异步电动机的自抗扰控制器及其参数整定

针对异步电动机的控制问题设计一种自抗扰控制器，并给出了该控制器的参数整定方案。仿真实验表明，该方案可以快速有效地得到自抗扰控制器的有效参数，使闭环系统具有快速稳定的跟踪性能。所提出的参数整定方案对自抗扰控制器的使用和推广具有参考价值。     

服务机器人自抗扰控制器参数整定优化技术研究

针对服务机器人自抗扰控制器多个参数的整定,主要采用经验试法或某种优化算法进行整定,存在参数整定过程困难、整定结果陷入局部最优等问题,为了解决这些问题,提出了一种基于人工免疫遗传算法优化的服务机器人自抗扰控制器参数整定技术方法。该方法主要充分融合了人工免疫和遗传算法各自的优点,解决了单种智能优化算法出现的“早熟”问题,使得自抗扰控制器参数整定实现最优解;最后搭建仿真平台进行了实验,实验结果表明了该方法提高了自抗扰控制器控制精度、稳定性和鲁棒性,有效验证了提出方法的有效性。     

用MATLAB仿真分析自抗扰控制器的整定参数

自抗扰控制器在实际使用时有多个需要整定的参数,由于控制器参数多,又无法确定参数作用方向,因此参数整定困难,为实际使用自抗扰控制器带来不便。本文利用MATLAB软件仿真分析控制器及参数,寻求参数整定规律,简化整定过程,对实际应用自抗扰控制器具有较大的意义。     

基于遗传优化自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调

研究机器人无标定手眼协调控制,提出了自适应遗传算法(AGA)选取与优化自抗扰控制器(ADRC)参数的方法,较好地解决了其过多参数难以调节的问题．采用两个结构相同的一阶ADRC实现了六自由度机器人的无标定视觉跟踪控制,以及Motoman-SV3XL机器人的视觉定位．实验结果验证了算法的可行性和有效性．     

基于时间尺度的感应电机自抗扰控制器的参数整定

自抗扰控制器(ADRC)在感应电机控制中取得了优良的控制效果, 但控制器参数整定比较困难. 本文从时间尺度的概念入手分析ADRC参数整定问题, 通过理论分析得出感应电机的时间尺度, 并结合时间尺度与ADRC参数的关系进行参数整定, 得到了感应电机按定子磁场定向矢量控制的ADRC控制器参数整定方法, 该方法尤其适于多台电机的参数整定. 仿真结果表明该方法可行, 为感应电机ADRC提供了一种参数整定方法.     

永磁同步电机的自抗扰控制器参数自整定

当永磁同步电机的工作环境和工作任务发生改变时,被控对象的模型会出现较大的变化;由于每次模型改变都要对控制器的参数进行调整,为了简单、快速地对线性自抗扰控制器的参数w0、wc、b0进行整定,设计了一种基于改进粒子群的算法的参数自整定方法;该算法引入了自适应权重因子从而兼顾了粒子的局部搜索能力和全局搜索能力;为了避免粒子陷入局部最优解,采用了对粒子群进行柯西变异的方法使粒子跳出局部最优从而找到全局最优解;仿真实验表明,采用改进粒子群算法整定的线性自抗扰控制器跟踪误差比较标准粒子群算法整定的控制器的跟踪误差降低了4.89％,且比标准粒子群算法收敛速度提高了50％、收敛精度平均提高了73个数量级.     

基于模拟退火智能算法的自抗扰控制器参数整定及仿真

针对自抗扰控制器（ADRC）参数多以及由于无确定参数整定算法导致的难以计算最优参数的问题,提出了结合已知参数整定规则的智能模拟退火算法（SA）．该方法改进了原始模拟退火算法的搜索规则,提高了参数搜索的范围和效率．最后,通过仿真实例验证了这种改进的智能模拟退火算法的有效性．     

