CN113589681A - 一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法 - Google Patents

一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113589681A
CN113589681A CN202110882589.2A CN202110882589A CN113589681A CN 113589681 A CN113589681 A CN 113589681A CN 202110882589 A CN202110882589 A CN 202110882589A CN 113589681 A CN113589681 A CN 113589681A
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
disturbance
control object
value
feedback
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110882589.2A
Other languages
English (en)
Inventor
鲁仁全
陈汉泉
陶杰
陈佳威
姚敏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Technology
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN202110882589.2A priority Critical patent/CN113589681A/zh
Publication of CN113589681A publication Critical patent/CN113589681A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明公开一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法，所述抗扰动控制器包括：安排过渡模块、第一反馈模块、PID控制器、第二反馈模块、控制对象、扰动观测器和反馈控制回路；所述整定方法构建有PID闭环控制系统；所述整定方法与现有技术相比，一方面，扰动补偿时延小，能实时补偿到控制系统，提升系统的抗扰动性能；另一方面，不需要复杂扰动数学模型，且参数少，只比普通PID控制器多出三个参数，即能使系统有较好的跟踪性能和抗扰动性能的提升，而且参数的物理意义明确。所述抗扰动控制器通过上述多个技术方向的改进和结合应用，使得所述抗扰动控制器在抗扰动控制中具有补偿时延小、无需扰动数学模型、参数少的优点。

Description

一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法
技术领域
本发明涉及PID控制器参数整定技术领域，特别是一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法。
背景技术
在控制领域中，经典的PID控制器是以系统误差来消除误差的控制器，具有结构简单，易于应用等优点。针对PID控制器在超调与快速性方面的矛盾，研究人员提出了大量改进算法，包括自适应PID算法、模糊PID算法、专家PID算法等。现有抗扰控制技术主要有串级PID、前馈控制、自抗扰控制器等，但在实际的控制系统中，由于存在数学模型不准确的内扰和外部扰动的问题，会导致控制系统动态和稳态的效果不理想。具体如下：
1.调节相位滞后严重，由于实际系统是一个因果系统，在没有准确的数学模型下，有扰动作用系统时，才能观测出扰动，然后进行补偿。串级PID为主要后调节控制，即当扰动已经影响了输出才进行进一步调节。
2.需要有准确的扰动数学模型，对有扰动模型的系统，利用前馈控制能抵消扰动的影响，而且有不错的效果，但是实际系统中要准确得出扰动数学模型相当困难，并且模型可能会因其它因素而改变。
3.调节参数过多，自抗扰控制器为近年来在抗扰领域上较为理想的控制方法，其调节参数多达数十个。虽然近年来有许多学者提出很多方法用于减少自抗扰的参数量，但其调节参数仍然十分多，调节参数过少又难以保证调节精度。
发明内容
针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法，其不需要精确的数学模型、调节参数少，且能很好的解决调节向位滞后严重的问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种抗扰动控制器的整定方法，其包括如下内容：
建立PID闭环控制系统。
控制目标值(rexpect)经过安排过渡过程后，再经过第一反馈模块输入PID控制器；PID控制器输出值(u1)经过第二反馈模块输入值控制对象，控制对象输出实际输出值(y)。
扰动观测器用于根据控制对象的总输入值(u)和控制对象的实际输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并为第二反馈模块提供补偿输出(u0)，所述扰动观测器的算数模型为：
Figure BDA0003192600360000021
式(1)中，
Figure BDA0003192600360000022
为控制对象的实际输出y的导数，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
反馈控制回路用于根据控制对象的总输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并对第一反馈模块进行反馈控制，所述第一反馈模块像PID控制器输入控制器误差输入值(e)。
