鲁棒控制原理及应用举例

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控制系统鲁棒控制

控制系统鲁棒控制

控制系统鲁棒控制鲁棒控制是一种在控制系统中应用的重要技术,旨在实现对误差、干扰和不确定性的抵抗能力。

该技术的核心思想是通过设计控制器,以使系统对于各种不确定因素的影响具有一定的容忍性,从而保证系统的性能和稳定性。

本文将介绍控制系统鲁棒控制的概念、应用、设计方法以及鲁棒性分析等内容。

一、概述控制系统鲁棒控制是指在设计控制器时考虑到系统参数的不确定性、外界干扰以及测量误差等因素,以保证系统的稳定性和性能。

鲁棒控制的目标是使系统对于这些不确定因素具有一定的容忍性,从而实现了对不稳定因素的抵抗,提高了系统的可靠性和性能。

二、鲁棒控制的应用鲁棒控制广泛应用于各个领域,例如飞行器、机器人、汽车等。

在这些领域中,系统的参数往往难以准确获取,外界环境也存在不确定性因素,因此采用鲁棒控制可以提高系统的稳定性和性能。

三、鲁棒控制的设计方法鲁棒控制的设计方法有很多种,其中比较常用的是H∞控制和μ合成控制。

1. H∞控制H∞控制是一种常用的鲁棒控制设计方法,其主要基于H∞优化理论。

通过给定性能权重函数,设计一个状态反馈控制器,使系统的传递函数具有一定的鲁棒稳定性和性能。

2. μ合成控制μ合成控制是一种另类的鲁棒控制设计方法,其基于多项式算法和复杂函数理论。

通过对系统的不确定因素进行建模,并对控制器进行优化设计,实现对系统的鲁棒性能的最优化。

四、鲁棒性分析在控制系统中,鲁棒性分析是非常重要的一步,可以评估控制系统对于不确定性和干扰的容忍程度。

常用的鲁棒性分析方法有小增益辨识、相合性和鲁棒稳定裕度等。

1. 小增益辨识小增益辨识是通过对系统的稳定性和性能进行评估,以确定系统参数的变化范围。

通过小增益辨识可以分析系统对于参数变化的容忍能力,从而指导控制器的设计。

2. 相合性相合性是通过分析系统的输入和输出关系,以确定系统的稳定性和性能。

在鲁棒性分析中,相合性是评估系统对于不确定因素的鲁棒性能的一种重要指标。

3. 鲁棒稳定裕度鲁棒稳定裕度是指系统在设计的控制器下的稳定性边界。

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。

视觉伺服物理接触鲁棒控制

视觉伺服物理接触鲁棒控制

视觉伺服物理接触鲁棒控制导言:视觉伺服物理接触鲁棒控制是一种重要的控制方法,它可以实现对物体的准确操作和控制。

在机器人技术和自动化领域,视觉伺服物理接触鲁棒控制具有广泛的应用前景。

本文将介绍该控制方法的原理、应用和优势,并展望其未来发展方向。

一、视觉伺服物理接触鲁棒控制的原理视觉伺服物理接触鲁棒控制是通过机器视觉系统获取场景信息,并根据目标物体的状态实现对物体的精确控制。

其原理可以简单分为以下几个步骤:1. 感知:机器视觉系统通过摄像头等设备感知周围环境,并提取图像信息。

这些图像信息包括物体的位置、形状、姿态等。

2. 特征提取:通过图像处理技术,对感知到的图像进行特征提取。

这些特征可以是物体的边缘、角点、纹理等。

3. 目标识别:通过机器学习算法或模式识别技术,对提取到的特征进行分类和识别,确定目标物体的位置和姿态。

4. 控制策略:根据目标物体的位置和姿态,设计合适的控制策略。

常用的方法包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。

5. 控制执行:将控制信号传递给执行器,如机械臂、夹爪等,实现对物体的物理接触和控制。

二、视觉伺服物理接触鲁棒控制的应用视觉伺服物理接触鲁棒控制在工业自动化、医疗机器人、服务机器人等领域具有广泛的应用。

