[发明专利]基于预测跟踪微分器的线性自抗扰控制器的设计方法

说明书

本发明涉及一种基于预测跟踪微分器的线性自抗扰控制器的设计方法，包括以下步骤：a.设计预测跟踪微分器，利用所述预测跟踪微分器对获得的状态信号进行滤波处理，得到滤波值；b.基于所述滤波值，利用扩张状态观测器获取系统的扩张状态；c.利用所述扩张状态对PD控制律进行修正，得到线性自抗扰控制器。根据本发明的基于预测跟踪微分器的线性自抗扰控制器的设计方法能有效抑制噪声污染对包含高增益观测器的系统闭环特性的影响，并能有效补偿滤波带来的相位延迟现象，增强控制器的鲁棒性。该方法增强了线性自抗扰控制器对于高频噪声的鲁棒性，具有工程实用性。

技术领域

本发明涉及一种基于预测跟踪微分器的线性自抗扰控制器的设计方法。

背景技术

控制理论自诞生以来，经历了古典控制理论、现代控制理论到智能控制的发展历程，建立了非常丰富的理论体系。但除了少数模型预测控制、自适应控制和模糊控制以外，其他现代控制算法都难以在工程实践中得到有效的应用。尽管PID控制方法简单、应用广泛，其控制性能却往往不尽如人意。在这种背景下，自抗扰控制技术继承和发扬PID控制的长处，借鉴和吸收现代控制理论先进成果，既不依赖对象的精确模型，又能有效抑制各种干扰，具有较强的鲁棒性。

自抗扰控制的核心思想是把系统的外部干扰以及系统的未建模动态的综合作用当作一个特殊的状态-“扩张状态”，通过观测器的实时估计并实时进行补偿，即扩张状态观测(Extended State Observer，ESO)。提高扩张状态观测器的增益能提高ESO的收敛速度和估计能力，但增益的提高会带来显著的噪声放大问题。实际工程中，传感器测量信号包含各种噪声污染，如果不加处理，轻则会引起控制器输出抖振，使得系统被控状态抖振，降低控制器控制品质，并降低执行机构的疲劳寿命；严重情况下，自抗扰控制器中扩张状态观测器高增益的噪声放大效应会削弱控制器稳定性，甚至引起控制器发散。尽管传感器测量信号一般都会经由扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，EKF)等方法进行滤波处理，但由于经典EKF采用了Taylor展开近似来处理系统模型非线性，一定程度上损失了滤波能力，导致有些情况下滤波仍会不够彻底，控制器所用滤波信号中仍会存在一定程度的噪声信号。

目前针对线性自抗扰控制器的滤波器研究没有考虑滤波延迟的问题，如果滤波延迟较大，尽管数值仿真中滤波效果不错，但实际应用中滤波带来的相位延迟却会降低系统闭环控制带宽，极易引起系统震荡甚至发散。在实际工程应用中，往往将扩张状态观测器的增益(带宽)限制在一个较小的值以下，抑制观测器的噪声放大现象，从而保证系统的稳定性。这种保守设计实际上牺牲了ESO的收敛速度与估计能力，削弱了自抗扰控制器的抗干扰能力。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题，提供一种基于预测跟踪微分器的线性自抗扰控制器的设计方法。

为实现上述发明目的，本发明提供一种基于预测跟踪微分器的线性自抗扰控制器的设计方法，所述设计方法针对以下二阶系统进行：

其中，x₁(t)、x₂(t)为系统状态，u为控制信号，f为系统状态和外界干扰w(t)的函数，b₀为系统已知参数,v(t)为噪声信号，y为测量得到的包含噪声的系统输出信号；

所述设计方法包括以下步骤：

a.预测跟踪微分器，利用所述预测跟踪微分器对传感器测量得到的被噪声污染的信号进行滤波处理，得到滤波值；

b.基于所述滤波值，利用扩张状态观测器获取系统的扩张状态；

c.利用所述扩张状态对传统的PD比例-微分控制律进行修正，得到改进的线性自抗扰控制器。

根据本发明的一个方面，在所述a步骤中，首先，根据滤波器上一步的微分信号，将滤波器上一步的输出信号向前预测k₁步，然后将预测更新后的信号输入当前跟踪微分器；