移动机器人的线性自抗扰控制设计与实验验证

为了实现移动机器人的高精度轨迹跟踪控制, 设计了一种基于扩张状态观测器的扰动抑制方法和相应的 实验验证平台. 首先, 考虑到不确定扰动如车轮纵向和侧向滑动对移动机器人系统控制性能的影响, 建立了受扰下 的运动学模型; 然后, 基于扩张后的运动学模型设计了扩张状态观测器来估计系统扰动; 接着, 利用扰动估计构建 了线性自抗扰控制器, 并利用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性; 同时, 基于MATLAB/Simulink软件和微控制 器搭建了所推荐控制算法的实验验证平台. 最后, 仿真和实验结果都验证了所提出控制方法的有效性.     

立方体机器人自抗扰平衡控制方法

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性.     

基于线性自抗扰的开关磁阻电机调速控制研究

开关磁阻电机调速系统是复杂的非线性时变系统,负载扰动大,变量之间耦合严重,针对上述系统的性能特点提出采用线性自抗扰控制策略对系统进行控制的方法。首先为克服负载扰动变化,电机磁链呈非线性以及电流、位置等参数耦合的内外部干扰问题,设计扩张状态观测器对系统内扰和外扰进行准确估计并实时补偿。然后设计PD（比例-微分）控制器抑制系统给定与扩张状态观测器反馈的观测对象状态变量之间的跟踪误差。最后在仿真平台上对设计的控制系统进行试验并与传统PID控制方案进行对比,结果显示,对于给定的阶跃信号线性自抗扰控制器只需0.09s即可达到稳态且无超调,而PID控制器需要3s才能实现稳定跟踪。因此相比于传统PID控制,线性自抗扰控制器拥有更优的动静态性能,并且系统在外部负载扰动和内部模型参数变化的情况下也有良好的控制效果,表现出了很好的鲁棒特性。     

基于串级ADRC的飞行器控制器设计与扰动估计

针对四旋翼飞行器的不确定性和外界环境干扰等问题,设计串级自抗扰控制器。在分析飞行器动力学模型的基础上,利用非线性自抗扰对姿态环(内环)进行解耦,同时对位置环（外环）设计线性自抗扰控制器,组成双闭环系统。设计扩张观测器对内外环的总扰动进行估计与补偿,通过仿真平台利用定点悬停实验对所设计的控制器进行验证,并与PD ADRC串级控制器进行对比分析,结果表明,所设计的控制器跟踪速度较快,抗扰能力较强。     

航天器姿态自抗扰控制

为抑制航天器自身结构参数变化和内外扰动对姿态控制精度和姿态稳定度的影响, 设计了航天器姿态自抗扰控制器. 自抗扰控制器(ADRC)由跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和姿态反馈控制器(AFC)3部分组成.跟踪微分器负责安排姿态指令过渡过程, 并提取其微分信号. 扩张状态观测器(ESO)充分利用姿态敏感器与速率陀螺的量测信息, 可对航天器姿态及内部和外部干扰进行观测. 姿态反馈控制器则在补偿ESO估计的干扰的同时,实现航天器的姿态控制. 与已有研究相比, 扩张状态观测器采用复合量测信息对状态估计进行校正, 性能较好. 而自抗扰控制器只采用一个环路即可实现姿态控制及干扰补偿, 结构简单. 对某航天器姿态控制系统的仿真结果表明,以上自抗扰控制器是可行的.     

二阶系统线性自抗扰控制器频带特性与参数配置研究

本文从频域分析方法入手, 基于线性自抗扰控制器的闭环传递函数和频带特性曲线, 系统地分析了扩张状态观测器的跟踪估计能力和自抗扰控制器的稳定性、对外部扰动的抑制能力、对控制输入增益不确定性和模型参数不确定性的鲁棒性及其噪声传递特性, 探讨了系统动态特性与控制参数的关系; 在此基础上提出了控制参数的工程配置方法, 最后将其应用于某高精度武器控制系统, 验证该方法的有效性. 此外, 本文还分析了自抗扰控制器工程应用中的超调现象、控制量深度饱和以及前置滤波器设计等问题, 为工程设计提供理论依据和实践参考.     

高精度Stewart平台运动控制系统设计

为实现Stewart平台的高精度运动控制,设计了基于运动学模型的运动控制系统。在工作空间中使用梯形速度曲线进行轨迹规划,通过位置反解得到关节空间中各支腿的规划轨迹,设计位置—速度双环控制器控制支腿跟踪各自轨迹。为抑制外部扰动,提高鲁棒性,使用基于模型辅助线性扩张状态观测器的自抗扰控制器作为速度环控制器。为在保证轨迹跟踪精度的同时,加快系统镇定速度,使用分段积分重置PI控制器作为位置环控制器。将所设计的控制器应用到实际控制系统中,并进行了运动控制实验。实验表明:在所设计控制系统的控制下,平台运行平稳,并能够较快稳定到目标位姿。     

基于最小拍观测器的自抗扰控制器设计与性能分析

自抗扰控制器设计中,扩张状态观测器需要较高的观测带宽,才能更快的观测出状态变量.本文采用最小拍观测器,使得其具有最快的观测速度.以2阶系统为例,得到了离散系统下,基于最小拍观测器的自抗扰控制器的等价复合控制模型,其开环补偿器等价为超前校正器.仿真结果表明,基于最小拍观测器的自抗扰控制器可以最快的观测出系统状态变量,且控制器带宽的选取一般应小于采样周期的倒数.由于不再需要设计观测器带宽,从而简化了参数设计.     

