專(zhuān)利名稱(chēng)：實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化自抗擾反饋控制的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明與適用過(guò)渡過(guò)程控制的控制器有關(guān)，更詳細(xì)的說(shuō)，與根據(jù)控制對(duì)象的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)能推定其控制對(duì)象的狀態(tài)和未知干擾的控制器有關(guān)。
目前，過(guò)程控制中用的絕大多數(shù)控制器是40年代形成的PID調(diào)節(jié)器及其變種。60年代以后，以被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的現(xiàn)代控制理論得到了很大發(fā)展。但是大量實(shí)際對(duì)象給不出合適的數(shù)學(xué)模型，現(xiàn)代控制理論成果很難用于實(shí)際控制工程中。于是80年代開(kāi)始出現(xiàn)了各種“先進(jìn)控制”方法，但都沒(méi)有擺脫數(shù)學(xué)模型的束博，都要采用“建摸”、“系統(tǒng)辨識(shí)”、“適應(yīng)”等復(fù)雜手續(xù)，使控制算法復(fù)雜，其應(yīng)用受到很大限制。
控制論和模擬技術(shù)的萌芽時(shí)期產(chǎn)生的PID技術(shù)，在大量實(shí)際控制工程中出色地完成了各種控制目標(biāo)，從而PID成為一種幾乎完美的控制技術(shù)。然而，科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，使控制目標(biāo)多樣化，控制精度和速度的要求越來(lái)越高，原始的PID不能完全適應(yīng)這個(gè)新變化。人們懷疑PID“不行”，認(rèn)為PID對(duì)對(duì)象的數(shù)學(xué)描述不精確是它的最大缺點(diǎn)，要建立新的對(duì)象描述方法來(lái)探討新的控制機(jī)理。于是從60年代開(kāi)始，以對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型(狀態(tài)空間模型)為基楚的現(xiàn)代控制理論得到了很大發(fā)展。然而這個(gè)新理論沒(méi)能給出實(shí)用控制器的設(shè)計(jì)方法，其成果工程實(shí)踐中難于得到應(yīng)用。于是80年代末開(kāi)始，又出現(xiàn)了“重新認(rèn)識(shí)PID”的新思潮。
尋求實(shí)用而高效的控制器，需要正確地認(rèn)識(shí)PID和現(xiàn)代控制理論的優(yōu)缺點(diǎn)。
PID在過(guò)程控制中能夠得到大量應(yīng)用的根本原因是，它不是靠對(duì)象的數(shù)學(xué)模型來(lái)確定控制策略，而是靠“控制目標(biāo)與被控對(duì)象實(shí)際行為之間的誤差”來(lái)確定消除此誤差的控制策略，其控制機(jī)理完全獨(dú)立于對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。然而，它生成控制量的方法，由于受當(dāng)時(shí)的認(rèn)識(shí)水平和技術(shù)條件的限制，比較簡(jiǎn)單“目標(biāo)和行為之間誤差ε”的過(guò)去(I)、現(xiàn)在(P)及變化趨勢(shì)(D)的“加權(quán)和”形式，是直接去處理“目標(biāo)和實(shí)際行為之間誤差ε”來(lái)得到控制量的。PID的局限性就是由這種“目標(biāo)信號(hào)”和“實(shí)際行為信號(hào)”的“簡(jiǎn)單處理”所導(dǎo)致的。簡(jiǎn)單地說(shuō)“不靠模型”是優(yōu)點(diǎn)，“處理簡(jiǎn)單”是其缺點(diǎn)。現(xiàn)代控制理論雖然對(duì)系統(tǒng)分析(即對(duì)控制系統(tǒng)基本機(jī)制的認(rèn)識(shí))作出了很大貢獻(xiàn)，但是由于大量的工程對(duì)象給不出合適的數(shù)學(xué)模型，它提出的控制方法很難得到實(shí)際應(yīng)用。簡(jiǎn)單地說(shuō)“靠模型”是其優(yōu)點(diǎn)，也是無(wú)法實(shí)用的最大“缺點(diǎn)”。
如果現(xiàn)代控制理論對(duì)控制系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和現(xiàn)代的信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合，發(fā)揚(yáng)PID“不靠模型”的長(zhǎng)處，改進(jìn)其“簡(jiǎn)單處理”辦法，那么我們能夠構(gòu)造出比PID更好的新型實(shí)用控制器。
上述的過(guò)去PID技術(shù)，有如下四個(gè)方面需要改進(jìn)①控制目標(biāo)可以跳變，但是作為慣性環(huán)節(jié)的輸出，對(duì)象的實(shí)際行為只能緩變，要求“緩變的行為”跟蹤“突變的目標(biāo)”是不合理的。
②缺乏獲取誤差微分信號(hào)的合適辦法。
③誤差ε的“過(guò)去”( ，即I)、“現(xiàn)在”(P)及“變化趨勢(shì)”(D)的“加權(quán)和”不一定是最好的組合形式。
④I的引入，對(duì)消除未知常值外擾的影響，有一定的作用，除此之外意義不大。
對(duì)此，本申請(qǐng)專(zhuān)利的發(fā)明者，發(fā)明了能解決PID的這四個(gè)弱點(diǎn)的控制技術(shù)①發(fā)明了根據(jù)目標(biāo)值和對(duì)象的能力，先安排合適的“過(guò)渡過(guò)程”和這個(gè)過(guò)程的微分信號(hào)的技術(shù)。
②發(fā)明了開(kāi)發(fā)出能夠合理提取微分信號(hào)的非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)環(huán)節(jié)-“非線(xiàn)性跟蹤微分器”(Tracking-Differentiator-TD)的技術(shù)；此技術(shù)的詳細(xì)說(shuō)明請(qǐng)參考以下文獻(xiàn)A及表1的中國(guó)文獻(xiàn)[1，2]。
文獻(xiàn)AHan Jing-Qing．Nonliner Design Methods For Control Systems.
IFAC World Congress 1999，Beijing，P.R.China，C-2a-15-4，521-526，(5th-9th July 1999)．(注IFACThe International Federation of AutomaticControl)③發(fā)明了采用安排的過(guò)渡過(guò)程和系統(tǒng)實(shí)際狀態(tài)之間誤差的適當(dāng)非線(xiàn)性組合策略的技術(shù)；此技術(shù)的詳細(xì)說(shuō)明請(qǐng)參考表1的中國(guó)文獻(xiàn)[3]。
④發(fā)明了由對(duì)象的輸入輸出信號(hào)能估計(jì)對(duì)象狀態(tài)和不確定擾動(dòng)的非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)環(huán)節(jié)-“擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器”(Extended State Observer-ESO)，用于估計(jì)對(duì)象狀態(tài)和未知擾動(dòng)(參考文獻(xiàn)[4])。這個(gè)“擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器”是獨(dú)立于對(duì)象的具體數(shù)學(xué)模型的的技術(shù)；此技術(shù)的詳細(xì)說(shuō)明請(qǐng)參考上述文獻(xiàn)A，下述文獻(xiàn)B及表1的中國(guó)文獻(xiàn)[4]。
文獻(xiàn)Bバゲスマハワン，羅正華，韓京清(本專(zhuān)利申請(qǐng)的發(fā)明者)，中 新一“通過(guò)擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的機(jī)器人的高速而高精度的運(yùn)動(dòng)控制”，日本機(jī)器人學(xué)會(huì)志，Vol.18，No.2，pp.244～251，2000。
此“擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器”是與控制對(duì)象的具體數(shù)學(xué)模型無(wú)關(guān)的獨(dú)立的存在。
本專(zhuān)利發(fā)明者，根據(jù)以上4方面技術(shù)，發(fā)明了新型的非線(xiàn)性PID控制器。此控制器，首先，第1個(gè)“追蹤微分器”設(shè)定過(guò)渡過(guò)程，并抽出其微分信號(hào)，其次，第2個(gè)“追蹤微分器”追蹤被控對(duì)象的實(shí)際舉動(dòng)，并抽出其微分信號(hào)。接著，算出第1個(gè)“追蹤微分器”設(shè)定的過(guò)渡過(guò)程和第2個(gè)“追蹤微分器”追蹤被控對(duì)象的實(shí)際舉動(dòng)的誤差和上述過(guò)渡過(guò)程的微分信號(hào)和上述實(shí)際舉動(dòng)微分信號(hào)的微分誤差。并積分上述誤差。最后，積分輸出值和上述誤差及微分誤差的非線(xiàn)性組合，生成被控對(duì)象的控制量，對(duì)此技術(shù)詳細(xì)說(shuō)明請(qǐng)參考前記文獻(xiàn)A的

圖1及表1的中國(guó)文獻(xiàn)[4]。上述的新型非線(xiàn)性PID控制器跟過(guò)去的PID控制器相比，其控制效果奇好，無(wú)需量測(cè)外擾而能消除其影響，參數(shù)調(diào)整也很簡(jiǎn)單。
