具有非匹配扰动的非线性变参数系统模型参考跟踪控制

本文研究了一类含有非匹配扰动的非线性变参数系统的跟踪控制问题.首先,设计非线性扰动观测器用于估计系统所受到的未知扰动.其次,在前馈–反馈跟踪控制器中引入扰动补偿控制项,提出一种基于扰动观测器的跟踪控制策略.利用依赖于状态和时变参数的线性矩阵不等式,导出保证闭环系统输入–状态稳定的充分条件,进而运用平方和凸优化技术解析地构造出扰动观测器和跟踪控制器.通过理论证明,所设计的控制策略能够实现非线性变参数系统输出对参考模型输出的跟踪,消除输出通道中非匹配扰动的影响.最后,由数值仿真例子验证了所提方法的有效性.     

带记忆比例–积分–时滞输出滑模控制器设计

传统的比例–积分–微分(PID)滑模控制具有高频测量噪声鲁棒性差、参数整定方法复杂等缺点. 针对上述问题, 本文设计了一种基于带记忆输出反馈的比例–积分–滞后(PIR)滑模控制器, 并提出了基于频域分析的控制器参数自整定方法. 在控制器选型上, 将“带记忆”反馈机制引入到滑模面设计中, 提高滑模面的平滑滤波和高频噪声抑制能力. 首先, 基于PIR滑模面设计了等效控制律, 实现输出反馈下的闭环系统的滑模态稳定. 其次, 分析了基于输出反馈的PIR滑模面的有限时间可达性, 确保系统在存在匹配扰动时仍保持良好的鲁棒性. 最后, 在控制器参数整定方面, 通过迭代消除法消去时滞项在闭环特征方程中的影响, 同时基于衰减速率对系统进行极点配置, 实现PIR参数的在线自整定. 仿真结果表明, 该整定方法能够保证闭环二阶系统具有良好的鲁棒性和抗干扰性能.     

基于改进型积分终端滑模控制方法的移动机器人轨迹跟踪设计与实验

为了使移动机器人获得高精度和快速收敛的跟踪性能,设计一种基于积分终端滑模和滑模观测器的轨迹跟踪控制方法.首先,考虑到移动机器人在实际运动过程中会受到地面湿滑、摩擦等原因引起的侧滑扰动的影响,建立其在该扰动影响下的运动学模型;然后,利用该动态模型设计滑模观测器来估计系统受到的扰动;接着,将估计的扰动值前馈至反馈控制器,用来抑制扰动对系统控制性能的影响,从而达到削弱抖振的目的;同时,基于跟踪误差设计积分终端滑模面,并结合滑模面和扰动估计设计新型积分终端滑模控制器;最后,基于Lyapunov稳定性理论对整个闭环系统进行稳定性分析.仿真实验结果表明,所设计的控制器具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.     

基于扰动观测器的机器人自适应神经网络跟踪控制研究

为解决机器人动力学模型未知问题并提升系统鲁棒性,本文基于扰动观测器,考虑动力学模型未知的情况,设计了一种自适应神经网络（Neural network,NN）跟踪控制器.首先分析了机器人运动学和动力学模型,针对模型已知的情况,提出了刚体机械臂通用模型跟踪控制策略;在考虑动力学模型未知的情况下,利用径向基函数（Radial basis function,RBF）神经网络设计基于全状态反馈的自适应神经网络跟踪控制器,并通过设计扰动观测器补偿系统中的未知扰动.利用李雅普诺夫理论证明所提出的控制策略可以使闭环系统误差信号半全局一致有界（Semi-globally uniformly bounded,SGUB）,并通过选择合适的增益参数可以将跟踪误差收敛到零域.仿真结果证明所提出算法的有效性并且所提出的控制器在Baxter机器人平台上得到了实验验证.     

基于模型信息的电静液作动器降阶线性自抗扰控制

针对电静液作动器(electro-hydrostatic actuators, EHA)系统存在内外部扰动、参数不确定性和变控制增益等问题,提出一种基于模型信息的降阶线性自抗扰位置控制方法.首先,基于系统模型信息选取控制增益.其次,通过降阶线性扩张观测器对系统总扰动进行估计,并在控制器中加入扰动项进行补偿.利用奇异摄动理论证明所提控制器可使闭环系统是半全局最终一致有界的,并且当观测器带宽足够大时,所提出的控制器理论上可以使系统输出以所需精度跟踪期望轨迹.仿真结果表明,所提控制方法响应速度较快,控制精度较高,对外部扰动和参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

具有饱和死区非线性输入的自适应滑模跟踪控制

针对一类具有非对称饱和死区的扇区非线性输入系统,研究了自适应滑模输出反馈跟踪控制问题．在假设系统数学模型已知或未知的情形下,分别基于自适应观测器和模糊观测器,提出了滑模控制器的综合设计方案,并通过定义一类李亚普诺夫函数给出了自适应控制器和模糊逻辑系统的参数调整律．所提方法不仅具有对系统模型依赖性小的优点,而且增强了对扰动的鲁棒性,并保证了整个闭环跟踪误差系统的稳定性．最后,仿真结果验证了本方法的有效性．     

