一、一种具有最优跟踪性能的极点配置算法（论文文献综述）
汪磊[1]（2021）在《基于二维模型的迭代学习控制算法研究》文中指出迭代学习控制作为智能控制领域的一个重要组成部分,广泛存在于工业过程中,它通过反复学习和纠错改善系统的控制性能,完成轨迹跟踪任务。传统的迭代学习控制方法往往只考虑时域范围静态迭代学习控制器的相关性能,导致算法设计方面存在一定的不足。本文基于二维模型,考虑系统内部信号,构造和更新控制器,根据工程中被控对象具有明显频域特性的实际情况,在频域范围内设计迭代学习控制器,研究其收敛性能,以达到提高系统整体性能的目的,其中控制系统收敛的充分条件通过线性矩阵不等式求得。最后,论文通过一系列仿真试验验证了控制算法的有效性,并通过对比试验验证所提算法的优越性。论文的主要研究工作包括如下几个方面:1针对不同相对度的线性离散系统,研究了时域范围动态迭代学习控制问题。采用二维系统理论,建立二维离散Roesser模型,运用线性重复过程稳定性理论,分析了不同相对度情形下动态迭代学习控制系统的收敛条件,以线性矩阵不等式的形式给出了迭代学习控制器存在的充分条件,并将结果扩展到范数不确定性模型中。最后,在数值仿真和注塑机注射速度的仿真模型中,分别与静态迭代学习控制算法进行比较,验证了设计方案的可行性和优越性。2针对不同相对度的线性离散系统,研究了频域范围动态迭代学习控制问题。对于零相对度和高相对度的控制对象,首先分别设计有限频域下的动态迭代学习控制器,再运用广义Kalman-Yakubovich-Popov（KYP）引理,以线性矩阵不等式的形式给出控制器存在的充分条件以及控制器的增益矩阵,并将结果扩展到范数不确定性模型中。最后,在弹簧阻尼系统和桁架机器人模型的仿真中,分别与静态迭代学习控制算法进行比较,验证了所提算法的可行性和优越性。3针对零相对度的线性连续系统,研究了频域范围内区域极点约束P型迭代学习控制问题。首先,在时域中建立迭代学习控制系统的二维连续Roesser模型。其次,基于广义KYP引理分析迭代学习控制系统的跟踪性能和区域极点约束问题,给出P型迭代学习控制器存在的充分条件,保证系统在批次方向和时间方向的控制性能,并将结果扩展到范数不确定性模型中。最后,通过典型的跟踪伺服系统执行机构的控制仿真验证了设计方案的有效性和可行性。4针对高相对度的线性连续系统,研究了频域范围内具有附加性能要求的D型迭代学习控制问题。在频域范围内利用线性矩阵不等式的形式给出D型迭代学习控制器存在的充分条件,设计一种新的迭代学习控制算法满足特定的附加性能要求,同时加入了附加决策变量,减少了算法的保守性,并且与现有的其他几种具有附加性能要求的迭代学习控制算法进行了比较。最后,在永磁直流电机的模型仿真和数值仿真中,验证本文所提算法的优越性。5针对线性离散系统,研究了频域范围PD型迭代学习控制问题。首先,在频域范围内提出一种集成式状态反馈PD型迭代学习控制策略,推导出迭代学习过程的状态空间模型,结合离散线性重复过程稳定性理论,得到控制系统在频域范围的动态性能条件。其次,进一步考虑了系统模型矩阵存在范数有界不确定性和凸多面体不确定性的鲁棒控制问题。最后,在注射机注射速度的仿真中,与状态反馈P型迭代学习控制算法进行比较,验证了所提出的设计方法的有效性和优越性。
臧儒东[2]（2021）在《基于预估器的结晶反应釜温度控制与批次优化》文中认为时滞响应普遍存在于化工生产过程,近些年来在控制工程领域有很多学者研究和探讨如何克服时滞的不利影响来提高控制系统性能。本文针对带有输入或输出时滞的开环稳定和积分过程,提出一种基于预估器的控制结构,然后对于结晶反应釜给出一种基于预估器的温度控制系统设计和批次优化方案,主要研究内容包括:针对带有时滞的开环稳定和积分过程,提出一种新颖的基于预估器的抗干扰控制方案。首先采用一个广义预估器（Generalized Predictor,GP）和两个有限增益的可实现微分器来估计无延迟输出响应及其变化特性,然后基于输入信号和无延迟输出响应估计,预测扰动响应用于前馈补偿。通过指定期望的闭环极点,反向推导求出反馈控制器。该方法的突出优点在于可以通过分别单调地调节预估滤波器、微分器和反馈控制器中的单一可调参数,方便地在控制性能与克服过程不确定性的鲁棒性之间进行折衷。基于小增益定理,分析闭环系统维持鲁棒稳定性的充分条件。采用近期文献中的两个仿真案例来验证所提出控制方案的有效性和优越性。提出一种基于预测性扩张状态观测器（Predictive Extended State Observer,PESO）的间接型迭代学习控制（Iterative Learning Control,ILC）方法,可用于带时滞响应的批次过程运行优化。通过设计一个简化的广义预估器（Simplified Generalized Predictor,SGP）来预测无延迟系统输出,在闭环控制结构中设计基于PESO的反馈控制,用于克服非重复不确定性和扰动的不利影响。然后,设计一个基于比例控制器的间接型ILC更新律,仅通过调整内环控制系统的设定点指令来优化批次控制性能。基于双重动力学分析（Double-Dynamic Analysis,DDA）,建立一个与时滞无关的充分条件,以保证沿批次方向的跟踪误差收敛,同时依据线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities,LMI）给出一个与时滞有关的充分条件,以评估所设计的ILC控制系统在时间和批次方向上的鲁棒稳定性。通过文献中的一个仿真案例验证说明该控制方法的有效性和优点。将上述ILC控制方案用于一个4L夹套式结晶反应釜的温度控制系统设计,通过对升温过程进行阶跃响应辨识实验,得到一个带时滞参数的积分型过程模型。基于该模型设计PESO和整定ILC的参数,并且给出一种确定期望输出参考轨迹的应用方法。对于反应釜升温过程的批次优化实验,提出一个评估抗扰性能的指标来确定最优的批次运行抗扰性能。通过结晶反应釜的温度控制实验结果,验证说明该ILC方法能明显提高批次控制效果。
王科祖[3]（2021）在《结构不确定情况下直流微电网分布式鲁棒自适应控制研究》文中指出近年来,直流微电网的规模越来越大,直流负荷占比也日益增加。直流微电网因能量变换环节少,使电能利用率得到提高,而且不存在无功功率和频率等控制问题,逐渐成为国内外研究热点。直流微电网在运行过程中,经常需要投/切分布式发电单元（Distributed Generation Unit,DGU）,导致系统结构发生变化,影响其电压稳定性。此外,受负荷变化、外部扰动等影响,直流微电网也会出现电压波动现象。因此,直流微电网的电压稳定控制研究具有重要意义。考虑多个DGU互联组成的直流微电网,基于基尔霍夫定律建立系统模型。为解决DGU即插即用产生的结构不确定性影响直流微电网电压稳定性的问题,采用分布式鲁棒H∞控制保证微电网的电压稳定。对单个DGU,通过Lyapunov稳定性分析设计H∞状态反馈控制器。为提高系统动态响应特性,采用区域极点配置约束控制器参数,将闭环系统的极点配置在区域D中。将控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）的鲁棒优化问题。给DGU分别配置鲁棒H∞控制器,可以实现直流微电网分布式控制。控制器的设计仅需DGU和与之连接的线路参数,不需要整个系统参数。在Matlab/Simulink中,分别搭建基于Buck变换器和Boost变换器的系统模型,仿真表明,相比PID控制,鲁棒H∞控制对DGU即插即用引起的结构变化及扰动有鲁棒性。为降低结构不确定性对直流微电网输出电压的影响,在H∞控制的基础上引入自适应控制,提出一种分布式鲁棒自适应控制方法。根据控制对象和参考模型的状态误差设计参数自适应律,在保证控制系统稳定性的前提下,实时调节H∞控制器参数,使控制器参数随着微电网运行条件的变化而变化。通过LMI优化求解,得到带有自适应律的鲁棒H∞控制器。所提控制方法不仅能有效实现各DGU子系统稳定,而且可以实现DGU的互联稳定运行。通过Lyapunov稳定性分析,证明了直流微电网的分布式鲁棒自适应控制系统的稳定性。基于Matlab/Simulink平台,搭建基于不同变换器的直流微电网鲁棒自适应控制仿真模型,仿真结果表明所提控制方法能够提高结构不确定情况下直流微电网的鲁棒性。