另外，本專(zhuān)利發(fā)明者，為強(qiáng)化控制器的不確定因素的適應(yīng)能力和未知的干擾對(duì)應(yīng)能力，利用狀態(tài)觀測(cè)器思想和非線(xiàn)性反饋特殊效果，根據(jù)被控對(duì)象的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)開(kāi)發(fā)出能推定被控對(duì)象和不確定因素和干擾的強(qiáng)力的“擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器”，并利用它發(fā)明了“自動(dòng)排除干擾控制器”(Auto-Disturbances-Rejection ControllerADRC)，因?yàn)椤皵U(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器”能推定不確定干擾，對(duì)ADRC，上述第1的誤差積分反饋就沒(méi)有必要了。此技術(shù)的詳細(xì)說(shuō)明請(qǐng)參考上述文獻(xiàn)A的4.2節(jié)(圖2)及表1的中國(guó)文獻(xiàn)[5]，[6]。
“自抗擾控制器”(ADRC)是由如下三部分組成用一個(gè)跟蹤微分器(TD)來(lái)安排過(guò)渡過(guò)程并提取其微分信號(hào)；用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(ESO)來(lái)估計(jì)對(duì)象的狀態(tài)變量和未知擾動(dòng)的實(shí)時(shí)作用量；安排的過(guò)渡過(guò)程與對(duì)象狀態(tài)估計(jì)量之間誤差的適當(dāng)非線(xiàn)性組合和未知擾動(dòng)估計(jì)量的補(bǔ)償來(lái)生成控制信號(hào)。
這三部分中都用到了合適的非線(xiàn)性特性。這對(duì)數(shù)字式控制器來(lái)說(shuō)不是障礙，因?yàn)閿?shù)字控制器只認(rèn)得程序，不能區(qū)分線(xiàn)性與非線(xiàn)性。
自抗擾控制器完全適應(yīng)了數(shù)字控制時(shí)代的要求，也完全禰補(bǔ)了常規(guī)PID的不足，而且PID不易實(shí)現(xiàn)的時(shí)滯系統(tǒng)控制、多變量系統(tǒng)解耦控制等都是比較容易做到的。在自抗擾控制器中，確定性系統(tǒng)控制與不確定性系統(tǒng)的控制完全可以統(tǒng)一起來(lái)。
然而，從工程實(shí)用的角度看，自抗擾控制器也有一些需要進(jìn)一步改善的部分。
自抗擾控制器中需要改進(jìn)的部分主要有如下三方面①“用跟蹤微分器(TD)”安排的過(guò)渡過(guò)程有加速度的跳躍，容易引起過(guò)渡過(guò)程中控制量的跳躍，有時(shí)對(duì)工程實(shí)現(xiàn)帶來(lái)一定困難；
②“擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(ESO)”中所用非線(xiàn)性函數(shù)演算量多一些；③誤差和誤差微分的非線(xiàn)性反饋形式需要進(jìn)行最優(yōu)化。
改進(jìn)“自抗擾控制器”這三個(gè)不足點(diǎn)，提出了新的更實(shí)用的控制器方案-“最優(yōu)自抗擾控制器”(Optimal Auto-Disturbances-Rejection Controller)，是本次中請(qǐng)專(zhuān)利的主要內(nèi)容。
表1
本發(fā)明的第1種形態(tài)就是，適用于根據(jù)被空對(duì)象狀態(tài)估計(jì)值和設(shè)定值的誤差，算出其控制對(duì)象控制量的反饋控制，以控制設(shè)定值的過(guò)渡過(guò)程的過(guò)渡過(guò)程控制方法作為前提。首先，根據(jù)過(guò)渡過(guò)程改變量的加速度變化形式，決定過(guò)渡過(guò)程的形式。又，根據(jù)其過(guò)渡過(guò)程的形式，控制設(shè)定值的過(guò)渡過(guò)程。
更詳細(xì)地說(shuō)，根據(jù)過(guò)渡過(guò)程改變量的加速度變化形式，決定過(guò)渡過(guò)程改變量的微分形式的改變量微分形式，又根據(jù)上述形式?jīng)Q定過(guò)渡過(guò)程改變量的不同形式的改變量形式，又根據(jù)所決定的改變量形式及改變量微分形式，控制設(shè)定值的過(guò)渡過(guò)程的改變量及改變量微分。
本發(fā)明的第2種形態(tài)是，用包括非線(xiàn)性函數(shù)的變換函數(shù)算出被控對(duì)象狀態(tài)的估計(jì)值改變量和被控對(duì)象狀態(tài)的實(shí)際改變量的誤差，介于狀態(tài)變數(shù)用觀測(cè)可能的觀測(cè)器觀測(cè)包括未知的干擾和控制對(duì)象系統(tǒng)的未知的動(dòng)特性的不確定作用。
首先，用折線(xiàn)函數(shù)變換誤差的演算來(lái)實(shí)行用變換函數(shù)變換誤差的演算，然后，根據(jù)其演算的輸出值，用觀測(cè)器算出被控對(duì)象狀態(tài)的多變量個(gè)估計(jì)值和不確定作用的估計(jì)值。
本發(fā)明的第3種形態(tài)是，算出所謂被控對(duì)象狀態(tài)估計(jì)值的改變量和設(shè)定值的過(guò)渡過(guò)程改變量的誤差的改變量誤差和，所謂被控對(duì)象狀態(tài)估計(jì)值的改變量微分和設(shè)定值的過(guò)渡過(guò)程改變量微分的誤差的改變量微分誤差，輸入其改變量誤差及改變量微分誤差，演算包括能其誤差共同縮小到零的非線(xiàn)性函數(shù)的變換函數(shù)，通過(guò)算出其被控對(duì)象控制量的誤差反饋控制量來(lái)控制被控對(duì)象。并補(bǔ)償被控對(duì)象狀態(tài)改變量的反饋控制方法作為前提。
并且，作為變換函數(shù)，當(dāng)其改變量及改變量微分縮小到零時(shí)，具有抑制其誤差值的在零近旁所發(fā)生的震動(dòng)的特性，進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)，根據(jù)數(shù)1式算出上述變換函數(shù)。
數(shù)1d＝rh1d0＝dh1y＝ε1(t)＋h1ε2(t)a0=d2+8r|y|]]>a={s2(t)+sign(y)(a0-d)2,|y|>d0ϵ2(t)+yh1,|y|≤d0]]>fst(ϵ1(t),ϵ2(t),r,h1)={rsign(a),|a|>drad,|a|≤d]]>u00(t)＝fst(ε1(t)，ε2(t)，r，h1)
本發(fā)明的第4種形態(tài)是，根據(jù)適當(dāng)?shù)慕M合以上所述的本發(fā)明第1到第3形態(tài)的各構(gòu)成要素，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化自抗擾的反饋控制方法。
下面，參照?qǐng)D形來(lái)詳細(xì)地說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施形態(tài)。
圖1為本發(fā)明的實(shí)施形態(tài)構(gòu)成圖。
圖2為過(guò)渡過(guò)程形式的第1種特性圖。
圖3為過(guò)渡過(guò)程形式的第2種特性圖。
圖4為過(guò)渡過(guò)程形式的第3種特性圖。
圖5為過(guò)渡過(guò)程形式的第4種特性圖。
圖6為ESO的折線(xiàn)函數(shù)特性圖。
圖7為O.S.E.F的最優(yōu)化非線(xiàn)性函數(shù)特性圖。
圖8為初期設(shè)定動(dòng)作流程圖。
圖9為主體動(dòng)作流程圖。
圖10為A.T.P動(dòng)作流程圖。
圖11為O.S.E.F動(dòng)作流程圖。
圖12為ESO動(dòng)作流程圖。
圖13為實(shí)驗(yàn)結(jié)果特性圖(γ＝1)。
圖14為實(shí)驗(yàn)結(jié)果特性圖(γ＝10)。
圖1是，作為本發(fā)明的實(shí)施形態(tài)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化自抗擾控制器(最優(yōu)化ADRC)101的構(gòu)成圖。
最優(yōu)化ADRC101，由以下功能所構(gòu)成的。
首先，過(guò)渡過(guò)程設(shè)定器(A.T.PArrangement of TransientProcess)102，給生成對(duì)設(shè)定值v0的過(guò)渡過(guò)程改變量v1及過(guò)渡過(guò)程改變量微分v2。
擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(ESOExtended State Observer)103，估計(jì)被控對(duì)象狀態(tài)和不確定干擾作用，輸出估計(jì)所謂被控對(duì)象狀態(tài)的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1及狀態(tài)估計(jì)改變量微分z2和所謂估計(jì)所有的不確定模型和不確定干擾的不確定作用估計(jì)值z(mì)3。ESO103的輸入值就是，用加算器106將用乘算器104乘出被控對(duì)象的控制量u和已知系數(shù)b后得到的值bu和已知作用量演算器105所輸出的已知作用量f0加算后得到的值以及被控對(duì)象的輸出值y。
誤差演算器107，演算A.T.P102所生成的過(guò)渡過(guò)程改變量v1和ESO103所輸出的被控對(duì)象狀態(tài)估計(jì)改變量z1的誤差也就是改變量誤差ε1。
微分誤差演算器108、演算A.T.P102所生成的過(guò)渡過(guò)程改變量微分v2和ESO103所輸出的被控對(duì)象狀態(tài)估計(jì)改變量微分z2的誤差也就是改變量微分誤差ε2。
最優(yōu)化狀態(tài)誤差反饋器(O.S.E.F)109，根據(jù)改變量誤差ε2和改變量微分誤差ε2，輸出最優(yōu)地補(bǔ)償其誤差的反饋控制量u00。
一面，用加算器110將ESO103所輸出的不確定作用估計(jì)值z(mì)3和已知作用量演算器105所輸出的已知作用量f0加上后得到的值和已知系數(shù)-1/b再用乘算器111乘上后得到的值，作為干擾補(bǔ)償控制量被輸入到加算器112里。
