高阶线性自抗扰控制器稳定性与干扰抑制分析
106 浏览量
更新于2024-08-29
2
收藏 371KB PDF 举报
"抗扰控制器(HLADRC)areanalyzedbyusingtwodegree-offreedomclosed-looptransferfunctionandbodeplots.Furthermore,thesystematicanalysisontheimpactofinputgainsandmodelparameternoontherobuststabilityiscarriedout,leadingtotheDerivationofthestabilitydomainofparameter𝑏ands thé relationshipbetweenthedisturbance-suppressiondynamicsandbandwidth.Inthefinalpart,throughcomparative simulationswithlinearactivedisturbancerejectioncontroller(LADRC),itisevidentthatHLADRCexhibitsnotableadvantagesindisturbance rejectionwhileLADRC展现出优越erstabilityrobustnessandcontrolquality.Theseresultsprovideboththeoreticalbasisandpracticalreferenceforengineeringdesign.
关键词:自抗扰控制;高阶线性扩张观测器;频域分析;鲁棒性
中图分类号:TP13
文献标志码:A
本文首先介绍了高阶线性自抗扰控制器(HLADRC)的概念,它是在传统的线性扩张观测器(LESO)基础上发展起来的一种新型控制器。LESO能够有效地估计系统状态和未知干扰,而高阶形式的LESO进一步增强了这种能力,尤其是在处理复杂系统和高阶动态问题时。高阶LESO的设计采用了高增益的形式,这有助于提高状态估计的精度和系统的快速响应。
对于HLADRC的性能评估,文章通过二阶系统的二自由度闭环传递函数和频域特性进行了深入分析。状态估计误差的收敛性是控制器稳定性的关键指标,作者证明了HLADRC的状态估计误差在适当条件下会收敛到零,从而保证了系统的稳定性。此外,通过频域分析,可以了解控制器对不同频率干扰的抑制能力,这对于理解系统动态性能至关重要。
在鲁棒性分析部分,文章探讨了输入增益和模型参数不确定性对系统稳定性的直接影响。输入增益的调整可以影响控制器的干扰抑制能力和系统的动态响应,而模型参数的不确定性则可能导致系统的不稳定。通过对这些因素的系统分析,作者推导出了参数𝑏的稳定域,这个范围确保了即使在参数不确定的情况下,系统仍能保持稳定。同时,还揭示了系统干扰抑制动态特性和带宽之间的关系,这对于优化控制器参数以达到最佳性能是至关重要的。
对比仿真部分,HLADRC和LADRC在相同条件下的性能被详细比较。结果显示,HLADRC在抑制干扰方面表现出色,特别适合于存在强烈干扰的环境。然而,LADRC在稳定鲁棒性和控制品质方面表现更优,能够更好地应对模型参数的变化和外部扰动,保证系统的平稳运行。
这篇论文为自抗扰控制领域的理论研究和实际应用提供了宝贵的知识。通过对高阶线性自抗扰控制器的深入分析和仿真验证,不仅加深了我们对HLADRC性能的理解,也为工程实践中选择合适的控制器提供了理论依据。无论是干扰抑制还是鲁棒稳定性,自抗扰控制技术都展现了其在复杂系统控制中的潜力和价值。"
2023-09-30 上传
点击了解资源详情
2023-09-07 上传
2023-08-06 上传
2023-09-15 上传
2023-09-04 上传
2024-10-09 上传
2024-10-10 上传
2014-02-24 上传
weixin_38692707
- 粉丝: 8
- 资源: 902
最新资源
- Android圆角进度条控件的设计与应用
- mui框架实现带侧边栏的响应式布局
- Android仿知乎横线直线进度条实现教程
- SSM选课系统实现:Spring+SpringMVC+MyBatis源码剖析
- 使用JavaScript开发的流星待办事项应用
- Google Code Jam 2015竞赛回顾与Java编程实践
- Angular 2与NW.js集成:通过Webpack和Gulp构建环境详解
- OneDayTripPlanner:数字化城市旅游活动规划助手
- TinySTM 轻量级原子操作库的详细介绍与安装指南
- 模拟PHP序列化:JavaScript实现序列化与反序列化技术
- ***进销存系统全面功能介绍与开发指南
- 掌握Clojure命名空间的正确重新加载技巧
- 免费获取VMD模态分解Matlab源代码与案例数据
- BuglyEasyToUnity最新更新优化:简化Unity开发者接入流程
- Android学生俱乐部项目任务2解析与实践
- 掌握Elixir语言构建高效分布式网络爬虫