张东[4]（2021）在《两级伺服系统参数整定算法在磁头性能测试中的应用》文中研究表明机械硬盘的磁头动态性能测试是磁头生产的重要环节,其前提条件是需要磁头能稳定地读取数据。但因系统存在输入和输出扰动会引起磁头产生不稳定状态,磁头与目标轨道的中心位置存在较大的误差信号。系统引入了多个多种类型的补偿器来削弱这些不良因素的影响,但过多的参数让系统参数整定调节流程变得更为复杂、繁琐且耗时。本文主要针对磁头轨道跟随因为众多系统参数难以快速地整定的问题展开了研究,提出一种离线、自动、快速且自适应的系统参数整定算法来使磁头的位置误差信号达到一定合理的范围,实现稳定地读和写数据操作,为磁头动态性能测试环节的系统参数整定应用提供理论基础。论文的研究技术路线如下:首先详细介绍了两级伺服控制系统的控制方案,涉及到带有二阶微分的PID控制器（Proportional integral differential plus second order derivative,简称PIDD）、前馈控制器和两类数字滤波器,给出了控制器的极点配置设计原理。针对系统的扰动和噪音对系统性能的影响,研究了利用模拟滤波器的频率响应特征,设计两类自适应性数字滤波器的参数,即带阻滤波器和低通滤波器。两类数字滤波器的频率响应仿真结果表明,设计的滤波器能有效且准确地抑制被控对象在各个频率处的谐振和传感器中的测量噪音。然后进一步研究了系统灵敏度传递函数伯德图、系统参数调节和系统扰动及噪音三者之间的关系,分析了灵敏度自身限制系统参数的原因,为提出参数调节算法整定参数来减小磁头位置误差奠定了基础。在实现了各个补偿器参数化的基础上,提出了依据两级伺服的控制被控对象的频率响应数据来计算带阻滤波器的参数,利用音圈电机（Voice Coil Motor,简称VCM）的灵敏度特征来获取PIDD控制器参数,利用两级伺服控制系统的灵敏度特征来获取名义模型（Estimation model,简称EM）和微执行器的控制器参数。最后,设计了机台测试验证实验,分别利用算法自动调整参数和人为调节参数获取系统灵敏度传递函数的频率响应和磁头位置误差。通过对比分析了两类调节方式的VCM灵敏度伯德图和完整系统的灵敏度伯德图。结果表明本文提出的针对两级伺服系统中涉及到的多个各种补偿器参数自动整定算法具有可行性和有效性。
杨国财[5]（2021）在《空间机械臂捕获失效翻滚目标的控制方法研究》文中指出空间轨道存在的失效飞行器,已经严重威胁到了在轨装备的安全运行,利用空间机械臂完成轨道清障具有重要意义。但失效飞行器没有特定的抓捕接口和视觉测量靶标,绝大多数目标处于自旋复合章动的翻滚状态,捕获这类大惯量失稳目标对机械臂的控制性能是巨大的挑战。在这一背景下,以空间机械臂捕获大惯量非合作失稳目标为对象,本文对空间机械臂阻抗控制、动力学参数辨识方法、状态观测技术、抗扰动设计和基于视觉反馈的运动规划方法开展了相关研究。空间机械臂的刚度,阻尼特性的调整是捕获大惯量失效翻滚目标的关键。捕获过程可分为三个阶段:预抓捕阶段、捕获阶段和组合体稳定阶段。在不同阶段中,对空间机械臂的刚度,阻尼特性有不同的要求:预抓捕阶段,空间机械臂应表现为高刚度特性以保证高精度的伺服跟踪;捕获阶段和组合体稳定阶段,空间机械臂应降低刚度并注入关节阻尼,耗散刚性捕获产生的能量,缓冲动量在组合体间的再分配过程。阻抗控制是解决高刚度伺服与低刚度捕获这一矛盾的理想方案。空间机械臂采用轻质的谐波减速器驱动,并安装有关节力矩传感器,关节弹性对阻抗控制的影响不可忽略,且空间机械臂臂杆长,长臂杆放大关节误差,同一末端精度指标下,对空间机械臂的控制要求更为严格。本文基于柔性关节机械臂模型,设计了空间机械臂的笛卡尔空间阻抗控制算法。该算法由关节弹性力矩镇定的运动内环和调整刚度阻尼特性的阻抗外环组成:内环负责消除运动过程中柔性传动环节导致的弹性震颤,使柔性关节机械臂等效为刚性机械臂;阻抗外环在任务空间建立位置阻抗方程和姿态阻抗方程,基于期望阻抗与末端力反馈对期望轨迹进行修正,由运动内环跟踪柔顺轨迹,实现末端阻抗调整。阻抗控制器的性能取决于对外力的感知精度,为了实现自由空间下阻抗控制器的高精度运动控制,应该从关节力矩传感器输出信号中剥离机械臂的惯性力矩和科氏力矩成分,这依赖于对机械臂动力学参数的辨识。本文提出了基于浸入与不变原理的参数辨识方法,参数更新律中引入参数估计修正项,以参数估计误差作为流形,以流形不变且吸引为条件构造修正项。相比于经典的基于确定等价原则自适应控制,该方法可获得更准确的动力学参数,对兼顾实现阻抗控制器高精度运动控制和低刚度软捕获控制具有重要意义。除动力学参数不确定性外,完整的阻抗控制器还需要解决状态观测与抗扰动问题。空间机械臂关节中仅安装有电机位置、关节位置传感器和力矩传感器,其中力矩传感器约有±2Nm的测量噪声,本文设计了基于布朗运动模型的Kalman观测器,完成了通用噪声模型下的关节力矩及其高阶信息、电机速度的统一观测,并由此推算出关节状态,仅利用电机位置信息获得了控制器所需的全部运动状态,解决了空间机械臂有限传感器配置与高精度控制之间的矛盾;另外,针对电机中非线性摩擦扰动,在运动控制内环中引入了滑模观测器,补偿电机中的粘滞摩擦与库仑摩擦,实现了闭环系统对摩擦扰动的鲁棒性,同时克服了一般滑模方法中控制量震颤的缺点。阻抗控制器赋予了空间机械臂良好的控制性能,提出的基于视觉测量反馈的运动规划方法则为机械臂接近并跟踪翻滚目标提供了正确的运动指令。方法分为粗伺服和精伺服两个阶段,粗伺服将视觉测量反馈作为标志位,通过对机械臂末端速度的加-减速调整,解决了远距离测量大噪声情况下的平滑接近动目标问题;精伺服在设定时间内消除臂末端与目标之间的初始偏差,实现了对动目标的稳定跟踪。最后,搭建地面实验系统开展在轨任务验证:在三维硬件在环半物理系统中,开展机械臂视觉跟踪非合作翻滚目标实验,验证了提出的规划算法的有效性和阻抗控制器的运动控制性能;在二维地面微重力系统中,开展空间机械臂捕获大惯量运动目标实验,验证了阻抗控制算法的软捕获性能。本文的研究内容面向机械臂捕获非合作翻滚目标,对空间臂的其他在轨任务、工业机械臂规划、运动及力控同样有参考价值。
刘建锋[6]（2020）在《非线性伺服系统的参数辨识与自适应滑膜控制》文中研究说明非线性伺服系统广泛存在于诸多实际应用的控制领域中,如工业机器人、航空航天以及激光加工设备等。而此类系统往往还伴随着非线性摩擦、参数摄动以及外部干扰等不确定性问题。在针对伺服系统的控制策略中,由于滑模控制对上述不确定项具有的良好控制效果而被广泛研究。然而,该控制方法需要对伺服系统建立高精度的数学模型,否则容易引起抖振现象,这就限制了其控制方法的实际应用。而参数的自适应辨识律可以对系统外部参数变化引起的摄动实现实时反馈,因此可以通过设计合理的辨识律使其参数迅速且精确地收敛于实际值,则可以有效提升系统的控制性能。因此,本课题提出了一种将自适应参数辨识方法与滑模控制理论相结合的自适应滑模控制策略,以解决系统的摩擦、参数变化以及系统外部干扰等不确定性问题,同时也旨在提高系统的控制性能和参数辨识精度,并削弱系统控制信号的抖动幅度。本课题具体研究内容和所做详细工作如下:（1）针对一类伴有摩擦参数未知、参数摄动等问题的非线性伺服系统,设计了一种基于模拟退火布谷鸟算法（SACA）的自适应滑模控制策略。利用SACA算法对系统摩擦模型中的动、静态参数分别进行辨识,获得了较精确的伺服系统摩擦模型参数。利用引入的状态观测器及估计误差值,设计了自适应参数辨识律对系统摩擦参数进行实时反馈,有效解决了由于模型动态参数摄动导致参数无法快速收敛的问题。采用引入的非线性滑模面,根据伺服系统定义的位置跟踪误差设计了自适应滑模控制器,并由Lyapunov函数证明了其稳定性。（2）考虑到非线性伺服系统部分状态未知,并且还受到非线性摩擦、运行环境以及外部扰动等诸多因素影响,研究以扩张状态观测器（ESO）为基础,并结合自适应律思想,设计自适应滑模控制器对伺服系统进行控制。首先,为了让ESO参数增益整定过程更为简单,采用极点配置的方法推导得到了整定后的ESO。并利用该观测器精准估计系统状态变量,避免了由于系统状态未知导致无法设计控制器的状况。同时根据ESO的估计结果进行了控制器的设计,以确保伺服系统能够迅速且准确地跟踪上参考信号。通过仿真算例对比,对所提控制策略的跟踪性能、鲁棒性能以及“削抖”能力进行了验证。（3）基于上述研究的基础,进一步针对带有摩擦参数不可测和扰动的非线性伺服系统,通过引入由幂次函数和反双曲正弦函数构造的新型趋近律设计了一种自适应滑模控制策略。首先,针对系统中的不可测参数,并通过对摩擦模型中回归矩阵的滤波处理,设计了自适应参数辨识律,从而实现了对其参数的精准辨识。其次,利用设计的扰动观测器对系统扰动信号和辨识误差进行有效观测和补偿。最后,通过引入的新型趋近律设计的自适应滑模控制器减小了系统控制信号抖振的幅值。
