自适应控制和鲁棒控制

合集下载

ardc控制算法

ardc控制算法

ardc控制算法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:ARDC控制算法(Adaptive Robust Data-driven Control)是一种新兴的控制算法,它结合了自适应控制、鲁棒控制和数据驱动控制的特点,能够克服传统控制算法在复杂系统中应用时的局限性,具有更强的适应性和鲁棒性。

本文将对ARDC控制算法的原理、特点及应用进行详细介绍。

一、ARDC控制算法的原理1. 数据驱动控制:ARDC控制算法是一种基于大数据分析和机器学习的控制方法,它利用系统的实时数据来构建模型,并根据模型的变化来调整控制策略。

这种数据驱动的方式能够更准确地描述系统的动态特性,提高控制性能。

2. 自适应控制:ARDC控制算法能够根据系统的实时状态自动调整控制参数,适应系统的动态变化。

通过不断地对系统进行自适应调整,可以保持系统在各种工况下的稳定性和性能。

3. 鲁棒控制:ARDC控制算法在设计时考虑了系统的不确定性和干扰,采用了一系列鲁棒性设计方法来降低系统受到外界干扰的影响,保证系统在复杂环境中的稳定性。

3. 易实现:ARDC控制算法结合了数据驱动技术和传统控制理论,使得控制器的设计和实现更加简单和直观。

只需通过系统的实时数据来进行控制,无需对系统进行复杂的数学建模。

4. 广泛应用:ARDC控制算法适用于各种复杂系统的控制,包括机械系统、电气系统、化工系统等。

在实际工程中已经得到了广泛的应用和验证。

1. 工业过程控制:ARDC控制算法可以应用于各种工业过程控制系统中,能够实现对生产过程的精确控制和优化,提高生产效率和质量。

ARDC控制算法是一种具有很高潜力的控制算法,它结合了自适应、鲁棒和数据驱动的特点,能够适应各种复杂系统的控制需求,具有很广泛的应用前景。

希望通过本文的介绍,读者能够对ARDC控制算法有更深入的了解,同时也能够在实际工程中应用和推广这种新型的控制算法。

【写完文】看完本文,相信读者对ARDC控制算法应该有了一定的了解,尽管这个算法非常新颖,但在未来的控制领域中可能会有非常广泛的应用,进一步的研究和探索将使得这个算法能够更好地应用到未来的控制系统中,实现更加精准和高效的控制。

