基于跟踪微分器的广义通用模型控制器研究

广义通用模型控制方法是一般模型控制方法的改进,适用于相对阶大于1的被控对象。为克服广义通用模型控制方法要求被控对象状态完全可观测的不足,基于跟踪微分器可以跟踪输入信号,同时估计输入信号微分的特点,将跟踪微分器与广义通用模型控制器相结合,利用跟踪微分器的信号跟踪和微分估计能力,将输出及其微分进行反馈,克服了广义通用模型控制器要求被控对象状态完全可观的局限性。针对相对阶为2的被控对象,仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于神经网络的跟踪-微分器设计

针对自抗扰控制的跟踪-微分器模块中存在着待定参数的问题,借助人工神经网络便于建立非线性映射的思想,提出了基于神经网络的跟踪-微分器的设计方法.运用该方法可以对任意阶的跟踪-微分器进行参数设计,设计出的跟踪-微分器具有良好的鲁棒性.仿真实验表明,由该设计方法设计出的跟踪-微分器能够提供精确的微分信号,有一定的工程应用参考价值.     

基于跟踪微分器的离散滑模控制器

利用跟踪微分器设计了一种新的离散滑模控制器,可以从不连续的指令信号中合理提取连续信号及微分信号,且不需要利用线性外推的方法预测指令信号下一时刻的值及其微分．与基于趋近律的离散滑模控制器进行的对比仿真表明,所设计的控制器在保持传统滑模控制固有强鲁棒性的同时,控制器的输出几乎不存在抖振现象,而且在跟踪不连续的指令信号时,系统表现出良好的动态品质．     

高精度快速非线性离散跟踪微分器

对二阶连续系统最速控制设计中采用的综合函数作了分析, 得到了一种新的高精度、快速离散非线性跟踪微分器, 并对其滤波特性、微分提取特性进行了初步分析. 分析表明, 这种跟踪微分器对输入信号具有很好的跟踪能力, 能够滤除噪声和提取微分信号. 相位延迟小, 幅值衰减小, 因而具有跟踪的快速性、准确性. 最后, 给出了数值仿真例子来验证该算法; 并给出了一个实验结果, 证实了算法的可行性.     

基于跟踪微分器的四旋翼飞行器控制器

研究小型四旋翼飞行器导航控制优化问题.针对当前许多控制方法需要四旋翼飞行器速度信号,四旋翼无人机无法获取速度信号情况下,传统控制方法便会失效,为解决上述问题,提出采用跟踪微分器的输出反馈控制器.跟踪微分器估算出四旋翼飞行器的速度值,实现无法获取速度信号下的位置和姿态控制,并对基于微分跟踪器的控制器进行了设计和仿真.仿真结果表明上述控制方法和跟踪微分器观测的速度信号的有效性和可行性.     

非线性跟踪-微分器的分析与改进

本计非线性跟踪－微分器的工作机理和参数意义进行了深入分析，发现了超调产生的根源及参数相近制约的原因，通过对其开关平面函数的改进，改善了信号的品质，得到了灵活解耦的参数整定方法，使非线笥跟踪于微分器更具有工程实用意义。     

非线性跟踪-微分器的性能分析及其改进

对非线性跟踪-微分器的性质进行分析,用适当的指数函数形式取代开关函数,定性地讨论时间尺度的取值问题,使系统在扰动存在的情况下也能满足跟踪要求,同时对跟踪-微分器的稳定性进行了分析.     

基于改进跟踪微分器与前馈的模糊自适应PID控制

经典PID控制器在工程领域应用广泛,但其快速性和超调量之间不能很好地实现协调控制,且误差信号在经典意义上不可微,导致微分难以被有效利用。基于此,在典型跟踪微分器研究的基础上,采用一种具有良好的动态响应和滤波功能的改进非线性跟踪微分器对输入信号进行快速、无超调跟踪。并结合前馈控制和模糊自适应PID控制提升系统的稳定性和快速性,设计了一种基于改进跟踪微分器与前馈的模糊自适应PID控制器。以移相全桥变换器为控制对象,用经典PID与其进行对比分析。仿真与实验波形分析发现,所提控制器的鲁棒性更高,同时可将调节时间缩短至40%,响应速度也更快。     

跟踪微分器在生物雷达中的应用

在探测废墟下存活的人体时,生物雷达很难找到理想的参考信号对采集的信号进行处理.对已有生物雷达信号处理方法性能分析,提出了基于微分跟踪器（TD）的信号处理方法.该方法不需要理想的信号作为参考信号,且收敛性能和鲁棒性好、稳态误差小.MATLAB仿真分析证明了该算法应用于生物雷达信号处理的有效性.     

