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线性时滞系统的低阶控制器镇定性与设计方法研究.pdf

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线性时滞系统的低阶控制器镇定性与设计方法研究.pdf

文档介绍

文档介绍:博士学位论文≥惠角髯咂论文题目堕壁堕鲨墨堑堕炎贡ば土克苁冶与设计方法研究控制理论者控制?学科专业作者姓名指导教师答辩日期瞅林林穕
线性时滞系统的低阶控制器镇定性与设计方法研究摘要由于变量的测量、物质及信号的传递等因素的影响,时间滞后现象普遍存在于化工、机械等各种系统中。时滞的存在往往可以使系统的性能指标下降,甚至使系统失去稳定性。!③祝认执刂评砺畚J敝拖低车淖钣派杓铺峁┝司返睦砺分析方法,但设计过程复杂,且在通常情况下利用这些方法所获得的最优控制器的阶次较高,因此往往会因技术或经济上的原因而难以在工业过程中实现。以制器为代表的低阶控制器,因结构简单、易于实现,可靠性高等优点,而在工业过程中被广泛应用。虽然现有的低阶控制器设计方法在一定的条件下能够取得较好的控制效果,但它们大多基于简单的一阶或二阶线性时滞模型,无法直接应用于高阶时滞过程,而且很难将实际的设计要求,如超调和上升时间等,结合到设计过程中去,不能灵活地综合考虑所有指定的性能指标要求。因此,针对工业过程控制中常见的线性时滞系统,如何面向不同的性能指标直接设计低阶控制器,使其既能保证控制系统的稳定又能满足指定的性能指标要求,是一个亟待解决的问题。本文由简单的一阶和二阶时滞系统入手,基于双轨迹法、推广定理和指罘ǎ芯苛讼咝允敝拖低车牡徒卓刂破髡蚨ㄎ侍猓既犯隽四芄槐证闭环系统稳定的低阶控制器集合,然后基于低阶控制器的稳定集发展了满足不同性能指标要求的低阶控制器设计方法,此外,还提出了能够实现给定值响应和负载干扰响应完全解耦的二自由度刂撇呗浴V饕Q芯抗毕装ǎ推导出了双轨迹法的解析形式,然后基于该解析形式,研究了单参数控制器霭桓隹傻鞑问对一阶时滞系统的镇定问题。针对一阶稳定、积分和不稳定时滞对象,分别解析地给出了单参数刂破髦锌傻鞑问奈榷ㄓ颉V要在该稳定域中调节控制器的参数,就能够保证闭环系统是稳定的。另外,还考虑了对象参数发生摄动时可调控制参数稳定域的边界值与对象参数及参数摄动值之问
的对应关系,对单参数刂破鞯穆嘲粽蚨ㄌ卣鹘辛嗣枋觥U馕5ゲ问齈控制器的在线调节提供了指导作用,避免了耗时且复杂的系统稳定性调节过程。针对一阶时滞对象,给出了一种新的基于幅值裕度和相位裕度的问棒最优整定方法。首先,基于改进的环指罘ㄈ范ḿ饶鼙Vけ栈废低澄榷ㄓ帜苈足幅值裕度和相位裕度要求的控制参数取值区域,然后根据最大灵敏度函数、超调和调节时间定义控制器设计的目标函数,在所得到的控制参数取值区域中进行寻优,就可获得一组满足幅值裕度和相位裕度要求的最优控制参数值。仿真结果表明,该整定方法能够保证闭环系统具有强鲁棒性、良好的跟踪性能和抗干扰性能。它不需要对时滞项进行有理近似,既适用于不稳定时滞对象又适用于具有大时滞的被控对针对二阶积分时滞对象,基于狟推广定理,给出了确定制器稳定集的解析方法。首先在奇异情况下推导出了刂破髡蚨ǘ谆质敝系统的必要条件,然后针对三种二阶积分时滞对象哂姓奔涑J幕质敝投象、双积分时滞对象和具有负时间常数的积分时滞对象直鸶隽薖控制参数稳定集的解析描述,确定了比例增益蟆,积分增益和微分增益的最大可允许取值范围及七。固定时,稳定域的线性规划描述。另外,对于具有负时间常数的二阶积分时滞对象,还给出了它能够被刂破髡蚨ǖ谋匾L跫∞针对具有一般形式的线性时滞对象,给出了它能够被低阶控制器、和刂破镇定的必要条件,并分别基于推广定理和指罘系统地提出了两种低阶控制器的稳定集算法。另外,还将基于推广定理的低阶控制器稳定集算法和基于指罘ǖ牡徒卓刂破魑榷ḿ惴ㄏ嘟岷希别解析地给出了控制参数#牵蚹。的最大可允许取值范围。从而,通过遍历控制器中的任意一个控制参数都能够准确地计算出刂破鞯奈榷ḿU蚨ń峁表明,当比例增益七。固定时,撸琸奈榷ㄓ蛞欢ㄊ怯扇舾商踔毕呦嘟欢傻耐苟边形区域。基于该特征,进一步确定了不包含纯微分项的实际刂破鞯奈榷ḿ所提出的两种方法适用于任意阶的稳定、不稳定和非最小相位时滞对象。针对具有一般形式的线性时滞对象,基于低阶控制器的稳定集算法,系统地象。Ⅱ
给出了面向不同标称性能指标的低阶控制器参数最优整定方法和基于幅值裕度和相位裕度要求的低阶控制器参数鲁棒整定方法。这两种设计方法的主要优点是,设计方法简单直观,能够根据不同的性能指标直接设计低阶控制器,对于高阶对象不需要进行模型降阶,且对于被控对象的类型没有特殊要求,适合于大多数常见工业过程的单变量时滞对象。针对具有一般形式的线性时滞对象,提出了一种解析的二自由度杓品法,以实现系统给定值响应和负载干扰响应之间的相对独立调节和优化。首先,根据系统动态特性和内稳定条件分别确定了给定值响应和负载干扰响应的参考模型传递函数;然后基于此,反向推导出了跟踪控制器和抗干扰控制器的解析表达式,并采用妒箍6钥垢扇趴刂破鹘辛思蚧恚馕龅氐玫搅怂腜形式。该方法的主要优点是,通过对跟

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