机器人的误差鲁棒性分析与控制

机器人的误差鲁棒性分析与控制

机器人的误差鲁棒性分析与控制一直是机器人研究中的一个重要领域。

随着机器人技术的不断发展,人们对机器人系统的性能要求也越来越高。

在实际应用中,机器人系统可能会遇到各种干扰和噪声,这会导致机器人系统产生误差。

因此,研究机器人的误差鲁棒性分析与控制对于提高机器人系统的稳定性和鲁棒性具有重要意义。

机器人的误差主要包括建模误差、环境干扰和参数摄动等。

建模误差是由于对机器人系统进行建模时所做的近似和简化导致的误差。

环境干扰是由于外部环境的变化或不确定性引起的误差。

参数摄动是由于机器人系统参数的不确定性或变化导致的误差。

这些误差会对机器人系统的性能产生不利影响,因此需要进行误差鲁棒性分析与控制。

误差鲁棒性分析是指通过对机器人系统进行建模和分析,确定系统受到误差影响时的响应特性。

在误差鲁棒性分析中,一般会考虑系统的稳定性、收敛性、抗干扰能力和鲁棒性等性能指标。

通过对机器人系统误差的分析,可以评估系统对误差的敏感性,从而确定系统的误差鲁棒性。

误差鲁棒性控制是指通过设计合适的控制策略和算法,降低机器人系统对误差的敏感性,提高系统的鲁棒性和稳定性。

常用的误差鲁棒性控制方法包括鲁棒控制、自适应控制、滑模控制和神经网络控制等。

这些控制方法可以有效地抑制系统误差,提高系统对干扰和摄动的抵抗能力。

在机器人的误差鲁棒性分析与控制中,建模是一个极为关键的环节。

准确的模型可以帮助我们更好地理解系统的特性,设计更有效的控制策略。

建模误差和参数摄动是误差鲁棒性分析的主要难点之一。

如何准确地建立系统模型,如何有效地估计参数摄动,是需要认真研究和解决的问题。

另外,环境干扰也是机器人系统误差的重要来源。

环境干扰可能包括风力、摩擦力、重力等外部因素对机器人系统的影响。

针对不同类型的环境干扰,我们需要设计相应的控制策略来降低系统误差。

例如,可以采用自适应控制算法来对抗环境干扰,提高系统的鲁棒性。

在实际应用中,机器人系统常常需要在复杂和多变的环境下进行操作。

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。

感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制

感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制

w rs( B N s .T ecnrl yt rvdt b b s es n t l b s gI I( a io - c ok R F N ) h o t s m i poe er ut s ds be yui J h m l nj - os e s o o n a a n - I t a cb— sc )ie u lywto t a t gidrc y T es ua o eut idct ta tep p sdcn o is s n q a t i u l i i t . h i l i rsl ia t r oe o — ia i h sun t el m tn sn eh h o
神 经网络 自适 应 鲁棒控 制器 , 出 了控制 器和一 个转子磁 链观 测 器联 用 , 提 考虑 了磁 链 估 计误 差 。
控制 器 用径 向基 函数神 经 网络 ( B N 补 偿 定 、 R F N) 转子 电阻 , 负载转 矩和 磁 链 估计 误 差 的不确 定 及
性 。根 据 t Ihmlnjcoisas不 等 式证 明 了该控 制 系统 的 鲁棒 性 和 稳 定性 , 免 了直接 解 t (a io- cb—sc) J t a i 避 HI J 不等 式。仿 真 结果表 明 , 出的控 制 方法 对于所考 虑 的不确 定 性是 鲁棒 的 , 提 对转 速 和转 子磁链 参 考信 号跟踪精 确度 高, 必假 设 所有 的状 态变量 可测量 , 用于 高性 能 的感应 电机控 制 系统 。 不 适 关 键词 : 经网络 ;自适应 ; 神 L 鲁棒 控 制 ;径 向基 函数 ; J 不等 式 HI
t lmeh d i r e t r c e s e d a d r trf x r fr n e sg r t o s o u t o t o sd r d u c r i t ,a l o t e t p e o o u ee e c i— o h t e a h n l n l a c r tl ,a d d o e d a l e s t a ib e r ee tb e o i s t f s t e r q i me t f as c u a ey n o n tn e l t t e v ra ls ae d tca l ,s t aii e u r n h a se h e o

鲁棒控制方法

鲁棒控制方法

鲁棒控制方法鲁棒控制是一种能够在不确定因素存在的情况下保持系统稳定性和高性能的控制方法,能够有效地应对干扰、模型不确定性、测量误差等问题。

在工业自动化、航空航天、电力电子、汽车控制等众多领域都得到了广泛应用。

下面将介绍几种常见的鲁棒控制方法。

一、H∞控制方法H∞控制是一种基于H∞范数的优化设计方法,在保证系统稳定的前提下,同时最小化输出误差对系统控制的敏感性。

在应对不确定因素和干扰时,H∞控制具有良好的性能。

其基本思想是将控制系统中的不确定因素和干扰转化为一个被授权的、有界的、外部加入控制系统的信号,从而获得一个与系统扰动和不确定因素有关的李亚普诺夫函数,通过最小化该函数构建H∞控制器。

