线性环节
当输入信号在一定范围内时,输出信号为零,只有当输入信号超过 某一阈值时,输出信号才会发生变化。
回环非线性环节
当输入信号在某一范围内时,输出信号与输入信号呈正比关系,但当 输入信号超过某一阈值时,输出信号开始减小,形成回节介绍
典型非线性环节介绍
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Part
03
非线性环节对系统性能的影响
对系统稳定性的影响
稳定性分析
非线性环节可能导致系统 在某些条件下变得不稳定 ,如饱和非线性或死区非 线性。
动态响应
非线性环节可能导致系统 在受到扰动时产生不稳定 动态响应,如振荡或发散 。
非线性环节可能影响系统 的响应时间,使系统在达 到稳态时需要更长的时间 。
应用数学方向,动力系统第三章非线性微分方程动力系统的简化

第三章 非线性微分方程动力系统的简化在非线性微分方程动力系统研究中,很自然地期望有一些有效的方法使原系统降阶或简化,井能保持原系统的动态特性。
目前,现有的知识主要有中心流形、范式、奇异摄动与精确线性化等。
本章将简要地叙述相关方面的基本内容3.1中心流形3.1.1中心流形的基本定理本节考虑以下形式非线性微分方程系统(,)(,)x Ax f x y y By g x y '=+⎧⎨'=+⎩Equation Section 3(3.1) 其中,m n x R y R ∈∈,假定A 和B 是具有相应维数的常数矩阵,并且A 的所有特征值具有零实部,B 的所有特征值具有负实部。
函数f 和g 关于其变元皆二阶连续可微,且(0,0)0,(0,0)0f g ==;(0,0)0,(0,0)0f g ''==(注: f '和g '是它们各自的雅可比矩阵)。
定义3.1 一个集合(流形)m n S R R ⊂⨯被称为系统(3.1)的局部不变流形(Local invariant manifold)是指,对任何的00(,)x y S ∈系统(3.1)的初值为00((0),(0))(,)x y x y =的解()x t 始终在集合S 内,其中||t T <,T 为某正数。
进而,如果,T =∞,那么S 就称为不变流形(invariant manifold)。
定义3.2 如果()y h x =是系统(3.1)的一个不变流形,并且()h x 为光滑函数,(0)0h =,(0)0h '=,那么它被称为中心流形(centre manifold )。
对于系统(3.1),我们有,定理3.1 对系统(3.1)而言,若A ,B ,和g 满足假设条件,那么存在一个中心流形()y h x =,其中||x δ< (δ为某一个正数),且2h C ∈。
证今:[0,1]n R ψ→为C ∞函数,取值为1,||1,0,|| 2.x x ψ≤⎧=⎨≥⎩又设(,)((),),(,)((),)x xF x y f x yG x y g x y εεψψ==其中0ε>。
功率放大器的线性化技术

02 功率放大器线性化的技术 分类
前馈线性化技术
前馈线性化技术通过引入一个额外的反馈环路,将功率放 大器的输出信号反馈到输入端,与原始输入信号进行比较 和调整,以消除非线性失真。
前馈线性化技术具有较高的线性化效果,但需要精确的信 号匹配和调整,因此实现难度较大。
反馈线性化技术
01
反馈线性化技术通过将功率放大 器的输出信号反馈到输入端,并 利用负反馈原理对输入信号进行 修正,以减小非线性失真。
多项式预失真技术通过使用多项式函数来描述功率放大器的非线性特性。预失真器通过 调整多项式的系数来产生补偿信号,以抵消功率放大器的非线性。这种方法的优点是精
度高、计算复杂度低,但需要实时计算多项式函数,可能影响实时性能。
预失真线性化技术的优缺点
优点
预失真线性化技术具有较高的线性度和较低 的成本,适用于各种类型的功率放大器。此 外,由于预失真器位于功率放大器之前,因 此可以避免功率放大器内部的热损耗和可靠 性问题。
。
模拟预失真
适用于对实时性要求较高的系 统,能够快速响应信号的变化 ,但线性化效果可能略逊于数 字预失真。
前馈线性化
通过引入额外的反馈环路,降 低功率放大器的非线性失真, 适用于对噪声和失真性能要求 高的系统。
基带扩展
通过在基带信号上添加适当的 调制,改善功率放大器的线性 范围,适用于宽带信号传输系
多载波技术
通过将信号分割成多个子载波,降 低单个载波的幅度,减小非线性失 真。
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感谢您的观看