加算器112，把O.S.E.F109所輸出的誤差反饋控制量和乘算器111所輸出的干擾補(bǔ)償控制量加上后得到的值，作為被控對(duì)象的控制量輸出。
對(duì)上述構(gòu)成，已知作用量演算器105，根據(jù)ESO103所輸出的狀態(tài)估計(jì)改變量z1及狀態(tài)估計(jì)改變量微分z2和已知的干擾作用量w0通過(guò)執(zhí)行已知的函數(shù)f0(z1，z2，w0)來(lái)，算出已知作用量f0。但，已知作用量演算器105并不是必須的，已知的作用量不明時(shí)，可以忽略。
又，過(guò)渡過(guò)程的不同形式選擇部113，作為本發(fā)明最關(guān)鍵的特征，A.T.P102對(duì)設(shè)定值v0生成過(guò)渡過(guò)程改變量v1及過(guò)渡過(guò)渡改變量微分v2時(shí)所使用的過(guò)渡過(guò)程形式的函數(shù)，根據(jù)用戶(hù)的指示，預(yù)先設(shè)定好的多種過(guò)渡過(guò)程形式當(dāng)中選一種，提供給A.T.P102。
同樣，非線(xiàn)性函數(shù)選擇部114，作為本發(fā)明最關(guān)鍵的特征，當(dāng)ESO103算出狀態(tài)估計(jì)改變量z1，狀態(tài)估計(jì)改變量微分z2，及不確定作用估計(jì)量z3時(shí)使用的非線(xiàn)性函數(shù)g1、g2、g3，根據(jù)用戶(hù)的指示，預(yù)先設(shè)定好的多種種類(lèi)當(dāng)中選一種，提供給ESO103。
還有，O.S.E.F109，作為本發(fā)明最關(guān)鍵的特征，雖沒(méi)有圖示，但為算出誤差反饋控制量，適用最優(yōu)化非線(xiàn)性函數(shù)。
對(duì)具有上述構(gòu)成的本發(fā)明實(shí)施形態(tài)的動(dòng)作，作以下的說(shuō)明。
<A.T.P102的動(dòng)作原理>
「發(fā)明要解決的課題」的課題①所說(shuō)明的一樣，控制目標(biāo)可以跳變，但是作為慣性環(huán)節(jié)的輸出，對(duì)象的實(shí)際行為只能緩變，要求“緩變的行為”跟蹤“突變的目標(biāo)”是不合理的。因此，A.T.P102實(shí)施被控對(duì)象的反饋控制時(shí)，不是直接使用設(shè)定值，而是生成對(duì)設(shè)定值的過(guò)渡過(guò)程改變量及過(guò)渡過(guò)程改變量微分，然后，將此生成值用于被控對(duì)象的反饋控制。
過(guò)渡過(guò)程的安排是由設(shè)定值(目標(biāo)值)v0和對(duì)象能允許的過(guò)渡過(guò)程時(shí)間t來(lái)決定，其一般原則是先把過(guò)渡過(guò)程的時(shí)間區(qū)間
分成兩部分
和[T1T]，前一部分為加速階段，后一部分為減速階段；1.給一種形式的加速度a(t)(1)加速度a(t)的定義數(shù)2

(2)區(qū)間
上的a(t)的積分為0。即a(t)的正領(lǐng)域和負(fù)領(lǐng)域的面積是相同。
2.從0到t(0≤t≤T)積分加速度a(t)，得到安排的過(guò)渡過(guò)程的微分信號(hào)v2(t)，即過(guò)渡過(guò)程的速度；3.再?gòu)?到t積分速度v2(t)，得到安排的過(guò)渡過(guò)程v1(t)；4.為了簡(jiǎn)化演算量，加速度a(t)最好用多項(xiàng)式形式。
根據(jù)以上的1～4的條件設(shè)定，本專(zhuān)利發(fā)明者，定義“τ=t/T”，決定以下數(shù)3式及圖2，數(shù)4式及圖3，數(shù)5式及圖4，數(shù)6式及圖5，所示的各過(guò)渡過(guò)程加速度a(t)、過(guò)渡過(guò)程改變量v1，及過(guò)渡過(guò)程微分信號(hào)v2的組合。
數(shù)3a(t)={0,r>16v0(1-2r)/T2,r≤1]]>v1(t)={v0,r>1v0r3(3-2r),r≤1]]>v2(t)={0,r>16v0r(1-r)/T,r≤1]]>數(shù)4a(t)={0,r>112v0(2-3r)/T2,r≤1]]>v1(t)={v0,r>1v0r3(4-3r),r≤1]]>v2(t)={0,r>112v0r2(1-r)/T,r≤1]]>數(shù)5a(t)={0,r>112v0(1-4r+3r2)/T2,r≤1]]>v1(t)={v0,r>1v0T2(6-8r+3r2),t≤1]]>v2(t)={0,r>112v0r(1-r)2/T,r≤1]]>數(shù)6a(t)={0,r>16ov0r(1-3r+2r2)/T2,r≤1]]>v1(t)={v0,r>1v0r3(10-15r+6r2),r≤1]]>v2(t)={0,r>13ov0r2(1-r)2/T,r≤1]]>這里，數(shù)3式及圖2，說(shuō)明對(duì)應(yīng)于過(guò)渡過(guò)程在起始時(shí)刻和過(guò)渡過(guò)程結(jié)束時(shí)有加速度的跳躍的被控對(duì)象形式的過(guò)渡過(guò)程特征；數(shù)4式及圖3，說(shuō)明對(duì)應(yīng)于過(guò)渡過(guò)程結(jié)束時(shí)有跳躍的被控對(duì)象形式的過(guò)渡過(guò)程特征；數(shù)5式及圖4，說(shuō)明對(duì)應(yīng)于過(guò)渡過(guò)程在起始時(shí)有跳躍的被控對(duì)象形式的過(guò)渡過(guò)程特征；數(shù)6式及圖5，說(shuō)明對(duì)應(yīng)于過(guò)渡過(guò)程在起始和結(jié)束時(shí)均無(wú)加速度的跳躍的被控對(duì)象形式的過(guò)渡過(guò)程特征。在本發(fā)明的實(shí)施形態(tài)里，當(dāng)用戶(hù)對(duì)被控對(duì)象安排過(guò)渡過(guò)程時(shí)，根據(jù)被控對(duì)象輸入值的各種特征，對(duì)圖1的過(guò)渡過(guò)程形式選擇部113，選上述數(shù)3～數(shù)6所示的4種過(guò)渡過(guò)程形式之一，將關(guān)于過(guò)渡過(guò)程改變量v1及過(guò)渡過(guò)程微分信號(hào)v2的演算式設(shè)定到A.T.P102里，但，不使用加速度a(t)的演算式。
<ESO103的動(dòng)作原理>
ESO103能估計(jì)被控對(duì)象狀態(tài)和未知的干擾。
首先，設(shè)定被控對(duì)象系統(tǒng)的狀態(tài)變數(shù)x，輸入值u，輸出值y，然后考慮以下所述的1輸出入值的2次非線(xiàn)性系統(tǒng)。
數(shù)7{y=xd2xdt2=f0(x,dxdt,w0)+f1(x,dxdt,w)+bu]]>這里，w0是已知的有限干擾，w是未知的有限干擾，f0(x，dx/dT，w0)是包括已知干擾的系統(tǒng)已知?jiǎng)犹匦?。f1(x，dx/dT，w)(為了說(shuō)明簡(jiǎn)單，以下簡(jiǎn)稱(chēng)為f1(·))是包括未知干擾的系統(tǒng)未知的動(dòng)特性。假設(shè)f1(·)不確定或不能準(zhǔn)確地測(cè)定，而且f0(x，dx/dT，w0)不明時(shí)，可以忽略。b與輸入值u有關(guān)，并其值是已知的。從數(shù)7式中能測(cè)定的就是x和u。ESO103最重要的功能就是能測(cè)定數(shù)7式的未知的動(dòng)特性f1(·)，只要設(shè)計(jì)估計(jì)f1(·)的觀測(cè)器，通過(guò)其估計(jì)值反饋到被控對(duì)象控制量u(圖1)來(lái)能補(bǔ)償未知?jiǎng)犹匦詅1(·)。
為此，定義以下變數(shù)。
數(shù)8a(t):=f1(x,dxdt,w)]]>用上述數(shù)8式，數(shù)7式的第1行可變?yōu)槿缦?b>數(shù)9d2xdt2=a+f0(x,dxdt,w0)+bu]]>
上述數(shù)9式為構(gòu)成ESO103的數(shù)學(xué)模式。在這里，重要的是，把被控對(duì)象系統(tǒng)的動(dòng)特性f1(·)看成簡(jiǎn)單的時(shí)間函數(shù)a(a(t))，而且，a于從數(shù)1式到數(shù)6式的加速度無(wú)關(guān)，只使用于式的內(nèi)部的變數(shù)。
下面，定義以下新?tīng)顟B(tài)變數(shù)。
數(shù)10
從數(shù)10式，把數(shù)9式的非線(xiàn)性系統(tǒng)改成如下?tīng)顟B(tài)方程式。
數(shù)11
上述數(shù)11式的x3可稱(chēng)為“擴(kuò)張狀態(tài)變數(shù)”。為了估計(jì)狀態(tài)變數(shù)x1，x2，x3，構(gòu)成如下的非線(xiàn)性觀測(cè)器。對(duì)此理論，請(qǐng)參考上述表1的中文文獻(xiàn)[4]。
數(shù)12

上述數(shù)12式包含的β01，β02，β03(＞0)為可調(diào)參數(shù)，而g1(ε)，g2(ε)，g3(ε)是誤差ε的適當(dāng)非線(xiàn)性函數(shù)。z1及z2是被控對(duì)象狀態(tài)的變量和其微分的估計(jì)，而z3(t)給出對(duì)象的所有不確定模型和外擾的實(shí)時(shí)總和作用。
上述數(shù)12式的非線(xiàn)性方程組，用如下數(shù)13式所示的最簡(jiǎn)單的歐拉(Euler)近似解法，求解數(shù)14式。
數(shù)13通過(guò)將dxdt=f(t,x)]]>近似為x(t+h)-x(t)h=f(t,x)]]>作為以下來(lái)計(jì)算x(t＋h)＝x(t)＋hf(t，x)數(shù)14
