基于模糊控制的线性自抗扰控制器制造技术

本发明专利技术公开一种基于模糊控制的线性自抗扰控制器，包括连接于线性扩张状态观测器LESO前端的高阶惯性环节及控制器参数模糊化环节，高阶惯性环节接收控制量信号，将处理过的控制量信号传递给线性扩张状态观测器LESO，高阶惯性环节用于实现对对象迟延时间的补偿，同时构造虚拟反馈偏差信号，将偏差信号及其导数引入至模糊控制器中，建立参数模糊规则，计算得到的参数与整定完成的控制器初始参数叠加作为控制器实时修正参数。本发明专利技术所述线性自抗扰控制器，通过高阶惯性环节及和控制器参数模糊化环节的加入，实现对对象大迟延、大惯性特性的补偿，并能够减小过程响应时间，加快响应速度，提升该控制器的控制效果。提升该控制器的控制效果。提升该控制器的控制效果。

【技术实现步骤摘要】
基于模糊控制的线性自抗扰控制器


[0001]本专利技术涉及自动控制
，具体涉及一种基于模糊控制的线性自抗扰控制器。

技术介绍

[0002]在复杂工业环境中，普遍存在着大惯性、大迟延的被控对象，目前现场使用较多的是比例积分微分控制器(Proportional Integral Derivative，PID)，但是PID控制器在此种对象的控制应用环节中难以取得良好的控制效果，因此，亟需针对该种被控对象设计应用先进的控制算法，提升现场的控制效果，自抗扰控制技术(Active disturbancerejection control，ADRC)将系统未建模动态和未知干扰作为总扰动，通过扩张状态观测器进行估计并在反馈控制中进行消除，ADRC不依赖系统模型，鲁棒性强，适用于复杂的现场控制环境，并且能够相对容易地在组态中进行搭建，已经得到了广泛的工业应用，但是经典的自抗扰技术难以直接处理大迟延、大惯性，因此经典自抗扰技术在大迟延系统中直接应用面临调节效果不佳的情况，需要进行改进和提升。
[0003]例如，中国专利技术专利申请号为CN201410495004.1的专利文献公开了一种时滞系统的自抗扰控制系统的设计及整定方法，上述自抗扰控制系统的作用就是在常规线性自抗扰控制器结构的基础上，在反馈回路增加了对迟延时间的补偿，将复杂的被控对象近似看成一阶惯性环节加纯时滞数学模型，同时将时滞归结为扰动量，应用时滞降价线性扩张状态观测器对含有时滞的未知总扰动进行估计，并主动补偿总扰动对系统的影响，从而把时滞系统还原为ADRC标准的“积分器串联型”，实现时滞系统的补偿，相比于常规线性自抗扰控制器，改进型后的控制器在对象模型足够精确的环境中能够具备较好的稳定性、快速性、准确性和抗扰性。
[0004]上述现有技术虽然能够在对象模型足够精确的环境中取得不错的控制效果，但是，上述现有自抗扰技术，在大迟延、大惯性对象的控制应用中仍然具备提升空间，有鉴如此，本专利技术提出一种基于模糊控制的线性自抗扰控制器。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于模糊控制的线性自抗扰控制器，针对现有自抗扰控制器在大迟延、大惯性被控对象中应用效果不佳的现状，根据模型反馈值调整控制器参数，减小过程反应时间，加快响应速度，提升大迟延、大惯性被控对象的控制效果。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种基于模糊控制的线性自抗扰控制器，包括：
[0008]连接于线性扩张状态观测器LESO前端的高阶惯性环节及控制器参数模糊化环节，高阶惯性环节接收控制量信号，将处理过的控制量信号传递给线性扩张状态观测器LESO，高阶惯性环节用于实现对对象迟延时间的补偿，同时根据反馈信号构造虚拟反馈偏差信号，将偏差信号及其导数引入至控制器参数模糊化环节中，建立参数模糊规则，计算得到的
[0031]ω
c
＝ω
c0
+Δω
c
[0032]ω
o
＝ω
o0
+Δω
o
......(7)，
[0033]其中，式(7)中，ω
o
，ω
c
和b0为获得修正后的参数，将修正参数传送到控制器中进行计算。
[0034]与现有技术相比，本专利技术的优越效果在于：
[0035]1、本专利技术所述的基于模糊控制的线性自抗扰控制器，在输入的反馈回路中引入高阶惯性环节，以实现该高阶环节实现对对象大迟延、大惯性特性的补偿。
[0036]2、本专利技术所述的基于模糊控制的线性自抗扰控制器，采用参数模糊化规则，能够根据被控对象反馈信号调整控制器参数，能够减小过程响应时间，加快响应速度，提升该控制器的控制效果。
附图说明
[0037]图1是本专利技术实施例所述的基于惯性环节补偿的线性自抗扰控制器的结构示意图；