复合反馈技术则是结合前馈和反馈技术的优点, 通过引入前馈和反馈两个环节来进一步改善功率 放大器的线性度。
反馈线性化技术的优缺点
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的特征值在左半开平面,则整个状态反馈控制律为
u
a c
[sin(
x1
)
sin
]
1 c
(k1x1
k2
x2
)
消去非线性项的方法普遍适用吗?显然不能希望每个
非线性系统都能消去非线性项,但一定存在具有某种结构
特性的系统,允许消去非线性项。不难看出,如果通过相 减消去非线性项 (x) ,则控制器 u 和非线性项 (x) 必须以
现在就可以用线性控制理论求解这个跟踪控制问题
了。
上述讨论表明,有时对输入-输出映射进行线性化更有 意义,即使以保留一部分状态方程的非线性为代价。这种
情况称系统为可输入—输出线性化的。注意应用输入-输 出线性化,线性化的输入-输出映射并不能说明系统的全 部动态特性。在前面例子中,整个系统表示为
x1 a sin x2 x2 v y x2 注意,状态变量 x1 和输出 y 没有联系,换句话说就是线性
非线性项可以通过控制
u
x12
a
1 cos
x2
v
消去,当 / 2 x2 / 2 时,上式有明确定义。要求出新
坐标系 (z1, z2 ) 中的状态方程,可通过逆变换,即用 (z1, z2 )
表示 (x1, x2)
x1 z1
x2
sin 1
z2 a
9
非线性控制:输入—输出反馈线性化
上式当 a z2 a 时有定义。变换后的状态方程为
18
非线性控制:输入—输出反馈线性化
y(2)
(Lf h) [ f x
(x)
g(x)u]
L2f h(x)
Lg Lf h(x)u
同样,如果 Lg Lf h(x) 0 ,则 y(2) L2f h(x) ,且与 u 无关。重
复这一过程可看出,如果 h(x) 满足
Lg Lif1h(x) 0 , i 1, 2,, 1 ; Lg Lf 1h(x) 0 则 u 不会出现在 y, y,, y(1) 的方程中,但出现在 y() 的方程
15
非线性控制:输入—输出反馈线性化
化反馈控制使得 x1 由 y 是不可观测的。在设计跟踪控制 时,应该保证变量 x1 具有良好性能,即在某种意义上是稳 定或有界的。一个仅采用线性输入-输出映射的简单控制 设计,可能会导致信号 x1(t) 不断增长。例如,假设设计一 个线性控制器,使输出 y 稳定在常数值 r 上,则 x1(t) x1(0) ta sin r ,当 sin r 0 时,x1(t) 会变得无界,这 类内部稳定问题可以用零动态概念解释。
用到以下表示:
Lg
Lf
h(x)
(Lf h) x
g ( x),
L2f
h(x)
Lf
Lf
h(x)
(Lf h) x
f
(x),
Lkf
h(x)
Lf
Lkf1h( x)
(
Lk 1 f
h)
x
f
(x),
L0f h(x) h(x)
如果的 Lgh(x) 0 ,则 y Lf h(x) ,与 u 无关。如果继续计
算 y 的二阶导数,记为 y(2) ,得
要求T () 和 T 1() 必须连续可微。
具有连续可微逆映射的连续可微映射称为微分同胚。
如果雅可比矩阵 [T / x] 在点 x0 D 是非奇异矩阵,则根
10
非线性控制:输入—输出反馈线性化
据反函数定理①,存在一个 x0 的邻域 N ,使得限定在 N 内
的T 是 N 上的微分同胚。如果映射T 是 Rn 上的微分同胚,
1
x1 x12
,
x2
x1 。
第 13 章 反馈线性化
考虑这样一类非线性系统
1
非线性控制:输入—输出反馈线性化
x f (x) G(x)u y h(x) 是否存在一个状态反馈控制 u (x) (x)v 及变量代换
z T(x) 把非线性系统转换为等效的线性系统。13.1 节通过几个简 单例子引入全状态线性化(full-state linearization)和输 入-输出线性化两个概念,并给出其表示方法。
非线性控制:输入—输出反馈线性化
对于系统(13.1),可以通过状态反馈
u (x) (x)v
(13.2)
将其线性化,其中 (x) 1(x) ,得到线性状态方程:
x Ax Bv
(13.3)
为了实现稳定,可设计 v Kx ,使得 A BK 为 Hurwitz
矩阵。整个非线性稳定状态反馈控制为
13.2 输入-输出线性化
考虑单输入—单输出系统
16
非线性控制:输入—输出反馈线性化
x f (x) g(x)u