1. 工业自动化:在装配线上,视觉伺服物理接触鲁棒控制可以实现对零部件的精确定位和组装。

例如,在汽车制造过程中,可以利用该控制方法对车身进行精确焊接和涂装。

2. 医疗机器人:在手术机器人中,视觉伺服物理接触鲁棒控制可以帮助外科医生进行精确的手术操作。

通过机器视觉系统和操纵杆,医生可以观察手术区域,并通过操纵杆对手术器械进行精确控制。

3. 服务机器人:在家庭和社会环境中,视觉伺服物理接触鲁棒控制可以用于机器人的抓取和搬运任务。

机器人可以通过视觉系统感知物体的位置和形状,然后通过控制执行器实现对物体的抓取和搬运。

三、视觉伺服物理接触鲁棒控制的优势视觉伺服物理接触鲁棒控制相比传统控制方法具有以下优势:1. 精确度高:通过机器视觉系统获取的图像信息可以实现对物体的精确感知和控制。

鲁棒控制原理及应用举例.doc

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鲁棒控制原理及应用举例摘要:本文简述了鲁棒控制的由来及其发展历史,强调了鲁棒控制在现代控制系统中的重要性,解释了鲁棒控制、鲁棒性、鲁棒控制系统、鲁棒控制器的意义,介绍了鲁棒控制系统的分类以及其常用的设计方法,并对鲁棒控制的应用领域作了简单介绍,并举出实例。

关键词:鲁棒控制鲁棒性不确定性设计方法现代控制系统经典的控制系统设计方法要求有一个确定的数学模型。

在建立数学模型的过程中,往往要忽略许多不确定因素:如对同步轨道卫星的姿态进行控制时不考虑轨道运动的影响,对一个振动系统的控制过程中不考虑高阶模态的影响等。

但经过以上处理后得到的数学模型已经不能完全描述原来的物理系统,而仅仅是原系统的一种近似。

对许多要求不高的系统,这样的数学模型已经能够满足工程要求。

然而,对于一些精度和可靠性要求较高的系统,如导弹控制系统设计,若采用这种设计方法,就会浪费了大量的人力物力在反复计算数弹道、调整控制器参数以及反复试射上。

因此,为了解决不确定控制系统的设计问题,科学家们提出了鲁棒控制理论。

由于鲁棒控制器是针对系统工作的最坏情况而设计的,因此能适应所有其它工况,所以它是解决这类不确定系统控制问题的有力工具。

鲁棒控制(Robust Control)方面的研究始于20世纪50年代。

上世纪60年代,状态空间结构理论的形成,与最优控制、卡尔曼滤波以及分离性理论一起,使现代控制理论成了一个严密完整的体系。

随着现代控制理论的发展,从上世纪80年代以来,对控制系统的鲁棒性研究引起了众多学者的高度重视。

在过去的20年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。

通常说一个反馈控制系统是鲁棒的,或者说一个反馈控制系统具有鲁棒性,就是指这个反馈控制系统在某一类特定的不确定性条件下具有使稳定性、渐进调节和动态特性保持不变的特性,即这一反馈控制系统具有承受这一类不确定性影响的能力。

设被控系统的数学模型属于集合D,如果系统的某些特性对于集合U中的每一对象都保持不变,则称系统具有鲁棒性。

控制系统中的鲁棒控制方法与应用

控制系统中的鲁棒控制方法与应用

控制系统中的鲁棒控制方法与应用随着科技的发展,控制系统在工业生产、机器人、交通运输等领域中扮演着至关重要的角色。

然而,由于环境条件的不确定性和系统参数的变化,控制系统往往面临着挑战。

为了在不确定的环境下依然能保持良好的控制性能,鲁棒控制方法应运而生。

一、鲁棒控制的概念和特点鲁棒控制是指在控制系统中,在环境不确定或者系统参数发生变化的情况下,仍然能够保持良好的控制性能。

其特点主要有以下几点:1. 对参数变化和干扰具有一定的容忍度;2. 能够在控制系统的整个工作范围内保持稳定性;3. 具有自适应能力,可以根据环境变化自动调整控制方法。