[0038]图2是本专利技术实施例所述参数模糊的示意图；
[0039]图3是本专利技术实施例所述的基于模糊控制的线性自抗扰控制器的控制系统的结构示意图；
[0040]图4是本专利技术实施例所述的脱硝控制系统的结构示意图；
[0041]图5是本专利技术实施例所述的设定值追踪效果评估的示意图；
[0042]图6是本专利技术实施例所述的控制器鲁棒性评估的示意图。
具体实施方式
[0043]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0044]实施例
[0045]如图1
‑
2所示，本实施例所述基于模糊控制的线性自抗扰控制器是在经典线性自抗扰控制器的基础上增加了连接于线性扩张状态观测器LESO前端的高阶惯性环节和控制器参数模糊化环节，高阶惯性环节连接于线性扩张状态器之前，实现对对象迟延时间的补偿；同时构造虚拟反馈偏差信号，将偏差信号及其导数引入至模糊控制器中，建立参数模糊规则，计算得到的参数与整定完成的控制器参数叠加作为控制器实时修正参数，图中，Plant 指被控对象。
[0046]在上述实施例，线性扩张状态观测器LESO设计为：
[0047][0048]其中，式(1)中，为观测器输出，为z(t)的导数，u(t)为控制量，y(t)为被控量，为被控量的估计，状态参数矩阵如下：
[0049][0050][0051]C0＝[1 0 0
ꢀ…ꢀ
0]T
；
[0052]L0＝[β
1 β2ꢀ…ꢀ
β
n β
n+1
]T
为观测器增益，设计状态反馈控制率LSEF为：
[0053][0054]其中，式(2)中为设定值信号向量，为状态反馈增益矩阵，系统反馈控制率LSEF设计为：
[0055][0056]进一步推导，获得：
[0057][0058]其中，式(3)和式(4)中，z
n+1
(t)为广义扰动的估计。
[0059]在上述实施例，高阶惯性环节在实现对对象迟延时间的补偿时，控制量经过高阶惯性对象后的输出：
[0060][0061]其中，式(5)中，s为拉普拉斯算子，T，n为待定系数，能够通过遗传、粒子群等进化算法对T，n进行寻优计算。
[0062]在上述实施例，构造虚拟反馈偏差信号，将偏差信号及其导数引入至控制器参数模糊化环节中，如图3所示，其中，虚拟的反馈偏差信号值：
[0063]Δy(t)＝r(t)
‑
y(t)
……
(6)，
[0064]其中，式(6)中，经过模糊参数计算环节后，可以得到参数修正量Δb0、Δω
c
及Δω
o
。
[0065]在上述实施例，如图3所示，建立参数模糊规则以获得修正参数，以Δy和为输入，建立模糊规则，基于这两个输入计算得到Δb0，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊控制的线性自抗扰控制器，其特征在于，包括连接于线性扩张状态观测器LESO前端的高阶惯性环节及控制器参数模糊化环节，高阶惯性环节接收控制量信号，将处理过的控制量信号传递给线性扩张状态观测器LESO，高阶惯性环节用于实现对对象迟延时间的补偿，同时根据反馈信号构造虚拟反馈偏差信号，将偏差信号及其导数引入至控制器参数模糊化环节中，建立参数模糊规则，计算得到的参数与整定完成的控制器初始参数叠加作为控制器实时修正参数。2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的线性自抗扰控制器，其特征在于，线性扩张状态观测器LESO设计为：其中，式(1)中，为观测器输出，为z(t)的导数，u(t)为控制量，y(t)为被控量，为被控量的估计，状态参数矩阵如下：状态参数矩阵如下：C0＝[1 0 0
ꢀ…ꢀ
0]
T
；L0＝[β
1 β2ꢀ…ꢀ
β
n β
n+1
]
T
为观测器增益，设计状态反馈控制率LSEF为：其中，式(2)中，为设定值信号向量，为状态反馈增益矩阵，系统反馈控制率LSEF设计为：进一步推导，获得：其中，式(3)和式(4)中，z
n+1
(t)为广义扰动的估计。3.根据权利要求2所述的基于模糊控制的线性自抗扰控制器，其特征在于，高阶惯性环节实现对对象迟延时间的补偿，控制量经过高阶惯性对象后的输出：其...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜鸣，蔡国源，王佳惠，牛玉广，马强，潘翔峰，曹国庆，李宏伟，庄志宝，马宁，刘刚，沈鑫，柴艳东，
申请(专利权)人：吉林电力股份有限公司白城发电公司，
类型：发明
国别省市：