數(shù)14式中，t為離散時(shí)間，h為離散時(shí)間的采樣步長(zhǎng)。這樣，決定可調(diào)參數(shù)β01，β02，β03及非線(xiàn)性函數(shù)g1，g2，g3后，對(duì)各離散時(shí)間t，作為狀態(tài)估計(jì)值z(mì)1(t)和被控對(duì)象輸出值y(t)的誤差算出來(lái)的誤差ε(t)和，從根據(jù)狀態(tài)估計(jì)值z(mì)1(t)和狀態(tài)估計(jì)值微分z2(t)和不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t)和，被控對(duì)象的控制輸入值乘已知參數(shù)后得到的輸入值bu(t)和，z1(t)、z2(t)及已知的干擾作用量w0(t)，算出來(lái)的已知作用量f0(z1(t)，z2(t)，w0(t))，算出對(duì)如下離散時(shí)間t＋h的狀態(tài)估計(jì)值z(mì)1和狀態(tài)估計(jì)值微分z2及不確定作用估計(jì)值z(mì)3。并且，上述的已知作用量不明時(shí)，可以忽略f0(z1(t)，z2(t)，w0(t))。
數(shù)14式中，非線(xiàn)性函數(shù)g1(ε)，g2(ε)及g3(ε)的選擇(以下，把“(t)”省略說(shuō)明)，判別ESO103性能的重要因素。在過(guò)去的文獻(xiàn)當(dāng)中，本專(zhuān)利發(fā)明者，采用的是數(shù)15式所示的非線(xiàn)性函數(shù)。
數(shù)15gi(ε)＝|ε|αsign(ε)這里，Sign(ε)為演算誤差ε的符號(hào)值(+1或-1)的函數(shù)。
但是，此演算比較復(fù)雜，演算量也很大，對(duì)控制性能造成影響。因此，本發(fā)明者，發(fā)明用簡(jiǎn)單的折線(xiàn)函數(shù)替代冪次函數(shù)的非線(xiàn)性函數(shù)g1(ε)，g2(ε)及g3(ε)。這些折線(xiàn)函數(shù)把函數(shù)的輸入為x(對(duì)應(yīng)上述ε)，用以下的數(shù)16式及圖5(a)或數(shù)17式及圖5(b)的任何一種函數(shù)表示。
數(shù)16fpl2(x,d1,k1)={((k1-k2)d1+k2|x|)sign(x),|x|>d1k1x,|x|≤d1]]>0＜d1＜1，0＜k1，k1d1≤1，k2=1-k1d11-d1]]>數(shù)17fpl3(x，d1，d2，k1，k2) 0＜d1＜d2＜1，0＜k2＜k1，(k1－k2)d1＋k2d2＜1，k3=1-(k1-k2)d1-k2d21-d2]]>這些折線(xiàn)函數(shù)的演算比較簡(jiǎn)單，只要適當(dāng)?shù)剡x擇參數(shù)d1、d2、k1、k2就可以減小ESO103的演算量，并給出很滿(mǎn)意的估計(jì)效果。
通過(guò)用數(shù)16式fpl2(x，d1，k1)或數(shù)17式fpl3(x，d1，d2，k1，k2)來(lái)演算數(shù)14式的非線(xiàn)性函數(shù)g1(ε)，g2(ε)及g3(ε)來(lái)，以少的演算量，算出狀態(tài)估計(jì)值z(mì)1，狀態(tài)估計(jì)值微分z2，及不確定作用估計(jì)值z(mì)3。
用戶(hù)，通過(guò)圖1的非線(xiàn)性函數(shù)選擇部分114，進(jìn)行每個(gè)g1(ε)，g2(ε)及g3(ε)，fpl2(x，d1，k1)或fpl3(x，d1，d2，k1，k2)的對(duì)應(yīng)。
<O.S.E.F109的動(dòng)作原理>
作為被控對(duì)象，考察ESO103時(shí)一樣，考慮數(shù)7式所示的1輸出入的2次非線(xiàn)性系統(tǒng)。
如上所述，因?yàn)镋SO103說(shuō)明設(shè)計(jì)能估計(jì)數(shù)7式的未知?jiǎng)犹匦詅(·)的觀測(cè)器。所以，O.S.E.F109，根據(jù)被控對(duì)象的控制量u(圖1)，反饋其估計(jì)值，從而補(bǔ)償非線(xiàn)性特性f1(·)。
現(xiàn)，將控制量u(或u(t))分解成2部分。
數(shù)18u＝u00＋u1u(t)＝u00(t)＋u1(t)這里，我們將不確定數(shù)學(xué)模型或不確定干擾等不確定作用和，已知模型或已知干擾等已知作用，廣義地定義為「干擾作用」，控制量u00(或u00(t))為不依賴(lài)于干擾作用的被控對(duì)象純粹的誤差反饋?lái)?xiàng)。以下，我們稱(chēng)之為誤差反饋控制量。反過(guò)來(lái)，控制量u1(或u1(t))，為補(bǔ)償干擾作用的項(xiàng)。以下，我們稱(chēng)之為干擾補(bǔ)償控制量。
假如干擾補(bǔ)償控制量u1能準(zhǔn)確地補(bǔ)償不確定模型或不確定干擾等不確定作用和已知模型或已知干擾等已知作用，可以消除數(shù)7式的右邊第1項(xiàng)及第2項(xiàng)，結(jié)果，控制對(duì)象系統(tǒng)與以下所示的系統(tǒng)變成幾乎相同，并實(shí)現(xiàn)自抗擾功能。
數(shù)19d2xdt2=bu00]]>--單純的積分器連續(xù)型對(duì)象根據(jù)數(shù)14式，ESO103輸出的估計(jì)值z(mì)3(t)是所有不確定模型和不確定干擾的估計(jì)值。又，根據(jù)ESO103輸出的狀態(tài)估計(jì)值z(mì)1(t)及輸出的狀態(tài)估計(jì)值微分z2(t)和已知的干擾作用量w0(t)，能算出已知作用量f0(z1(t)，z2(t)，w0(t))。接著，用數(shù)20式算出干擾補(bǔ)償操作量u1(t)，來(lái)能準(zhǔn)確地補(bǔ)償不確定模型或不確定干擾等不確定作用和已知模型或已知干擾等已知作用，能使制對(duì)象系統(tǒng)成為數(shù)19式所示的狀態(tài)，能實(shí)現(xiàn)自抗擾功能。
數(shù)20u1(t)=-z3(t)+f0(z1(t),z2(t),w0(t)))b]]>
圖1所示的本發(fā)明的實(shí)施形態(tài)，首先，已知作用量演算器105，根據(jù)ESO103輸出的狀態(tài)估計(jì)值z(mì)1(t)及狀態(tài)估計(jì)值微分z2(t)和已知的干擾作用量w0(t)，算出已知作用量f0(z1(t)，z2(t)，w0(t))，然后，加算器110加算上述演算結(jié)果和ESO103所輸出的不確定作用估計(jì)值，還有，乘算器111，根據(jù)其加算結(jié)果乘-1/b來(lái)算出數(shù)20式所示的干擾補(bǔ)償控制量u1(t)。
過(guò)去的PID控制，沒(méi)有干擾補(bǔ)償控制量，它用的是從設(shè)定值v0和控制對(duì)象的輸出誤差ε直接生成其微分信號(hào)和積分信號(hào)，又，以下所示的“加權(quán)和”形式生成控制量u。
數(shù)21u=k0∫01ϵdt+k1ϵ+k2dϵdt]]>在此補(bǔ)償未知干擾的功能手法上，本發(fā)明，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出上述過(guò)去手法。
一方，誤差反饋控制量u00，為不受干擾作用并補(bǔ)償控制對(duì)象純粹改變量的一項(xiàng)。如上所述，ESO103輸出的估計(jì)值z(mì)1(t)及z2(t)指控制對(duì)象狀態(tài)的估計(jì)值的改變量及其微分信號(hào)。又，A.T.P102所輸出的v1(t)及v2(t)指設(shè)定指v0的過(guò)渡過(guò)程改變量及其微分信號(hào)，這樣，我們可以根據(jù)數(shù)22式，能算出對(duì)此改變量及其微分信號(hào)所對(duì)應(yīng)的設(shè)定植的過(guò)渡過(guò)程和狀態(tài)估計(jì)指的誤差ε1(t)及ε2(t)，并實(shí)現(xiàn)用這些誤差量算出誤差反饋控制量u00(t)的可能性。
數(shù)22ε1(t)＝v1(t)－z1(t)ε2(t)＝v2(t)－z2(t)
本發(fā)明者，作為根據(jù)改變量誤差ε1(t)和改變量微分誤差ε2(t)，算出誤差反饋控制量u00(t)的手法，發(fā)明了使用適當(dāng)非線(xiàn)性函數(shù)g(ε1(t)、ε2(t))的手法，就是說(shuō)，誤差反饋控制量u00(t)，用以下數(shù)23式能算出來(lái)。
數(shù)23u00(t)＝g(ε1(t)，ε2(t))本發(fā)明者，在過(guò)去發(fā)明的“自抗擾控制器(ADRC)”里，其誤差反饋控制量u00，是用以下數(shù)24所示的非線(xiàn)性函數(shù)算出來(lái)的(離散時(shí)間指標(biāo)“(t)”要省略)。
數(shù)24u00＝β1|ε1|α1sign(ε1)＋β2|ε2|α2sign(ε2)此式雖然是能夠起到加快目標(biāo)跟蹤的效果，但沒(méi)有考慮誤差組合的最優(yōu)性，長(zhǎng)期以來(lái)，很多人討論過(guò)用什么方式來(lái)控制對(duì)象使它按某種意義的最優(yōu)方式來(lái)達(dá)到控制目標(biāo)的問(wèn)題。對(duì)純積分器串聯(lián)形對(duì)象，得到了誤差組合的理想公式。
數(shù)25u00=rsign(ϵ1+|ϵ2|ϵ22r)]]>但是，這是只取兩個(gè)值+r和-r的函數(shù)。若用這個(gè)公式直接進(jìn)行控制時(shí)，誤差反饋控制量u00在目標(biāo)值上停不住，在目標(biāo)附近容易產(chǎn)生高頻震蕩。圖6(a)說(shuō)明的是用數(shù)25式為使改變量誤差ε1及改變量微分誤差ε2的各值變?yōu)?(即將誤差反饋控制量u00與目標(biāo)值相一致)而執(zhí)行補(bǔ)償動(dòng)作時(shí)的ε1和ε2值的變化。
從這圖表可以得知在原點(diǎn)附近ε1和ε2的值產(chǎn)生震蕩。因此，數(shù)25式的非線(xiàn)性函數(shù)對(duì)實(shí)際控制過(guò)程還是很難被使用的問(wèn)題。例如，使用在簡(jiǎn)單的修改，其效果還是不太理想，所以這理論很難普及。
為解決跟蹤微分器的演算安定問(wèn)題，本發(fā)明者，在上述表1的中文文獻(xiàn)[2]中給出了依賴(lài)于采樣步長(zhǎng)h的離散形式快速最優(yōu)控制綜合函數(shù)公式(The synthesis function of time-optimal control ofthe discrete system with the sampling steph)。