二、鲁棒控制的方法鲁棒控制的方法有很多种,其中比较常用的包括:1. H∞控制:H∞控制方法通过优化控制器的参数来最小化系统的灵敏度函数,从而增强控制系统的鲁棒性。

2. μ合成控制:μ合成控制是一种综合设计方法,通过有效地引入不确定性模型来设计鲁棒控制器,并考虑系统的性能指标。

3. 小范数控制:小范数控制是一种基于无穷小范数理论的方法,通过控制系统的特征值或者特征向量来实现鲁棒控制。

三、鲁棒控制的应用鲁棒控制方法广泛应用于各个领域的控制系统中,以下为几个典型的应用场景:1. 工业生产控制:在工业生产中,鲁棒控制可以提高生产线的稳定性和效率,确保产品质量和产量的稳定。

2. 机器人控制:在机器人控制系统中,鲁棒控制可以提高机器人的运动精度和抗干扰能力,保证其在不确定环境下的稳定性。

3. 交通运输系统:在交通运输系统中,鲁棒控制方法可以应用于车辆的稳定性控制和路径规划,提高交通流的效率和安全性。

总结控制系统中的鲁棒控制方法是应对环境不确定性和系统参数变化的一种有效手段。

通过合理选择和设计控制方法,可以提高控制系统的鲁棒性和稳定性,保证系统在不确定的环境下依然能够达到预期的控制目标。

随着科技的不断进步,鲁棒控制方法在各个领域将发挥越来越重要的作用,为提高生产效率和保证安全性提供有力支持。

控制系统中的鲁棒控制技术研究

控制系统中的鲁棒控制技术研究

控制系统中的鲁棒控制技术研究一、引言鲁棒控制技术是指针对不确定性系统的稳定控制和性能优化技术。

随着工业过程的复杂化,控制系统中的不确定性因素越来越多,因此鲁棒控制技术的应用也越来越重要。

本文将从理论和应用两方面探讨控制系统中的鲁棒控制技术。

二、鲁棒控制理论1.鲁棒控制的定义鲁棒控制是一种针对含不确定性因素的控制系统的控制方法,其目的是稳定系统,并保证控制性能鲁棒不变。

2. 鲁棒性分析的方法鲁棒性分析是评估控制系统鲁棒稳定性的方法,其分为两类:基于频域的方法和基于时域的方法。

在基于频域的方法中,常用的有极点配置法和导数限制法;在基于时域的方法中,常用的有插补技术和Lyapunov方法。

3. 鲁棒控制的设计针对含不确定性因素的控制系统,鲁棒控制设计有多种方法,常见的有:H_∞控制、μ合成控制、基于小增益的鲁棒控制和基于人工神经网络的鲁棒控制。

三、鲁棒控制应用1. 工业过程中的应用鲁棒控制广泛应用于工业过程中,提高系统鲁棒稳定性和控制性能,达到更好的经济效益与生产品质。

工业过程中常用的鲁棒控制方法有:模糊控制、PID控制、智能控制等。

2. 无人系统中的应用无人系统中的鲁棒控制主要是针对飞行器和机器人等自主系统的控制。

在应对无人系统的不确定性和外部扰动时,鲁棒控制成为有效的控制方法。

3. 军事系统中的应用在军事系统中,鲁棒控制主要应用于武器装备的控制和导航系统的控制。

经过鲁棒控制的武器装备能够更好地适应敌人的威胁和各种环境的变化,提高装备的战斗效能。

四、总结与展望随着人工智能和机器学习等技术的不断发展,鲁棒控制技术在工业、通信、军事等领域的应用将会更加广泛。

同时,鲁棒控制理论也将不断完善和更新,为各种控制系统的高效、精准、安全提供更好的技术支持。

基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究

基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究

基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究一、引言控制系统是指用来控制连续、离散或者混合型物理过程的设备或者算法,广泛应用于生产、制造、通信等领域。