跟踪微分器在航空发动机控制系统中的应用研究

对自发动机转速信号提取转速加速度信息的微分算法进行了研究,对比、分析了跟踪微分器和传统一阶差分算法的性能差异.在此基础上,提出了基于转速补偿的双跟踪微分器算法.仿真研究表明,这一双跟踪微分器的跟随性和稳定性均较为理想.     

基于有限时间跟踪微分器的迭代学习控制

针对迭代学习控制（Iterative learning control,ILC）中的初始状态问题,提出了采用有限时间跟踪微分器安排过渡过程方法,根据迭代学习控制中期望轨迹已知的特点,设计了其参数有明显物理意义并且调节方便的有限时间跟踪微分器. 在此基础上,针对一类具有不确定性的非线性时变系统的迭代学习控制问题,提出了具有对不确定项进行估计的迭代学习控制算法,并应用类Lyapunov方法给出了相关定理证明. 仿真结果表明所提出的方法是有效的.     

Sliding Mode Differentiator Based Tracking Control of Uncertain Nonlinear Systems with Application to Hypersonic Flight

This paper presents a performance‐guaranteed adaptive back‐stepping design for a class of nonlinear systems with uncertainties and disturbances. To circumvent the increasing complexity caused by the repeated analytic differentiations in back‐stepping, sliding mode differentiation technique is employed to estimate the derivative of the virtual control. Compared with the well‐known command filtered back‐stepping, no compensating signal is required. Besides, time‐varying parameters, system uncertainties and external disturbances are compensated using nonlinear damping technique, while the output tracking error is regulated in the prescribed range with the adjustable convergence speed and steady‐state error. As a verification example, this method is applied to the longitudinal control of an air‐breathing hypersonic vehicle configured with the variable geometry inlet.     

一类模糊比例微分控制器的改进

针对解决模糊控制中出现的输入信号精度的问题,提出了一类简单的混合模糊比例微分控制器,它把一个非线性的跟踪微分器和传统的模糊比例微分控制器有机地结合起来,从而实现了信号精度的改变。该控制器主要的改进还在于对噪声具有非常高的鲁棒性。仿真试验表明了所提出控制器的高效性和实用性。     

一种基于跟踪微分器的智能车辆加速度闭环控制方法

为了满足智能车辆进行L3及以上级别智能驾驶的需求,文章开发了一种基于跟踪微分器的加速度闭环控制方法.该方法采用跟踪微分器对加速度进行辨识,并对加速度进行闭环控制.其上层控制器根据车辆的当前速度、目标速度以及加速或者减速的距离计算一个加速度指令,并通过CAN网络将该指令发送到加速度闭环控制器中,从而实现对智能车辆进行加速...     

一种新型控制器—NLPID

本文综述了作者利用非线性特性改进经典ＰＩＤ调节器方面所得的结果，其中有非线性“跟踪－微分器”、“非线性ＰＩＤ控制器”等新结构和系统的“时间尺度”，控制器的“适应性”、“鲁棒性”等新概念；有些新结构和概念的各种应用方法。     

基于跟踪微分器的基波测量方法研究

电网基波参数特别是基波频率在谐波分析与治理中具有重要的地位,也是电能质量、电能计量以及电力系统控制等领域的重要技术指标。在非同步采样情况下,针对基于频域法测量基波频率存在频谱泄露现象和测算精度不高的问题,提出了基于跟踪微分器(Tracking Differentiator,TD)的基波参数时域测量方法。该方法的主要思想是将检测到的基波信号通过TD来获取基波跟踪信号及其微分跟踪信号,再通过这两个信号的最大幅值即可获取基波的幅值、频率和初相位参数。仿真结果表明,本文方法只需要60%额定工频周期窗口的样本数据即可获得较高精度的基波参数测算值,是一种有效的基波参数测量方法。