【执行器饱和控制系统的研究问题和研究现状国内外文献综述8800字】

1执行器饱和控制系统的研究问题和研究现状国内外文献综述1.1.1执行器饱和控制系统的稳定性分析这里，sat(u,)=sign(u;)min{|u,,u},j=1,2,…m。指定样式的文字。.1中容易看出，饱和的区域包括区域1和区域3,在此区域内，2饱和研究中常用的同时存在幅值和速率饱和模型是引入式(1-4)的动态系统这个模型相当于是实际控制系统中广泛使用的对被控对象输入增量做安全需要首先考虑的。文献[5]首先提出了渐近零能控(AsymptoticallyNull3中的任意一点，存在一个有界控制信号将其驱动到原点，则可以称该系统称为ANCBC的。随后，Sontag等证明，如果线性系统在控制输入不受限情况下可控2,才能用线性反馈实现全局镇。因而对于一般的ANCBC系统而言，设计非线的参数距离，在参数距离趋向于零的情况下，所设计的反馈增益也将趋向于方法都存在着计算量大，且数值稳定性差，导致控制性能变差或者系统不稳定4需进一步研究。1.1.2吸引域估计研究进展工程实际中的对象很多是开环不稳定的，很难实现全局镇定。这种在右半平面存在特征根的对象，在有界输入下通过反馈控制可以在一定区域内实现渐进镇定，这个区域被称为闭环系统的吸引域[191,严格定义可以参考定义2.1。对这类对象，学者们希望通过合适的控制器设计，以获得尽可能大的吸引域。但是要去精确求解吸引域难度很大，只能退而求其次的估计吸引域大小。考虑使用线性反馈控制律的线性系统，存在执行器饱和约束，此时组成的闭环系统实际上是一个非线性系统，估计该系统的吸引域这里u(t)=Fx(t)是根据控制目标设计的反馈控制，即求反馈增益矩阵F使得闭环系统(0-5)的吸引域极大化。针对存在执行器饱和约束系统(0-5),直接定量求取精确的吸引域难度很大，如果要估计吸引域大小，转而研究不变集是一种现定义1.1设Ω∈R”是一包含原点的有界闭集。记微分方程以x₀为初始状态的解为x(t)=x(x,t)。如果x₀∈Ω→x(t)∈Ω,Vt≥0,那么称Ω为系统(0-6)的不变集，特别地，如果还满足,则称的收缩不变集。一般而言，所求取的不变集就是求取系统的收缩不变集。由于稳定系统可以构造出的Lyapunov函数的水平集合是一个不变集，因而可以通过估计Lyapunov函数的水平集来估计不变集。所以用Lyapunov稳定性理论通过估计Lyapunov函数的水平集来估计吸引域是一种现实可行的方法。一般常用多面体和椭球体来表示不变集。多面体集合方法的优点是保守性较低，但是计算量会随着多边体边数数目的增长而呈指数增长，研究中使用较少[211。目前常用的椭球体水平集，一般使用形如xPx的二次型Lyapunov函数。采用二次型Lyapunov函数的水平集来估计不变集，能成为主流方法的原因主要有两点。首先它可以保证状态轨迹在不变集内部是指数衰减的，也就是能够保证饱和闭环系统的二次稳定性。其次采用二次型的Lyapunov函数来估计不变集时，推导出来的条件可以转化为常用的线性矩阵不等式条件，在数值求解上可以保证5统Lyapunov函数沿状态轨迹的时间导数相加，得到一个扩张状态向的负定性来得到Lyapunov函数水平集的收缩不变1.1.3执行器饱和控制系统的抗饱和控制性高增益反馈，通过经典的超稳定性判据来保证闭环系统的稳定性和收敛速率Lin等设计了低增益反馈控制器来处理执行器饱和约束的线性系统，以实现发生饱和来实现的，这样浪费了执行器一部分的控制能力17]。基于此问题，一6制能力30-31]。不发生饱和。作者根据由参量黎卡提方程转化为关于未知矩阵的参量Lyapunov处，只需要求解线性的方程，计算量小，取得了不少研究成果错误!未找到引用源。-错误!未找到引用源。令人满意，因而在工程实际中得到广泛的应用错误!未找到引用源。针对线性定常系统存在的执行器饱和非线性问题，Kot和明确的性能优化方法。错误!未找到引用源。其中x(t)∈R"为状态向量，u(t)∈R"为被控对象输入向量，y(t)∈R⁹为系统的其中x。(t)为控制器的状态向量，u(t)为控制器的输出向量，v₁和v₂是后续设计出的抗饱和补偿器的输出。令u=u,(0-7)和(0-8)形成了一个闭环系统。标称控制器的可以保证在不存在控制输入受限的情况下使得闭环系统稳定，实现控制目设计抗饱和补偿器Ca、Da都是抗饱和补偿器的参数矩阵，一般由转化的线性矩阵不等式条件求解。