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.     

基于时间尺度的改进型自抗扰控制PMSM参数整定

文章针对永磁同步电机(PMSM)复杂、强耦合的非线性特点,克服传统PI控制算法控制精度不高、响应速度慢等特点,研究了一种基于时间尺度参数整定的改进型自抗扰控制(ADRC)PMSM控制策略.在改进的ADRC的基础上从时间尺度概念人手分析参数整定问题,通过理论分析得出PMSM的时间尺度,结合时间尺度与ADRC参数的关系进行参数整定.仿真结果表明,该方法在ADRC控制下有良好的动态性能同时对不同的PMSM均具有良好的鲁棒性和抗干扰能力.     

基于改进遗传算法的自抗扰控制器参数优化

本文将一种改进的遗传算法应用到自抗扰控制器（ADRC）的参数整定中,以解决ADRC 参数不易整 定的问题．在ADRC 参数优化过程中建立了控制器控制效果目标评价函数,在函数中综合考虑了控制器的动态性能 和被控对象的输入受限条件．所设计的ADRC 控制器所需的控制能量明显小于其他方法所设计的ARDC 所需控制 能量．仿真结果表明,本文所提ADRC 参数整定方法是有效的．     

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.     

基于改进差分算法的变桨ADRC参数优化

自抗扰控制器是一类不依赖被控对象数学模型且具有较强鲁棒性及抗干扰能力的非线性控制器,已成功应用于风力发电机变桨距控制这一多变量、强耦合的非线性系统中,但自抗扰控制器也存在参数众多整定难度大这一明显缺点。现提出了通过智能算法来实现参数的自动整定。分析了改进差分进化算法的原理及步骤,并将改进差分进化算法应用到ADRC的整定过程中,实现参数的自动整定。仿真结果验证了通过改进差分进化算法自动整定ADRC参数的可行性,与传统PID控制器相比,改进差分进化算法整定后的ADRC能较好的满足风力发电机变桨控制要求,有效维持了风力发电机组输出功率的稳定性。     

自抗扰控制器参数整定与优化方法研究

根据自抗扰控制器(ADRC)对系统按所谓"时间尺度"来进行分类的特点,提出一种基于"时间尺度"模型识别和遗传算法的ADRC参数自整定及优化的方法。仿真表明:用简单线性模型对实际过程"时间尺度"的辨识简便易行。加入惩罚策略的浮点遗传优化算法能高效地完成控制器众多参数的大范围寻优,摆脱了ADRC控制器参数整定和优化对经验的依赖,具有广泛的应用价值。     

网络远程闭环系统中不确定时延的自抗扰控制

针对网络远程闭环系统中不确定时延对系统稳定性的影响,提出了基于自抗扰控制器(Auto Disturbance Rejection Control- ler)的网络远程闭环解决方案,同时给出了ADRC控制器参数的整定方法;在基于嵌入式技术的网络远程闭环控制系统平台上实现了无刷直流电机控制器的设计和参数整定,取得了较好的控制效果;所以利用ADRC解决网络远程闭环系统中不确定时延的方法是可行且有效的,同时所设计的控制器及其参数整定方法具有一定的工程参考价值。     

高阶不确定系统的线性串级自抗扰控制

自抗扰控制是我国著名学者韩京清原创的先进控制技术,本文针对自抗扰控制(ADRC)在高阶系统应用中控制器设计和参数整定问题,提出了串级自抗扰控制(CADRC). CADRC把高阶被控对象分解为含确定性部分和含总扰动的低阶部分的串联组合,采用由内环和外环组成的串级控制系统来完成控制.该CADRC方案的内环采用内模控制,外环采用经典ADRC.外环ADRC的被控对象是一个等效的低阶系统,可以采用带宽法进行整定,而内环的内模控制采用高阶低通滤波器进行回路成形设计和参数整定.仿真研究表明,所提出的方法是有效的,具有良好的工程应用前景.     

自抗扰控制器稳定域与鲁棒稳定域计算及工程应用

为提高自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)技术在工程应用中的整定效率和降低参数整定带来的可能风险,本文从工程实际应用出发,提出了一种基于D–分割法的n阶ADRC参数稳定域的求解方法和基于Ms约束的鲁棒稳定域求解方法,并给出了各自的计算步骤.通过数字仿真和水箱实验台实验验证了计算方法的有效性.基于上述工作,将基于该方法整定的ADRC应用于实际火电机组二次风控制系统中,获得比原有比例–积分(proportional-integral, PI)控制器在大负荷变化范围内具有更快响应速度和更强鲁棒性的效果,这为ADRC的大规模工业化应用提供了一种简单有效的参数稳定域和鲁棒稳定域的计算方法,具有实际的工程意义.     