钟天铖[7]（2020）在《机床进给传动系统参数估测和伺服控制研究》文中提出本文针对机床进给传动系统中存在的参数变化和建模误差等问题,提出了相应的在线参数估测和伺服控制方法,旨在提高进给传动系统在不同运行条件下的跟踪性能和稳定性。近年来,高速加工快速发展,为了保证进给传动系统在高速运行时的跟踪精度,需要尽可能地提高控制系统的闭环带宽。然而,当闭环带宽接近或者超过共振模态的自然频率后,参考轨迹和外部干扰可能会激发共振模态,引起的结构振动将影响跟踪精度,致使加工品质降低。另一方面,运行条件的改变还将导致进给传动系统的参数变化,例如工作台的运动会改变动态刚度,而工件材料的去除或者增加则会引起等效质量的变化。对于控制系统来说,如果设计控制器时只考虑名义模型,那么这些参数变化往往会恶化跟踪性能,甚至会破坏闭环稳定性。此外,随着运行速度的提高,建模误差对控制系统的影响也愈发显着。因此,对机床进给传动系统来说,迫切需要针对其参数变化和建模误差提出相应的控制算法,在提高闭环带宽的同时,抑制结构振动和外部干扰。针对进给传动系统中的参数变化,本文采用了鲁棒控制和增益调度控制提高了控制系统的跟踪性能和稳定性。在滚珠丝杠传动系统中,因为工作台位置影响着动态刚度,所以共振模态的自然频率将随着工作台运动发生变化,进而恶化控制系统的跟踪性能和稳定性。为了考虑工作台运动的影响,针对滚珠丝杠传动系统建立了不确定模型,将变化的一阶轴向共振模态的频率响应视为频域不确定性,并通过加权函数表示。根据所建立的不确定模型,采用μ综合技术设计了鲁棒控制器,其最小化了闭环系统的结构奇异值,使控制器在整个工作台行程内实现了鲁棒性能和鲁棒稳定性。此外,为了使闭环系统的性能能够在时域内进行调节,在标准控制结构中引入了参考模型,从而可以通过调节参考模型实现指定的时域性能。为了进一步处理工件质量对控制系统的影响,提出了增益调度鲁棒控制器的设计方法,通过综合鲁棒控制和增益调度控制,同时考虑了工件质量和工作台位置。在设计鲁棒控制器时,将工件质量作为不确定性,使用μ综合技术保证控制系统对不确定工件质量的鲁棒性能和鲁棒稳定性。虽然将参数变化视为不确定性的鲁棒控制器能够保证闭环稳定性,但是其也会对控制系统的性能有一定的限制,而增益调度控制能够实时地处理参数变化,进一步提升性能。因为工作台位置可以直接由编码器测量得到,所以其可以作为调度参数用于调度控制器的增益。当工作台处于不同位置时,分别设计对应的鲁棒控制器,通过对这些鲁棒控制器的传递函数系数进行插值,获得与工作台位置相关的增益调度鲁棒控制器。采用参数依赖的Lyapunov函数进行了稳定性验证,从理论上保证了插值增益调度控制器在运行条件变化时的闭环稳定性。在机床运行时,工件质量通常难以实时测量,如果其变化范围较大,将其作为不确定性设计的鲁棒控制器为了确保闭环稳定性,通常无法实现满足要求的跟踪性能。因此,针对此类参数变化,提出了一种新的在线参数估测方法,并根据估测结果实时调度控制器增益,消除了参数变化对控制系统跟踪性能的影响。在设计参数估测器时,提取了状态空间模型中由参数变化引起的摄动,将其作为额外的系统状态,建立了扩张状态空间模型。针对扩张状态空间模型设计扩张状态观测器,可以实时估测摄动项,从而实现了参数变化的在线估测。相应地,基于扩张状态观测器,设计了带双积分器的状态反馈伺服控制结构,消除了匀速运行阶段的跟踪误差,并且更好地抑制了外部干扰。考虑到传统的基于模型控制方法均无法避免建模误差的影响,提出了适用于进给传动系统的数据驱动控制方法,直接由频率响应数据设计H∞最优控制器。控制器选用了二自由度控制结构,由反馈控制器、前馈控制器和固定控制器组成。通过在初始控制器处线性化,将基于频率响应数据的H∞优化问题中凸-凹约束条件转化为了凸约束条件,构建了矩阵不等式用于求解优化问题。此外,对不同形式控制器的求解方法也进行了讨论,并将控制算法扩展到了带参考模型和多重数据不确定性的情况。上述提出的控制算法均在不同实验设备中与常用的经典控制算法和现有的先进控制算法进行了比较,分析和实验结果验证了所提出方法的先进性和有效性。
李帅[8]（2020）在《用于光机的高稳定度温度控制技术研究》文中提出空间相机是实现对地观测、大气和海洋探测及宇宙探测等应用的主要有效载荷,根据不同的探测要求,相机观测精度和成像质量也有不同要求。高精度相机其光机温度对成像质量的影响受到广泛关注,当温度发生变化时,镜片表面的曲率半径、透镜的厚度、光学材料的折射率均会发生改变,这会造成焦距偏离和系统失准,导致相机成像模糊,严重时甚至出现成像失败的情况。随着空间相机在具有宽视场及高分辨率的要求的场合越来越多,光机对控温稳定度提出了更高的要求。针对这些问题,本文对空间光机的温度控制技术进行了以下几个方面的研究:首先,本文应用传热学理论对某空间光机中采用主动热控措施进行精密温控的光机结构（镜框）进行了数学建模。由于建立的镜框温控系统数学模型随环境温度的变化而变化,使得最优的PID控制器参数会随之而变化。针对这一现象,本文将PID参数整定方法与空间光机的数学模型相结合,提出了一种基于空间光机热模型的自适应PID控温方法,使PID控温算法的参数自整定更加简洁。然后,将基于光机热模型的自适应PID控温方法应用于镜框的温度控制,求得最佳动态响应的PID参数与遮光罩及镜框温度的关系,使遮光罩温度发生周期性变化,通过仿真验证该控温方法的性能。最后,将基于光机热模型的自适应PID控温方法应用于镜框的温度控制并进行实验验证,结果显示该控温方法能够实现镜框温度控温稳定度为±0.1℃,表明该自适应PID控温方法对由于环境温度变化导致的数学模型参数改变具有良好的适应性和控温稳定性。最后,对全文进行了总结,对存在的不足之处提出了改进方向。
杜超[9]（2020）在《感应电机驱动系统的自抗扰控制》文中进行了进一步梳理感应电机本质上为非线性、多变量、强耦合、参数时变、大干扰的复杂对象,矢量控制在发挥感应电机驱动系统性能方面独具特色。但是,当电机驱动系统遭受外界干扰、参数变化、控制对象波动以及运行过程中其它不可预见的扰动因素时,矢量控制性能将会受到很大影响,特别在驱动系统的鲁棒性、动态抗扰动特性方面需要更加优化的控制。自抗扰控制（Active Disturbances Rejection Control-ADRC）不依赖被控对象的模型参数,内部的观测器能实现扰动估计,受到国内外学者的广泛关注。本文将自抗扰控制与矢量控制结合,旨在提升感应电机驱动系统在鲁棒性、动态抗扰动等方面的性能。具体研究内容如下:首先,本文为了解决感应电机自抗扰控制方法参数多、整定难的问题,提出了基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制方法,将蚁群（Ant Colony Optimizatlon-ACO）算法融入到自抗扰控制的参数设计当中,根据感应电机的反馈信息,利用ACO的自主学习能力作为优化机制,经过迭代计算后获得ADRC控制器参数,从而减小ADRC控制性能对其控制参数的依赖性,增强控制器的控制性能。重点讨论了目标函数的建立以及参数优化问题,并利用实验将该方法与传统方法在有效性、收敛性以及优化效率方面进行对比,突出基于蚁群算法进行参数优化的ADRC鲁棒性优于传统的ADRC。其次,在深入的研究后发现,蚁群算法固定的信息素挥发系数会影响其优化性能,这是因为蚁群算法中恒定的信息素挥发系数与局部精确搜索的实际情况相悖,历史信息也与算法的快速收敛性背道而驰,所以具有动态更新能力的优化算法可以进一步提升优化性能。因此,以具有线性更新能力的粒子群（Partical Swarm Optimization-PSO）算法为研究对象,将算法内部的动态更新过程进一步与实际的优化过程相关联,基于实际的优化过程,引入粒子聚合度和进化速度,对惯性权重进行自适应动态更新。将基于自抗扰控制的感应电机系统作为验证对象,自适应粒子群算法和蚁群算法从有效性、收敛性以及优化效率方面进行了对比实验,结果表明前者具有更高的优化效率和收敛性。再次,内模控制是一种鲁棒性较强的控制方法,兼顾了可调参数少和鲁棒性强的优点。但是,传统意义上的电流环内模控制存在两个问题:首先,内模控制器只有滤波器时间常数一个可调参数,是一自由度控制器,不能实现跟踪性能与抗扰性能的分开调节;其次,内模控制器无法有效消除模型失配、参数摄动、负载突变等不确定扰动。本文选取感应电机内模控制作为研究案例,通过借鉴自抗扰控制的思想,旨在解决内模控制的上述问题,提出一种基于自抗扰控制的感应电机内模控制方法。