【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制方法，尤其涉及一种基于微分平坦的倒立摆改进自抗扰控制方法及系统。
技术介绍
1、欠驱动控制是控制领域研究的热点问题，其系统自由度大于独立控制维数的问题使得控制问题变得复杂。倒立摆具有非线性，强耦合，静不稳定性，控制输入少于控制输出的特点，是一类典型的欠驱动系统，常用作各种欠驱动控制算法的测试对象，其所属的欠驱动系统类型具有很好的移植性和扩展性，因此，对倒立摆系统的控制方法进行研究具有重要的理论意义和应用价值。
2、倒立摆系统由于右半平面零点的存在，使得其具有不稳定零动态和非最小相位特性而难以控制，系统的稳定裕度与反向超调下的快速过渡相互矛盾，难以用常规的反馈线性化和高增益控制的方式提升控制性能(isidori a.the zero dynamics of a nonlinearsystem:from the origin to the latest progresses of a long successful story[j].european journal of control,2013,19(5):369-378.)。针对此问题，微分平坦(differential flatness)技术(rigatos g g.nonlinear control and filtering usingdifferential flatness approaches:applications to electromechanical systems[m].springer,2015.)提供了一种通过变量变
3、针对倒立摆的控制问题，各类控制方法相继被提出并应用，如基于线性二次型调节的滑模控制(chawla i,singla a.real-time stabilization control of a rotaryinverted pendulum using lqr-based sliding mode controller[j].arabian journalfor science and engineering,2021,46:2589-2596.)，反步控制(ma'arif a,vera m am,mahmoud m s,et al.backstepping sliding mode control for inverted pendulumsystem with disturbance and parameter uncertainty[j].journal of robotics andcontrol(jrc),2022,3(1):86-92.)，模糊控制(chiu c h,hung y t,peng y f.design ofa decoupling fuzzy control scheme for omnidirectional inverted pendulum real-world control[j].ieee access,2021,9:26083-26092.)等。在多数研究中，大部分算法往往依赖于精确的系统模型和线性化过程，导致控制系统缺乏鲁棒性，难以处理不确定的干扰，在实际工程中并不适用。
4、自抗扰控制(active disturbance rejection control,adrc)是一种对控制对象模型依赖性较低，鲁棒性较强的现代控制方法，其主要控制手段是使用扩张状态观测器(extended state observer,eso)估计不确定的外部干扰，建模误差等所有未知干扰，并设计控制量对这些干扰进行抑制和补偿(zhao z l,guo b z.anovel extended stateobserver for output tracking of mimo systems with mismatched uncertainty[j].ieee transactions on automatic control,2017,63(1):211-218.)，所以adrc的关键在于eso。eso的适用范围不仅仅局限于adrc，在其他控制算法中也得到了广泛的应用(wangj,zhu p,he b,et al.an adaptive neural sliding mode control with eso foruncertain nonlinear systems[j].international journal of control,automationand systems,2021,19:687-697.)。eso的性能直接影响着控制器的性能，因此，研究和改进eso具有重要意义。
5、目前，微分平坦技术已经成为控制欠驱动系统的重要方法之一。其基本思想找到适当的状态变量变换和输入变换，将非线性控制问题转化为线性控制问题，并用线性控制的理论和方法进行设计和分析。如文(xia y,pu f,li s,et al.lateral path trackingcontrol of autonomous land vehicle based on adrc and differential flatness[j].ieee transactions on industrial electronics,2016,63(5):3091-3099.)利用微分平坦理论，对自主陆地横向车辆模型进行平坦化分析，得到系统的平坦输出，解决了横向车辆的非线性和欠驱动问题，并结合线性自抗扰控制(linear active disturbancerejection control,ladrc)来处理内部不确定性和外部扰动，但ladrc的观测器采用的参数相对固定，且极点配置所需的计算量与系统阶次成正比。而自抗扰控制技术的关键在于扩张状态观测器，因此，对控制方法的改进往往从观测器入手，通过改进观测器估计扰动的效率来提高系统的控制精度。文(陈晓寒,牛小兵.基于改进扩张状态观测器的船舶动力定位系统控制[j].上海海事大学学报,2020,41(04):25-29+102.)针对传统neso中fal函数的特性，设计了一种faln函数，通过直接设置幅值的方式，限制了在大误差时函数的增益，并将其应用到船舶动力定位系统自抗扰控制中，提升了系统的鲁棒性，但在小误差时仍采用与fal函数相同的结构作为非线性项，收敛速度依然受到限制。针对neso中参数复杂繁多的问题，为减少相位滞后的影响，文(li m,zhao j,hu y,et al.active disturbancerejection position servo control of pmslm based on reduced-order extendedstate observer[j].chinese journal of electrical engineering,2020,6(2):30-41.)采用极点配置方法构造了降阶eso，减少了计算复杂度和参数数量，提高了系统本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于微分平坦的倒立摆改进自抗扰控制方法，其特征在于，方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，建立倒立摆系统模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，对所述倒立摆系统模型的非最小相位特性进行分析，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，结合微分平坦理论重构倒立摆系统状态，获得微分平坦化后的欠驱动倒立摆系统，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，将传统fal函数替换为新非线性函数，改进扩张状态观测器，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，基于所述改进扩张状态观测器，结合所述微分平坦化后的欠驱动倒立摆系统，对受到外部干扰的小车位移和摆角进行自抗扰控制，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述自抗扰控制器包括：跟踪微分器，非线性误差反馈控制律以及非线性扩张状态观测器。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述状态空间方程，设计
9.一种基于微分平坦的倒立摆改进自抗扰控制系统，其特征在于，所述系统用于如权利要求1～8任意一项所述的基于微分平坦的倒立摆改进自抗扰控制方法，所述系统包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述模型建立分析模块，用于将单级倒立摆系统抽象为小车和均质细杆组成的系统；
...【技术特征摘要】
1.一种基于微分平坦的倒立摆改进自抗扰控制方法，其特征在于，方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，建立倒立摆系统模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，对所述倒立摆系统模型的非最小相位特性进行分析，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中，结合微分平坦理论重构倒立摆系统状态，获得微分平坦化后的欠驱动倒立摆系统，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中，将传统fal函数替换为新非线性函数，改进扩张状态观测器，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中，基于所述改进扩张状态观测器，结...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丽君，李杰铭，陈先中，吴超航，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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