基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制系统设计

针对一类含有参数不确定性和未知非线性扰动的系统,本文提出一种基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制方法,实现系统输出对参考模型输出信号的高精度跟踪.首先,利用被控对象模型信息设计扰动估计器,对系统非线性扰动进行在线估计;其次,基于非线性扰动估计值设计参考模型和无微分参数更新律,构建无微分模型参考自适应控制器,建立基于扰动补偿和状态反馈的自适应控制律,以消除参数不确定性和非线性扰动对系统输出的影响,保证系统输出对参考模型输出的准确跟踪;然后,给出闭环系统误差信号收敛条件和控制器参数整定方法;最后,通过数值仿真验证所提方法的有效性和优越性.     

一种新型反馈控制器的研究与应用

基于比例–积分–微分(PID)的反馈控制是工业过程控制领域首选的基础控制技术.在PID控制中,一个看不见的严重缺陷,即常规积分控制跟踪常值扰动的效率不高的问题已被揭示.针对常规积分控制存在的问题,提出了一种无穷阶积分器(IOI),显著提高了跟踪常值扰动的效率.将IOI等用于构造一种新型反馈控制器(NFC),显著提高了过程输出跟踪过程给定包括跟踪过程稳态偏差的性能.NFC具有简单性和良好的工程易用性,在难控过程具有比PID更好的控制性能.数学分析,仿真实验和电力控制工程应用的结果验证了文中所提出观点和方法的正确性和有效性.     

基于神经网络的鲁棒自适应控制

考虑摩擦及外界干扰的情况下，针对具有不确定性参数的机器人系统，提出一种基于神经网络动态补偿的鲁棒自适应控制策略，采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的外部扰动，未建模动力学部分等非参数不定性带来的影响，从而提高了系统的动态性能和稳态精度，并对闭环系统稳定性进行了证明，仿真结果表明，所提方法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

康复机器人上肢传递系统的周期稳态与自主控制

研究康复机器人上肢传递系统的周期稳态和自主控制.运用计时事件图和极大–加代数方法,建立康复机器人上肢传递系统的数学模型,给出传递系统的周期计算公式、周期稳态的扰动估计范围和自主控制策略,并分析周期稳态相对于参数扰动的鲁棒性.周期稳态的扰动估计可用于提高上肢康复机器人工作的精确性和柔顺性,而自主控制策略有益于保证上肢康复机器人工作的实时性和安全性.扰动估计和自主控制方法易于计算,并有助于上肢康复机器人传递运动智能辅助系统的设计、控制和优化.     

基于功能性电刺激的腕部震颤抑制系统线性自抗扰控制

功能性电刺激是实现病理性腕部震颤抑制的重要手段.但是,由于腕部肌骨系统生理特性复杂,难以对其准确建模,限制了震颤抑制控制的效果.针对上述问题,首先,建立腕部肌骨系统的Hammerstein模型,给出参数辨识方法;然后,针对肌肉非线性招募特性通过前馈控制进行模型线性化,进而设计自抗扰控制器实现对肌骨系统建模误差和震颤等外部扰动的估计和补偿,根据带宽法和稳定裕度要求完成控制器参数整定,并对闭环系统的跟踪和抗扰性能进行仿真分析;最后,基于腕部震颤抑制系统平台对所提出自抗扰控制方法与PID控制进行对比实验,验证所提出控制方案的有效性.     

Internal model based robust inversion feedforward and feedback 2DOF control for LPV system with disturbance

To reduce the adverse effects on the control performance and disturbance rejection caused by system uncertainty, a novel internal model based robust inversion feedforward and feedback 2DOF control approach was proposed for LPV system with disturbance. The proposed control approach combines the internal model control and robust inversion based 2DOF control, it utilizes internal model based control to reject external disturbance, utilizes robust inversion 2DOF control to enhance the control resolution and guarantee the system control performance. At first, a LMI synthesis approach for LPV system model identification and a disturbance compensator optimization design method which could minimize H_∞ norm of output error caused by disturbance are presented. Then, combined with internal loop for disturbance compensation, a robust inversion feedforward controller is designed by robust inversion approach and the feedback controller which could render the requirements of reference signal tracking performance and robustness satisfied is obtained by the H_∞ mixed sensitivity synthesis approach. Finally, atomic force microscopy (AFM) vertical positioning simulation experiments are conducted and the experiment results showed that the proposed control approach could achieve better output performance and disturbance rejection compared with conventional internal model based control and robust inversion based 2DOF control approach.     

