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干擾觀測器與模糊伺服復合控制策略研究

2024-10-21 00:00:00呂東
今日自動化 2024年4期

[摘 要]在現(xiàn)代工業(yè)伺服控制技術發(fā)展中,伺服控制系統(tǒng)的高控制精度、高穩(wěn)定性和快速響應性是經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制原理追求的主要目標,特別是在外界對系統(tǒng)的擾動或難以建立精確的被控對象數(shù)學模型的情況下,傳統(tǒng)的單純PID 控制環(huán)路抗擾動能力差。文章設計了模糊控制器和干擾觀測器,該控制器能夠補償模型參數(shù)不準確所引起的誤差,同時能夠抵抗外界對系統(tǒng)的擾動。

[關鍵詞]PID 控制;干擾觀測器;模糊控制;復合控制

[中圖分類號]TM351 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487(2024)04–0144–03

1 背景

在經(jīng)典控制方法中,系統(tǒng)輸出的穩(wěn)定性和控制精度是主要追求目標,PID 控制因其簡易理論基礎,控制過程易于調(diào)節(jié)且控制效果突出,通過適當改變其控制環(huán)路結構,能夠有效改善其輸出效果,因此廣泛應用于工業(yè)各控制領域。在實際工業(yè)應用中,因控制環(huán)境的多樣性,且PID 控制自身的局限性,特別是對于控制對象的不確定性和一些非線性系統(tǒng),單純PID伺服控制環(huán)路已不能滿足控制要求。模糊控制不僅不受限于被控對象精確的模型理論,還能夠適應于一些控制域復雜的非線性系統(tǒng),因此能夠很好地填補PID控制的一些缺陷。

2 干擾觀測器設計

干擾觀測器控制的基本思想是將外部各種干擾因素及模型參數(shù)變化引起的實際對象與名義模型輸出的差異等效到控制輸入端,即觀測出等效干擾,在控制系統(tǒng)中引入相等的補償量實現(xiàn)對干擾的完全抑制。干擾觀測器原理環(huán)路如圖1 所示。

由圖1(a)可知,等效干擾估計值為:do=(u+d)Gp(s)Gp-1(s)–u=d,其中u 為輸入信號減去反饋信號,d 為外界干擾,Gp(s)為被控對象傳遞函數(shù),do 為干擾估算值,由此可看出,外界對系統(tǒng)的干擾是可以估算的。

在實際控制系統(tǒng)中,被控對象的傳遞函數(shù)為正則,分析圖1 可發(fā)現(xiàn),在環(huán)路圖中引入了被控對象傳遞函數(shù)的逆函數(shù),可通過在圖1(a)中引入一個低通濾波器來滿足,同時考慮引入測量噪聲的影響,經(jīng)過處理后的原理如圖1(b)所示,圖中虛線框內(nèi)為干擾觀測器,其中ξ、Gn-1(s)和D(s)分別為測量噪聲、名義模型的逆和低通濾波器。

利用梅遜公式可求得圖1 中輸入信號r、干擾d、測量噪聲ξ 對系統(tǒng)輸出y 的傳遞函數(shù):

式中,N與系統(tǒng)階次成正比,k為傳遞函數(shù)階次,t為時間。

同理:

對D(s)的設計準則通常采用的是在低頻段D(s)=1 和在高頻段D(s)=0,由此對上述公式進行分析可得:在低頻段Gry(s)=Gn(s),Gdy(s)=0 和Gξy(s)=1,在高頻段Gry(s)=Gp(s),Gdy(s)=Gp(s)及Gξy(s)=0。由此分析可知,在低頻段時實際被控對象對系統(tǒng)輸入時響應的傳遞函數(shù)與名義模型一致,Gdy(s)=0 說明低通濾波器能夠完全抑制低頻干擾,Gξy(s)=1 說明在低頻段測量噪聲ξ 對干擾觀測器的影響非常大。

對于低通濾波器的設計可采用以下公式:

3 模糊控制器構建

模糊PID 復合控制策略:模糊控制能夠適應非線性特性控制對象,且魯棒性好,控制精度主要由模糊規(guī)則庫決定,由于沒有積分(I)的作用,在實際的伺服控制應用中不能消除靜態(tài)誤差,而模糊PID 復合控制能夠充分發(fā)揮各自控制優(yōu)勢。模糊PID 控制器結構如圖2 所示。

若x 的物理論域為[X,–X],模糊論域為[F,–F],則量化因子kf=F/X,同時需要保證經(jīng)過量化因子處理后的變量值在模糊論域范圍內(nèi),若被控對象需要輸入的物理論域為[P,–P],則比例因子kx=P/X。模糊規(guī)則庫可利用MATLAB/Simulink 工具建立,如在實際控制應用中,當|e| 較大時,為了能夠增加系統(tǒng)響應速度,同時為了提高系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定性,kp 應取較大值,且kd 應取較小值,同理對于變量e 或ec,其他輸入情況同樣能夠建立這種輸入變量與輸出變量間的對應關系。

4 觀測器PID控制試驗

假設被控對象為1 個伺服電機,其傳遞函數(shù)為線電壓U 與轉(zhuǎn)子角速度w(t)輸入輸出的關系w(s)/U(s),即無刷直流電機傳遞函數(shù)Gp(s)為:

式中,Ke為反電動勢系數(shù),R為定子繞組的電阻值,J為電機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動慣量,B為粘性阻尼系數(shù),KT為轉(zhuǎn)矩常數(shù),L為三相定子繞組自感,M為定子繞組間互感(L–M=Lλ)。

令K1=2LλJ,K2=2LλB+2RJ,K3=KeKT+2RB,可得:

通過MATLAB/Simulink 建立的傳統(tǒng)PID 控制模型如圖3 所示。

建立基于觀測器控制的模糊PID 控制(Fuzzy–PID–DOBC)模型,如圖4 所示,系統(tǒng)輸入信號及信號變化率輸入到模糊控制器,模糊控制器輸出作為PID控制環(huán)路的輸入,與PID 控制綜合實現(xiàn)控制參數(shù)的在線整定,能夠減少系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間,還能夠提高系統(tǒng)的魯棒性。DOBC 處于內(nèi)環(huán),其輸入為模糊PID 復合控制的輸出。根據(jù)Fuzzy–PID–DOBC 控制輸出結果,其誤差范圍在–0.013~0.012。

5 結束語

文章根據(jù)模糊控制基本思想構建了模糊控制器,在完成干擾觀測器設計和模糊控制器構建的基礎上,利用MATLB/Simulink 建立了基于干擾觀測器控制的模糊PID 復合控制策略模型并完成了試驗。研究結果表明,引入干擾觀測器之后對系統(tǒng)擾動有明顯的抑制作用,控制精度明顯提高。同時為了系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)控制參數(shù)在線整定、提高系統(tǒng)響應速度和增加系統(tǒng)魯棒性,引入了模糊控制,根據(jù)輸出結果可知,顯著改善了系統(tǒng)性能。

參考文獻

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[3] 李國勇,楊麗娟. 神經(jīng)· 模糊· 預測控制及其MATLAB實現(xiàn):第3 版[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2013.

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