H2控制是一种线性鲁棒控制方法,通过最小化系统输出误差的均方值来保证系统控制的鲁棒性。

对于有利于系统稳定的外部干扰和参数扰动,可以采用H2控制增强系统鲁棒性。

该方法常用于工业自动化、电力电子、通信网络等领域。

三、μ-合成方法μ-合成方法是一种基于μ分析技术的鲁棒控制方法。

利用复杂的控制算法来确保系统的鲁棒性较强。

μ-合成方法的基本思想是将控制器的参数综合考虑到控制系统的所有可能变化,以及控制系统的不确定性和干扰,从而建立一个更加鲁棒的系统。

该方法的优点是具有较高的控制精度和鲁棒性,同时也适合于复杂的多变量系统。

四、经验模态分解鲁棒控制方法经验模态分解(EMD)是一种对非线性、非平稳数据进行处理的信号分析方法。

EMD鲁棒控制方法利用EMD分析信号的自适应性和鲁棒性,将系统的状态之间的相互作用显式地考虑在内,使控制器在不断改善的系统控制下不断优化控制效果,从而达到较好的控制效果和较高的鲁棒性。

综上所述,鲁棒控制方法可以有效地通过考虑控制系统中的不确定因素和干扰来提高系统的控制精度和鲁棒性。

选择合适的鲁棒控制方法取决于具体情况,需要根据控制目标、系统模型、预期性能和鲁棒性需求等因素进行选择。

动力学控制系统中的鲁棒性研究

动力学控制系统中的鲁棒性研究

动力学控制系统中的鲁棒性研究1. 引言动力学控制系统广泛应用于机器人、飞机、汽车等自动化系统中。

这类系统具有参数变化和扰动等不确定性,对系统的控制产生了挑战。

因此,在动力学控制系统中鲁棒性研究是一个重要的研究领域。

本文将介绍动力学控制系统中的鲁棒性研究。

2. 动力学控制系统动力学控制系统是由动力学方程描述的系统,其基本形式为:$$\dot{x} = f(x,u)$$其中,$x$表示系统状态变量,$u$表示控制输入,$f(x,u)$表示状态变化率。

动力学控制系统具有高度的非线性性和复杂性,例如:机器人、汽车、飞行器等。

3. 鲁棒性概述鲁棒性是指系统对于未知扰动和参数变化具有稳定性和可控性。

鲁棒性的研究是一个重要的和实用的工程问题。

在动力学控制系统中,鲁棒性是在模型不确定性下对系统进行控制的能力。

4. 鲁棒控制方法4.1 鲁棒控制定义鲁棒控制是一种保持系统稳定和满足性能要求的控制方法,即使在不确定和随机环境下也能确保系统的可控性和可观性。

4.2 鲁棒控制常见方法(1) $H_\infty$ 控制:是一种常用的鲁棒控制方法,可处理具有有限频率和无限频率不确定性的系统。

(2) $μ$ 合成控制:该方法将控制器设计与系统不确定性和性能要求明确联系起来,使得控制器能够提供所需要的鲁棒性和性能。

(3) 自适应鲁棒控制:是一种能够应对不确定性的变化来保持系统稳定的控制方法。

5. 鲁棒控制在动力学控制系统中的应用动力学控制系统是复杂的、非线性的,具有较大的不确定性和非线性因素。

在该系统中,鲁棒控制方法是一种重要的研究方向。

5.1 $H_\infty$ 鲁棒控制在动力学控制系统中的应用$H_\infty$ 鲁棒控制方法广泛应用于动力学控制系统中,其目的在于设计一个控制器,使得系统的输出稳定,且被控制器产生的鲁棒性最大化。