基于定量反馈理论的时滞系统自抗扰控制参数整定

工业过程对象普遍存在时滞、模型参数不确定性和外部扰动多等特点,传统Smith预估控制方法难以设计出满足期望性能的鲁棒控制器.针对模型参数不确定性和外部扰动,本文采用自抗扰控制技术进行估计和补偿.针对系统存在时滞的特点,本文提出改进Smith预估器结构,提升扩张状态观测器对于扰动估计的实时性.在此基础上,本文以一阶时滞系统为例提出了控制器参数整定方法.首先根据最优参数选取准则确定预估器模型,然后在等效模型框架下采用定量反馈理论整定自抗扰控制器参数,确保控制系统达到预期性能指标.在仿真实验中,将所提出方法与几种常见时滞系统控制方法进行比较,通过设定值跟踪、抗扰及蒙特卡罗实验验证了所提出方法具有良好抗扰能力与鲁棒性.     

Iterative learning feedback control of human limbs via functional electrical stimulation

A high-order iterative learning controller (ILC) is proposed for the tracking control of an electrically stimulated human limb that is repeatedly required to perform a given task. The limb is actuated by the muscles, which are out of the control of the central nerve systems (CNS), through functional electrical stimulation (FES) or functional neuromuscular stimulation (FNS). By using the proposed discrete-time high-order P-type ILC updating law and the PD-type feedback controller, it is shown that the proposed control strategy, which learns from repetitions, provides strong robustness in tracking control of the uncertain time-varying FES systems, which is essential for the adaptation and customization of FES applications. The effectiveness of the proposed control scheme is demonstrated by simulation results on a one-segment planar system. Some experimental results are also presented to validate the proposed control method.     

基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法研究

针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法。首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器。在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统。最后仿真实验表明：基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。     

高阶大惯性系统的线性自抗扰控制器设计

针对自抗扰控制器在热力系统高阶大惯性过程控制中效果不佳的问题,提出一种利用高阶系统模型信息进行补偿的自抗扰控制器设计方法.基于理论分析,给出各可调参数的物理意义及其定量化参数整定方法,并从观测误差、开环频率特性和参数稳定域等方面分析补偿自抗扰控制器能够提高控制效果的原因.仿真对比实验和鲁棒性检验结果表明,所提方法在设定值跟踪、抗扰能力和性能鲁棒性方面均优于PI/PID,同时能够显著改善低阶自抗扰控制器对高阶大惯性过程的控制效果,具有很好的工程推广潜力.     

Synthesis of Fractional-order PI Controllers and Fractional-order Filters for Industrial Electrical Drives

This paper introduces an electrical drives control architecture combining a fractional-order controller and a setpoint pre-filter. The former is based on a fractional-order proportional-integral (PI) unit, with a non-integer order integral action, while the latter can be of integer or non-integer type. To satisfy robustness and dynamic performance specifications, the feedback controller is designed by a loop-shaping technique in the frequency domain. In particular, optimality of the feedback system is pursued to achieve input-output tracking. The setpoint pre-filter is designed by a dynamic inversion technique minimizing the difference between the ideal synthesized command signal (i.e., a smooth monotonic response) and the prefilter step response. Experimental tests validate the methodology and compare the performance of the proposed architecture with well-established control schemes that employ the classical PIbased symmetrical optimum method with a smoothing pre-filter.      

有源电力滤波器的自抗扰控制研究

针对采用PI控制器控制有源电力滤波器时存在谐波或基波电流指令而无法实现无静差调节,且数字化后会进一步增大稳态误差,使有源电力滤波器的补偿性能降低的问题,提出一种有源电力滤波器的自抗扰控制策略。该策略利用自抗扰控制器的非线性跟踪-微分器和扩张状态观测器分别处理参考输入和输出,并选择适当的状态误差,实现了对滤波的自动、精确补偿。仿真和实验结果表明,有源电力滤波器采用自抗扰控制策略后具有很强的鲁棒性、稳定性和适应性,控制性能有较大改善。     

面向性能增强的双惯量伺服系统状态反馈控制

为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function, PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数,并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内.其次,基于预设性能函数设计了类比例状态反馈控制器实现跟踪控制.与传统基于函数逼近控制方法相比较,该方法可降低控制系统计算复杂度同时消除反演控制中存在的复杂度爆炸问题.最后,利用双惯量伺服系统实验平台开展了对比实验,验证了所提出方法的有效性.     

Stabilization and Tracking Control of X‐Z Inverted Pendulum Using Flatness Based Active Disturbance Rejection Control

A flatness based robust active disturbance rejection control technique scheme with tracking differentiator is proposed for the problem of stabilization and tracking control of the X‐Z inverted pendulum known as a special underactuated, non‐feedback linearizable mechanical system. The differential parameterization on the basis of linearizing the system around an arbitrary equilibrium decouples the underactuated system into two lower order systems, resulting in two lower‐order extended state observers. Using a tracking differentiator to arrange the transient process utilizes the problem of stabilization and tracking control and gives a relatively small initial estimation error, which enlarges the range of the controller parameters. The convincing analysis of the proposed modified linear extended state observer is presented to show its high effectiveness on estimating the states and the extended states known as the total disturbances consisting of the unknown external disturbances and the nonlinearities neglected by the linearization. Simulation results on the stabilization and tracking control of the X‐Z inverted pendulum, including a comparative simulation with an all‐state‐feedback sliding mode controller are presented to show the advantages of the combination of flatness and active disturbance rejection control techniques.