基于PD-ADRC的四旋翼控制器设计

针对四旋翼无人机强耦合、非线性的控制难点,研究设计了一种基于自抗扰控制和比例微分控制的双闭环控制器。首先,分析了小型四旋翼飞行器动力学模型,确定四旋翼无人机的六自由度方程。然后,利用自抗扰控制技术对强耦合、非线性的姿态模型进行了解耦,设计扩张状态观测器对其总扰动进行观测与补偿。其次,设计比例微分控制器对解耦后的系统进行位置跟踪,从而与姿态控制器组成双闭环系统。最后,通过仿真及试飞实验测试系统性能。仿真和试飞结果表明该系统能够完成对控制指令的实时跟踪,并且对干扰具有极强的抑制力。     

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.     

高动态离心机系统的自抗扰控制设计

针对传统PID在控制高速精密离心机系统时难以满足其高动态过程的要求,对系统目标过渡过程进行安排并设计了自抗扰控制器.所提出的自抗扰控制器包括3个部分:跟踪微分器、扩张状态观测器和误差反馈控制器.由于离心机在启动和制动阶段,系统状态会经历一个快速变化的过程,所以在离心机系统动态变化阶段采用跟踪微分器对目标函数进行过渡过程安排,防止系统出现过大超调;并且设计了扩张状态观测器对系统未知干扰进行估计和补偿;补偿后采用误差反馈控制器实现离心机系统高动态过程的跟踪控制.最后通过对自抗扰控制进行参数整定,使得系统满足所提出的各项性能指标要求.仿真结果验证了相比于传统PID控制,所提出的自抗扰控制器在超调量,调节时间以及稳态控制精度等性能指标上具有优越性.     

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.     

无人直升机航向自抗扰控制

针对无人直升机系统航向通道扰动大等问题,本文设计了一种自抗扰控制算法来实现其高性能控制.首先分析了航向通道的动态模型,并通过数学变换,将其转化为一类二阶系统;在此基础上,本文设计了适用于无人机航向通道的自抗扰控制策略,它由跟踪微分器、扩展状态观测器、控制器3个环节构成.本文对所设计的自抗扰控制策略进行了仿真和实验测试,并与常见的串级控制方法进行了对比分析.仿真与实验结果表明:这种自抗扰控制策略具有对扰动抑制能力强、控制精度高等优点,其控制性能明显优于常规的串级比例–积分–微分控制方法.     

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.     

An integrated approach to hypersonic entry attitude control

This paper presents an integrated approach based on dynamic inversion(DI)and active disturbance rejection control(ADRC)to the entry attitude control of a generic hypersonic vehicle(GHV).DI is frstly used to cancel the nonlinearities of the GHV entry model to construct a basic attitude controller.To enhance the control performance and system robustness to inevitable disturbances,ADRC techniques,including the arranged transient process(ATP),nonlinear feedback(NF),and most importantly the extended state observer(ESO),are integrated with the basic DI controller.As one primary task,the stability and estimation error of the second-order nonlinear ESO are analyzed from a brand new perspective:the nonlinear ESO is treated as a specifc form of forced Li′enard system.Abundant qualitative properties of the Li′enard system are utilized to yield comprehensive theorems on nonlinear ESO solution behaviors,such as the boundedness,convergence,and existence of periodic solutions.Phase portraits of ESO estimation error dynamics are given to validate our analysis.At last,three groups of simulations,including comparative simulations with modeling errors,Monte Carlo runs with parametric uncertainties,and a six degrees-of-freedom reference entry trajectory tracking are executed,which demonstrate the superiority of the proposed integrated controller over the basic DI controller.     

双馈风力发电机系统的自抗扰神经网络的励磁控制

在双馈发电机传统控制方式的基础上, 将自抗扰控制技术和BP神经网络相结合结合, 应用于双馈风力发电机并网运行的控制上, 提出了一种新的双馈风力发电机并网运行控制方案. 该控制方案具有内外两个控制环, 内环通过BP神经网络实现双馈风力发电机的转子d-q轴电流控制, 外环通过自抗扰技术实现双馈风力发电机定子侧的有功、无功控制. 由于自抗扰控制器利用一阶跟踪微分器和扩张状态观测器对系统扰动进行动态跟踪补偿, 在此基础上输出双馈电机转子交--直轴电流的参考值, 然后将该参考值作为BP神经网络训练样本的输入, 训练后的BP神经网络可以更好地逼近实际转子电压输出量. 论文设计并实现了该方案的具体控制算法. 仿真测试表明: 该控制方案具有优良的动态性能, 对系统的内外扰动具有较强的鲁棒性, 在没有精确的发电机参数情况下依然可实现并网系统的稳定运行.     

大射电望远镜馈源指向系统轨迹跟踪自抗扰控制

采用独立控制策略实现新一代大射电望远镜馈源指向跟踪系统的高精度轨迹跟踪 .将两组成子系统之间的动力学耦合及其他扰动视为对精调Stewart平台子系统的未知扰动 ,设计了强鲁棒自抗扰控制器实现扰动补偿 .大射电望远镜馈源指向系统 5 0m缩比模型实验 ,验证了独立控制策略和自抗扰控制器的工程有效性和可行性 .为将来建造新一代大射电望远镜工程奠定了坚实的基础