自抗扰控制器优化设计及其应用

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时间:2019-02-06

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1、摘要自抗扰控制器优化设计及其应用学科:控制理论与控制工程研究生:张谦(签名:导师:郑岗教授(签名:杨延西副教授(签名:拯、速)妇l岛)塞塑望堑)自抗扰控制器(ADRc)通过对模型不确定因素和外扰进行补偿,使得控制系统对外扰和不确定因素均有很好的适应能力,它能够有效控制多种工业上较为难控的对象,并表现出极强的鲁棒性和抗干扰性。但是白抗扰控制器参数众多难以调节,因此本文利用遗传算法的并行搜索能力对参数进行寻优整定。针对遗传算法存在着局部空间搜索能力差、个体的多样性减少的很快等不足,本文采用了免疫遗传算法以加快寻优速度和改善寻优质曼,并运用到多个不同特性的对象的控制中,仿真和实验效果

2、良好。本文主要研究内容如下:1.分析自抗扰控制器的特点及其参数整定中的一些定性规律;2.将免疫算法与遗传算法相结合,使用免疫遗传算法进行自抗扰控制器参数的优化整定;3.在VJsua]“+习:境下和Matlab环境下设计相应的仿真和实验软件,完成优化自抗扰控制器的仿真和实验任务;4.使用优化自抗扰控制器对典型的时变和11I线性系统进行仿真研究,验证算法的有效性和适用性;5.结合完成的仿真和实验软件,使用优化的白抗扰控制器对双T电路和直线一级倒立摆对象进行仿真和实验研究,进一步验证算法的有效性。关键字:自抗扰控制器(ADRC);免疫遗传算法(IGA):参数优化ABSTRACTApp

3、licationandOptimizeDesignofActiveDisturbanceRejectionControllerSpeciality:ControlTheoryandControlEngineeringCandidate:ZhangQianSupervisor:Prof.ZhengGangAssociateProf.YangYanxi(SignatureActiveDisturbanceRejectionController(A1)RC)Caneffectivelyadjustuncertainfactoranddisturbanceofthemodelbycom

4、pensation.Itcaneffectivelycontrolmanyunmanageablemodelandshowsitsrobustnessandanti—disturbancetous.AnapproachwhichexploittheImmuneGeneticAlgorithm(IGA)tooptimizeparametersoftheADRCinordertoadjustingitsover-abundantparametersareproposedinthispaper.The1GAisshowtobeeffectiveinovercomingtheweakn

5、essoflocalsearchabilityandindividualdiversityreducinginGeneticAlgorithm(GA).SimulationsonvariousplantsandexperimentsoninvertedpendulumanddoubleTcircuitverifiedthefeasibilityandvalidityofthealgori,hm.Themainresearchesinthispaperare:(1)TheprincipleandcharactersofADRCisintroducedandsomerulesofp

6、arameteradjustingarcsummarized.(2)ImmuneGeneticAlgorithm(IGA)anditsuseintheparameteroptimizingoftheADRCisreseatdled.(3)(4)(5)AsimulationandexperimentsoftwareinbothVCandMatlabplatformisdesigned,usingthissoftwarecansuccessfullyfinishthesimulationandexperimentontheoptim;zedADRC.TheoptimizedADRC

7、isusedtocontrolthetimevariableandnonlinearsystem,Simulationresultsprovethefeasibilityandvalidityofthealgorithm.UsingtheoptimizedADRCandthesoftware,experimentsoninvertedpendulumanddoubleTcircuitarcperformed,experimentalresultsalsoprovethefeasibility

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