在内模控制中融入了一个状态观测器来估计扰动,将系统的不确定性和外部干扰作为待估计量,将系统中的可测量与观测量的误差作为系统反馈,并根据朱里准则的稳定性判据分析和设计观测器增益,利用扰动补偿的方式与电流环的内模控制相融合,并在实验条件下对基于自抗扰控制的感应电机内模控制方法在加载、参数变化、输入扰动等方面进行了实验验证,验证了引入自抗扰思想的内模控制可提升电流环的抗扰性能。最后,感应电机转速准确快速估计是无速度传感器矢量控制的关键,为了抑制测量噪声、负载突变、电机参数变化等外部干扰对转速辨识结果的影响,借鉴自抗扰思想,将自抗扰思想引入到感应电机无速度传感器控制中,本文提出一种基于自抗扰观测器（Active Disturbances Rejection Observer-ADRO）的感应电机转速估计方法。针对系统的模型扰动,利用状态观测器加以观测和补偿,消除转子电阻摄动对转速观测精度的影响,避免了纯积分的影响,可提高自抗扰观测器的观测精度。通过李雅普诺夫稳定性证明,设计了观测器参数,并验证了基于自抗扰观测器的感应电机转速辨识方法,并针对输入扰动和观测扰动两种形式的扰动,作了抗扰性能和稳定性能分析,并在实验条件下对基于自抗扰观测器的感应电机无速度传感器控制方法在加载、参数变化、输入扰动等方面进行了实验验证。本文以2.2kW的感应电机作为控制对象,搭建了以Matlab/Simulink为核心的软件仿真模型和以TI公司TMS320F28335为控制核心的硬件实验平台,分别对上述基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制方法、基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制方法、基于自抗扰控制的感应电机内模控制方法和基于自抗扰观测器的感应电机无速度传感器控制方法进行了仿真和实验验证,结果表明感应电机驱动系统在鲁棒性和动态抗扰动等方面的性能得到有效提升。
陈炜[10]（2020）在《模型失配情形下典型热工过程PI控制器性能评估及优化重整定》文中研究指明PI控制在热工过程控制中得到了广泛的应用,在控制回路投运后,随着运行时间的推移,被控对象特性往往会发生变化,使得描述当前被控对象特性的过程模型（简称实际模型）与当初控制器设计阶段使用的过程模型（简称设计模型）不再匹配,这种现象被称为模型失配。模型失配可能会对控制性能造成不良影响,轻则导致控制品质下降,重则威胁热力设备的安全运行。因此,有必要在模型失配发生后对过程模型进行重新辨识、对控制性能受到的影响进行量化评估并对控制器进行重新整定以改善控制性能。本文针对上述三方面内容开展了优化研究,主要的研究内容和成果如下:（1）针对模型失配情形下的过程模型辨识问题,提出一种基于BP神经网络回归建模的模型辨识方法。该方法定义了闭环设定值阶跃响应的特征量,并利用BP神经网络建立了过程模型参数与上述特征量之间的关联关系,根据建立的关系可以利用闭环响应特征量辨识出失配后的过程模型。仿真结果表明,与传统的基于BFGS、GA优化算法的辨识方法相比,所提出的方法具有较好的辨识精度和稳定性。（2）针对模型失配情形下PI控制器的性能变化评估问题,提出一种基于模型参数辨识的控制性能量化评估方法,对模型参数变化给控制性能造成的影响进行量化评估。该方法通过推导失配后的过程模型参数与控制性能指标之间的关系式从而获得模型失配后的控制性能指标,进而通过性能指标归一化的方式对控制性能受到的影响进行量化评估。评估结果可为控制器参数是否需要重整定提供判断依据。与已有研究相比,所提出的方法将过程模型的适用范围从一阶时延模型拓展到二阶时延模型和二阶等容时延模型,并将控制性能的评估范围从负载扰动抑制性能和鲁棒性两个方面增至设定值跟踪性能、负载扰动抑制性能和鲁棒性三个方面。（3）针对模型失配情形下的PI控制器参数重整定问题,提出一种以鲁棒性为约束条件、以设定值跟踪性能和负载扰动抑制性能折中优化为目标的控制器参数整定方法。该方法将控制器整定问题转化为基于遗传算法的寻优问题,优化目标是使两种控制性能指标尽可能逼近各自可实现的最优值,并选择鲁棒性指标作为约束条件。与已有研究相比,本文提出的方法能够使设定值跟踪和负载扰动抑制性能在优化后取得更好的折中效果,并且综合来看控制性能较整定前得到了更大程度的改善。
二、一种具有最优跟踪性能的极点配置算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种具有最优跟踪性能的极点配置算法（论文提纲范文）
（1）基于二维模型的迭代学习控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 二维模型的研究 |
| 1.2.1 二维模型的分类 |
| 1.2.2 迭代学习控制的二维本质特性 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 控制律 |
| 1.3.2 稳定性与收敛性 |
| 1.3.3 分析方法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 时域动态迭代学习控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 时域动态控制律的设计 |
| 2.4 重复过程的时域稳定性 |
| 2.5 时域收敛性分析 |
| 2.5.1 零相对度情形 |
| 2.5.2 高相对度情形 |
| 2.6 仿真实例 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 频域动态迭代学习控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 频域动态控制律的设计 |
| 3.4 重复过程的频域稳定性 |
| 3.5 频域收敛性分析 |
| 3.5.1 零相对度情形 |
| 3.5.2 高相对度情形 |
| 3.6 仿真实例 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 频域区域极点约束P型迭代学习控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 P型控制律的设计 |
| 4.4 区域极点配置 |
| 4.5 收敛性分析 |
| 4.5.1 标称系统 |
| 4.5.2 范数有界不确定性系统 |
| 4.6 仿真实例 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 频域附加性能要求D型迭代学习控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 D型控制律的设计 |
| 5.4 附加性能要求 |
| 5.5 收敛性分析 |
| 5.5.1 标称系统 |
| 5.5.2 范数有界不确定性系统 |
| 5.6 仿真实例 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 频域PD型迭代学习控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 PD型控制律的设计 |
| 6.4 收敛性分析 |
| 6.4.1 标称系统 |
| 6.4.2 范数有界不确定性系统 |
| 6.4.3 凸多面体不确定性系统 |
| 6.5 仿真实例 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读博士学位期间发表的论文 |
（2）基于预估器的结晶反应釜温度控制与批次优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 基于预估器的低阶稳定与积分时滞过程抗干扰控制设计 |
| 2.1 基于预估器的抗干扰控制设计 |
| 2.2 连续域控制器设计 |
| 2.2.1 广义预估器设计 |
| 2.2.2 微分器设计 |
| 2.2.3 反馈控制器设计 |
| 2.2.4 控制性能分析 |
| 2.3 鲁棒稳定性分析 |
| 2.4 仿真案例 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于PESO的间接型迭代学习控制设计 |