基于调节/观测时间的自抗扰控制器参数整定

受带宽自抗扰控制器(ADRC)参数整定方法启发,给出一种基于系统调节时间/观测时间的ADRC参数整定方法.利用调节时间与控制器带宽之间的关系,给出基于调节时间整定非线性控制器参数$k_p$及$k_d$的方法;同时,利用所定义的观测时间概念,给出一种扩张状态观测器(ESO)参数整定策略.这两种ADRC参数整定方法简化了基于带宽方法的参数整定过程,拓展了其应用范围.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于粒子群算法的自抗扰控制器参数优化

针对于自抗扰控制器中参数难以整定的问题,提出了基于粒子群优化算法的参数优化设计方法。该设计方法的实质就是选择合适的适应度函数,利用粒子群优化方法对自抗扰控制器的可调参数进行优化。该设计方法运算简单易于实现。对于实现自抗扰控制算法的快速调参具有重要意义。     

根据系统时间尺度整定自抗扰控制器参数

自抗扰控制器(ADRC)取得了优良的控制效果, 但控制器参数整定比较困难. 本文利用受控系统时间尺度展开ADRC参数整定问题的研究. 首先, 在时间尺度一般定义的基础上, 根据系统单位阶跃响应, 给出了二阶系统的时间尺度计算格式. 然后, 在被控对象受扩展状态器(ESO)补偿作用所得积分器串联系统的时间尺度不变的假设下, 推导了一种基于受控系统时间尺度的ADRC控制器参数整定方法. 最后, 仿真结果表明该方法可行, 为ADRC参数整定提供了方便.     

腰部外骨骼机器人线性自抗扰控制器参数优化

针对腰部外骨骼机器人线性自抗扰控制器参数难以调整的问题,本文提出一种基于天牛须搜索的改进粒子群算法(PSO)。建立腰部外骨骼机器人模型,采用线性自抗扰控制器,进一步引入改进的PSO对其进行参数优化。该算法通过混沌初始化种群,提高粒子执行效率;采用非线性策略调整惯性因子和学习因子,加强粒子的搜索能力;引入天牛须搜索算法与PSO结合,并采用自适应权重,使得粒子可对周边环境进行较好地判断,避免粒子陷入局部最优。分别通过6个测试函数和建立系统评价指标进行仿真实验,结果表明所提出的算法有更好的收敛精度,优化后的控制器具有更好的控制性能。     

线性自抗扰控制器的稳定性研究

研究了线性扩张状态观测器(Extended state observer, ESO)的估计能力,并且分析了在线性自抗扰控制(Linear active disturbance rejection control, LADRC)下闭环系统的稳定性. 对于系统模型未知的情形, 给出了线性扩张观测器估计误差有界的证明, 并通过分析得出了如下结论: 在扩张状态观测器跟踪误差趋于零的前提下, 在线性自抗扰控制下的闭环系统可以实现对设定信号的精确跟踪以及输入-输出有界(Bounded input and bounded output, BIBO)稳定.     

一阶线性自抗扰控制的整定

线性自抗扰控制（linear active disturbance rejection control,LADRC）是解决系统外部不可测扰动和内部未知不确定性的一种新型控制方法。其精髓是将系统的不确定性转化为一个可观测的状态,利用扩张状态观测器进行实时估计,并用状态反馈控制率实时进行补偿。在满足鲁棒度策略和时间乘平方误差积分的约束条件下,首先针对一阶惯性加迟延模型提出了一阶LADRC的整定公式,然后通过典型的基准系统和温度控制实验,对整定公式进行测试,最后与常规的SIMC （simplified internal model control）-PI （proportional-integral）整定方法进行性能比较。仿真结果证明了该一阶LADRC整定公式的可行性,拓展了其在工业控制领域的应用。     

机载光电侦察平台的自抗扰控制技术研究

PID控制在机载光电侦察平台伺服系统中应用广泛,但其固有的一些缺陷限制了系统性能的进一步提高.为此,设计了一个自抗扰控制器,通过采取为参考信号安排过渡过程,估计参考信号和输出信号的微分,实时估计并补偿伺服系统的所有扰动等措施,克服了PID控制器的缺陷.以某型号机载光电侦察平台为控制对象,对自抗扰控制器与PID控制器进行了仿真对比试验.试验结果表明,采用自抗扰控制器的机载光电侦察平台伺服系统的阶跃响应速度快、无超调,对模型摄动和测量噪声不敏感,对外界扰动的抑制能力强,能够有效克服摩擦扰动对平台低速运动性能的影响,各项性能均优于PID控制器.最后,提出了一套自抗扰控制器参数整定准则.     