更优的，所述安排过渡过程步骤包括如下内容：
选择一阶环节
Figure BDA0003192600360000023
作为安排过渡过程，其中参数T作为调节参数。
更优的，所述控制对象为一阶速度控制系统时，其控制算法模型为：
Figure BDA0003192600360000024
式(2)中，v为速度，
Figure BDA0003192600360000025
为速度一阶导数，u为控制对象的总输入值，d为控制对象的扰动输入值，y为控制对象的实际输出值，b1为控制量匹配因子。
更优的，所述扰动观测器的算数模型的离散形式如下：
Figure BDA0003192600360000031
式(3)中，Ts为离散系统的采样频率，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
更优的，式(3)中，当b1＝1时，此时控制对象的总输入值u的物理量为加速度a，在PID闭环控制系统中，控制对象的输入值u是单片机或其他控制器的PWM值，控制量匹配因子b1是将PWM值对PID闭环控制系统输出一阶导数的近似值；调整补偿控制因子b0用于控制扰动的补偿到系统的大小以减少噪声对系统的影响。
一种易整定的抗扰动控制器，其包括：安排过渡模块、第一反馈模块、PID控制器、第二反馈模块、控制对象、扰动观测器和反馈控制回路；所述安排过渡模块用于对控制目标值进行安排过渡过程；所述安排过渡模块、所述第一反馈模块、所述PID控制器、所述第二反馈模块和控制对象沿控制信号传输方向依次电连接；所述扰动观测器的输出端与所述第二反馈模块电连接；所述扰动观测器的两个输入端分别与控制对象的输入端及输出端电连接。
具体的，所述扰动观测器用于根据控制对象的总输入值(u)和控制对象的实际输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并为第二反馈模块提供补偿输出(u0)，所述扰动观测器的算数模型为：
Figure BDA0003192600360000032
式(1)中，
Figure BDA0003192600360000033
为控制对象的实际输出y的导数，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值；所述反馈控制回路的输入端与所述控制对象的输出端电连接，所述控制反馈回路的输出端与所述第二反馈控制模块电连接。
更优的，所述第一反馈模块和所述第二反馈模块为具有sum模块运算功能的功能模块或元器件。
更优的，安排过渡模块选择一阶环节
Figure BDA0003192600360000041
作为安排过渡过程，其中参数T作为调节参数。
更优的，所述控制对象配设有一阶速度控制系统，其控制算法模型为：
Figure BDA0003192600360000042
式(2)中，v为速度，
Figure BDA0003192600360000043
为速度一阶导数，u为控制对象的总输入值，d为控制对象的扰动输入值，y为控制对象的实际输出值，b1为控制量匹配因子。
更优的，所述扰动观测器配设的算数模型的离散形式如下：
Figure BDA0003192600360000044
式(3)中，Ts为离散系统的采样频率，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
本发明的实施例的有益效果：
由于所述扰动观测器补偿输出是关于控制对象的实际输出值的导数的多项式，所以扰动观测器补偿输出的相位会有所超前，进而使得反馈补偿时延更小。
在所述抗扰动控制器的PID闭环控制系统的设计框架下，所述安排过渡过程处理过程只要一个整定参数，所述PID控制器只要三个整定参数，所述扰动观测器只要两个整定参数，整个PID闭环控制系统内只需要配设6个参数，能让系统跟踪性能和抗扰动性能有较好的效果。
所述PID闭环控制系统利用控制量匹配因子b1近似输入物理量，使系统物理关系更简单、清晰。
PID闭环控制系统利用补偿控制因子b0控制补偿量大小，抑制输出端噪声对系统的影响。
所述整定方法与现有技术相比，一方面，扰动补偿时延小，能实时补偿到控制系统，提升系统的抗扰动性能。另一方面，所述PID闭环控制系统不需要复杂的扰动数学模型，且参数少，只比普通PID控制器多出三个参数，即能使系统有较好的跟踪性能和抗扰动性能的提升，而且参数的物理意义明确。
所述抗扰动控制器通过上述多个技术方向的改进和结合应用，使得所述抗扰动控制器在抗扰动控制中具有补偿时延小、无需扰动数学模型、参数少的优点。
附图说明
图1是本发明的一个实施例中所述一种抗扰动控制器的整定方法的控制流程图；
图2是本发明的一个实施例中所述PID闭环控制系统的设计框架结构示意图；
图3是本发明的一个实施例中所述一种易整定的抗扰动控制器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本申请的一个实施例，如图1和图2所示，一种抗扰动控制器的整定方法，其包括如下内容：
建立PID闭环控制系统。
控制目标值(rexpect)经过安排过渡过程后，再经过第一反馈模块输入PID控制器；PID控制器输出值(u1)经过第二反馈模块输入值控制对象，控制对象输出实际输出值(y)。
扰动观测器用于根据控制对象的总输入值(u)和控制对象的实际输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并为第二反馈模块提供补偿输出(u0)，所述扰动观测器的算数模型为：
Figure BDA0003192600360000061