| 3.1 基于PESO的内环反馈控制设计 |
| 3.1.1 对象描述 |
| 3.1.2 SGP设计 |
| 3.1.3 预测状态观测器及反馈控制器设计 |
| 3.1.4 设定点预滤波器设计 |
| 3.2 间接型迭代学习控制设计 |
| 3.2.1 P型 PESO-ILC设计 |
| 3.2.2 鲁棒稳定性分析 |
| 3.3 仿真案例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 4L夹套式结晶反应釜温度控制系统实验验证 |
| 4.1 系统组成设计 |
| 4.2 升温过程阶跃辨识实验 |
| 4.3 ILC批次监控设计 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）结构不确定情况下直流微电网分布式鲁棒自适应控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 直流微电网发展及其控制方法研究现状 |
| 1.2.1 直流微电网发展现状 |
| 1.2.2 直流微电网控制方法研究现状 |
| 1.2.3 直流微电网鲁棒自适应控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 鲁棒自适应控制及线性矩阵不等式方法基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 鲁棒自适应控制的基本思想 |
| 2.3 不确定性系统的描述 |
| 2.3.1 动态不确定性 |
| 2.3.2 参数不确定性 |
| 2.4 标准鲁棒控制问题及稳定性分析 |
| 2.4.1 H_∞鲁棒控制问题 |
| 2.4.2 控制系统的稳定性分析 |
| 2.5 鲁棒控制的线性矩阵不等式方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 直流微电网系统特性分析与建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 直流微电网的结构特征 |
| 3.3 直流微电网的结构不确定性分析 |
| 3.4 两个分布式发电单元互联的直流微电网模型 |
| 3.4.1 基于Buck变换器的分布式发电单元互联模型 |
| 3.4.2 基于Boost变换器的分布式发电单元互联模型 |
| 3.5 含多个分布式发电单元的直流微电网状态空间模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 直流微电网的分布式鲁棒H_∞控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 直流微电网分布式鲁棒控制器的设计 |
| 4.2.1 分布式发电单元的积分控制方案 |
| 4.2.2 分布式发电单元的H_∞控制器设计 |
| 4.3 具有区域极点约束的鲁棒控制器 |
| 4.3.1 区域极点配置 |
| 4.3.2 具有闭环区域极点约束的鲁棒控制 |
| 4.4 直流微电网分布式鲁棒控制系统结构 |
| 4.5 直流微电网分布式鲁棒H_∞控制系统的稳定性分析 |
| 4.6 结构不确定情况下直流微电网的分布式鲁棒H_∞控制性能仿真研究 |
| 4.6.1 分布式发电单元互联时电压跟踪性能研究 |
| 4.6.2 分布式发电单元即插即用性能研究 |
| 4.6.3 微电网负载突变情况下的动态性能研究 |
| 4.6.4 微电网在外部扰动情况下的动态性能研究 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 直流微电网的分布式鲁棒自适应控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 直流微电网分布式鲁棒自适应控制器的设计 |
| 5.2.1 控制问题描述 |
| 5.2.2 基于Lyapunov稳定性的控制器设计 |
| 5.3 直流微电网分布式鲁棒自适应控制系统结构 |
| 5.4 直流微电网分布式鲁棒自适应控制算法 |
| 5.5 直流微电网分布式鲁棒自适应控制系统的稳定性分析 |
| 5.6 结构不确定情况下直流微电网的分布式鲁棒自适应控制性能仿真研究 |
| 5.6.1 互联情况下分布式发电单元的输出响应性能 |
| 5.6.2 分布式发电单元即插即用性能研究 |
| 5.6.3 负载变化情况下直流微电网的电压性能 |
| 5.6.4 微电网在外部扰动情况下的动态性能研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（4）两级伺服系统参数整定算法在磁头性能测试中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外现状 |
| 1.3.1 机械硬盘发展现状 |
| 1.3.2 参数整定算法研究现状 |
| 1.4 论文研究内容和结构 |
| 第二章 两级伺服控制系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 两级伺服控制系统 |
| 2.3 被控对象数学模型建立 |
| 2.3.1 电机模型 |
| 2.3.2 基于粒子群算法的电机模型辨识 |
| 2.3.3 基于粒子群算法辨识仿真 |
| 2.4 两级伺服控制系统参数设计 |
| 2.4.1 系统传递函数 |
| 2.4.2 基于极点配置算法设计PIDD和 FFC控制器 |
| 2.4.3 系统特征方程系数对T、S和PS的影响 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 两级伺服控制系统之数字滤波器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一阶低通数字滤波器设计 |
| 3.2.1 一阶低通数字滤波器设计理论 |
| 3.2.2 一阶低通数字滤波器z域求解 |
| 3.3 带阻数字滤波设计 |
| 3.3.1 带阻数字滤波器设计理论 |
| 3.3.2 带阻数字滤波器z域求解 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 两级伺服系统参数与灵敏度传递函数之间的关系 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统中扰动与灵敏度传递函数的关系 |
| 4.2.1 磁头的PES与系统扰动的关系 |
| 4.2.2 系统灵敏度传递函数、系统扰动和系统参数三者的关系 |
| 4.3 灵敏度传递函数的限制 |
| 4.3.1 灵敏度与补灵敏度之间的相互制衡 |
| 4.3.2 灵敏度伯德图的水床效应 |
| 4.3.3 被控对象的不确定性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 两级伺服系统参数自动整定算法设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 带阻滤波器参数调节算法 |
| 5.2.1 实验数据预处理 |
| 5.2.2 带阻滤波器中心频率以及个数的确定 |
| 5.2.3 带阻滤波器衰减增益和衰减频带确定方法 |
| 5.3 基于灵敏度实现PIDD参数调节算法 |
| 5.3.1 控制器PIDD参数智能遗传算法调节法 |
| 5.3.2 控制器PIDD之参数ω_n增值法 |
| 5.3.3 控制器PIDD参数调节算法对比分析 |
| 5.4 基于灵敏度实现SLC和EM参数调节算法 |
| 5.5 实验与仿真验证 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.1.1 文章的主要贡献和创新点 |
| 6.1.2 文章不足 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 符号说明 |
| 附录Ⅱ 关键代码 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）空间机械臂捕获失效翻滚目标的控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 空间机械臂捕获失效翻滚目标的相关研究综述 |
