一种非线性全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法技术方案

本发明专利技术公布了一种全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法，其特征在于：利用统一的线性扩张状态观测器(LESO)对系统中的耦合部分、非线性部分及扰动部分进行估计，通过根据扩张状态观测器的观测结果及控制目标设计合适的控制律，实现系统各环节的自抗扰控制；通过将LESO的带宽与由系统硬件决定的迭代步长相关联，将3m个LESO的增益转化为由系统硬件决定的常量；通过将反馈控制量增益与Hurwitz稳定矩阵的特征值配置相关联，将2m个待确定的反馈控制增益转化为一个待整定参数。本发明专利技术用一个LESO解决了MIMO系统的状态观测问题，用一个线性控制器(LSEF)实现了MIMO系统各状态量的控制，将复杂的参数整定过程变成易实施的单参数调整，使得控制器结构简单、紧凑，参数整定容易、工作量小。

An Active Disturbance Rejection Control Method for Nonlinear Fully Driven MIMO Systems

【技术实现步骤摘要】
一种非线性全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法
本专利技术涉及一种非线性全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法，属于自动控制领域。
技术介绍
实际工业对象大部分为多变量系统，各通道相互耦合，实际被控对象的模型参数通常处于波动状态。设计解耦器,消除系统中各回路间的耦合关系,然后对每组通道逐一进行控制，是多变量系统控制的常用方法。解耦器是通过被控对象的传递函数矩阵设计出来的，当对象传递函数阶数和输入输出变量维数加大时，常规的对角矩阵法、相对增益法、特征曲线法等设计出的解耦器复杂程度大增，当被控对象的数学模型不准确时，系统的解耦性能将受到影响。逆系统解耦方法利用反馈思想极大地简化了解耦器设计的复杂程度,结构形式简单,然而系统内外扰动及模型误差会影响系统的跟踪特性和鲁棒性；运用神经网络、模糊方法、支持向量机等方法进行解耦优化，成了解耦控制的一个研究热点。然而，神经网络解耦需利用大量实际数据进行学习，且网络权值的调整方法存在局限性，模糊控制需要制定复杂的控制规则，支持向量机核函数参数需要适时调整，这些都给解耦优化的实际应用造成了困难。自抗扰控制技术(ADRC)以积分器串联型作为反馈系统的标准型,采用扩张状态观测器(ESO)对异于标准型的总和扰动进行实时估计，并主动补偿，从而把充满扰动、不确定性和非线性的被控对象转化为标准型进行控制。将多输入多输出系统中各个子系统之间的耦合归结到总扰动中，然后对每一个通道用扩张状态观测器各自独立地进行在线跟踪及补偿，可以实现多输入多输出系统的分散式解耦控制。与常规分散控制算法相比，自抗扰控制具有更强的解耦和抗干扰能力，被应用于精馏塔过程、四水箱液位、六极混合磁轴承、制冷系统、级联H桥静止无功发生器、强制循环蒸发系统、待滤水浊度过程、热连轧电动活套系统、气体流量装置等工业控制中。这种分散式自抗扰解耦控制方法把各回路间的耦合作用看作扰动进行补偿，在一定程度上降低了回路间的相互影响，但是当回路间有较强耦合时，这种方法的解耦效果有限，而且，在对各个回路进行ADRC控制时，需要根据实验结果整定各个回路的控制参数，导致参数整定工作量非常大，所整定的参数也会互相影响，一个参数调到最优后，另一个参数对应的性能又恶化了，最终所得到的只是各个参数折中的结果，整体控制性能大打折扣。
技术实现思路
针对上述问题和不足，本文提出了一种非线性全驱动MIMO系统(m输入m输出系统)的自抗扰控制方法。该法利用线性扩张状态观测器(LESO)对系统中的耦合部分、非线性部分及扰动部分进行估计并补偿，通过设计合适的控制量实现系统各环节的自抗扰控制，并将3m个LESO的增益转化为由系统硬件决定的常量，将2m个反馈控制量增益转化为Hurwitz稳定矩阵的特征值配置，实现了全驱动MIMO系统控制的单参数调整，该方法按照以下步骤实施：第1，将非线性全驱动MIMO系统表示为其中，ui为第i环的控制量(i＝1,2,…,m)，yi为第i环的输出量，Ri为第i环的总和扰动，包括耦合项、内、外扰等，bi为控制量增益bii的估计值，bi≈bii。设总和扰动Ri有界且可微，则(δi,是正实数)，令xi1＝yi，xi3＝Ri，则式(1)可扩张为式中，根据式(2)设计线性扩张状态观测器(LESO)其中，Zi＝[zi1,zi2,zi3]T是向量Xi的状态估计，是yi的状态估计，L＝[β01,β02,β03]T是扩张状态观测器增益向量。将第i环的反馈控制量设计为其中，vi是yi的目标值，ki1和ki2为反馈控制量增益。