式(1)中，
Figure BDA0003192600360000062
为控制对象的实际输出y的导数，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
反馈控制回路用于根据控制对象的总输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并对第一反馈模块进行反馈控制，所述第一反馈模块像PID控制器输入控制器误差输入值(e)。
所述安排过渡过程在现有技术中有多种实施方式，具体可根据实际情况合理选取。
例如，所述安排过渡过程步骤包括如下内容：
选择一阶环节
Figure BDA0003192600360000063
作为安排过渡过程，其中参数T作为调节参数。T的大小需要考虑实际物理系统的性能，T太小容易导致系统出现超调，T太大会导致系统跟踪过慢。
进一步的，所述控制对象为一阶速度控制系统时，其控制算法模型为：
Figure BDA0003192600360000064
式(2)中，v为速度，
Figure BDA0003192600360000065
为速度一阶导数，u为控制对象的总输入值，d为控制对象的扰动输入值，y为控制对象的实际输出值，b1为控制量匹配因子。
图2所示，假设初始目标值rexpect为0，控制对象的实际输出值y初始值为0，控制量匹配因子b1为1，补偿控制因子b0为1，扰动输入d初始为0。根据图2中的关系以及式(2)不难推出，此时，前向通道中输入的PID控制器误差输入值e、PID控制器输出值u1、对象总输入值u以及反馈回路中的扰动观测器补偿输出u0都为0。若某一时刻有扰动输入d作用到系统(d≠0)，根据式(2)，必然会引起控制对象的实际输出值y的变化。此时,不难推出扰动输入
Figure BDA0003192600360000071
由于b0＝1、b1＝1，根据式(1)以及图2的关系，不难得出对象输入值u≈-d以抵消扰动输入d。此处为对象总输入值u≈-d而不是u＝-d是因为根据图2的关系，控制对象的实际输出值y的变化必然也会影响PID控制器输出值u1的变化，但是PID控制的输出值u1的变化远远没有扰动观测器补偿输出u0的变化敏感，因为u0在扰动d作用到系统的瞬间，此时u＝0，
Figure BDA0003192600360000072
系统的下一次总输入u即能抵消扰动d的影响，因此使得所述PID闭环控制系统中扰动估计器时延更小。
所述扰动观测器的算数模型的离散形式如下：
Figure BDA0003192600360000073
式(3)中，Ts为离散系统的采样频率，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
式(3)中，当b1＝1时，此时控制对象的总输入值u的物理量应该为加速度a，在PID闭环控制系统中，控制对象的输入值u是单片机或其他控制器的PWM值，控制量匹配因子b1是将PWM值对PID闭环控制系统输出一阶导数的近似值；调整补偿控制因子b0用于控制扰动的补偿到系统的大小以减少噪声对系统的影响。
具体的，式(2)中，当b1＝1时，此时控制对象的总输入值u的物理量应该为加速度a，但是在实际设计的控制系统中，控制对象的总输入值u可以是单片机或其他控制器的PWM值。(例如：在电机控制领域中，通过改变PWM值用于调节PWM占空比，将PWM输入到电子调速器改变施加在电机两端的电压，实现电机的速度调节)此值的改变会引起加速度的变化，但此值又不是加速度值a，而是一个需要经过电调数学模型、电机数学模型转换的控制量，并且它的值与单片机配置的周期和分频系数有关。控制量匹配因子b1就是把PWM值对实际系统输出一阶导数的近似，忽略一部分模型。
补偿控制因子b0目的是控制扰动的补偿到系统的大小以减少噪声对系统的影响,因为扰动观测器的分子为
Figure BDA0003192600360000081
并且实际中的传感器都带有高频噪声，会导致扰动观测器的分子在没有扰动下也会有输出，这就会引起了系统抖动。b0过大会导致补偿过小，系统的抗扰性能不理想；b0过小会导致补偿敏感，系统容易出现抖动现象。
本申请的另一个实施例，如图3所示，一种易整定的抗扰动控制器，其包括：安排过渡模块、第一反馈模块、PID控制器、第二反馈模块、控制对象、扰动观测器和反馈控制回路；所述安排过渡模块用于对控制目标值进行安排过渡过程；所述安排过渡模块、所述第一反馈模块、所述PID控制器、所述第二反馈模块和控制对象沿控制信号传输方向依次电连接；所述扰动观测器的输出端与所述第二反馈模块电连接；所述扰动观测器的两个输入端分别与控制对象的输入端及输出端电连接。
所述扰动观测器用于根据控制对象的总输入值(u)和控制对象的实际输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并为第二反馈模块提供补偿输出(u0)，所述扰动观测器的算数模型为：
Figure BDA0003192600360000082
式(1)中，
Figure BDA0003192600360000083
为控制对象的实际输出y的导数，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值；所述反馈控制回路的输入端与所述控制对象的输出端电连接，所述控制反馈回路的输出端与所述第二反馈控制模块电连接。
具体的，所述第一反馈模块和所述第二反馈模块为具有sum模块运算功能的功能模块或元器件。
具体的，安排过渡模块选择一阶环节
Figure BDA0003192600360000091
作为安排过渡过程，其中参数T作为调节参数。