5.2 自适应鲁棒控制在动力学控制系统中的应用自适应鲁棒控制是另一种在动力学控制系统中广泛应用的方法。

《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

不确定系统的鲁棒控制方法研究

不确定系统的鲁棒控制方法研究

不确定系统的鲁棒控制方法研究随着现代科技的快速发展,控制系统在各种工程应用中得到了广泛的使用。

但是,在实际应用过程中,往往会存在各种各样的不确定性,如外部扰动、参数不确定性等。

这些不确定性会导致系统的鲁棒性降低,进而影响控制效果。

因此,鲁棒控制方法的研究显得尤为重要。

一、鲁棒控制方法的基本概念鲁棒控制是指控制系统设计中考虑到各种不确定性因素后所采取的一种控制方法。

简而言之,就是将不确定性因素考虑进控制系统中,并且使系统对这些不确定性因素具有一定的容忍度,从而保证系统在不确定性环境下的稳定性和性能。

二、常见的鲁棒控制方法1. H∞鲁棒控制H∞鲁棒控制是一种基于H∞性能标准的控制方法。

其基本思想是:通过给控制器和被控对象引入一个加权供应,使得在异常情况下,系统的性能仍能保持在一定的范围内。

这种方法可以有效地提高系统对不确定因素的抗干扰能力,并且具有通用性和实用性。

2. 鲁棒自适应控制鲁棒自适应控制是一种自适应控制方法,同时考虑到了不确定性和参数变化的影响,可以通过在线估计和补偿来增强系统的鲁棒性能。

这一方法对于工业应用而言具有广泛的适用性,因为在实际系统中,参数变化和不确定性都是普遍存在的。

3. 鲁棒最优控制鲁棒最优控制是以H∞性能指标为基础的一种最优控制方法。

它不仅考虑到了控制系统中的不确定性因素,同时也将最优性能作为优化目标,并在控制器设计中考虑了最优性能和不确定性之间的平衡。

这种方法在控制系统的性能和鲁棒性能之间取得了很好的平衡。

三、未来研究方向当前,对于不确定系统的鲁棒控制方法的研究还有很大的改进空间。

以下是一些可能的未来研究方向:1. 分布式鲁棒控制分布式系统中的鲁棒控制是一个新的研究领域,它涉及到多个分布式部分的各种不确定性因素,如时滞、噪声、通讯延迟等。

研究人员可以探索如何设计一种具有鲁棒性的分布式控制算法,使分布式系统在不确定环境下仍能实现稳定控制。

2. 智能控制随着人工智能技术的不断发展,如何将智能算法应用到鲁棒控制方法中,增强控制系统在不确定环境下的稳定性和性能,也是研究人员需要深入探索的问题。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

参考模型
外回路 参数调整 u 控制器 内回路 em
ym
r
y
过程
图7-8模型参考型自适应控制系统
• 参数最优化方法;基于李雅普诺夫稳定性理论的方法; 利用超稳定性来设计自适应控制系统的方法。 • 模型参考型自适应控制方法的应用关键是,如何将一类 实际问题转化为模型参考型自适应问题。在过程控制中 应用也不断发展,如用于间歇反应器的程序控制,可取 得良好效果。


• •
适应控制自诞生以来,一直是控制界的热点,但是, 除了简单适应控制系统以外,各种复杂的适应控制系 统未能在工业上进一步推广。原因主要有: 适应控制是辨识与控制的结合,但两者有一个难解决 的矛盾,辨识需要有持续不断的激励信号,控制却要 求平稳少变,已有人考虑过一些办法,然而实际上未 能解决; 适应控制中,除了原来的反馈回路外,还增加了调整 控制算法的适应作用回路,后者(外层回路)常常是 非线性的,系统的稳定性有时无法保证; 要知道对象模型阶数,这在实际上往往难以做到; 辨识模型因结构固定,只能反应实际模型参数不确定 性,且对时滞及其变化十分敏感。有人评价,适应控 制成绩不小,问题不少,总的来说,还需要新
2. YEWSERIES-80自整定PID控制器
知识库 响应曲线 控制目标类型 调整规则