式(0-9)属于动态抗饱和补偿器，根据被控对象，也可以设计仅包含一个反馈增益的静态抗饱和补偿器，U=K(Sat(u)-u),其中K为需要求解的补偿增控制器被控对象reu控制器被控对象存在饱和抗饱和补偿器传感器框图，控制器的输出为u,对应的执行器的输出为u。标称控制器能保证不存在执行器饱和情况下，闭环系统的稳定性和控制性能。当执行器发生饱和时，也就是u≠u时，抗饱和补偿环节的输入不为零，所设计的抗饱和补偿器产生作用使得闭环系统稳定，同时尽快恢复闭环系统的控制性能，将性能损失降到最低。常用的抗饱和补偿器优化性能指标为系统的L2增益、闭环系统吸引域的大小或者系统状态收敛速率的快慢，相应的设计条件可以转化为线性矩阵不等式条件，抗饱和补偿器增益矩阵的求解就是通过求解这些线性矩阵不等式的优化解或8和(ModelRecovery中Aa、Ba、Caw、Da都是需设计的待定参数矩阵。一般使用广义扇形条件来处理稳定或者不稳定的被控对象。这样基于DLAW方法的抗饱和研究所需要处渐进稳定区域，使得1)由被控对象、控制器、抗饱和补偿器组成的闭环系统，进稳定；2)从扰动到系统输出的稳定L2增益尽可能的小。系统的L2增益错误；未找到引用源。。关威在包含外部扰动的执行器饱和控制系统中，设值错误!未找到引用源。。马永梅针对存在控制输入限制的线性定常系统和线性切换系统，分析了这两类系统的L2性能和吸引域估计问题，设计了抗饱和补偿器，并转化和约束和执行器发生故障的问题，文献错误!未找到引用源。针对这类系统设计求解动态DLAW补偿器反馈增益的矩阵不等式条件可以转化为线性矩阵不等式等分析了执行器饱和线性系统的非全局稳定性和非线性L2控制指标，相应的设计了动态抗饱和补偿器，取得了重要的研究成果错误?未找到引用源。错误：未找到引用源。Bruckner等设计了切换自适应鲁棒抗饱和补9执行器速率饱和的稳定线性系统，给出了保证全局镇定的抗饱和补偿器的存在性条件，最终用线性矩阵不等式条件确定了抗饱和补偿器增益错误!未找到引用源。Turner等在处理执行器速率饱和的线性定常系统中，在设计模型参考的标称控制器基础上，加入包含正参数μ的抗饱和补偿器，有效地用自适应控制的方法解决了控制输入受限问题错误!未找到引用源。MRAW方法所设计的抗饱和模块是包含被控对象模型的动态系统，抗饱和式中A,B,C,D是被控对象的状态矩阵，v是饱和非线性环节输入，v是需要设计rVr标称控制器V饱和非线性被控对象yU补偿器组成的闭环系统总是使x+xa和未饱和的对象状态响应一致，这样xa趋向于0就会使被控对象状态x恢复未饱和响应。因而，MRAW方法有如下两个优Teel等首先提出MRAW的设计方法，其中抗饱和问题的解决框架是从一个包含输入匹配扰动的外部稳定问题的解决方法中得到的，这个问题的关键在于，未找到引用源。-错误!未找到引用源。。因而MRAW设计框架最初是被称作“L2抗饱和方法”, 可以比较好的解决一类执行器饱和控制系统的“L2抗饱和问题”。在随后的几篇文献中，针对使用抗饱和补偿器的饱和系统，都以最小化输入输出的L2增益经过多年研究，学者们对基础的MRAW设计方法提出了几中扩展，每种扩效果错误!未找到引用源。错误!未找到引性反馈方法，可以得到非全局镇定的结果错误!未找到引用源。。进一步的，MRAW的设计统等方面有较多的应用错误!未找到引用源。一错误；未找到引用源。。存在执行器饱和约束的离散系统设计中也可以采用基于MRAW的设计方法错误!未找到引用源。-错误!未找到引用源。oMRAW的设计独立于标称控制器的动态，因而设计上有较大的自由度，可非线性系统执行器饱和的抗饱和设计前述研究的都是线性被控对象，而非线性被控对象存在控制输入受限的问成果。基于反馈线性化的方法，文章错误!未找到引用源。通过将饱和非线性系等式条件，求取反馈增益，保证系统稳定。基于自抗扰控制方法，文章错误!未过LMI条件估计了闭环系统的吸引域。即使系统存在不可测的状态或者较大的系统全局有限时间稳定。文章错误!未找到引用源。将控制输入约束的非线性系制器，设计的静态抗饱和补偿器能够保证闭环系统的区域稳定性，转化为LMI定性，并且在使用线性控制器的情况下，在LMI框架下计算了扩张状态增益和文章错误!未找到引用源。采用了扩张状态观测器来估计被控对象非线性动态和饱和非线性系统中抗饱和补偿器的方法研究也取得不少进展。文献错误!未限的不确定非线性时滞系统，文章错误!未找到引用源。设计了一种周期自适应不利影响。文章错误!未找到引用源。