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PSODE混合算法的ADRC控制
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更新于2023-05-25
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针对自抗扰控制过程中存在的最优参数难以确定的问题,提出一种基于混合PSODE的参数调整算法。采用线性ADRC控制器,利用ITAE值作为子项对系统动态性能进行评价,对于振幅回撤较大的输出增加惩罚策略;针对ADRC控制参数较多、难优化的问题,采用混合PSODE算法进行优化:当PSO的搜索停滞时,新算法异步间歇对pbest空间进行变异,并自适应调整惯性权重使粒子收敛,平衡了算法的全局和局部搜索能力。最后利用所提出的控制算法对锅炉过热汽温系统控制模型进行仿真,结果显示优化后的控制系统具有良好的控制性能和鲁棒性。
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PSODE混合算法的混合算法的ADRC控制控制
针对自抗扰控制过程中存在的最优参数难以确定的问题,提出一种基于混合PSODE的参数调整算法。采用线性
ADRC控制器,利用ITAE值作为子项对系统动态性能进行评价,对于振幅回撤较大的输出增加惩罚策略;针对
ADRC控制参数较多、难优化的问题,采用混合PSODE算法进行优化:当PSO的搜索停滞时,新算法异步间歇
对pbest空间进行变异,并自适应调整惯性权重使粒子收敛,平衡了算法的全局和局部搜索能力。最后利用所提
出的控制算法对锅炉过热汽温系统控制模型进行仿真,结果显示优化后的控制系统具有良好的控制性能和鲁棒
性。
0 引言引言
自抗扰控制器(Active disturbance rejection controller)是一种非线性控制器
[1]
,该控制器将系统模型的内部扰动和外部扰
动看为总扰动,通过扩张观测器对总扰动进行估计和补偿。因此,
[2-3]
。相对于非线性自抗扰控制器,线性自抗扰控制器设计
简单,控制器参数调节有相对确定的方法
[4]
。ADRC是否能充分发挥其性能依赖于控制器的参数设置是否最优。ADRC需要优
化的参数较多,若依靠经验调试线性ADRC的参数,非常耗时,且无法保证系统响应最优或次优。文献[5]采用各种算法对线性
自抗扰控制器多参数整定问题进行调优。但这些方法复杂,实际应用有一定难度。
1 线性线性ADRC控制器控制器
二阶线性ADRC控制器的结构图如图1所示。图中y和r是控制器输出和参考输入信号。u为控制量,d为未知外扰,Gp是被控
对象。ESO(Extended State Observer)为扩张状态观测器。
二阶线性ADRC中ESO的一般形式:
2 PSODE混合算法混合算法



















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