基于复合自适应的Buck变换器预设性能控制

针对Buck型变换器在复杂环境下发生负载波动时输出电压受扰的问题,提出了一种复合自适应预设性能控制方案以提升其控制效果。首先,利用自适应律对模型中包含负载项的非线性函数进行预测估计,同时通过在自适应律更新过程中构建并行估计模型获取预测误差,并将预测误差和跟踪误差融合以设计自适应参数更新律。然后,采用广义比例积分观测器来对剩余不确定性和外部扰动进行估计,并在控制律中进行补偿。最后,结合指令滤波反步控制和指定时间预设性能控制技术,提出了Buck型变换器复合自适应预设性能控制方案。所提出的方案保证了对负载波动的高精度预测,避免了在突发情况下输出电压超出预设函数范围,此外还证明了闭环控制系统中的信号收敛性。实验结果表明,复合自适应预设性能控制在负载突然减小的情况下系统最大偏离电压为0.376 V,相比于传统自适应反步控制的1.773 V减少了78.7%,验证了所提方案的有效性以及优越性。     

一类不确定非线性系统基于特征模型的复合自适应控制

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,提出一种基于特征模型的复合自适应控制方法.该方法的创新性在于基于系统的误差特征模型,构建一种综合跟踪控制误差和模型估计误差的特征参量复合自适应律,该自适应律用于控制器设计和分析,可同时实现跟踪控制误差和模型估计误差的收敛.此外,为便于特征参量自适应律的设计和分析,根据特征参量的慢时变特性,将其视为未知标称常数项和时变误差项之和,并且选用其中常数项的估计量作为自适应控制参数.进一步,为抑制特征参量中时变误差项对系统稳定性和模型估计误差收敛性的影响,在控制器及复合自适应律设计中引入带饱和函数的非线性环节.理论分析证明闭环控制系统稳定,且跟踪控制误差和模型估计误差收敛到原点的一个邻域内.仿真结果表明,与现有仅根据模型估计误差调节的基于特征模型的自适应控制方法相比,所提出的复合自适应控制方法具有更好的控制性能.