基于自抗扰控制器和线性误差反馈控制律(ADRC-LSEF)的控制系统simulink建模与仿真

简介: 本课题基于自抗扰控制器(ADRC)和线性误差反馈控制律(LSEF),构建了ADRC-LSEF控制系统,并在MATLAB2022a中进行Simulink建模与仿真。ADRC通过实时估计并补偿未知扰动,结合LSEF的快速误差响应,实现了对复杂系统的高效控制。该方法特别适用于非线性、时变或模型未知的系统,具备优异的动态响应和鲁棒性。仿真结果显示系统性能良好,验证了ADRC-LSEF的有效性。

1.课题概述
基于自抗扰控制器和线性误差反馈控制律(ADRC-LSEF)的控制系统simulink建模与仿真。

2.系统仿真结果

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

e9b26160d263c32797d6abea597f524b_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

4.系统原理简介
自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller, ADRC)结合线性误差反馈控制律(Linear Error Feedback, LSEF)形成ADRC-LSEF控制系统,是一种先进的控制策略,旨在高效抑制系统内外部扰动,提供优异的动态响应和鲁棒性。这种方法特别适用于非线性、时变系统,或系统模型未知、难以精确建模的情况。

4.1 ADRC原理
ADRC的核心理念是将控制问题转化为扰动的主动抑制问题,通过内部模型的构造,实时估计并补偿未知扰动。ADRC通常包括以下几个关键组成部分:

增益调度器:动态调整控制器增益,适应系统参数的变化,增强系统的鲁棒性。
扩张状态观测器:构建一个高阶观测器来估计系统状态和未知扰动,即使在系统模型不完全已知的情况下也能实现。
内部模型:设计一个或几个简单的内部模型来匹配期望的扰动动态特性,进而通过观测器估计和抵消实际扰动。
4.2 线性误差反馈控制律(LSEF)
线性误差反馈控制律基于误差信号(设定值与实际值之差)进行控制,是最基本的控制策略之一,公式形式简单明了:

3b12cdec2844805e8f4064058224390e_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

4.3 ADRC-LSEF融合系统
将ADRC与线性误差反馈控制律融合,可以在不完全依赖系统模型的情况下,通过观测器估计系统状态和扰动,同时利用线性误差反馈快速响应误差变化,实现对系统精确控制。

   ADRC-LSEF控制系统通过ADRC的扰动观测和补偿能力,以及LSEF的快速误差响应特性,共同作用于复杂控制问题,特别是在模型不确定性较大或扰动显著的场景下,展现出了良好的控制性能和鲁棒性。
相关文章
|
算法 计算机视觉
永磁同步电机的矢量控制PMSM仿真+simulink仿真建模(matlab仿真与图像处理)
永磁同步电机的矢量控制PMSM仿真+simulink仿真建模(matlab仿真与图像处理)
|
固态存储 NoSQL Go
使用 cProfile 和火焰图调优 Python 程序性能(下)
使用 cProfile 和火焰图调优 Python 程序性能
760 0
|
机器学习/深度学习 算法
基于自抗扰控制ADRC的永磁同步电机仿真模型(Simulink仿真实现)
基于自抗扰控制ADRC的永磁同步电机仿真模型(Simulink仿真实现)
1565 1
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
NLP参数高效迁移学习:Adapter方法——论文简读
本研究深入探讨了自然语言处理中参数高效的迁移学习方法——Adapter。通过在预训练模型中引入小型可训练模块,仅调整少量额外参数即可完成模型适配。理论分析表明,该方法在初始化时保持网络行为稳定,并通过瓶颈结构大幅压缩参数规模。实验结果显示,Adapter在GLUE基准上仅用3.6%的参数便达到接近全微调的性能,且对学习率具有更强的鲁棒性。相比传统微调和其他参数高效方法,Adapter在多任务场景下展现出更优的存储效率与泛化能力,为大规模模型的实际部署提供了高效可行的解决方案。
884 7
|
算法 数据安全/隐私保护
基于ADRC自抗扰算法的UAV飞行姿态控制系统simulink建模与仿真
本课题基于ADRC自抗扰算法,使用MATLAB2022a在Simulink中建模与仿真UAV飞行姿态控制系统,分别对偏航(Yaw)、俯仰(Pitch)和滚转(Roll)进行控制。ADRC通过扩展状态观测器(ESO)实时估计并抵消扰动,结合非线性反馈控制策略,减少了对精确模型的依赖,增强了系统的鲁棒性和适应性。仿真结果显示该方法能有效实现UAV的姿态控制,确保其在复杂环境中的稳定飞行和精确操控。
|
存储 NoSQL Redis
详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项
详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项
701 0
|
存储 缓存 安全
【C/C++ 关键字 存储类说明符 】 线程局部变量的魔法:C++ 中 thread_local的用法
【C/C++ 关键字 存储类说明符 】 线程局部变量的魔法:C++ 中 thread_local的用法
1171 0
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
机器人控制中常见的算法总结
机器人控制中常见的算法总结
1434 0
|
监控 安全 数据安全/隐私保护
一个典型的DRM系统的工作流程:
【10月更文挑战第30天】个典型的DRM系统的工作流程:
1280 3
|
机器学习/深度学习 边缘计算 算法
深度学习之进化神经网络设计
基于深度学习的进化神经网络设计(Evolutionary Neural Networks, ENNs)结合了进化算法(EA)和神经网络(NN)的优点,用于自动化神经网络架构的设计和优化。
764 1

热门文章

最新文章