數(shù)26d＝rhd0＝dhy＝x1－v＋hx2a0=d2+8r|y|]]>={x2+sign(y)(a0-d)2,|y|>d0x2+yh,|y|≤d0]]>fst2(x1,x2,v,r,h)={-rsign(a),|a|>d-rad,|a|≤d]]>此式，不能直接使用與誤差反饋控制量u00的演算，但是，可以看出只要改變此式如數(shù)27式一樣就能使用。(以下，考慮離散時(shí)間指標(biāo)“(t)”。)
數(shù)27d＝rh1d0＝dh1y＝ε1(t)＋h1ε2(t)a0=d2+8r|y|]]>a={ϵ2(t)+sign(y)(a0-d)2,|y|>d0ϵ2(t)+yh1,|y|≤d0]]>fst(ϵ1(t),ϵ2(t),r,h1)={rsign(a),|a|>drad,|a|≤d]]>u00(t)＝fst(ε1(t)，ε2(t)，r，h1)這里，r指參數(shù)。
圖1的O.S.E.F109，用上述數(shù)27式，對(duì)每離散時(shí)間t，根據(jù)改變量ε1(t)及改變量微分誤差ε2(t)和，參數(shù)r及h1，輸出誤差反饋控制量u00(t)。
并且，數(shù)26式及數(shù)27式中的y與圖1的被控對(duì)象輸出值y無(wú)關(guān)。又，a與數(shù)1式～數(shù)6式的加速度a(t)或數(shù)9式的函數(shù)a(t)無(wú)關(guān)。此變量都只使用于這些公式內(nèi)部的。
圖6(b)說(shuō)明的是，用數(shù)27式為使改變量誤差ε1(t)及改變量微分誤差ε2(t)的各值變?yōu)?而執(zhí)行補(bǔ)償動(dòng)作時(shí)的ε1(t)和ε2(t)的變化。與根據(jù)數(shù)25式的圖6(b)相比，可以得知，ε1(t)和ε2(t)的值在原點(diǎn)附近不會(huì)產(chǎn)生震蕩，執(zhí)行非常好的補(bǔ)償動(dòng)作。
以下，詳細(xì)說(shuō)明根據(jù)上述動(dòng)作說(shuō)明的圖1的實(shí)施形態(tài)具體動(dòng)作流程。
<初期設(shè)定的動(dòng)作流程>
首先，進(jìn)行圖1的最優(yōu)化ADRC101的初期設(shè)定。圖8為初期設(shè)定的動(dòng)作流程圖。此動(dòng)作流程圖，實(shí)現(xiàn)控制圖1的最優(yōu)ADRC101的全體動(dòng)作的中央處理裝置(CPU)，記存在沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)等的控制程序，使用沒(méi)有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)等工作記憶庫(kù)執(zhí)行的動(dòng)作。
首先，把A.T.P102及ESO103使用的參數(shù)h，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的801)。參數(shù)h是離散時(shí)間的采樣步長(zhǎng)。
然后，把指示何時(shí)停止控制的最大演算時(shí)間Tmax，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的802)。
然后，把A.T.P102在演算中使用的目標(biāo)值v0，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的803)。
然后，把A.T.P102在演算中使用的過(guò)渡過(guò)程時(shí)間T，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的804)。
然后，通過(guò)過(guò)渡過(guò)程形式選擇部113，根據(jù)用戶(hù)的指示，從沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)里預(yù)于記存好的多種形式中選擇A.T.P102在演算中使用的過(guò)渡過(guò)程形式的函數(shù)，并設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的805)。
然后，把ESO103的在時(shí)間T＝0時(shí)的初期輸出值z(mì)1(0)、z2(0)、及z3(0)的各值設(shè)定到0(參照?qǐng)D8的806)。
然后，把ESO103在演算中使用的可調(diào)參數(shù)β01，β02，β03，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的807)。
然后，ESO103演算中使用的非線(xiàn)性函數(shù)g1，g2及g3，通過(guò)非線(xiàn)性函數(shù)選擇部114，根據(jù)用戶(hù)的指示，從沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)里預(yù)于記存好的函數(shù)fpl2或fpl3中選一，并設(shè)定沒(méi)有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)等里，同時(shí)，這些函數(shù)使用的參數(shù)組合{d1，k1}(當(dāng)fpl2被選擇時(shí))或{d1，d2，k1，k2}(當(dāng)fpl3被選擇時(shí))也設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的808)。
然后，把輸入值可調(diào)系數(shù)b，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的809)。
然后，把決定已知作用量函數(shù)f0的演算程序，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)里(參照?qǐng)D8的810)。
然后，把O.S.E.F109在演算中使用的參數(shù)r和h1，設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的811)。并設(shè)定參數(shù)h1的值大于圖8的801里設(shè)定的采樣步長(zhǎng)的h值。
最后，根據(jù)數(shù)27式和圖8的801設(shè)定的參數(shù)h1和r，演算O.S.E.F109在演算中使用的參數(shù)d和d0，并設(shè)定到?jīng)]有特別圖示的變量管理庫(kù)里(參照?qǐng)D8的812)。
<主體動(dòng)作流程圖>
上述初期設(shè)定動(dòng)作流程被執(zhí)行后，主體動(dòng)作流程開(kāi)始進(jìn)行。圖9為主體動(dòng)作流程圖。這動(dòng)作流程圖，實(shí)現(xiàn)控制圖1的最優(yōu)ADRC101的全體動(dòng)作的中央處理裝置(CPu)，記存在沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)等的控制程序，使用沒(méi)有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)等工作記憶庫(kù)執(zhí)行的動(dòng)作。
主體動(dòng)作流程，首先設(shè)定在沒(méi)有特別圖示的變量管理庫(kù)里的時(shí)間變量t被設(shè)定到0后，(圖9中的901)按照所定的離散時(shí)間間隔，時(shí)間變量t以圖8的801所設(shè)定的步長(zhǎng)h的單位增加(圖9中的905)，直到判斷時(shí)間變量t超過(guò)圖8的802所設(shè)定的最大演算時(shí)間Tmax，(圖9中的906判斷出NO的時(shí)候)以各離散時(shí)間t作單位，A.T.P102的動(dòng)作處理(圖9中的902)、O.S.E.F109的動(dòng)作處理(圖9中的903)及ESO103的動(dòng)作處理(圖9中的904)逐次被執(zhí)行。
當(dāng)判斷時(shí)間變量t超過(guò)最大演算時(shí)間Tmax時(shí)，(圖9中的906判斷出YES的時(shí)候)，就結(jié)束一個(gè)動(dòng)作單位的最優(yōu)ADRC控制動(dòng)作。
<A.T.P102的動(dòng)作流程>
圖10是，作為圖9的主體動(dòng)作流程的902的處理，被執(zhí)行的表示A.T.P102動(dòng)作的動(dòng)作流程圖。這動(dòng)作流程圖，處理A.T.P102的動(dòng)作的中央處理裝置(CPU)，記存在沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)等的A.T.P動(dòng)作控制程序，使用沒(méi)有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)等工作記憶庫(kù)執(zhí)行的動(dòng)作。
首先，把上述時(shí)間變量t，除掉圖8的804所設(shè)定的過(guò)渡過(guò)程時(shí)間T來(lái)，算出變量τ(參照數(shù)3式之前的記述)，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D10的1001)。
然后，從圖8的805里，使用過(guò)渡過(guò)程形式選擇部113中選擇的過(guò)渡過(guò)程形式的函數(shù)，使用上述數(shù)3式～數(shù)6式的任選一種演算式，算出對(duì)離散時(shí)間t的過(guò)渡過(guò)程改變量v1(t)及過(guò)渡過(guò)程改變量微分v2(t)，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器。這時(shí)，圖8的803所設(shè)定的目標(biāo)值v0和，圖8的804所設(shè)定的過(guò)渡過(guò)程時(shí)間t和，圖10的1001算出來(lái)的變量τ被使用在演算里(以上，圖10的1002及1003)。
這樣，A.T.P102，就能生成圖9的主體動(dòng)作流程的根據(jù)逐次變換的離散時(shí)間t所產(chǎn)生的對(duì)目標(biāo)值v0的過(guò)渡過(guò)程改變量v1(t)及過(guò)渡過(guò)程改變量微分v2(t)。
<O.S.E.F109的動(dòng)作流程>