(13.7)
y h(x)
(13.8)
其中 f , g 和 h 在定义域 D Rn 上足够光滑。映射
f : D Rn 和 g : D Rn 称为 D 上的向量场。导数 y 为
其中
中,则可用状态方程和输出方程描述状态模型。对状态方
程线性化,没有必要对输出方程也线性化。例如,如果系
统
x1 a sin x2 x2 x12 u
的输出为 y x2 ,则变量代换和状态反馈控制为
可得
z1
x1
,
z2
a sin
x2
,u
Hale Waihona Puke x12a1 cos
x2
v
13
非线性控制:输入—输出反馈线性化
z1 z2 z2 v y sin 1 z2
控制在 13.4 节讨论,其中涉及到稳定性和跟踪问题。
13.1 引言
为了引入反馈线性化的感念,首先讨论稳定单摆方程
3
非线性控制:输入—输出反馈线性化
x1 x2 x2 a[sin( x1 ) sin ] bx2 cu
的原点问题。通过观察上面的系统状态方程,可以选择
u
a c
sin(
x1
5
非线性控制:输入—输出反馈线性化
乘积形式 (x)u 出现。如果矩阵 (x) 在所讨论的区域是非
奇异矩阵,则可以通过 u (x)v 消去,其中 (x) 1(x)
是矩阵 (x) 的逆矩阵。因此,如果能利用反馈消去非线性
项,就可以将非线性状态方程转变成一个可控的线性状态
方程。
考虑如下结构的非线性状态方程:
a 虽然状态方程是线性的,但由于输出方程是非线性的,因
此求解关于 y 的跟踪控制问题仍然很复杂。观察 x 坐标系
中的状态方程和输出方程可以发现,如果状态反馈控制采
用 u x12 v ,就能够将 u 到 y 的输入-输出映射线性化,此 时线性模型为
x2 v y x2
14
非线性控制:输入—输出反馈线性化
系统在 D0 {x 2 | x2 0}上的相对阶为 1。
21
非线性控制:输入—输出反馈线性化
例 13.2 考虑系统
x1 x1 x2 x2 u y x1
计算 y 的导数,得
y x1 x1 y
因而,对于所有 n 1 , y(n) y x1 。在这种情况下,系统 不具有符合上述定义的相对阶,因为输出 y(t) x1(t) et x1(0) 与输入 u 无关。
当 lim x T ( x) 时,T 是全局微分同胚映射(证明参见文献[165]
或文献[212])。 11
非线性控制:输入—输出反馈线性化
滑①。如果存在一个微分同胚映射 T : D Rn ,使得
Dx T (D) 包含原点,且可以通过变量代换 z T (x) 将系统
(13.5)转化为下形式: z Az B (x)[u (x)]
例 13.3 一个场控直流电动机,若忽略轴阻尼,其模型为
22
非线性控制:输入—输出反馈线性化
状态方程(见习题 1.17):
y
h x
[
f
(x)
g ( x)u ]
Lf
h(x)
Lg h( x)u
Lf h(x)
h x
f (x)
称为 h 关于 f 或沿 f 的 Lie 导数,这种表示方法类似于 h 沿
系统 x f (x) 轨迹的导数。当重复计算关于同一向量场或
17
非线性控制:输入—输出反馈线性化
一新向量场的导数时,这种新表示法较为方便。例如,要
所谓全状态线性化是指把状态方程完全线性化,输入 -输出线性化则是把输入-输出映射线性化,而状态方程只
2
非线性控制:输入—输出反馈线性化
是部分线性化。 13.2 节将研究输入-输出线性化,介绍相对阶、零动态
和最小相位系统。 13.3 节将给出一类可反馈线性化的非线性系统的特
征。 有关可反馈(或可部分反馈)线性化系统的状态反馈
x1 a sin x2 x2 x12 u 不能简单选取 u 消去非线性项 a sin x2 。但是,如果先通过 变换
z1 x1 z2 a sin x2 x1 改变状态变量,则 z1 和 z2 满足
8
非线性控制:输入—输出反馈线性化
z1 z2 z2 a cos x2 (x12 u)
z1 z2
z2
a
cos
sin
1
z2 a
(
z12
u)
当用变量代换 z T (x) 将状态方程从 x 坐标系变换到
z 坐标系时,映射T 必须是可逆的,即必须存在逆映射
T 1() ,使得对于所有 z T (D) ,有 x T 1(z) ,这里 D 是T
的定义域。此外,由于 z 和 x 的导数应该是连续的,因此
且T (Rn ) Rn ,则称T 为全局微分同胚映射②。
至此我们可以给出可反馈线性化系统的定义。
定义 13.1 一个非线性系统 x f (x) G(x)u