随着科技的不断进步和应用的广泛推广,控制系统的优化和鲁棒性得到了越来越多的关注。

本文将介绍基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究,包括控制系统的基本概念和鲁棒优化的概念,控制系统的设计和应用实例等。

二、基本概念1.控制系统控制系统是由一组组件构成的系统,通过控制信息的传递和调节,使得系统能够按照预定的目标或者参考信号运转。

通常由输入信号、传感器、执行器、控制器和反馈信号等部分组成,其工作流程如下:输入信号→传感器→控制器→执行器→反馈信号其中输入信号指的是设定值或者参考信号,传感器是对物理量进行感知并将其转换成电信号,控制器则是对接收到的信号进行处理并形成控制算法,执行器最终利用处理后的控制算法控制被控对象,反馈信号指的是被控对象状态的反馈。

控制系统根据反馈信号进行调节和校正,使得实际输出信号与输入信号保持一致。

2.鲁棒优化控制系统的设计中,往往需要考虑不同的干扰因素和误差造成的影响。

此时,控制系统需要具备良好的鲁棒性,即在不确定性因素的情况下,系统依然能够正常工作并保持稳定性能。

鲁棒优化就是基于鲁棒性的实现目标的优化过程,它的核心思想是针对系统的不确定性建立恰当的模型,并运用此模型构建优化模型,从而使得控制系统能够迎合不同的需求和环境。

三、控制系统的设计1.控制系统建模控制系统建模是控制系统设计的重要步骤,它的目的是建立实际被控制对象的数学模型和控制器的性能模型。

通常采用线性模型或者非线性模型进行建模,其中线性模型的建模方法包括传递函数法、状态空间法等;非线性模型的建模方法则包括仿射模型法等。

建模方法的选择需要考虑实际应用中的实际情况和被控对象的特点。

2.控制器设计根据建立的模型,进行控制器设计是下一步重要的工作。

控制器的设计过程中,首先需要选择控制器类型,一般包括PID控制器、模型预测控制器、模糊控制器等;然后对控制器参数进行调节和优化。

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鲁棒控制原理及应用举例
摘要:本文简述了鲁棒控制的由来及其发展历史,强调了鲁棒控制在现代控制系统中的重要性,解释了鲁棒控制、鲁棒性、鲁棒控制系统、鲁棒控制器的意义,介绍了鲁棒控制系统的分类以及其常用的设计方法,并对鲁棒控制的应用领域作了简单介绍,并举出实例。

关键词:鲁棒控制鲁棒性不确定性设计方法现代控制系统
经典的控制系统设计方法要求有一个确定的数学模型。

在建立数学模型的过程中,往往要忽略许多不确定因素:如对同步轨道卫星的姿态进行控制时不考虑轨道运动的影响,对一个振动系统的控制过程中不考虑高阶模态的影响等。

但经过以上处理后得到的数学模型已经不能完全描述原来的物理系统,而仅仅是原系统的一种近似。

对许多要求不高的系统,这样的数学模型已经能够满足工程要求。

然而,对于一些精度和可靠性要求较高的系统,如导弹控制系统设计,若采用这种设计方法,就会浪费了大量的人力物力在反复计算数弹道、调整控制器参数以及反复试射上。

因此,为了解决不确定控制系统的设计问题,科学家们提出了鲁棒控制理论。

由于鲁棒控制器是针对系统工作的最坏情况而设计的,因此能适应所有其它工况,所以它是解决这类不确定系统控制问题的有力工具。

鲁棒控制(Robust Control)方面的研究始于20世纪50年代。

上世纪60年代,状态空间结构理论的形成,与最优控制、卡尔曼滤波以及分离性理论一起,使现代控制理论成了一个严密完整的体系。

随着现代控制理论的发展,从上世纪80年代以来,对控制系统的鲁棒性研究引起了众多学者的高度重视。

在过去的20年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。

通常说一个反馈控制系统是鲁棒的,或者说一个反馈控制系统具有鲁棒性,就是指这个反馈控制系统在某一类特定的不确定性条件下具有使稳定性、渐进调节和动态特性保持不变的特性,即这一反馈控制系统具有承受这一类不确定性影响的能力。