针对存在控制输入幅值受限的一类非线性系统，用保守性较低的广义扇形区域条件描述执行器饱和非线性，进而将非线性系统转化为线性分式描述的控制输入受限线性系统，设计了改进的基于线性矩阵不等式的静态抗饱和补偿器，降低计算量的同时改进了闭环系统的稳定性。文章错误!未找到引用源。则是研究了二阶非线性系统执行器同时存在幅值和速率饱和的抗饱和设计问题，使用改进的凸包法来描述饱和非线性函数，从而通过求解凸约束的线性矩阵不等式来获得所设计的静态抗饱和补偿器的反馈增益，使得闭环系统具有鲁棒稳定性。[1]A.R.Teel.FeedbackStabilization:NonlinearSolutionstoInherentlyNonlineaUniversityofCalifornia,Berkeley,1992Technology,1992,137[3]G.Stein.Respecttheunstable[J].IEEEControlSys[4]F.Forni,S.Galeani,L.Zaccarian.Modelrecoveryanti-windupformagnitudesaturatedlinearplants[J].Automatica,2012,48(8):1502-1[5]W.E.Schmitendorf,B.Barmish.NullControllabilityofLinearSystemswithConstrained[6]E.D.Sontag.AnAlgebraicApproachtoBoundeInternationalJournalofControl,1984,39(1):181-188[7]H.J.Sussmann,Y.Yang.OntheStabilizabilityofMultipleIntegratorsbyMeansofBFeedbackControls[C]//Proceedingsofthe30thIEEEConferenceonDecisionControls[J].Systems&ControlLetters,1992,18(3):165-171[9]H.J.Sussmann,E.D.Sontag,Y.Yang.AGeneralResulSystemsUsingBounded[10]N.Marchand,A.Hably.GlobalStabilizationofMultipleInAutomatica,2005,41(12):2147[11]B.Zhou,G.R.Duan.GlobalStab&ControlLetters,2009,58(1):54-[12]Z.Lin,A.Saberi.Semi-globalExponentialStabilizationofLinearSaturation’viaLinearFeedbacks[J].Systems&ControlLetters,1[13]Z.Lin,A.Saberi.Semi-gltoinputsaturationvialinearfeedbac[14]Z.Lin,A.Saberi,A.A.Stoorvogel.Semiglobalstabilizationofsubjecttoinputsaturation,viaTransactionsonAutomaticC[15]Y.Li,Z.Lin.Furtherresultsonthesetinvarianceapsystemsundersa(CCC).Hefei,China:IEEEof13thIFACWorldCongress[17]Z.Lin.GlobalControlofLinearSyst[18]A.R.Teel.LinearSystemswithInputNonlinearities:GloFamilyofh1-typeControllers[J].InternationalJournalofRobustandNonline[19]S.Huang,J.Lams,B.Chen.Localreliablecontrolforliactuators[J].Proceedingsoftheconferenceon[20]S.Tarbouriech,G.GaSpringer,2007.[21]F.Blanchini.SetInvarianceinControl[J].Automatica,1999,35:[22]俞立.鲁棒控制-线性矩阵不等式处理方法[[23]C.Pittet,S.Tarbouriech,C.Burgat.StabilityRegionsforLinea[24]T.