具体的，所述控制对象配设有一阶速度控制系统，其控制算法模型为：
Figure BDA0003192600360000092
式(2)中，v为速度，
Figure BDA0003192600360000093
为速度一阶导数，u为控制对象的总输入值，d为控制对象的扰动输入值，y为控制对象的实际输出值，b1为控制量匹配因子。
具体的，所述扰动观测器配设的算数模型的离散形式如下：
Figure BDA0003192600360000094
式(3)中，Ts为离散系统的采样频率，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
由于所述扰动观测器补偿输出是关于控制对象的实际输出值的导数的多项式，所以扰动观测器补偿输出的相位会有所超前，进而使得反馈补偿时延更小。
在所述抗扰动控制器的PID闭环控制系统的设计框架下，所述安排过渡过程处理过程只要一个整定参数，所述PID控制器只要三个整定参数，所述扰动观测器只要两个整定参数，整个PID闭环控制系统内只需要配设6个参数，能让系统跟踪性能和抗扰动性能有较好的效果。
所述PID闭环控制系统利用控制量匹配因子b1近似输入物理量，使系统物理关系更简单、清晰。
PID闭环控制系统利用补偿控制因子b0控制补偿量大小，抑制输出端噪声对系统的影响。
所述整定方法与现有技术相比，一方面，扰动补偿时延小，能实时补偿到控制系统，提升系统的抗扰动性能。另一方面，所述PID闭环控制系统不需要复杂的扰动数学模型，且参数少，只比普通PID控制器多出三个参数，即能使系统有较好的跟踪性能和抗扰动性能的提升，而且参数的物理意义明确。
因此使得所述抗扰动控制器抗扰动控制中具有补偿时延小、无需扰动数学模型、参数少的优点。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种抗扰动控制器的整定方法，其特征在于，包括如下内容：
建立PID闭环控制系统；
控制目标值(rexpect)经过安排过渡过程后，再经过第一反馈模块输入PID控制器；PID控制器输出值(u1)经过第二反馈模块输入值控制对象，控制对象输出实际输出值(y)；
扰动观测器用于根据控制对象的总输入值(u)和控制对象的实际输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并为第二反馈模块提供补偿输出(u0)，所述扰动观测器的算数模型为：
Figure FDA0003192600350000011
式(1)中，
Figure FDA0003192600350000012
为控制对象的实际输出y的导数，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值；
反馈控制回路用于根据控制对象的总输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并对第一反馈模块进行反馈控制，所述第一反馈模块像PID控制器输入控制器误差输入值(e)。
2.根据权利要求1所述的整定方法，其特征在于，所述安排过渡过程步骤包括如下内容：
选择一阶环节
Figure FDA0003192600350000013
作为安排过渡过程，其中参数T作为调节参数。
3.根据权利要求2所述的整定方法，其特征在于，所述控制对象为一阶速度控制系统时，其控制算法模型为：
Figure FDA0003192600350000014
式(2)中，v为速度，
Figure FDA0003192600350000015
为速度一阶导数，u为控制对象的总输入值，d为控制对象的扰动输入值，y为控制对象的实际输出值，b1为控制量匹配因子。
4.根据权利要求3所述的整定方法，其特征在于，所述扰动观测器的算数模型的离散形式如下：
Figure FDA0003192600350000021
式(3)中，Ts为离散系统的采样频率，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
5.根据权利要求4所述的整定方法，其特征在于，式(3)中，当b1＝1时，此时控制对象的总输入值u的物理量为加速度a，在PID闭环控制系统中，控制对象的输入值u是单片机或其他控制器的PWM值，控制量匹配因子b1是将PWM值对PID闭环控制系统输出一阶导数的近似值；调整补偿控制因子b0用于控制扰动的补偿到系统的大小以减少噪声对系统的影响。
6.一种易整定的抗扰动控制器，其特征在于，包括：安排过渡模块、第一反馈模块、PID控制器、第二反馈模块、控制对象、扰动观测器和反馈控制回路；
所述安排过渡模块用于对控制目标值进行安排过渡过程；
所述安排过渡模块、所述第一反馈模块、所述PID控制器、所述第二反馈模块和控制对象沿控制信号传输方向依次电连接；所述扰动观测器的输出端与所述第二反馈模块电连接；
所述扰动观测器的两个输入端分别与控制对象的输入端及输出端电连接；
所述扰动观测器用于根据控制对象的总输入值(u)和控制对象的实际输出值(y)对PID闭环控制系统的状态和扰动进行估计，并为第二反馈模块提供补偿输出(u0)，所述扰动观测器的算数模型为：
Figure FDA0003192600350000022
式(1)中，
Figure FDA0003192600350000023
为控制对象的实际输出y的导数，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值；
所述反馈控制回路的输入端与所述控制对象的输出端电连接，所述控制反馈回路的输出端与所述第二反馈控制模块电连接。
7.根据权利要求6所述一种易整定的抗扰动控制器，其特征在于，所述第一反馈模块和所述第二反馈模块为具有sum模块运算功能的功能模块或元器件。