| 1.2.1 SUMO/FREND在轨验证项目 |
| 1.2.2 Restore-L在轨验证项目 |
| 1.2.3 RSGS在轨验证项目 |
| 1.2.4 空间机械臂捕获失效翻滚目标的难点分析 |
| 1.3 空间机械臂捕获失效翻滚目标的控制研究综述 |
| 1.3.1 跟踪目标的运动控制研究综述 |
| 1.3.2 软捕获目标的柔顺控制研究综述 |
| 1.3.3 基于视觉反馈的跟踪翻滚目标的规划方法研究综述 |
| 1.3.4 捕获失效翻滚目标的机械臂的关键技术总结 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 空间机械臂捕获翻滚目标动力学分析及阻抗控制器设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间机械臂系统组成 |
| 2.3 捕获翻滚目标动力学分析 |
| 2.3.1 空间机械臂建模 |
| 2.3.2 失效翻滚目标特性分析 |
| 2.3.3 抓捕过程动力学分析 |
| 2.3.4 捕获翻滚目标的刚度控制需求 |
| 2.4 捕获翻滚目标的阻抗控制器 |
| 2.4.1 刚性机器人阻抗控制器 |
| 2.4.2 空间机械臂阻抗控制器 |
| 2.5 仿真验证 |
| 2.5.1 捕获翻滚目标的仿真系统 |
| 2.5.2 阻抗控制方法捕获翻滚目标仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 空间机械臂动力学参数辨识方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动力学参数对控制器性能的影响分析 |
| 3.2.1 阻抗控制器自由空间下的控制精度分析 |
| 3.2.2 模型参数对基于模型的控制方案的影响分析 |
| 3.3 基于确定等价原则自适应控制的参数辨识方法 |
| 3.4 基于浸入与不变原理自适应控制的参数辨识方法 |
| 3.4.1 浸入与不变的非线性理论简介 |
| 3.4.2 基于浸入与不变原理自适应控制的参数辨识方法 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.5.1 单关节-单连杆参数辨识实验 |
| 3.5.2 七自由度机械臂参数辨识实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 空间机械臂阻抗控制器状态观测与抗扰动技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实际系统中不确定性对控制器性能的影响分析 |
| 4.2.1 状态测量的不确定性对控制器性能影响 |
| 4.2.2 电机非线性摩擦扰动对控制器性能影响 |
| 4.3 关节力矩及运动状态的Kalman观测器设计 |
| 4.4 抗非线性摩擦的扰动抑制器设计 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 单关节-单连杆实验 |
| 4.5.2 七自由度机械臂实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于视觉反馈的空间臂伺服翻滚目标运动规划 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 视觉系统的测量信息反馈 |
| 5.3 基于视觉反馈的机械臂伺服翻滚目标方法 |
| 5.3.1 粗伺服方法 |
| 5.3.2 精伺服方法 |
| 5.3.3 笛卡尔空间的轨迹插值方法 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.4.1 视觉测量仿真模拟 |
| 5.4.2 基于视觉反馈的运动规划仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 捕获失效翻滚目标的实验系统与验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 三维半物理系统及视觉跟踪目标实验 |
| 6.2.1 硬件在环半物理系统组成与原理 |
| 6.2.2 阻抗控制器视觉跟踪翻滚目标实验结果 |
| 6.3 二维微重力气浮系统及软捕获运动目标实验 |
| 6.3.1 微重力气浮系统组成与原理 |
| 6.3.2 阻抗控制器软捕获翻滚目标实验结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 单刚体的线性化动力学中回归矩阵的具体表达式 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）非线性伺服系统的参数辨识与自适应滑膜控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 伺服系统参数辨识及其研究现状 |
| 1.3 滑模控制理论及研究进展 |
| 1.3.1 滑模控制原理介绍 |
| 1.3.2 滑模面的设计 |
| 1.3.3 抖振现象解决方法 |
| 1.4 非线性摩擦模型研究 |
| 1.4.1 静态摩擦模型 |
| 1.4.2 动态摩擦模型 |
| 1.5 本文研究内容及章节安排 |
| 第2章 基于模拟退火布谷鸟算法的自适应滑模控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型描述 |
| 2.3 基于模拟退火的布谷鸟算法 |
| 2.3.1 布谷鸟搜索算法原理 |
| 2.3.2 改进布谷鸟搜索算法 |
| 2.3.3 参数离线辨识 |
| 2.4 自适应滑模控制 |
| 2.4.1 控制器设计 |
| 2.4.2 参数在线辨识 |
| 2.4.3 稳定性分析 |
| 2.5 仿真算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于扩张状态观测器的自适应滑模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型描述 |
| 3.3 观测器设计 |
| 3.3.1 扩张状态观测器设计 |
| 3.4 自适应滑模控制 |
| 3.4.1 控制器设计 |
| 3.4.2 稳定性分析 |
| 3.5 仿真算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于新型趋近律的自适应滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型描述 |
| 4.3 在线辨识摩擦参数 |
| 4.4 自适应滑模控制 |
| 4.4.1 扰动观测器设计 |
| 4.4.2 控制器设计 |
| 4.4.3 稳定性证明 |
| 4.5 仿真算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（7）机床进给传动系统参数估测和伺服控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 进给传动系统 |
| 1.2 伺服控制系统 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.3.1 运行条件改变导致的参数变化 |
| 1.3.2 经典控制方法的不足 |
| 1.3.3 难以实时测量的参数变化 |
| 1.3.4 建模误差 |
| 1.4 本文目标 |
| 1.5 课题来源 |
| 1.6 论文结构 |
| 第二章 进给传动系统参数估测与伺服控制研究现状 |
| 2.1 针对名义模型的控制方法 |
| 2.1.1 跟踪控制 |
| 2.1.2 振动抑制 |
| 2.2 考虑参数变化的控制方法 |
| 2.2.1 增益调度控制 |
| 2.2.2 自适应控制 |
| 2.3 在线参数估测方法 |
| 2.4 数据驱动控制方法 |
| 2.5 相关研究尚存在的不足 |
| 2.6 总结 |
| 第三章 共振模态变化的滚珠丝杠传动系统鲁棒控制 |
| 3.1 滚珠丝杠传动系统的不确定模型 |
| 3.1.1 滚珠丝杠传动控制系统 |
| 3.1.2 滚珠丝杠传动模型 |
| 3.1.3 不确定模型 |
| 3.2 鲁棒控制器设计 |
| 3.2.1 带参考模型的μ综合控制器设计 |