圖11是，作為圖9的主體動(dòng)作流程的903的處理，被執(zhí)行的顯示O.S.E.F109動(dòng)作的動(dòng)作流程圖。此動(dòng)作流程圖，處理O.S.E.F109的動(dòng)作的中央處理裝置(CPU)，記存在沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)等的O.S.E.F動(dòng)作控制程序，使用沒(méi)有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)等工作記憶庫(kù)執(zhí)行的動(dòng)作。
首先，根據(jù)上述數(shù)22式，各算出對(duì)圖10的1002算出來(lái)的離散時(shí)間t的過(guò)渡過(guò)程改變量v1(t)和以下要說(shuō)明的圖12的1206，對(duì)一個(gè)離散時(shí)間(＝t－1)算出來(lái)的離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t)的改變量誤差ε1(t)和，圖10的1003算出來(lái)的離散時(shí)間t的過(guò)渡過(guò)程改變量微分v2(t)及以下要說(shuō)明的圖12的1207，對(duì)一個(gè)離散時(shí)間(＝t－1)算出來(lái)的離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t)的改變量誤差微分ε2(t)，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1101)。
然后，根據(jù)數(shù)27式，算出上述ε1(t)及ε2(t)和，使用圖8的801所設(shè)定的參數(shù)h1，算出變量y，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1102)。
然后，根據(jù)數(shù)27式，使用上述變量y和圖8的811算出來(lái)的參數(shù)r和同樣圖8的812算出來(lái)的參數(shù)d，算出變量a0后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1103)。
接著，根據(jù)數(shù)27式，判斷變量y是否在圖8的812算出來(lái)的參數(shù)d0之下(參照?qǐng)D11的1104)。
如果，這判斷是YES，根據(jù)數(shù)27式內(nèi)部變量a的演算式的第1種(上方)，使用在圖11的1101算出來(lái)的改變量誤差微分ε2(t)和，圖8的801所設(shè)定的參數(shù)h1和，圖11的1102算出來(lái)的變量y，算出變量a，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1105)。
一方，圖11的1104的判斷是NO，根據(jù)數(shù)27式內(nèi)部變量a的演算式的第2種(下方)，使用在圖11的1101算出來(lái)的改變量誤差微分ε2(t)和圖8的812所設(shè)定的參數(shù)d和圖11的1102算出來(lái)的變量y和，圖11的1103算出來(lái)的變量a0算出變量a，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1106)。
接著，根據(jù)數(shù)27式，判斷上述圖11的1105或1106算出來(lái)的變量a是否在圖8的812算出來(lái)的參數(shù)d之下(參照?qǐng)D11的1107)。
如果，這判斷是YES，根據(jù)數(shù)27式內(nèi)部函數(shù)fst的演算式的第1種(上方)，使用在圖8的811所設(shè)定的參數(shù)r和圖11的1105或1106所算出來(lái)的變量a，算出函數(shù)值fst，其值作為對(duì)離散時(shí)間t的誤差反饋控制量u00(t)保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1108)。
一方，圖11的1107的判斷是NO，根據(jù)數(shù)27式內(nèi)部函數(shù)fst的演算式的第2種(下方)，使用在圖8的811所設(shè)定的參數(shù)r和，圖11的1105或1106所算出來(lái)的變量a，算出函數(shù)值fst，其值作為對(duì)離散時(shí)間t的誤差反饋控制量u00(t)保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1109)。
然后，使用加算器110和乘算器111，根據(jù)數(shù)20式，算出干擾補(bǔ)償控制量u1(t)，在此演算中，首先，根據(jù)以下要說(shuō)明的圖12的1206和1207，對(duì)1個(gè)離散時(shí)間前(＝t－1)算出來(lái)的離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t)及狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t)和，從外部輸入的離散時(shí)間t的已知干擾作用量w0(t)，執(zhí)行圖8的810所設(shè)定的已知函數(shù)演算f0(z1(t)，z2(t)，w0(t))，算出對(duì)離散時(shí)間t的已知作用量f0，后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器，然后，由上算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的已知作用量f0和，以下要說(shuō)明的圖12的1208，對(duì)1個(gè)離散時(shí)間前(＝t－1)算出來(lái)的離散時(shí)間t的不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t)，用加算器110加算，其加算結(jié)果又被(-1/b)(輸入可調(diào)系數(shù)b為圖8的809所設(shè)定的)乘算，后其乘算結(jié)果作為對(duì)離散時(shí)間t的干擾補(bǔ)償控制量u1(t)保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器(參照?qǐng)D11的1110)。
最后，圖11的1108或1109算出來(lái)的誤差反饋控制量u00(t)和上述干擾補(bǔ)償控制量u1(t)加算后(加算器112)，作為對(duì)離散時(shí)間t的控制量u(t)，保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器，同時(shí)控制對(duì)象輸出其值(參照?qǐng)D11的1111)。
這樣，O.S.E.F109能執(zhí)行被控對(duì)象的最優(yōu)化補(bǔ)償動(dòng)作。
<ESO103的動(dòng)作流程>
圖12是，作為圖9的主體動(dòng)作流程的904的處理，被執(zhí)行的顯示ESO103動(dòng)作的動(dòng)作流程圖。此動(dòng)作流程圖，處理ESO103的動(dòng)作的中央處理裝置(CPU)，記存在沒(méi)有特別圖示的專(zhuān)讀記憶庫(kù)(ROM)等的ESO動(dòng)作控制程序，使用沒(méi)有特別圖示的讀寫(xiě)記憶庫(kù)(RAM)等工作記憶庫(kù)執(zhí)行的動(dòng)作。
首先，從圖11的1111算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的控制量u(t)里乘算圖8的809所設(shè)定的輸入可調(diào)系數(shù)b，其乘算結(jié)果上，加算圖11的1110算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的已知作用量f0，后算出一時(shí)的變量bu(t)＋f0保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器，同時(shí)控制對(duì)象輸出其值(參照?qǐng)D12的1201)。
然后，根據(jù)數(shù)14式，用圖12的1206的對(duì)一個(gè)離散時(shí)間(＝t－1)算出來(lái)的離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t)和，輸入到控制對(duì)象的對(duì)離散時(shí)間t(現(xiàn)在)的控制對(duì)象輸出值y(t)，算出對(duì)離散時(shí)間t的誤差ε(t)(參照?qǐng)D12的1202)。
然后，根據(jù)圖8的808的設(shè)定，用數(shù)16式(fpl2被選上時(shí))或數(shù)17式(fpl3被選上時(shí))，演算出對(duì)離散時(shí)間t的非線(xiàn)性函數(shù)g1(ε(t))＝fpl2(ε(t)，d1，k1)或g1(ε(t))＝fpl3(ε(t)，d1，d2，k1，k2)(參照?qǐng)D12的1203)。
同樣，根據(jù)圖8的808的設(shè)定，用數(shù)16式或數(shù)17式，演算出對(duì)離散時(shí)間t的非線(xiàn)性函數(shù)g2(ε(t))＝fpl2(ε(t)，d1，k1)或g2(ε(t))＝fpl3(ε(t)，d1，d2，k1，k2)(參照?qǐng)D12的1204)。
還有，根據(jù)圖8的808的設(shè)定，演算出對(duì)離散時(shí)間t的非線(xiàn)性函數(shù)g3(ε(t))＝fpl2(ε(t)，d1，k1)或g3(ε(t))＝fpl3(ε(t)，d1，d2，k1，k2)(參照?qǐng)D12的1205)。
然后，根據(jù)數(shù)14式，對(duì)圖12的1206及1207的每1個(gè)離散時(shí)間前(＝t－1)，被算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t)及狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t)和，上述圖12的1203算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的非線(xiàn)性函數(shù)g1(ε(t))和，圖8的801所設(shè)定的參數(shù)h和，圖8的807所設(shè)定的可調(diào)參數(shù)β01作為基礎(chǔ)，控制對(duì)下一個(gè)離散時(shí)間(＝t＋h)的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t＋h)。這狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t＋h)，作為對(duì)下一個(gè)離散時(shí)間的z1(t)，其變量的內(nèi)容所置換。后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器，(參照?qǐng)D12的1206)。
