一、非线性跟踪-微分器的性能分析及其改进（论文文献综述）
王欢,赵蔚,崔家明,谢铖,陈松林[1]（2021）在《位置伺服转台系统双回路控制方法研究》文中认为以提升位置伺服转台的性能为目标,分析了分别基于速度和加速度内回路的两种双回路控制下位置伺服转台系统抗干扰性能的差异,得到了两种控制方法在外回路性能相同时抗干扰性能等价的结论。在此基础上,结合经典频域控制和现代滑模控制方法设计了基于速度和位置的双回路控制器,并最终在位置伺服转台系统中进行了实验。与单位置回路滑模控制器和传统频域双回路控制器的对比结果,验证了所设计的双回路控制器在抗扰性能和鲁棒性方面的优越性。
李孝雨[2]（2021）在《高超声速飞行器再入段改进自抗扰控制研究》文中认为
李明阳[3]（2021）在《基于自抗扰控制技术的PMSM电流模型预测控制系统研究》文中进行了进一步梳理永磁同步电机因电枢反应小、制动性好以及构造简单等诸多优点,在伺服系统及交流调速领域中得到广泛的应用。传统的电机线性控制策略,如矢量控制中常采用PI（比例、积分）串级控制,存在抗扰性能差、稳态精度低等缺点,难以达到高性能控制要求。本文对采用模型预测控制及自抗扰控制策略的永磁同步电机伺服控制系统进行研究,其主要研究内容如下:1、从提高电流动态响应速度和稳态运行精度出发,设计出有限控制集模型预测控制器应用于电机控制系统电流内环,并针对该算法在控制系统中产生的时间延迟影响,采用三阶外推预测法对延迟进行补偿;为增强电机运行时的抗负载扰动能力,设计了自抗扰控制器代替PI调节器应用于转速环,并对该转速环自抗扰控制器进行稳定性分析。通过仿真验证了电机伺服控制系统电流内环采用模型预测控制、转速外环采用自抗扰控制器的有效性。2、将位置环和转速环视为二阶系统,设计出位置、转速复合自抗扰控制器。为了进一步提高自抗扰控制器对位置与转速的跟踪效果以及抗负载扰动能力,同时也解决繁琐的调参问题,利用RBF神经网络和BP神经网络在线整定自抗扰控制器中非线性扩张状态观测器和非线性状态误差反馈的参数。通过建模仿真验证所提算法的优越性。3、为了实现永磁同步电机无传感器控制,设计出二阶线性扩张状态观测器对电机在两相静止坐标系下的电流和未知反电动势进行观测,再通过锁相环系统从反电动势中解算出电机转子位置和转速信息。为验证其可行性,与基于sigmoid（s）函数的滑模观测器无传感器控制方法进行建模仿真对比。仿真结果表明,二阶线性扩张状态观测器对转子位置和转速的估计精度更高,且在变速情况下仍能快速跟踪转速。4、搭建基于DSP-TMS320F28335的永磁同步电机驱动控制系统硬件与软件实验平台,并对硬件电路设计和软件算法的流程进行阐述。通过实验验证了电机控制系统电流环模型预测控制器、转速环和位置环自抗扰控制器以及无位置传感器控制算法的可行性。
段红涛[4]（2021）在《基于改进自抗扰控制技术的四旋翼飞行控制研究》文中研究指明四旋翼无人机因反应灵敏、体积小、价格低且几乎能在任何场合下起降,在军民领域都得到了大量的使用。然而,因四旋翼无人机应用场合的特殊性,经常受到未知干扰的影响而难以设计精确、高效的控制系统。自从自抗扰控制技术被提出以来,由于它能有效地控制具有非线性,时变和未知干扰的不确定系统,而被广泛应用到四旋翼无人机。同时,扩张状态观测器作为自抗扰控制器的核心,因能够估计系统的总和扰动,其运行机理被研究者进行了大量的分析和改进。但是,大多数研究者都是通过选择非线性误差函数和其参数设定等方面提高性能,对其结构的改进却很少。因此,本文基于偏差理论对自抗扰控制器进行分析,发现扩张状态观测器存在稳态误差高、参数选取困难等问题,针对这些问题进行了其结构上的误差修正变换,设计了一种改进型自抗扰控制器并应用于四旋翼无人机的控制系统设计中。本文主要开展以下几个方面的研究。首先,针对四旋翼无人机建模问题。分析了四旋翼无人机的结构和飞行原理,根据四旋翼无人机的实际情况做出合理的假设,按照欧拉动力学和质心运动定理对其进行动力学模型的推导,得到其动力学方程式。为了解决四旋翼无人机动力学模型欠驱动的缺陷,引入虚拟变量并利用数学的方法对四旋翼无人机的模型进行改变,使其变成了全驱动模型,并引入出了位置环和姿态环。其次,针对四旋翼无人机的模型特征及控制策略。以二阶非线性系统为例,对自抗扰控制方法进行阐述。介绍了自抗扰控制器的原理和构成,并详细的介绍了跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性误差反馈率以及扰动补偿四个部分的作用。然后,从偏差理论对扩张状态观测器进行分析,发现其存在稳态误差高、参数选取困难等问题,并从结构上进行了误差修正变换,设计了改进型扩张状态观测器。再次,针对四旋翼无人机的姿态控制问题。将姿态控制系统分为四个通道,并分别用改进型自抗扰控制器进行控制,重点以滚转通道为例,推导了具体控制器的设计,并从姿态跟踪、悬停、外力和风力干扰测试多方面进行了控制器的仿真验证。仿真结果证明了在对四旋翼无人机的自主控制上,改进型扩张状态观测器的观测精度优于传统型扩张状态观测器。最后,针对四旋翼无人机内外环不同的控制需求。对静止误差要求较高的位置控制系统采用了反步控制器,利用参数调节以减少位置控制的误差;对抗干扰能力、快速性要求高的姿态控制系统采用了改进型自抗扰控制器,使得实时姿态能够准确、快速跟上期望姿态,通过设计内外环不同的控制器实现了四旋翼无人机的轨迹跟踪。