设被控系统的数学模型属于集合D,如果系统的某些特性对于集合U 中的每一对象都保持不变,则称系统具有鲁棒性。

鲁棒性又可以分为鲁棒稳定性、
鲁棒渐进调节和鲁棒动态特性。

鲁棒稳定性是指在一组不确定性的作用下仍然能够保证反馈控制系统的稳定性;鲁棒渐进调节是指在一组不确定性的影响下仍然可以实现反馈控制系统的渐进调节功能;鲁棒动态特性通常称为灵敏度特性,即要求动态特性不受不确定性的影响。

所谓鲁棒控制,使受到不确定因素作用的系统保持其原有能力的控制技术。

鲁棒控制的主要思想是针对系统中存在的不确定性因素,设计一个确定的控制律,使得对于系统中所有的不确定性,闭环系统能保持稳定并具有所期望的性能。

鲁棒控制理论是以使用状态空间模型的频率设计方法为主要特征,提出从根本上解决控制对象不确定性和外界扰动不确定性问题的有效方法。

鲁棒控制理论最突出成就是∞H控制和μ方法。

鲁棒控制理论主要研究分析和综合这两方面的问题。

在分析方面要研究的是:当系统存在各种不确定性及外加干扰时,系统性能变化的分析,包括系统的动态性能和稳定性等。

在综合方面要研究的是:采用什么控制结构、用什么设计方法保证控制系统具有更强的鲁棒性,包括如何应对系统存在的不确定性和外加干扰的影响。

它弥补了现代控制理论需要对象精确数学模型的缺陷,使得系统的分析和综合方法更加有效、实用。

具有鲁棒性的控制系统称为鲁棒控制系统。

一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况为基础,因此一般系统并不工作在最优状态。

根据对鲁棒控制性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。

(1)鲁棒稳定性(绝对稳定性)
鲁棒稳定性是系统受到扰动作用时,保持其稳定性的能力。

这种扰动是不确切知道的,但是是有限的。

稳定性是对一个系统正常工作的起码要求,所以对不确定系统的鲁棒稳定性检验是必要的。

因为传统的设计方法不具有保证鲁棒稳定性的能力,包括七十年代发展起来的各种方法,INA(逆奈氏阵列)、CL(特征轨迹)、LQR(线性二次型调节器)等,都不能保证系统的鲁棒稳定性。

从九十年代起,大多数飞机、导弹、航天器都提出了鲁棒性要求。

鲁棒稳定性分为频域分析及时域分析两类,每一类又包含多种不同的方法。

常用的鲁棒稳定性分析方法有:
1)矩阵特征值估计方法
2) Kharitonov 方法
3) Lyapunov 方法
4)矩阵范数及测度方法
(2)性能鲁棒性(相对稳定性)
对不确定系统,仅仅满足鲁棒稳定性要求是不够的。

要达到高精度控制要求,必须使受控系统的暂态指标及稳态指标都达到要求。

按名义模型设计的控制系统在摄动作用下仍能满足性能指标要求,则说该系统具有性能鲁棒性。

大多数设计方法不能保证性能鲁棒性,因而对不确定系统进行性能鲁棒性的检验是必要的。

性能指标的鲁棒性分析方法也可分为频域和时域两种,使用何种性能指标,要视提出的性能指标是在频域还是在时域而定。

性能鲁棒性有时又称为相对稳定性、D-稳定性等。

所谓D-稳定性,即为了保证系统的性能,要求在摄动作用下,系统的闭环特征值保持在某个区域D 内。

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。

鲁棒控制器的设计主要分为以下三种:
(1)基于不确定性界限的鲁棒控制器设计
已知名义系统及不确定性的界限,设计一个控制系统使其满足稳定性或性能指标要求。

这里的不确定性包括:对外干扰的不确定性及内部结构、参数变化的不确定性,一般前者称为鲁棒伺服机问题,发展较早(70 年代中期),后者称为鲁棒调节问题,发展较晚(70 年代末、80 年代初开始)。

