[发明专利]一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法

说明书

本发明公开了一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法，属于机器人技术领域，本发明以不确定非线性系统作为研究对象，以在饱和非线性、非线性动态、外干扰等耦合不确定因素的共同影响下其输出能准确地跟踪期望的指令为控制目标，针对非匹配和匹配未知非线性动态分别通过径向基神经网络进行估计并前馈补偿；针对非匹配和匹配外干扰分别通过扩张状态观测器进行估计并前馈补偿；针对控制器存在“微分爆炸”影响，通过基于指令滤波反步的控制策略进行优化；针对饱和以及滤波误差的影响，通过基于饱和及滤波误差的辅助系统予以实时补偿。本发明能保证系统输出能准确地跟踪期望的指令，并避免“微分爆炸”影响，更利于在复杂工况中应用。

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域，涉及一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法。

背景技术

非线性系统中不可避免存在的饱和非线性、非线性动态、外干扰等耦合不确定因素，会导致不理想的控制效果甚至致使系统失稳。工业、工程等重要领域，如汽车悬架系统、液压负载模拟器、武器发射装置随动系统等都离不开非线性系统的控制。随着这些领域技术水平的不断进步，迫切需要高性能的非线性控制系统作为支撑，传统基于线性化方法得到的控制性能逐渐不能满足系统需求。非线性系统中的耦合不确定因素，逐渐成为限制系统性能提升的瓶颈因素。

目前针对考虑饱和及模型不确定性影响的非线性系统的先进控制策略，主要有饱和自适应鲁棒控制、饱和鲁棒自适应控制、基于扰动补偿的饱和控制等方法。典型地，饱和自适应鲁棒控制策略针对非线性系统中的不确定性参数，设计恰当的在线估计策略对其进行估计，对可能发生的外干扰等扰动，通过提高非线性反馈增益对其进行抑制进而提升系统性能，然后通过约束函数确保最终控制律始终在预设的范围内而不超过系统的硬件电气约束。由于强非线性反馈增益往往导致设计的保守性(即高增益反馈)，从而使其在工程应用中存在一定的保守性。同时，当外干扰等扰动逐渐增大时，所设计的自适应鲁棒控制器会使跟踪性能恶化，甚至出现不稳定现象。基于扰动补偿的饱和控制策略针对非线性系统中的时变外干扰，结合扩张状态观测器、非线性扰动观测器、高增益扰动观测器等扰动观测器来对其进行估计，并在设计控制器时进行前馈补偿，从而在一定程度上抵抗扰动的影响。然而，以上提到的控制策略针对系统中存在的模型非线性动态、外干扰、饱和非线性等耦合不确定因素仍不能够同时有效地处理，并且设计的控制器存在反复微分导致的“微分爆炸”影响。

总结来说，现有饱和非线性系统的控制技术的不足之处主要有以下几点：

(1)不能同时处理非线性系统中的耦合不确定因素。非线性系统中存在未知模型非线性动态、外干扰、饱和非线性等耦合不确定因素的影响，这些不确定因素通常难以用明确的函数来表示并且现存的控制方法难以同时处理它们，而这些扰动可能会严重影响系统的控制性能。

(2)传统控制方法存在“微分爆炸”影响。传统非线性控制方法往往基于反步法进行设计，存在对虚拟控制函数的反复微分影响，进而引起“微分爆炸”影响，严重影响非线性控制技术的实用化。

发明内容

本发明的目的是提供一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法，解决了现有饱和非线性系统不能同时处理非线性系统中的耦合不确定因素且传统控制方法存在“微分爆炸”影响的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法，包括如下步骤：

步骤1：建立分布式服务器，在分布式服务器中建立模型建立服务器、神经网络服务器、扩张状态观测服务器、非线性系统控制服务器和客户端；

步骤2：模型建立服务器采集非线性系统的系统状态η和每个动态通道总的时变扰动q_i(t)，并通过以下公式建立非线性系统模型：