SV
PID控制
MV
控制 对象
PV
图7-6 STC的结构图
• 知识库:相当于一部PID参数整定的选择手册。 • 响应曲线:根据设定值SV、测量值PV、控制器 输出值MV的变化情况,经过推理所得到的过程 响应曲线。 • 控制目标:
• 专家系统STC随时观察测量值、设定值和控制器 输出信号。当控制偏差超过临界值时STC启动, 控制器开始观察测量信号的波形,并将其与已存 入专家STC知识库中的十几种响应曲线加以对照。 知识库中的响应曲线为目标整定波形,根据不同 的整定目标,按最佳条件进行整定。 • 在判别测量信号的波形与目标整定波形的一致程 度时,以信号的超调量和衰减比作为评价的指标 标准,即只要测量信号波形的这两个指标满足目 标曲线,就被看作为是最佳整定,否则控制器就 要进行PID最佳参数值的计算。 • 控制器内存有100多种可供选用的整定规律,使 控制器可以按照响应特性或响应特性的发展趋势 从中选择最佳整定规律。
7.3.1自校正控制器
外回路 参数调整
参数估计器
r(t)
U(t)
y(t)
控制器
内回路
过程
图7-16自校正控制器的基本结构
• 自校正控制器也有两个回路组成。内回路 包括过程和普通线性反馈控制器。外回路 用来调整控制器参数,它由递推参数估计 器和控制器参数调整机构组成。 • 递推估计器可以采用递推最小二乘法、广 义最小二乘法、辅助变量法等实时在线参 数估计方法。最优控制器可以采用最小方 差控制、线性二次型最优控制、极点配置 和广义最小方差控制等。
e t c i 0
7.1.3 自整定调节器 自70年代以来,自整定调节器发展相当迅速,特 别是随着计算机技术、人工智能、专家系统技术 的发展,利用专家经验规则进行PID参数的自整 定。目前不少分散控制系统或可编程调节器中有 自整定调节器,采用各种方法实现PID参数自整 定。PID控制器参数的自整定技术的本质是,设 法辨识出过程的特性,然后按某种规律进行参数 整定。
J E{[ y(k d ) 2 y r ]2 u 2 (k )}
式中y(k+d)是d拍以后的y值, 是对控制变量波动项 的权系数。这也可看成是实行二次型最优控制。 ) • 这时候,最优控制作用 u * (k式和系统的闭环特征方程式 与最小方差控制时都有差别。随着权系数 的增加, u * (k ) 的幅值下降,波动减小,系统稳定程度提高, 也可应用于非最小相位系统。 ,
1. 继电型自整定 继电型自整定的基本思想是,在控制系统中设 置两种模式:测试模式和控制模式。在测试模 式下,用一个滞环宽度为h,幅值为d的继电器 代替控制器(如图7-4所示),利用其非线性, 使系统处于等幅振荡(极限环)。测取系统的 振荡周期和振幅,以便能利用临界比例度法的 经验公式;在控制模式下,控制器使用整定后 的参数,对系统的动态性能进行控制。如果对 象特性发生变化,可重新进入测试模式,再进 行测试,以求得新的整定参数。
自适应控制和鲁棒控制
自适应控制是建立在系统数学模型参数未知的基础 上,而且随着系统行为的变化,自适应控制也会相 应地改变控制器的参数,以适应其特性的变化,保 证整个系统的性能指标达到令人满意的结果。 • 具有一个测量或估计环节,能对过程和环境进行监 视。这通常体现为:对过程的输入输出进行测量, 基此进行某些参数的实时估计。 • 具有衡量系统的控制效果好坏的性能指标,并且能 够测量或计算性能指标,判断系统是否偏离最优状 态。 • 具有自动调整控制规律或控制器参数的能力。 实质上,自适应控制是辩识与控制技术的结合。
T h k [y(k), y(k m 1) u(k 1)u(k p)
0 本身是模型参数的一项,可先行估计。
当 0 小时u(k)的幅值也很大,工业界难以接受。同 时,对于非最小相位系统的对象,会导致不稳定。 • 它以最小方差为目标函数,有时候u(k)的变化很大, • 出现了多种对自校正调节器作改进的算法,如极点自适 应调节器等,英国Clarke教授提出的自校正控制器 (self-tuning controller),可以说是最著名的一种。
• 自校正调节器是典型的辨识与控制的结合 体。辨识部分采用最小二乘法。控制部分 采用最小方差控制,目标是求u使达到最小。 • 这种方法在理论上与现代控制理论一脉相 承,并有新意。实践上在国内外有不少取 得成功的报道。自校正调节器也有工业产 品,如瑞典ASES公司的Novatane自校正 调节器。
