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大理石平台现代控制策略

作者:admin 时间:2018-09-29 10:48
大理石平的传统控制策略都是针对系统中存在的某一具体扰动现象,如摩擦、干扰等进行基于模型的补偿,或者直接通过观测进行补偿。由于这些扰动因素都存在不确定性,并非都能通过模型准确的复现,因此对其进行完全补偿是非常困难的。此外,在精度要求特别高的场合,有时必须考虑被控对象结构与参数的变化和其他非线性因素的影响,甚至是运行环境的改变及环境干扰等时变和不确定性因素,才能得到满意的控制效果。在控制理论的研究中,针对这些问题,现代控制策略得到了很大的发展。
  1)自适应控制
  当被控对象的动态特性未知或者其特性是经常变化的时候,经典的反馈控制策略的效果往往难以令人满意。自适应控制通过改变控制系统的自身特性来适应系统动态特性和环境条件的变化。气浮大理石平台自适应控制系统的种类包括模型参考自适应系统、自校正控制系统、自寻最 优控制系统、变结构控制系统和智能自适应控制系统等,自适应控制器设计的难点在于保证算法的收敛和系统的稳定性,因此多采用基于李亚普诺夫稳定性理论的设计方法,实际应用中以模型参考自适应控制系统和自校正控制系统的应用最为广泛。
  2)鲁棒控制
  “鲁棒性”(robustness)是指控制系统在其特性或参数发生一定摄动、受到扰动影响时仍维持一定指标的控制性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器即称为鲁棒控制器。目前较为成熟的鲁棒控制策略是H∞控制,该算法始于1980年,所针对的系统要求其传递函数零极点均在负半平面内,且无纯虚数零极点。该方法比较趋于理论化,计算算法复杂,目前还没有一个系统的方法可以应用H、技术将系统的不确定性以及模型的不精确性定量地表示出来,因此H∞控制很少应用于工业生产,多是理论研究,有待进一步的研究来完善。
  3)模糊控制
  模糊控制诞生于1965年,由L.A.Zadeh最 先提出,相比传统控制算法,模糊控制有其独到特点。模糊控制适用于控制对象数学模型不确定的场合,只要控制人员有经验数据及相关基本知识即可。模糊控制鲁棒性较强,适用于时变、非线性系统等;它以语言规则为基础,对于不同的指标函数,其语言规则可以不同,以使整体能够得到协调控制。模糊控制主要存在的问题一是模糊控制规则的设计方法,包括隶属函数和量化程度的确定、采样周期的选择等等;二是模糊控制器的参数确定和动态模型的辨识。
  4)变结构控制
  变结构控制(VariableStructureControl,VSC)通过不断变换控制系统的结构,适应被控对象的参数摄动以及外界干扰,以期较好地解决动、静态性能指标之间地矛盾。滑模变结构控制是应用较广的一类变结构控制器,只需要提供系统受到干扰的范围和大致变化区间,对模型的准确度要求也不高。滑模变结构控制还可以实现对系统的解耦和降阶,便于对系统的静态性能和动态性能都有很好的控制。系统进入滑模状态后,系统参数不再受外界扰动的影响,系统具有较好的鲁棒性。但滑模变结构控制在进入滑模面是容易出现“抖动”现象,造成系统稳定时间延长,超调增大等不良影响。
  5)直接离散域设计控制器
  除了在连续域内设计高性能控制器外,也可直接在离散域中设计,如:Yang和Tomizuka采用状态反馈直接设计离散时间鲁棒控制器。直接离散域的控制器设计起步较晚,远没有连续域控制器设计应用广泛。
  6)智能控制
  以神经网络、模糊控制、遗传算法为代表的智能控制算法是近些年控制理论领域的研究热点。气浮大理石平台智能控制以模糊集合、数理逻辑作为数学工具,从神经生理学、仿生学角度对人脑结构模型、功能模型的研究,通过将人工智能的理论与自动控制理论结合起来,实现对复杂和不确定性系统的控制。