接著，根據(jù)數(shù)14式，對(duì)圖12的1207及1208的每1個(gè)離散時(shí)間前(＝t－1)，被算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t)及不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t)和，上述圖12的1204算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的非線(xiàn)性函數(shù)g2(ε(t))和，圖8的801所設(shè)定的參數(shù)h和，圖8的807所設(shè)定的可調(diào)參數(shù)β02和，圖12的1201算出來(lái)的一時(shí)變量bu(t)＋f0作為基礎(chǔ)，控制對(duì)下一個(gè)離散時(shí)間(＝t＋h)的狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t＋h)，這狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t＋h)，作為對(duì)下一個(gè)離散時(shí)間的z2(t)，其變量的內(nèi)容所置換。后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器，(參照?qǐng)D12的1207)。
最后，根據(jù)數(shù)14式，對(duì)圖12的208的每1個(gè)離散時(shí)間前(＝t－1)，被算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t)和，上述圖12的1205算出來(lái)的對(duì)離散時(shí)間t的非線(xiàn)性函數(shù)g3(ε(t))和，圖8的801所設(shè)定的參數(shù)h和，圖8的807所設(shè)定的可調(diào)參數(shù)β03作為基礎(chǔ)，控制對(duì)下一個(gè)離散時(shí)間(＝t＋h)的不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t＋h)，這不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t＋h)作為對(duì)下一個(gè)離散時(shí)間的z3(t)，其變量的內(nèi)容所置換。后保存到?jīng)]有特別圖示的變量管理器，(參照?qǐng)D12的1208)。
這樣，用少的演算量，能算出對(duì)離散時(shí)間t的狀態(tài)估計(jì)值改變量z1(t)，狀態(tài)估計(jì)值改變量微分z2(t)，及不確定作用估計(jì)值z(mì)3(t)。
以下，對(duì)上述本發(fā)明實(shí)施形態(tài)所帶來(lái)的效果，舉具體例子說(shuō)明。
首先，把被控對(duì)象假設(shè)為如下數(shù)28式。為數(shù)28d2xdt2=rsign(sin(t2))+u]]>這里數(shù)29rsign(sin(t2)),0<r≤10]]>為未知的干擾。
設(shè)控制目標(biāo)值為v0＝1，即設(shè)定值為1。取過(guò)渡過(guò)程時(shí)間T＝3秒。安排的過(guò)渡過(guò)程由上述數(shù)6式的形式中選擇。ESO中的非線(xiàn)性函數(shù)g1(ε)，g2(ε)，g3(ε)和參數(shù)β01，β02，β03分別取為如下數(shù)30
控制量u00用以下公式算出，離散時(shí)間的采樣步長(zhǎng)h＝0.01。
數(shù)31u00(t)＝fst(ε1(t)，ε2(t)，10，0.05)根據(jù)以上設(shè)定條件進(jìn)行控制時(shí)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下。圖13和圖14分別顯示γ＝1時(shí)和γ＝10時(shí)的控制效果和ESO對(duì)未知擾動(dòng)的估計(jì)情況。
從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，本發(fā)明的“最優(yōu)自抗擾控制器”能控制很大范圍的對(duì)象。
以上，雖然對(duì)本發(fā)明的一種實(shí)施形態(tài)已做出了詳細(xì)的說(shuō)明，但本發(fā)明，比如A.T.P102、ESO103及O.S.E.F109各自獨(dú)立地與別的控制因素組合后也能發(fā)揮其效果。
還有，對(duì)ESO103，本發(fā)明實(shí)施形態(tài)的數(shù)7式，數(shù)12式，數(shù)14式等的說(shuō)明中，作為被控對(duì)象系統(tǒng)，假設(shè)是2次非線(xiàn)性系統(tǒng)，但本發(fā)明并不局限于此，向n次的擴(kuò)張也是很容易。對(duì)n次的一般形態(tài)，比如文獻(xiàn)B的(5)式，在這里的非線(xiàn)性函數(shù)gj(z1(t)－x(t))上，適用本發(fā)明實(shí)施形態(tài)所示的數(shù)16式或數(shù)17式是沒(méi)有任何局限性的。
還有，本發(fā)明中，作為替代上述本發(fā)明實(shí)施形態(tài)所示的各種非線(xiàn)性函數(shù)，也可以使用適當(dāng)?shù)木€(xiàn)性函數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明，“最優(yōu)自抗擾控制器”能夠自動(dòng)檢測(cè)并補(bǔ)償對(duì)象的“內(nèi)擾(模型)”和“外擾”作用，從而在各種惡劣環(huán)境之下也能保證很高的控制精度。
還有，實(shí)現(xiàn)本發(fā)明時(shí)，因?yàn)榉蔷€(xiàn)性算法簡(jiǎn)單，容易設(shè)計(jì)最優(yōu)化自抗擾控制系統(tǒng)，并其參數(shù)適應(yīng)范圍廣，因此能實(shí)現(xiàn)一種理想的實(shí)用數(shù)字控制器。
本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的“最優(yōu)自抗擾控制器”主要具有如下9個(gè)特點(diǎn)1)獨(dú)立于對(duì)象數(shù)學(xué)模型的固定結(jié)構(gòu)；2)能實(shí)現(xiàn)快速、無(wú)超調(diào)、無(wú)靜差控制；3)被調(diào)參數(shù)物理意義明確，易整定參數(shù)；4)算法簡(jiǎn)單，能實(shí)現(xiàn)高速、高精度控制的理想數(shù)字控制器；5)無(wú)需量測(cè)外擾而能消除其影響；6)不用區(qū)分線(xiàn)性、非線(xiàn)性、時(shí)變、時(shí)不變對(duì)象；7)對(duì)象模型已知更好，未知也無(wú)妨；
8)易實(shí)現(xiàn)大時(shí)滯對(duì)象控制；9)解耦控制特別簡(jiǎn)單。
目前，絕大部分工業(yè)控制器都以數(shù)字控制器形式出現(xiàn)，舊的模擬式控制器也被數(shù)字式控制器所取代。整個(gè)控制器行業(yè)已進(jìn)入了數(shù)字化、最優(yōu)化、模塊化、集成化時(shí)代。
本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的“最優(yōu)自抗擾控制器”為適應(yīng)這個(gè)新時(shí)代的要求而誕生，它將以更高的效率和精度去替代過(guò)程控制中廣泛采用的PID和現(xiàn)行各種形式“先進(jìn)控制器”。
還有，本發(fā)明的“最優(yōu)自抗擾控制器”的結(jié)構(gòu)已經(jīng)成型，對(duì)不同類(lèi)型對(duì)象(很大范圍對(duì)象可屬同一類(lèi))，只需調(diào)整初期設(shè)定的相應(yīng)參數(shù)就可實(shí)用。
本發(fā)明的“最優(yōu)自抗擾控制器”的前身“自抗擾控制器”(ADRC)，已在“機(jī)器人”的高速，高精度控制；“力學(xué)持久機(jī)群控制”；“爐溫控制”；“發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制”；“磁懸浮浮距控制”；“四液壓缸協(xié)調(diào)控制”；“傳動(dòng)裝置的運(yùn)動(dòng)控制”；“異步電機(jī)變頻調(diào)速控制”；“高速高精度加工車(chē)床控制”等不同裝置的實(shí)物實(shí)驗(yàn)中均取得了很理想的控制效果。在“電力系統(tǒng)可控串聯(lián)補(bǔ)償控制”；“電力系統(tǒng)靜止無(wú)功補(bǔ)償控制”；“抗震建筑系統(tǒng)控制”；“空間飛行體姿態(tài)控制”；“運(yùn)動(dòng)載體平臺(tái)控制”等不同領(lǐng)域進(jìn)行的仿真研究，也都取得了很理想的結(jié)果。這給我們顯示其很大的應(yīng)用性。
本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的新的“最優(yōu)自抗擾控制器”(OptimalARDC)，比起其前身“自抗擾控制器”(ADRC)，算法更為簡(jiǎn)單，控制效率更高，具有更大的應(yīng)用前景。
權(quán)利要求