• 然而自校正调节器也并非没有问题。首先,过程 趋向平稳后,辨识与控制的矛盾会出现,并趋向 尖锐。此时对系统不再有充分的激励,辨识算法 的进行遇到困难。对此认为应该在系统开始投运 时辨识,到接近平稳时则宜暂定,隔一段时间再 进行辨识。其次本算法计算出的控制作用u会大 起大落,因为在目标函数中未考虑u的平稳程度。 后来Clarke提出了自校正控制器,目标函数中考 虑了u,与线性二次型最优控制的做法相似,可 以克服上述缺点。
7.3 自校正控制系统 • 自校正控制系统基本上从两个方面发展,一个是 基于随机控制理论和最优控制理论方面,卡尔曼 (Kalman)1958年最早提出。1970年Peterka 把自校正思想引入随机系统。1973年和 Wittenmark针对参数未知的定常系统正式提出 自校正调节器(STR),把系统的在线辨识技术 和最小方差相结合,构成了自校正的基本思想。 Clarke和Gawthrop于1975、1979年推广了的思 想,在一般最优指标下,给出适应控制-自校正 控制器(STC) 另一个是基于极点或零极点配置 理论的自校正控制。
d h
G(s)
图7-4继电控制时的系统等效框图ห้องสมุดไป่ตู้
控制器
G(s)
继电器
图7-5继电型PID自整定控制结构
• 继电型自整定方法简单、可靠,需要 预先设定的参数就是继电特性的参数 和。 • 该方法的缺点是,被控对象须能在开 关信号作用下产生等幅振荡,从而限 制了其使用范围。另外,对于时间常 数较大的被控对象,整定过程将很费 时间;对一些干扰因素多且较频繁的 系统,则要求振荡幅度足够大,严重 时将影响稳定的等幅振荡的形成,从 而无法加以整定。
3. FOXBORO-EXACT自整定PID控 制器 这种控制器把波形分析法与人工智能 的专家思想结合起来。当控制回路的 设定值或干扰发生变化时,将控制偏 差对时间的响应特性作为控制的性能 指标,判断是否要修改现行的PID参 数。
7.2 模型参考型自适应控制系统 这类系统主要用于随动控制,一开始用于飞机 自动驾驶方面。人们期望随动控制的过渡过程符 合一种理想模式。典型的模型参考型自适应控制 系统是参考模型和被控系统并联运行,参考模型 表示了控制系统的性能要求。输入r(t)一方面送 到控制器,产生控制作用,对过程进行控制,系 统的输出为y(t);另一方面r(t)送往参考模型,其 输出为ym(t),体现了预期品质的要求。把y(t)和 ym(t)进行比较,其偏差送往适应机构,进而改 变控制器参数,使y(t)能更好地接近ym(t)。
7.4鲁棒控制
从本来的意义来说,不确定性指的是事物的特性中含 有不确定性。对过程数学模型,往往将实际特性与数学 模型在某些场合下的差别都看作不确定性。从产生不确 定性原因看,可以分为两大类: • 一类是对象特性的确具有不确定性,有些场合是这样, 有些场合是那样,具有偶然性、随机性或不可预估性; • 另一类是数学模型未能完全符合客观实际,有许多简化 模型就是这样,例如用线性化模型来描述非线性对象, 在离原定工作点较远时就会产生偏差。又如用确定性模 型来描述时变性对象,在不同时间将会有不同偏差。还 有在建立模型时作了一些假设、略去了一些次要的因素, 这些因素的变化也将引起偏差。这些不确定性应该是可 以预见的,然而,如果导致对象数学模型过于复杂,仍 无法用现代控制理论。
0类型 超调0 1类型 累积误差面积最小 2类型 控制面积最小 3类型 平方控制面积最小 无超调 超调小(约5%)整定时间短 超调中(约10%)上升时间略快 超调大(约15%)上升时间快
• 调整规则:根据过程响应曲线,从知识库中选择 适当的调节规则,求出相应PID变化量。 • 推理:根据设定值SV、测量值PV、控制器输出 值MV,推导出对象的阶跃响应或脉冲响应,并给出 响应曲线的特征参数。
7.1.1 依据偏差来自动调整控制算法
若采用PI控制算法,则
(7-1) 其中f(e)是偏差e 的函数。一种最简单的算法是f(e)=|e|, 表明在偏差大时控制作用应很好增强,而偏差小时控 制作用应更加缓和。这种系统在pH控制等方面有成功 的实例。
相关文档
最新文档