基于PSO优化的电动舵机自抗扰控制器设计

将自抗扰控制技术(ADRC)引入电动舵机控制系统,针对系统输出的测量噪声,使用反正切非线性函数对ARDC进行改进,并针对自抗扰控制器参数较多,整定难度大的特点,采用粒子群优化算法(PSO)优化参数.利用Matlab/Simulink对某电动舵机控制系统进行建模、实现基本自抗扰控制器得出基本ADRC控制性能数据,采用粒子群优化算法对ADRC参数进行优化,得出PSO优化ADRC控制性能数据.分析两组数据得出经过粒子群算法优化后的参数更能发挥自抗扰控制器的效能,优化过程对ADRC实际应用具有指导意义.     

基于QDRNN-ADRC的重力稳定平台控制研究

针对稳定平台系统存在系统模型不够精确或者参数变化,或者外部干扰未知等现象,以及采用自抗扰控制器存在参数众多且难以整理的问题,提出了一种基于准对角递归神经网络—自抗扰控制器(QDRNN—ADRC)的重力稳定平台控制算法.通过自抗扰控制器对系统的"总扰动"进行估计并补偿,同时引入神经网络的辨识功能对自抗扰控制器部分参数进行在线整定,基于自抗扰控制技术核心架构设计了QDRNN—ADRC.仿真结果表明:有效解决了重力稳定平台利用神经网络的辨识功能对自抗扰控制器部分参数进行在线整定外扰动的干扰以及参数自适应整定问题,相对于传统控制方法,其在稳定精度、快速性及抗干扰性方面均具有一定优势.     

自抗扰控制器参数的免疫遗传优化及应用

针对自抗扰控制器参数较多不易整定的问题,提出了基于免疫遗传算法的参数优化设计方法。与标准遗传算法相比,免疫遗传算法引入了免疫记忆库和浓度控制机制,提高了算法的收敛效率和局部收敛性能。并且综合考虑系统动态性能和实际工程中控制代价的限制因素建立了控制系统性能评价的目标函数,按照分离性原则进行自抗扰控制器设计并用免疫遗传算法对其关键参数进行寻优。将该方法应用于过热汽温度控制系统的变工况运行,仿真实验结果表明经过免疫遗传算法优化后的自抗扰控制器适应性较强,适用于模型参数变化范围较大的受控对象。     

Analytical design of active disturbance rejection control for nonlinear uncertain systems with delay

For first-order nonlinear uncertain systems with delay, the analytical design of active disturbance rejection control (ADRC) with matched time delay is rigorously studied. The conditions of stabilizing the closed-loop system are studied in the form of parameters’ explicit sets such that the tuning laws of ADRC can be directly obtained and intuitively demonstrated in engineering practice. The necessary and sufficient condition of the asymptotical stability for the closed-loop system in the case of linear time-invariant is explicitly given. The condition of stabilizing the closed-loop system with nonlinear uncertain dynamics is quantitatively presented. Moreover, the water tank experiment illustrates the proposed tuning laws.     

基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化设计

针对四旋翼飞行器自抗扰控制器参数较多,人工整定困难且难以得到最优控制效果的问题,提出一种基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化方法。在设计了四旋翼飞行器的自抗扰控制器之后,将自抗扰控制器的参数作为粒子群中的粒子进行迭代寻优,同时在传统的粒子群算法基础上,参考遗传算法,对适应值不好的粒子进行交叉保优,以提高粒子的多样性,加快寻优速度。仿真结果表明,对比人工整定参数的控制器,优化后的控制器超调更小,调节时间更快。该方法能够解决四旋翼飞行器自抗扰控制器人工参数整定困难的问题,且优化后的控制器具有更好的控制效果。     

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.     

具有多层感知器力矩补偿的机器人自抗扰控制

本文针对机器人系统的控制特性, 提出了一种基于自抗扰控制(ADRC)的关节控制算法, 该算法可以克服 传统控制算法中存在的如系统抗干扰能力弱, 控制性能受限于建模精度, 动态性能与稳态性能难以兼顾, 控制律设 计较为复杂等问题. 针对受控系统特性给出了一套实际控制器的完整设计方法与参数整定方法, 并根据控制性能指 标设计优化函数完成了最优控制参数的优化, 在系统参数辨识的基础上利用多层感知器(MLP)设计了对建模不确 定性的补偿网络. 数值仿真和实验结果均表明该算法能够实现机器人快速稳定的轨迹跟踪, 具有良好的控制精度 与很强的抗干扰能力, 此外该算法不依赖于精确的系统模型, 降低了实际设计和应用的难度, 具有很好的工程应用 价值.     

扩张状态观测器参数与菲波纳奇数列

"自抗扰控制器"具有独特的控制性能,但其可调参数太多的特性限制了其在实际控制工程问题中的应用。为了解决这一问题,通过大量仿真研究得到了与著名的菲波纳奇数列紧密相关的参数序列。仿真结果表明,用这些参数设计的线性扩张状态观测器跟踪6阶以下对象的状态和扰动能够取得很好的效果。