1.一種適用于通過(guò)控制對(duì)象的狀態(tài)推定值和目標(biāo)值的誤差來(lái)算出被控對(duì)象的控制量的反饋控制，是一種控制目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程的過(guò)渡過(guò)程控制方法，它是根據(jù)上述的過(guò)渡過(guò)程變位加速度的變化類(lèi)型，決定上述的過(guò)渡過(guò)程的類(lèi)型，又，以上述決定的過(guò)渡過(guò)程的類(lèi)型來(lái)控制上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程的包括其過(guò)渡過(guò)程作為特征的過(guò)渡過(guò)程控制方法。
2.如權(quán)利要求1所述的控制方法一樣，它是根據(jù)上述的過(guò)渡過(guò)程變位加速度的變化類(lèi)型，決定上述有關(guān)過(guò)渡過(guò)程變位微分的變位微分類(lèi)型，又，根據(jù)該變位微分類(lèi)型來(lái)決定有關(guān)過(guò)渡過(guò)程變位的變位類(lèi)型又，根據(jù)該變位類(lèi)型及變位微分類(lèi)型來(lái)控制上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位及變位微分的包括其過(guò)程作為特征的過(guò)渡過(guò)程控制方法。
3.一種適用于通過(guò)控制對(duì)象的狀態(tài)推定值和目標(biāo)值的誤差來(lái)演算被控對(duì)象控制量的反饋控制系統(tǒng)，是一種控制目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程的過(guò)渡過(guò)程控制器，此項(xiàng)對(duì)應(yīng)于上述過(guò)渡過(guò)程的變位加速度的多種變化類(lèi)型，它包括上述有關(guān)過(guò)渡過(guò)程變位微分的變位微分類(lèi)型和上述有關(guān)過(guò)渡過(guò)程變位的變位類(lèi)型和記憶多種過(guò)渡過(guò)程類(lèi)型的記憶裝置和根據(jù)被控對(duì)象的狀態(tài)特性，從上述過(guò)渡過(guò)程類(lèi)型記憶裝置器中選一種變位類(lèi)型及變位微分類(lèi)型，并根據(jù)所選的類(lèi)型，生成上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位及變位微分的過(guò)渡過(guò)程生成裝置包括上述內(nèi)容，根據(jù)上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位和上述被控對(duì)象狀態(tài)推定值變位的誤差和上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位微分和上述控制對(duì)象狀態(tài)推定值的變位微分的誤差來(lái)演算上述控制對(duì)象的控制量的上述反饋控制系統(tǒng)，作為特征的過(guò)渡過(guò)程控制器。
4.一種包括用能包括非線(xiàn)性函數(shù)來(lái)演算控制對(duì)象狀態(tài)推定值變位和上述控制對(duì)象狀態(tài)的實(shí)際變位量和誤差的變換函數(shù)，并介于狀態(tài)，利用觀測(cè)器觀測(cè)包括未知的干擾和控制對(duì)象系統(tǒng)的未知的動(dòng)特性的不確定作用的擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)方法，用變換函數(shù)演算上述誤差時(shí)，用折線(xiàn)函數(shù)演算上述誤差，根據(jù)該演算的輸出值，用上述觀測(cè)器演算上述被控對(duì)象狀態(tài)的多次方的各推定值和上述不確定作用的推定值的，包括上述各過(guò)程作為特征的擴(kuò)張觀測(cè)方法。
5.一種控制對(duì)象狀態(tài)的推定值變位和控制對(duì)象狀態(tài)的實(shí)際變位量的誤差用包括非線(xiàn)性函數(shù)的變換函數(shù)變換功能，包括未知的干擾和控制對(duì)象系統(tǒng)的未知的動(dòng)特性的不確定作用通過(guò)狀態(tài)變數(shù)能觀測(cè)的利用觀測(cè)器的擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器，通過(guò)用折線(xiàn)函數(shù)演算上述誤差，以上述變換函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)變換折線(xiàn)函數(shù)演算裝置和根據(jù)該折線(xiàn)函數(shù)演算裝置的輸出值，用上述觀測(cè)器演算上述被控對(duì)象狀態(tài)的多次方的各推定值和上述不確定作用的推定值的觀測(cè)演算裝置包括以上各裝置作為特征的擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器。
6.一種通過(guò)算出指被控對(duì)象狀態(tài)的推定值變位和目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位的誤差的變位誤差和，指上述控制對(duì)象狀態(tài)的推定值變位微分和上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位微分的誤差的變位微分誤差，輸入該變位誤差及變位微分誤差，演算出此誤差減小到共同趨近于零的能包括非線(xiàn)性函數(shù)的變換函數(shù)，又算出上述控制對(duì)象的控制量的誤差也就是反饋操作量來(lái)控制上述被控對(duì)象的控制，補(bǔ)償上述控制對(duì)象狀態(tài)變位的反饋控制方法，上述變換函數(shù)，當(dāng)將上述變位誤差及變位微分誤差減小到零時(shí)，設(shè)定控制使此誤差值的近零周?chē)l(fā)生的震動(dòng)的函數(shù)包括各過(guò)程作為特征的反饋控制方法。
7.如權(quán)利要求6所述的控制方法一樣，用如下公式把上述變換函數(shù)演算的包括上述各過(guò)程作為特征的反饋控制方法，數(shù)1d＝rh1d0＝dh1y＝ε1(t)＋h1ε2(t)a0=d2+8r|y|]]>a={s2(t)+sign(y)(a0-d)2,|y|>d0ϵ2(t)+yh1,|y|≤d0]]>fst(ϵ1(t),ϵ2(t),r,h1)={rsign(a),|a|>drad,|a|≤d]]>u00(t)＝fst(ε1(t)，ε2(t)，r，h1)這里，t離散時(shí)間，ε1(t)對(duì)離散時(shí)間t的變位誤差輸入值，ε2(t)對(duì)離散時(shí)間t的變位微分誤差輸入值，r與過(guò)渡過(guò)程加速度有關(guān)的設(shè)定參數(shù)，h1參數(shù)、y內(nèi)部變數(shù)、a0內(nèi)部變數(shù)、sign(y)和sign(a)演算輸入值y或a的符號(hào)值(+1或-1)的函數(shù)、a內(nèi)部變數(shù)、fst(ε1(t)，ε2(t)，r，h)非線(xiàn)性函數(shù)值、u00(t)對(duì)離散時(shí)間t的誤差反饋控制量。
8.一種根據(jù)控制對(duì)象狀態(tài)的推定值和目標(biāo)值的誤差來(lái)算出被控對(duì)象控制量的反饋控制方法，根據(jù)目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位加速度的變化類(lèi)型，決定上述過(guò)渡過(guò)程的變位微分類(lèi)型，根據(jù)該變位微分類(lèi)型，決定上述過(guò)渡過(guò)程的變位類(lèi)型，又，根據(jù)被決定的變位類(lèi)型和變位微分類(lèi)型，生成上述目標(biāo)值的過(guò)程過(guò)渡變位及變微微分，算出包括用折線(xiàn)函數(shù)演算上述被控對(duì)象狀態(tài)的推定值變位和上述被控對(duì)象狀態(tài)的實(shí)際變位量的誤差，介于狀態(tài)變數(shù)和有觀測(cè)功能的觀測(cè)器算出包括未知的干擾和被控對(duì)象系統(tǒng)的未知的動(dòng)特性的不確定作用的推定值和上述被控對(duì)象的狀態(tài)推定值變位和上述被控對(duì)象狀態(tài)推定值的變位微分，算出變位誤差也就是上述被控對(duì)象狀態(tài)推定值變位和上述目標(biāo)值的過(guò)程過(guò)渡變位的誤差和變位微分誤差也就是上述被控對(duì)象狀態(tài)推定值變位微分和上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程變位微分，設(shè)該變位誤差及變位微分誤差作為輸入值，演算包括其誤差共同縮小到零的非線(xiàn)性函數(shù)的變換函數(shù)，演算上述被控對(duì)象的控制量的誤差反饋控制量，根據(jù)上述不確定作用的推定值，演算補(bǔ)償該不確定作用的上述被控對(duì)象的控制量的干擾補(bǔ)償控制量，用上述誤差反饋控制量和上述干擾補(bǔ)償控制量來(lái)控制上述被控對(duì)象，補(bǔ)償上述被控對(duì)象的狀態(tài)，包括過(guò)程作為特征的最優(yōu)化自抗亂反饋控制方法。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化自抗擾反饋控制的方法和裝置。適用于通過(guò)控制對(duì)象的狀態(tài)推定值和目標(biāo)值的誤差來(lái)算出被控對(duì)象的控制量的反饋控制,是一種控制目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程的過(guò)渡過(guò)程控制方法,它是根據(jù)上述的過(guò)渡過(guò)程變位加速度的變化類(lèi)型,決定上述的過(guò)渡過(guò)程的類(lèi)型,又,以上述決定的過(guò)渡過(guò)程的類(lèi)型來(lái)控制上述目標(biāo)值的過(guò)渡過(guò)程的包括其過(guò)渡過(guò)程作為特征的過(guò)渡過(guò)程控制方法。
文檔編號(hào)G06F17/12GK1333487SQ0112943
公開(kāi)日2002年1月30日 申請(qǐng)日期2001年6月19日 優(yōu)先權(quán)日2000年6月19日
發(fā)明者韓京清 申請(qǐng)人:韓京清, 韓學(xué)鋒