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    概周期時變非線性電路的模型參考自適應控制方法及系統技術方案

    技術編號:44367268 閱讀:2 留言:0更新日期:2025-02-25 09:46
    本發明專利技術涉及含概周期時變參數非線性電路的模型參考自適應控制方法。其包括:建立非線性電路的概周期分段定常系統模型;通過辨識未知參數的概周期分段定常系統切換時刻的方法,以確定被控系統模型共存在多少個子區間;根據子區間的數量并結合所提出的概周期分段定常系統的穩定性條件,建立了穩定參考模型;建立線性矩陣不等式約束條件,基于李雅普諾夫穩定性理論,求解李雅普諾夫矩陣參數,針對非線性電路系統的各個狀態量設計不同控制增益的更新率,以對實時控制量進行更新;使實際控制增益最終收斂至標稱控制增益上,以使得具有未知參數的被控系統模型的狀態跟蹤期望的狀態軌跡。本發明專利技術在含干擾輸入的條件下進行控制,實用性更高。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及含概周期時變參數非線性電路的模型參考自適應控制方法,屬于模型自適應控制領域。


    技術介紹

    1、模型參考自適應控制方法是平行控制概念的一種,作為一種控制方法其具有適應性和魯棒性這些特點,相較于其它控制方法例如pid控制模型參考自適應控制方法可以實現控制參數的自我更新,并且能夠更好地應對外界有擾動的情況,能夠實時地調整參數以適應變化的情況。相較于模型預測控制,模型參考自適應控制對系統的先驗知識要求較少,可以在對系統參數未知的前提下對系統進行控制,而最主要的特點在于模型參考自適應控制能實現被控系統的狀態強制收斂至期望系統的狀態軌跡,不同于一般的穩定性控制,它可以按照設計者的思路使得被控系統的狀態量按照期望的數值變換。

    2、為了實現模型參考自適應控制,首先需要建立期望的且穩定的參考系統模型,然后利用被控系統與參考系統之間的參數關系實現控制增益的更新,方法上包括直接模型參考自適應控制和間接模型參考自適應控制:直接模型參考自適應控制是直接更新控制增益,從而得到實時更新的控制量,因此控制過程較為“直接”;相對地,間接模型參考自適應控制并非令被控系統跟蹤至期望模型,由于中間存在一個用于聯系的觀測模型而使得該過程較為“間接”;但不論是直接還是間接模型參考自適應控制都能使得被控模型的狀態跟蹤值期望的狀態軌跡,并且收斂速度快,收斂精度高。

    3、近年來,模型參考自適應控制方法被廣泛地應用于工業系統的控制中,例如現有一些基于設計的參考模型,給出了車載變翼展無人機的縱向自適應控制參數的更新率,并且利用設計的控制器使得系統運行性能較好地逼近參考模型的運行性能,但由于選擇的參考模型仍是定常系統,當工程上期望更加復雜的狀態軌跡時,該方法并不適用。又如一些現有技術針對固定翼飛機執行器的常見故障,設計了一種基于多模型的自適應未知輸入觀測器和模型參考自適應控制方法相結合的集成容錯控制策略,然而該方法討論的被控系統即固定翼飛機橫側向運動模型為時不變系統,對于被控模型更為復雜的情況該控制方法將不再適用。


    技術實現思路

    1、本專利技術提供含概周期時變參數非線性電路的模型參考自適應控制方法,旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。

    2、本專利技術的技術方案涉及一種模型參考自適應控制方法,應用于含概周期時變參數的非線性電路,根據本專利技術的方法包括以下步驟:

    3、s100、建立非線性電路的概周期分段定常系統模型;所述概周期分段定常系統模型不具有固定的周期,并將其作為用于近似非線性電路的被控系統模型;

    4、s200、通過辨識未知參數的概周期分段定常系統切換時刻的方法,以確定所述被控系統模型共存在多少個子區間;

    5、s300、根據子區間的數量并結合所提出的概周期分段定常系統的穩定性條件,建立了相應的以概周期分段定常系統為基礎的穩定參考模型;

    6、s400、接著利用所述參考模型參數建立線性矩陣不等式約束條件,基于李雅普諾夫穩定性理論,求解得到使系統穩定的李雅普諾夫矩陣參數,并利用所述李雅普諾夫矩陣參數,針對非線性電路系統的各個狀態量設計不同控制增益的更新率,以對實時控制量進行更新;

    7、s500、使實際控制增益最終收斂至標稱控制增益上,以使得具有未知參數的被控系統模型的狀態跟蹤期望的狀態軌跡。

    8、進一步,所述步驟s100中:

    9、設存在一個循環時長變化的區間[tmin,tmax],其中,tmin代表的是最短循環時長,tmax代表最長循環時長;

    10、設每次循環所經歷的時長為ti,將ti作為概周期分段定常系統子區間的長度,且ti∈[tmin,tmax];

    11、含干擾輸入且未知參數的概周期分段定常系統模型的狀態方程表示如下:

    12、

    13、式中,時變參數矩陣a(t)、b(t)、bw(t)分別代表名義上的系統矩陣、輸入矩陣和干擾輸入矩陣,且所有參數均未知;x(t)=[x1(t),x2(t),…,xn(t)],n為系統的維數,x(t)為系統的狀態量;u(t)=[u1(t),u2(t),…,um(t)],m為控制輸入的維數,u(t)為系統的控制輸入;w(t)=[w1(t),w2(t),…,wf(t)],f為干擾輸入信號的維數,w(t)為干擾輸入信號且其中的參數未知。

    14、進一步,對于所述步驟s200中,

    15、s210、通過檢測一小段時間區段內的辨識結果是否存在跳變來判斷切換時刻,以獲得系統矩陣ai控制矩陣bi分別對應的切換時刻集合ts1和ts2;

    16、s220、將上述的切換時刻集合ts1和ts2取并集可以得到含未知參數的概周期分段定常系統一段時間內的所有切換時刻點,以及,取時刻點之間的時間區段并收集上面辨識得到的辨識量信息φ和γ,比較不同區間段內的辨識量以判斷兩個子區間的系統參數是否一致,結合每次循環時長所處的范圍,以確定每次循環中一共存在多少個子區間。

    17、其中,所述步驟s210包括:

    18、s211、設被控系統模型的控制輸入滿足u(t)=u(t―te),設te為辨識過程中選定的一個參數,設∈(t)=x(t)–x(t―te),t≥te,令ξ(t)=[∈(t),∈(t―ts),…,∈(t―(n―1)ts)],式中ts為采樣的間隔;

    19、s212、設φ為辨識系統矩陣ai的矩陣量,且φ滿足ξ(t)=φξ(t―ts),式中t∈[t1+nts+te,t2],式中n代表樣本大小,每次在線取一小段的狀態量數據進行運算,收集φ的信息;當φ值發生一定的變換且變換的大小超過一定的閾值時,則判斷為發生了切換,并生成切換時刻的集合記為ts1;

    20、s213、設γ為辨識控制矩陣bi的矩陣量,每次在線取一小段的狀態量數據進行運算,收集γ的信息;當γ值發生一定的變換且變換的大小超過一定的閾值時,則判斷為發生了切換,并生成切換時刻的集合記為ts2。

    21、進一步,所述步驟s300中,

    22、對于每次循環時長ti∈[tmin,tmax]的概周期分段定常系統,在不考慮控制輸入和干擾輸入時,概周期分段定常系統的狀態方程表示如下:

    23、

    24、設為第i次循環時第k個子區間所占的時長,其滿足設ρ(.)代表矩陣的譜半徑,λ*為選定的一個正數,代表指數衰減率;當且僅當或且mi為可對角化的矩陣時,概周期分段定常系統λ*-指數穩定。

    25、進一步,所述步驟s300中,

    26、將所述穩定參考模型所有子區間的系統矩陣ami均選取為赫爾維茨矩陣,通過提出的概周期分段定常系統穩定性的充要條件判斷所設計的系統是否滿足指數穩定性條件;

    27、其中,穩定參考模型的狀態方程表達如下:

    28、

    29、式中,am(t)、bm(t)均為概周期時變矩陣,r(t)為參考輸入信號,xm(t)為參考模型的狀態;其中,每個周期都包含s個子區間,當時間t處在第i個子區間內時,i=1,2本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種模型參考自適應控制方法,應用于含概周期時變參數的非線性電路,其特征在于,所述方法包括以下步驟:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S100中:

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,對于所述步驟S200中,

    4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟S300中,

    5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述步驟S300中,

    6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述步驟S400中,

    7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述步驟S400中,

    8.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述步驟S400中,

    9.一種計算機可讀存儲介質,其上儲存有程序指令,所述程序指令被處理器執行時實施如權利要求1至8中任一項所述的方法。

    10.一種模型參考自適應控制系統,其特征在于,包括:

    【技術特征摘要】

    1.一種模型參考自適應控制方法,應用于含概周期時變參數的非線性電路,其特征在于,所述方法包括以下步驟:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟s100中:

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,對于所述步驟s200中,

    4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟s300中,

    5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述步驟s300中,

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:謝曉晨談卓霖樓云江
    申請(專利權)人:哈爾濱工業大學深圳哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院
    類型:發明
    國別省市:

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