8.根据权利要求6所述一种易整定的抗扰动控制器，其特征在于，安排过渡模块选择一阶环节
Figure FDA0003192600350000031
作为安排过渡过程，其中参数T作为调节参数。
9.根据权利要求8所述一种易整定的抗扰动控制器，其特征在于，所述控制对象配设有一阶速度控制系统，其控制算法模型为：
Figure FDA0003192600350000032
式(2)中，v为速度，
Figure FDA0003192600350000033
为速度一阶导数，u为控制对象的总输入值，d为控制对象的扰动输入值，y为控制对象的实际输出值，b1为控制量匹配因子。
10.根据权利要求9所述一种易整定的抗扰动控制器，其特征在于，所述扰动观测器配设的算数模型的离散形式如下：
Figure FDA0003192600350000034
式(3)中，Ts为离散系统的采样频率，b1为控制量匹配因子，b0为补偿控制因子；u为控制对象的总输入值，y为控制对象的实际输出值。
CN202110882589.2A 2021-08-02 2021-08-02 一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法 Pending CN113589681A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110882589.2A CN113589681A (zh) 2021-08-02 2021-08-02 一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110882589.2A CN113589681A (zh) 2021-08-02 2021-08-02 一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113589681A true CN113589681A (zh) 2021-11-02

Family

ID=78253920

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110882589.2A Pending CN113589681A (zh) 2021-08-02 2021-08-02 一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113589681A (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1725131A (zh) * 2004-07-21 2006-01-25 韩京清 三参数最速自抗扰控制器装置及自抗扰控制方法
JP2010270996A (ja) * 2009-05-22 2010-12-02 Fuji Electric Systems Co Ltd 精密温調システム、その制御装置
US20150212498A1 (en) * 2012-11-30 2015-07-30 Fuji Electric Co., Ltd. Design method of control device and control device
CN104932252A (zh) * 2015-06-26 2015-09-23 中国科学院光电技术研究所 一种改进的自抗扰与pid的串级控制方法
CN106444812A (zh) * 2016-10-26 2017-02-22 华南智能机器人创新研究院 一种基于四旋翼无人机的姿态控制的方法及其系统
CN106487256A (zh) * 2016-11-25 2017-03-08 东南大学 一种基于自抗扰控制器的mmc环流抑制系统及方法
CN109765781A (zh) * 2018-12-29 2019-05-17 南京工业大学 一种同频扰动抑制方法和系统
CN110764418A (zh) * 2019-11-13 2020-02-07 天津津航计算技术研究所 基于有限时间收敛扩张状态观测器的自抗扰控制器

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1725131A (zh) * 2004-07-21 2006-01-25 韩京清 三参数最速自抗扰控制器装置及自抗扰控制方法
JP2010270996A (ja) * 2009-05-22 2010-12-02 Fuji Electric Systems Co Ltd 精密温調システム、その制御装置
US20150212498A1 (en) * 2012-11-30 2015-07-30 Fuji Electric Co., Ltd. Design method of control device and control device
CN104932252A (zh) * 2015-06-26 2015-09-23 中国科学院光电技术研究所 一种改进的自抗扰与pid的串级控制方法
CN106444812A (zh) * 2016-10-26 2017-02-22 华南智能机器人创新研究院 一种基于四旋翼无人机的姿态控制的方法及其系统
CN106487256A (zh) * 2016-11-25 2017-03-08 东南大学 一种基于自抗扰控制器的mmc环流抑制系统及方法
CN109765781A (zh) * 2018-12-29 2019-05-17 南京工业大学 一种同频扰动抑制方法和系统
CN110764418A (zh) * 2019-11-13 2020-02-07 天津津航计算技术研究所 基于有限时间收敛扩张状态观测器的自抗扰控制器