倒立摆的自抗扰解耦控制方法研究

针对高阶次、多变量、强耦合的倒立摆系统,提出了基于自抗扰解耦控制方法对其进行控制。该方法采用双通道复合控制的方式,突破摆角和小台车相耦合作用的定位控制难点,完成摆角和小台车精确定位控制。采用该方法无需进行精确的输入变量与输出变量配对,只需要对控制作用的耦合矩阵进行静态解耦,分别构建控制通道。对于模型摄动造成的影响和各子对象间的动态耦合作用可由状态观测器（ESO,extended state observer）来估计并反馈到控制器以进行补偿。最终通过调节控制系统的相关参数,达到摆角和小台车位移相耦合作用的定位控制。仿真结果表明：该方法能够完成摆角和小台车位移相耦合作用的定位控制,瞬态性能和稳态性能好,超调量小,具有良好的控制效果。     

自抗扰控制器在人工气候箱中的应用

人工气候箱作为非线性耦合滞后系统,采用经典PID控制难以得到满意的控制效果。为了提高控制系统的动态性能和鲁棒性,设计人工气候箱的自抗扰控制方案。论述以MSP430单片机为核心控制器的硬件实现方法,并进行控制算法的仿真。实验结果表明,自抗扰控制器对人工气候箱的大迟延,大惯性和不确定性具有较强的适应性和鲁棒性,控制系统具有优良的动态性能,能比较精确控制系统的温湿度。     

一种自抗扰控制器参数的学习算法

针对自抗扰控制器（Automatic disturbance rejection controller,ADRC）参数多且耦合性强,参数难于被确定的问题,提出了一种ADRC参数的自动调整算法. 该算法以构造的控制性能函数为学习目标,根据参数对性能指标的影响,通过惩罚函数在线不断更新参数在有界区间内的概率密度分布,使得控制参数最优值的概率密度值最大. 通过开环不稳定系统算例和对工业机电驱动器单元（Industrial mechatronic drives unit,IMDU）的控制实验,仿真和实验结果证明了该算法的有效性.     

Output Regulation and Active Disturbance Rejection Control: Unified Formulation and Comparison

Output regulation theory aims to design a controller for achieving reference tracking and disturbance rejection while maintaining system stability. Different from the stabilization problem about an equilibrium point, the output regulation problem is capable of characterizing more complicated steady‐state trajectories induced by reference and/or disturbance. Many efforts have been made to reveal how a steady‐state trajectory can be characterized, estimated, and hence compensated by a controller such that output regulation can be asymptotically achieved. When the steady‐state trajectory is approximately treated as a constant “quantity”, the standard output regulation implies an approximate version within which output regulation is practically achieved. It is revealed in this paper that such an approximate version of output regulation includes the later developed active disturbance rejection control (ADRC) method as a special case.     

气动人工肌肉关节的自抗扰控制

气动人工肌肉关节系统是一个强非线性时变自平衡2阶系统,鉴于传统控制方法难以克服控制精度、调节速度和稳定性之间的矛盾,设计了一种2阶自抗扰控制器.采用3阶扩张状态观测器实时估计未建模型部分及外界扰动,对系统进行线性补偿,并利用非线性反馈机制提高控制效率,在保证稳定性的前提下,提高调节速度和控制精度,使得系统的稳态精度小于...     

BP神经网络自抗扰控制器在套印系统中的应用

针对凹版印刷机套印纠偏系统参数变化范围大的特点,将神经网络嵌入到自抗扰控制器中,提出基于神经网络的自抗扰控制策略,并应用于凹版印刷机套印纠偏系统的控制中。对该控制器的结构及应用神经网络的训练样本、方法进行了分析和讨论。并得出了有益的结论。仿真结果表明,应用基于神经网络的自抗扰控制器较单一的自抗扰控制器具有参数适应性更大、动态特征更好等优点。