鲁棒LPV系统控制：内部模型驱动的反演前馈与反馈策略

“基于内部模型的鲁棒LPV系统鲁棒反演前馈和反馈2DOF控制” 本文介绍了一种针对线性参数可变（LPV）系统的新型控制策略，旨在克服系统不确定性及外部干扰对控制性能的影响。该策略融合了内部模型控制（IMC）和鲁棒反演前馈反馈二自由度（2DOF）控制的思想，以实现更优的系统性能和干扰抑制。 首先，文章提出了一个LPV系统模型识别的线性矩阵不等式（LMI）综合方法。LMI是一种有效的工具，用于求解控制设计中的优化问题，它能确保控制系统的稳定性和性能指标。通过这种方法，可以更准确地辨识系统参数，从而更好地理解和建模LPV系统的行为。 接下来，为了最小化由扰动引起的输出误差，设计了一个优化的H-无穷范数扰动补偿器。H-无穷控制理论旨在最小化系统对所有可能输入扰动的响应，同时保证系统性能。这里的扰动补偿器旨在有效地抵消外部干扰，提高系统的抗干扰能力。 然后，结合内部模型，设计了一个鲁棒反演前馈控制器。内部模型控制理论的核心是构建一个能够跟踪期望参考信号的内环，而鲁棒反演则用于设计前馈控制器，即使在存在不确定性和扰动的情况下，也能保证控制精度。 此外，通过H-∞混合灵敏度综合方法设计了反馈控制器。这种技术考虑了系统和控制器之间的相互影响，旨在同时满足参考信号跟踪性能和系统的鲁棒性要求。混合灵敏度方法可以调整系统对不同扰动和参考信号变化的响应，以达到最佳控制效果。 最后，作者通过原子力显微镜（AFM）垂直定位的仿真实验验证了所提控制策略的有效性。实验结果显示，与传统方法相比，该控制方法在输出性能和干扰抑制方面表现更优，证明了其在实际应用中的潜力。 总结起来，这篇文章提出了一种结合内部模型控制和鲁棒反演的2DOF控制策略，适用于LPV系统，能够有效应对不确定性并增强干扰抑制能力。通过LMI、H-无穷范数和混合灵敏度方法的综合应用，该策略提供了一种强大且灵活的控制设计框架，对于改善LPV系统的控制性能具有重要意义。