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
蔺辉等: "基于干扰观测器PID 的直流电机速度控制", vol. 44, no. 9, pages 29 - 31 *
韩京清: "自抗扰控制技术-估计补偿不确定因素的控制技术", 国防工业出版社, pages: 1 - 358 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. Q-learning based fault estimation and fault tolerant iterative learning control for MIMO systems
He et al. Event-based robust sampled-data model predictive control: A non-monotonic Lyapunov function approach
Pannocchia et al. Combined design of disturbance model and observer for offset-free model predictive control
EP2778803B1 (en) Stabilized deterministic optimization based control system and method
US9645626B2 (en) Circuits and methods providing supply voltage control based on transient load prediction
US20090281641A1 (en) Multivariable control system
CN108828954B (zh) 气候风洞自适应预测控制系统及其控制方法
CN106094859B (zh) 一种无人机在线实时飞行品质评估与调参方法
CN108549208A (zh) 一种基于因子自适应模糊pid的四旋翼飞行器姿态控制方法
Arslan et al. Event-triggered H∞ filtering for delayed neural networks via sampled-data
CN110879582B (zh) 带执行器对称饱和约束的时滞采样系统反饱和控制方法
US9448546B2 (en) Deterministic optimization based control system and method for linear and non-linear systems
Wu et al. Quantized dynamic output feedback control and $ L_2 $-gain analysis for networked control systems: A hybrid approach
Karimi et al. Fixed-order controller design for state space polytopic systems by convex optimization
CN113589681A (zh) 一种易整定的抗扰动控制器及其整定方法
CN108983598B (zh) 一种pid调节方法、系统和存储装置
Xu et al. Performance monitoring of SISO control loops subject to LTV disturbance dynamics: An improved LTI benchmark
Shenoy Proportional-Integral Controller with Decouplers for an interacting TITO Process
Liberzon A hybrid control framework for systems with quantization
Shpilevaya Control systems with additive adjustment based on the velocity vector method
Carloni A norm-optimal Kalman iterative learning control for precise UAV trajectory tracking
Jovanovi et al. Performance analysis of uncertain changes in parameters of an unstable time delay process regulated with a pid controller
KR102479583B1 (ko) Ift를 이용하여 로보틱 시스템을 제어하는 캐스케이드 제어기의 제어 파라미터 세트를 자동으로 튜닝하는 방법 및 시스템
Zhao et al. Time Delay Compensation for a Class of Dual Loop Networked Control System with Different Sampling Rate
Hu et al. Switching control system based on robust model reference adaptive control

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20211102