| 3.2.2 μ综合D-K迭代求解 |
| 3.3 控制器调节 |
| 3.3.1 参考模型选择 |
| 3.3.2 加权函数调节 |
| 3.4 基于扩张状态观测器的噪声滤波器 |
| 3.5 实验设备参数辨识和控制器设计 |
| 3.5.1 参数辨识 |
| 3.5.2 不确定模型 |
| 3.5.3 控制器设计 |
| 3.5.4 系统分析 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.6.1 噪声滤波器 |
| 3.6.2 阶跃响应 |
| 3.6.3 存在干扰时的轨迹跟踪 |
| 3.7 总结 |
| 第四章 参数不确定和共振模态变化的滚珠丝杠传动系统增益调度鲁棒控制 |
| 4.1 控制器设计方案 |
| 4.2 滚珠丝杠传动系统的不确定线性参数变化模型 |
| 4.3 插值增益调度鲁棒控制 |
| 4.3.1 线性时不变鲁棒控制器 |
| 4.3.2 增益调度鲁棒控制器 |
| 4.4 稳定性验证 |
| 4.4.1 参数依赖Lyapunov函数 |
| 4.4.2 网格化求解与验证 |
| 4.5 实例一,与线性时不变控制器比较 |
| 4.5.1 控制器设计 |
| 4.5.2 闭环稳定性验证 |
| 4.5.3 频域分析和时域实验 |
| 4.6 实例二,与增益调度控制器比较 |
| 4.6.1 参数辨识与控制器设计 |
| 4.6.2 频域分析 |
| 4.7 总结 |
| 第五章 进给传动系统在线参数估测和状态反馈控制 |
| 5.1 进给传动系统状态空间模型 |
| 5.1.1 刚体模型 |
| 5.1.2 柔性体模型 |
| 5.2 参数变化造成的摄动 |
| 5.2.1 刚体模型中的参数变化 |
| 5.2.2 柔性体模型中的参数变化 |
| 5.3 通过扩张状态观测器实现参数估测 |
| 5.3.1 扩张状态观测器的设计 |
| 5.3.2 估测误差分析 |
| 5.3.3 扩张状态观测器的调节 |
| 5.4 状态反馈控制器设计 |
| 5.4.1 带双积分器的状态反馈伺服控制结构 |
| 5.4.2 性能调节 |
| 5.4.3 通过线性矩阵不等式求解H∞控制器 |
| 5.4.4 权重调节 |
| 5.5 仿真: 采用参数估测的柔性体模型增益调度状态反馈控制 |
| 5.5.1 控制器和观测器设计 |
| 5.5.2 参数变化的估测结果 |
| 5.5.3 增益调度状态反馈控制 |
| 5.6 实验验证 |
| 5.6.1 控制器和估测器设计 |
| 5.6.2 初始干扰补偿 |
| 5.6.3 实验结果 |
| 5.7 总结 |
| 第六章 进给传动系统的数据驱动二自由度控制 |
| 6.1 二自由度控制结构与数据驱动控制 |
| 6.1.1 二自由度控制结构 |
| 6.1.2 数据驱动控制和线性矩阵不等式 |
| 6.2 数据驱动二自由度控制 |
| 6.2.1 H_∞优化 |
| 6.2.2 数据驱动二自由度控制的优化问题 |
| 6.2.3 矩阵不等式的求解 |
| 6.2.4 控制器设计过程总结 |
| 6.3 相关扩展 |
| 6.3.1 时域性能要求 |
| 6.3.2 多重数据不确定性 |
| 6.4 加权函数调节 |
| 6.5 控制器应用 |
| 6.5.1 数据驱动控制器设计 |
| 6.5.2 频域分析 |
| 6.6 实验结果 |
| 6.6.1 轨迹跟踪性能 |
| 6.6.2 干扰抑制 |
| 6.7 总结 |
| 第七章 全文总结与未来展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 鸣谢 |
（8）用于光机的高稳定度温度控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 研究进展 |
| 1.2.2 研究现状分析总结 |
| 1.3 主要研究内容、创新点及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文创新点 |
| 1.3.3 本文脉络及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 光机热特性分析及系统建模 |
| 2.1 温度对光机的影响分析 |
| 2.1.1 温度变化对材料折射率的影响 |
| 2.1.2 温度对光学系统焦距的影响 |
| 2.1.3 温度变化对应力的影响 |
| 2.2 光机载荷的空间热环境 |
| 2.3 光机载荷的结构及温控指标 |
| 2.3.1 光机载荷的结构 |
| 2.3.2 光机载荷的温控指标 |
| 2.4 光机载荷的温控方案 |
| 2.4.1 遮光罩热设计 |
| 2.4.2 主支撑结构热设计 |
| 2.4.3 光学组件热设计 |
| 2.5 热电类比理论 |
| 2.6 建立数学模型 |
| 2.7 光机温控系统模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 光机温控算法 |
| 3.1 PID控制算法 |
| 3.1.1 PID控制原理 |
| 3.1.2 数字PID控制算法 |
| 3.1.3 PID三个参数的调节作用 |
| 3.1.4 PID控制的局限性 |
| 3.2 自适应PID控制 |
| 3.2.1 参数自适应PID控制 |
| 3.2.2 非参数自适应PID控制 |
| 3.3 基于光机热模型的自适应PID控温方法 |
| 3.3.1 基于光机热模型的自适应PID控温原理 |
| 3.3.2 基于光机热模型的自适应PID控温方法的设计步骤 |
| 3.4 控制系统的稳定性分析方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 光机温控系统仿真与结果分析 |
| 4.1 基于镜框数学模型的温控算法 |
| 4.2 镜框温控系统仿真验证 |
| 4.2.1 仿真工况一 |
| 4.2.2 仿真工况二 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 光机温控系统具体实现 |
| 5.1 系统硬件部分设计 |
| 5.1.1 系统硬件部分总体设计 |
| 5.1.2 测温电路设计 |
| 5.1.3 时钟电路设计 |
| 5.1.4 输出控制电路 |
| 5.1.5 PCB板设计 |
| 5.2 系统软件部分设计 |
| 5.2.1 主程序流程 |
| 5.2.2 温度数据A/D转换程序 |
| 5.2.3 中位值滤波程序 |
| 5.2.4 自适应PID控制算法程序 |
| 5.2.5 PWM输出 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 光机温控系统实验与结果分析 |
| 6.1 光机温控系统实验装置 |
| 6.2 实验及结果分析 |
| 6.2.1 实验工况一 |
| 6.2.2 实验工况二 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结与主要结论 |
| 7.2 研究方向展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）感应电机驱动系统的自抗扰控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、绪论 |
| 1.1 感应电机变频调速发展概况 |
| 1.2 感应电机驱动系统研究现状 |
| 1.2.1 感应电机转速辨识方法研究现状 |
| 1.2.2 感应电机控制方法研究现状 |
| 1.3 自抗扰控制研究现状 |
| 1.4 本文研究出发点 |
| 1.5 本文任务及意义 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 二、基于自抗扰控制的感应电机矢量控制系统 |
| 2.1 感应电机数学模型 |
| 2.2 自抗扰控制原理 |
| 2.2.1 跟踪微分器TD |
| 2.2.2 扩张状态观测器ESO |
| 2.2.3 非线性误差反馈控制律NLSEF |
| 2.3 矢量控制系统的自抗扰控制设计 |
| 2.3.1 自抗扰控制器的设计 |
| 2.3.2 自抗扰控制稳定性分析 |
| 2.4 自抗扰控制参数设计 |
