基于指令滤波的直接自适应模糊控制

发布时间：2021-08-27 22:11

　　针对严格反馈型不确定非线性系统,提出一种基于指令滤波的直接自适应模糊控制方案。系统的未知非线性函数由模糊系统在线逼近,采用直接自适应模糊控制器,无需在线辨识控制对象的模型。通过设计指令滤波器对指令信号直接求微分,避免了对虚拟信号的反复求导。从而降低了控制器的复杂性,提高系统的控制性能。稳定性分析保证了闭环系统的所有信号都是有界的。仿真算例进一步验证了所提出设计方案的有效性。 

【文章来源】：控制工程. 2020,27(08)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

控制系统的整体框图Fig.1Blockdiagramofcontrolsystem

?僦噶钚藕乓约盎袢≈噶钚藕诺奈⒎中藕?Step3选取设计参数如0ik>，0iδ>，从而确定1,2,,1()iαi=…n和参数自适应律1,2,,1()iθi=…nStep4选取适当的设计参数，如正常数ia和iμ，以确定实际控制律u和参数自适应律nθ仿真过程中控制算法参数的取值，见表2。表2控制算法参数取值表Tab.2Parametersselectionofcontrolalgorithm参数rht1κ2κ取值10000.010.0052501000参数1k2kl取值0.10.01158135图2和图3是对不同跟踪微分器的滤波效果进行仿真比较，分别比较了不同微分器的滤波效果、跟踪误差以及其微分效果。不同的跟踪微分器对方波信号的处理效果，如图2所示。图2跟踪微分器对方波信号的处理效果Fig.2Thetrackingeffectofsquarewavesignal微分器对正弦叠加信号的处理，如图3所示。图3跟踪微分器对正弦叠加信号的处理效果Fig.3Thetrackingeffectofsinesignal

号以及获取指令信号的微分信号Step3选取设计参数如0ik>，0iδ>，从而确定1,2,,1()iαi=…n和参数自适应律1,2,,1()iθi=…nStep4选取适当的设计参数，如正常数ia和iμ，以确定实际控制律u和参数自适应律nθ仿真过程中控制算法参数的取值，见表2。表2控制算法参数取值表Tab.2Parametersselectionofcontrolalgorithm参数rht1κ2κ取值10000.010.0052501000参数1k2kl取值0.10.01158135图2和图3是对不同跟踪微分器的滤波效果进行仿真比较，分别比较了不同微分器的滤波效果、跟踪误差以及其微分效果。不同的跟踪微分器对方波信号的处理效果，如图2所示。图2跟踪微分器对方波信号的处理效果Fig.2Thetrackingeffectofsquarewavesignal微分器对正弦叠加信号的处理，如图3所示。图3跟踪微分器对正弦叠加信号的处理效果Fig.3Thetrackingeffectofsinesignal

【参考文献】：
期刊论文
[1]无刷直流电机模糊参数自适应PID控制[J]. 荆建立,王艳春,朱永庆.  控制工程. 2018(05)
[2]基于模糊不确定观测器的四旋翼飞行器自适应动态面轨迹跟踪控制[J]. 王宁,王永.  自动化学报. 2018(04)
[3]线性/非线性自抗扰切换控制方法研究[J]. 李杰,齐晓慧,夏元清,高志强.  自动化学报. 2016(02)
[4]输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制[J]. 魏青铜,陈谋,吴庆宪.  控制理论与应用. 2015(10)
[5]带执行器饱和的??连杆机械臂输出反馈动态面控制[J]. 刘金琨,郭一.  控制与决策. 2015(05)



本文编号：3367189