3、不确定线性描述系统的鲁棒PID抗积分饱和补偿控制

不确定线性描述系统的鲁棒PID抗积分饱和补偿控制

1. 引言

自1977年引入以来,描述系统(DS)一直是控制理论的主要研究领域之一。与状态空间中的常规系统不同,DS允许在其物理变量中纳入代数约束的表示。线性参数可变(LPV)系统是指其状态空间表示依赖于外生非平稳参数的线性动态系统,它是线性时变(LTV)系统的推广。

在对具有不确定参数的物理系统进行建模时,会产生表示不确定DS的动态系统。由于许多应用和技术过程的建模通常只有近似模型,因此对受不确定性影响的DS的分析一直是一个非常活跃的研究方向。

任何控制系统设计的主要目标都是其实践应用。在为实际应用进行控制系统综合时,必须考虑其实现的灵活性和简单性。静态输出反馈为实现提供了便利,而PID控制器在自动控制历史中被广泛研究,并在工业控制中得到广泛应用。

在实际应用中,复杂工业过程的控制方案通常需要满足多个目标,并在不同控制模式下运行。由于控制器的物理限制(饱和)和换向,过程控制输入可能与控制器输出不同,这种情况被称为积分饱和,会导致控制输入与控制器内部状态不一致。对于受工厂输入限制和替换影响的线性时不变(LTI)系统的控制问题,可以通过补偿来处理,通常分为两个阶段:第一阶段设计控制系统时不考虑执行器的物理限制;第二阶段通过额外反馈设计补偿,以最小化执行器饱和的负面影响,这通常被称为抗积分饱和(AW)补偿问题。

本文提出了一种针对不确定线性描述系统(ULDS)的鲁棒PID控制器与AW补偿的设计方法。该方法首先设计多变量PID控制器,不考虑执行器饱和,将特定类别的ULDS通过线性变换转换为LPV系统;然后设计补偿增益,以减少饱和的不利影响,同时考虑闭环性能和执行器饱和极限的变化。通过最小化H∞范数

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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