第2，根据线性扩张状态观测器(LESO)带宽ω0构造LESO的观测增益向量，即：带宽受到数值计算迭代步长的制约，大带宽需要小迭代步长，在实际控制系统中迭代步长由系统硬件决定，通过优化设计，确定带宽和迭代步长的关系为：因此，将线性扩张状态观测器的观测增益向量设计为第3，将全驱动MIMO系统的误差定义为：令ψ(t)＝[ψ1ψ2…ψ2m1ψ2m]T，针对ψ(t)对时间t求导，得整个控制系统的误差方程：其中，为扩张状态观测器的观测误差向量，且为使Aψ是Hurwitz稳定矩阵，将Aψ的特征值都配置在点上，即求解式(9)即可得第4，全驱动MIMO系统第i环控制量的确定：将式(10)代入式(4)，可得全驱动MIMO系统第i环的控制量：第5，控制方法实现：首先根据系统模型确定控制量增益bi，根据系统硬件确定扩张状态观测器增益，并优选出然后根据扩张状态观测器的观测结果及控制目标生成控制指令ui，就可以对全驱动MIMO系统进行自抗扰控制。本专利技术有益效果是：用一个LESO解决了全驱动MIMO系统的状态观测问题，用一个线性控制器(LSEF)实现了全驱动MIMO系统各状态量的控制，将全驱动MIMO系统复杂的参数整定过程变成容易实施的单参数调整，使得控制器结构简单、紧凑，参数整定容易、工作量小，便于工业推广应用。附图说明图1为全驱动MIMO系统的自抗扰控制框图；图2为全驱动MIMO系统的自抗扰控制结果，图中的2条曲线自上至下分别为x1(t)、x3(t)。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合附图与具体实施方式，对本专利技术进行详细描述。本专利技术的一种全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法，其基本思路是：首先，将全驱动MIMO系统写成标准型，设计扩张状态观测器对系统状态及总和扰动进行估计，形成全驱动MIMO系统自抗扰控制结构框图；然后，将3m个LESO的增益转化为由系统硬件决定的常量，将2m个待整定的反馈控制量增益转化为Hurwitz稳定矩阵的特征值配置；最后，采用Lyapunov方法及实例证明自抗扰控制方法的稳定性和实用性。本专利技术的一种全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法，按照以下步骤实施：步骤A，设计全驱动MIMO系统的自抗扰控制器结构对于全驱动MIMO系统，可表示为其中，xi,(i＝1,2,…,m)为状态量，yi为输出量，ui为控制量，bij为ui的控制量增益。将式(1)表示为式中，bi为bii的估计值，bi≈bii，Ri为状态量yi的总和扰动，包括耦合项、外扰等，设总和扰动Ri有界且可微，则(δi,是正实数)，令xi1＝yi，xi3＝Ri，则式(2)可扩张为式中，根据式(3)设计线性扩张状态观测器(LESO)式中，Zi＝[zi1,zi2,zi3]T是向量Xi的状态估计，是yi的状态估计，L＝[β01,β02,β03]T是观测增益向量。将yi环的反馈控制量设计为式中，vi是yi的目标值，ki1和ki2为反馈控制量增益。将式(5)代入式(2)，可得：当扩张状态观测器的观测误差ei3＝Ri-zi3足够小时，系统的输出量yi将不受未知扰动(包括外部扰动、耦合项、非线性项等)的影响。因此全驱动MIMO系统可以采用图1所示的控制框图来进行控制。在这种控制方式下，每一个输出量yi不再使用虚拟控制量，而是使用实际控制量进行控制，物理意义更加明确。步骤B，确定线性扩张状态观测器(LESO)的观测增益向量根据高志强博士由线性扩张状态观测器(LESO)带宽构造的参数序列，初选LESO的观测增益向量，即：其中，ω0为LESO的带宽，ω0为越大，线性扩张状态观测器的稳态误差越小，收敛速度也越快，带宽受到数值计算迭代步长的制约，大带宽需要小迭代步长，否则会因为迭代步长本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非线性全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法，其特征在于，按照以下步骤实施：第1，将全驱动MIMO系统表示为：

【技术特征摘要】
1.一种非线性全驱动MIMO系统的自抗扰控制方法，其特征在于，按照以下步骤实施：第1，将全驱动MIMO系统表示为：其中，ui为第i环的控制量，yi为第i环的输出量，Ri为第i环的总和扰动，包括耦合项、外扰等，bi为控制量增益bii的估计值，bi≈bii；设总和扰动Ri有界且可微，则(δi,是正实数)，令xi1＝yi，xi3＝Ri，则式(1)可扩张为其中，根据式(2)设计线性扩张状态观测器(LESO)其中，Zi＝[zi1,zi2,zi3]T是向量Xi的状态估计，是yi的状态估计，L＝[β01,β02,β03]T是扩张状态观测器增益向量；将第i环的反馈控制量设计为其中，vi是yi的目标值，ki1和ki2为反馈控制量增益；第2，参考由线性扩张状态观测器(LESO)带宽构造的参数序列，初选LESO的观测增益向量，即：其中，ω0为LESO的带宽，...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖友刚，卢浩，朱铖臻，韩锟，廖彦，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43