| 2.5 基于自抗扰的感应电机控制的仿真验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 三、基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制方法 |
| 3.1 蚁群算法的引入 |
| 3.2 基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制 |
| 3.2.1 参数优化问题转化 |
| 3.2.2 设计目标函数 |
| 3.2.3 选择寻优路径 |
| 3.2.4 更新信息素 |
| 3.3 基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制实验验证 |
| 3.3.1 有效性验证 |
| 3.3.2 收敛性验证 |
| 3.3.3 优化效率验证 |
| 3.3.4 性能提升对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 四、基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制方法 |
| 4.1 粒子群算法的引入 |
| 4.2 粒子群算法自适应机制 |
| 4.3 基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制 |
| 4.4 基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制方法验证 |
| 4.4.1 收敛性验证 |
| 4.4.2 PSO和 APSO性能比较 |
| 4.4.3 ACO和 APSO收敛性比较 |
| 4.4.4 性能提升对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 五、引入自抗扰思想的感应电机内模控制方法 |
| 5.1 内模控制原理 |
| 5.2 感应电机内模控制设计 |
| 5.3 感应电机内模控制设计稳定性分析 |
| 5.4 引入自抗扰思想的感应电机内模控制方法 |
| 5.4.1 状态观测理论 |
| 5.4.2 感应电机状态方程重构 |
| 5.4.3 感应电机状态观测器设计 |
| 5.5 自抗扰内模控制稳定性分析 |
| 5.6 引入自抗扰思想的感应电机内模控制实验验证 |
| 5.6.1 正确性验证 |
| 5.6.2 突加、减载性能验证 |
| 5.6.3 参数摄动性能验证 |
| 5.6.4 性能提升对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 六、引入自抗扰思想的感应电机无速度传感器控制方法 |
| 6.1 无速度传感器控制方法与自抗扰控制的契合点 |
| 6.2 自抗扰观测器的原理 |
| 6.3 感应电机自抗扰观测器的设计 |
| 6.4 基于自抗扰观测器的感应电机无速度传感器控制 |
| 6.5 感应电机无速度传感器控制自抗扰观测器的参数设计与稳定性分析 |
| 6.5.1 参数设计与稳定性分析 |
| 6.5.2 带宽对噪声和干扰的特性 |
| 6.5.3 速度环的系统带宽 |
| 6.6 基于自抗扰观测器的感应电机转速辨识仿真验证 |
| 6.7 基于自抗扰观测器的感应电机转速辨识实验验证 |
| 6.7.1 全速和低速下的速度估计 |
| 6.7.2 对阶跃负载和扰动电流的鲁棒性 |
| 6.7.3 对参数摄动的鲁棒性 |
| 6.7.4 参数设计验证 |
| 6.7.5 估计性能对比 |
| 6.8 本章小结 |
| 七、总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（10）模型失配情形下典型热工过程PI控制器性能评估及优化重整定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 |
| 1.2.1 过程模型闭环辨识研究现状 |
| 1.2.2 PI控制回路性能评估研究现状 |
| 1.2.3 PI控制器参数整定研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及论文框架 |
| 第二章 模型失配情形下的过程模型闭环辨识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PI控制回路结构及过程模型 |
| 2.3 闭环设定值阶跃响应的特征量 |
| 2.4 基于BP神经网络回归建模的模型辨识 |
| 2.4.1 BP神经网络 |
| 2.4.2 模型参数与闭环响应特征量关系建模 |
| 2.5 模型辨识精度指标 |
| 2.6 仿真研究与分析 |
| 2.6.1 过程模型为FOPTD模型的情形 |
| 2.6.2 过程模型为SOPTD模型的情形 |
| 2.6.3 过程模型为CSOPTD模型的情形 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 模型失配情形下PI控制器的性能变化评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 PI控制器性能评价方法 |
| 3.2.1 设定值跟踪性能 |
| 3.2.2 负载扰动抑制性能 |
| 3.2.3 鲁棒性性能 |
| 3.3 模型失配与PI控制器性能变化的关系 |
| 3.3.1 模型失配与设定值跟踪性能变化的关系 |
| 3.3.2 模型失配与负载扰动抑制性能变化的关系 |
| 3.3.3 模型失配与控制回路鲁棒性变化的关系 |
| 3.4 控制性能变化评估仿真研究 |
| 3.4.1 过程模型为FOPTD模型的情形 |
| 3.4.2 过程模型为SOPTD模型的情形 |
| 3.4.3 过程模型为CSOPTD模型的情形 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 模型失配情形下PI控制器的重整定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 PI参数稳定域 |
| 4.3 遗传算法基本原理 |
| 4.4 基于遗传算法的PI控制器折中优化方法 |
| 4.4.1 PI参数优化问题的目标函数和约束条件构建 |
| 4.4.2 控制性能下降和改善程度的综合评价指标 |
| 4.5 PI控制器参数优化仿真研究与分析 |
| 4.5.1 过程模型为FOPTD模型的情形 |
| 4.5.2 过程模型为SOPTD模型的情形 |
| 4.5.3 过程模型为CSOPTD模型的情形 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在硕士研究生阶段发表的论文 |
四、一种具有最优跟踪性能的极点配置算法（论文参考文献）
- [1]基于二维模型的迭代学习控制算法研究[D]. 汪磊. 江南大学, 2021(01)
- [2]基于预估器的结晶反应釜温度控制与批次优化[D]. 臧儒东. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]结构不确定情况下直流微电网分布式鲁棒自适应控制研究[D]. 王科祖. 兰州理工大学, 2021(01)
- [4]两级伺服系统参数整定算法在磁头性能测试中的应用[D]. 张东. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]空间机械臂捕获失效翻滚目标的控制方法研究[D]. 杨国财. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [6]非线性伺服系统的参数辨识与自适应滑膜控制[D]. 刘建锋. 青岛理工大学, 2020(01)
- [7]机床进给传动系统参数估测和伺服控制研究[D]. 钟天铖. 东南大学, 2020
- [8]用于光机的高稳定度温度控制技术研究[D]. 李帅. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(01)
- [9]感应电机驱动系统的自抗扰控制[D]. 杜超. 西安理工大学, 2020
- [10]模型失配情形下典型热工过程PI控制器性能评估及优化重整定[D]. 陈炜. 东南大学, 2020(01)