属于这类方法有:
1)保证价值控制理论(Guaranteed Cost Control);
2)Lyapunov 最大-最小方法;
3)变结构控制理论(VSC),特别是其中的滑动模态控制理论(Sliding Mode Control);
(2)基于灵敏度指标的鲁棒控制器设计
这类控制器是在名义系统基础上设计的,然后应用一些与灵敏度有关的性能指标,设计控制器使所设定的性能指标最优,如H∞控制等。

属于这类方法的主要有:
1)H∞控制理论(1981 年加拿大的Zams 提出);
2)鲁棒的特征结构配置方法(Matlab 中的place 函数)。

(3)基于其他考虑的方法
如英国的 Holowitz 1979 年提出的定量反馈理论(QFT)。

鲁棒控制理论已经广泛应用于化工、机器人、航空、航天、交通、一般工业等各个领域,取得了很好的效果。

尤其是在汽车自动驾驶、航天器姿态控制、机器人及导弹控制系统中得到了广泛的应用。

下面举一飞行器的例子加以说明。

飞行器的飞行姿态控制问题属于多变量的非线性控制问题。

本例是非线性动态逆控制律在无动力飞行器上的应用,把惯性不确定性和气动力矩的不确定性考虑进来,运用鲁棒控制对系统进行设计。

首先时间里飞行器的模型,推导出无动力飞行器的完整的动力学方程,这是设计飞行器姿态的基础。

依照时间尺度分离原理,控制方案采用两环结构,分别对应于快变系统和慢变系统,这种分离在工程中是符合实际要求的。

因为飞行器的体轴角速度比攻角角速度、侧滑角角速度快。

按照实际的设计要求,快速环的带宽是慢环的三到五倍。

基于这种姿态控制方案,考虑惯性不确性和气动力矩的不确定性。

对慢环而言,指令姿态角、真正的姿态角、指令角速度、真正的角速度一起用于形成体轴指令角速度。

对于快环而言,指令角速度、真正的角速度与角加速度用来导出舵偏角,指令舵偏角与一个低通滤波器和饱和限幅器相连。

在快环设计中,当设计控制律的时候,采用转动动力学的标称形式,通过选择合理的控制增益,可以控制飞行器的姿态动力学。

通过计算,可以知道不确定性影响收敛的特性。

可以通过选择适当的控制参数实现目标。

换句话说,如果知道了不确定性的最大值和最小值,连同被选择的增益,就完成了快环的控制律设计。

慢环设计如同快环设计一样,可以通过选择适当的控制参数实现我们的控制目标,运用Lyapunov函数来完成设计。

鲁棒控制是为了解决不确定控制系统的设计问题而产生的,为处理不确定性提供了有效的手段,并逐渐构筑起鲁棒控制理论的完整体系,促进了现代控制理论的发展,为控制系统提供了良好的理论依据和实用的设计方法。

但由于鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成,故其缺点在于一旦设计好这个控制器,它的参数可能就不易于改变。

相信鲁棒控制会在我们的生活中得到越来越多的应用的利用。

参考文献:
[1] 闫谦时,刘智平,毕磊. 基于非线性动态逆的姿态跟踪控制[J]. 计算机仿真,2010(3):51-55.
[2] 王星,李智斌. 一类线性不确定性时滞系统的鲁棒控制器设计[J]. 中南工业大学学报( 自然科学版),2003(7):79-81.
[3] /view/262308.htm?fr=ala0_1_1
[4] /view/b81e8c3a87c24028915fc399.html
[5] /view/b88d5d2e453610661ed9f4b5.html。

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