吴仪政[5]（2021）在《变负载无人机的自适应模糊自抗扰控制研究》文中研究指明当今世界新兴信息技术产业发展对无人机技术的变革产生了深远的影响,促使无人机广泛的应用于各领域。在实际应用过程中,无人机常需要携带未知负载完成各种飞行任务,由于机体的质量及重心位置经常会发生变化,容易影响无人机的飞行状态稳定,因此设计一个具有较强抗负载扰动能力的飞行控制系统有助于提高无人机的飞行安全。本文主要针对四旋翼无人机飞行过程中,考虑负载重量、质心、转动惯量等发生变化容易导致机体飞行姿态不稳定的问题,在自抗扰控制器基础上提出一种适合于变负载无人机飞行姿态控制的自适应模糊自抗扰控制方法。文章详细介绍了算法原理,并在Matlab/Simulink环境下构建模型进行了仿真实验。最后,搭建了四旋翼无人机硬件实验平台,进行了实物飞行验证实验。仿真实验和飞行实验结果表明该算法相比传统算法抗负载扰动能力更强,对负载变化的适应性更好。全文主要工作为:（1）详细介绍了课题的研究背景和研究意义,以及无人机控制领域的研究状况。（2）依据动力学飞行原理以及牛顿-欧拉方程,构建了带负载条件下的四旋翼无人机的数学模型。（3）针对变负载条件下四旋翼无人机的飞行姿态控制,在传统自抗扰算法基础上,提出一种自适应模糊自抗扰控制方法。该方法针对传统自抗扰控制器中参数缺乏在线自整定的问题,采用模糊推理实现对非线性状态误差反馈控制律参数的在线调节,通过设计自适应观测器实现对负载系统中质量和质心偏移量的在线估计,并根据估计值来修正自抗扰补偿系数,提升系统控制精度和抗扰动性。文章详细叙述了算法计算流程,并进行了仿真和实物实验研究。
高阳[6]（2021）在《面向航空遥感扫描成像运动补偿的多执行器协作控制研究》文中指出作为航空遥感的重要装备,航空相机被广泛应用于军用与民用领域。为了在单位时间内完成更大面积的遥感任务,航空相机通常会使用扫描成像技术。扫描成像可分为推扫式与摆扫式,其中,摆扫式成像因其收容范围大的优点得到了广泛的关注。目前,摆扫成像多使用反射镜摆扫代替整机摆扫,以减小转动惯量,提升动态性能。然而,在反射镜扫描的过程中,物体的像与图像传感器会发生相对运动,由此产生了像旋和像移。像旋和像移会导致图像模糊、视场减小等问题,严重降低了成像质量。在成像系统中加入了多执行器协作控制,实现扫描成像运动补偿。针对多执行器控制涉及到的控制结构、控制方法、信号处理等问题,本文开展了下述研究工作:一、基于系统结构与反射定理,分析了扫描成像系统中像移与像旋的数学模型。基于该模型建立了各种扫描轨迹与补偿轨迹的函数关系,明确了多执行器协作实现像旋与像移补偿的可行性。考虑到行程与视场约束,设计了补偿与复位的两种工作模式,并提出了周期性切换的补偿策略。最后,基于像旋与像移模型完成了轨迹规划与指令设计,为后续控制方法研究奠定了基础。二、考虑到扫描成像运动补偿中多执行器协作的工作要求,提出了一种具有模态切换的多执行器协作控制结构。该结构结合了旋转与平移,同时完成了像旋与像移的补偿。通过协作控制器实现了多执行器协作,减小了子系统动力学模型参数差异对成像质量的影响。针对多执行器系统参数过多的问题,对被控对象的模型进行了化简,降低了控制器设计难度。讨论了模态切换对稳定性的影响,并在频域条件下给出了系统的稳定性判据。实验结果表明,相较于无协作控制结构,多执行器协作控制结构的跟踪均方根误差与协作均方根误差分别下降了11.32%与16.96%。三、为了进一步提高多执行器控制性能,提出了一种新型自适应滑模控制方法。通过设计自适应趋近率系数,在提高响应快速性的同时抑制了抖振。成功将自适应滑模应用于多执行器控制结构的跟踪控制器与协作控制器设计,并采用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性。实验结果表明,相较于PD控制器,跟踪均方根误差与协作的均方根误差分别下降72.32%和72.74%。四、为了减小微分估计中噪声放大对控制器精度的影响,提出了一种模糊自校正跟踪微分器。针对微分器滤波参数设计问题,对微分器的滤波特性进行了分析,并采用粒子群优化实现了离线最优参数设计。在此基础上,面向在线的参数调节需求,提出了模糊自校正跟踪微分器。可根据实际系统的信噪比灵活设计模糊推理规则,由频谱分析结果模糊推理得到微分器参数。仿真与实验结果表明,对于低频信号,自校正跟踪微分器具有更好的滤波性能;对于高频信号,自校正跟踪微分器具有更好的跟踪性能。综上所述,面向航空遥感的扫描成像运动补偿,本文对其中的多执行其器控制问题进行了讨论。深入研究了多执行器控制结构、自适应滑模控制方法、自校正跟踪微分器等内容,为航空遥感技术的进一步发展奠定了基础。
张彬文[7]（2021）在《线性自抗扰控制分析、设计及整定》文中认为自抗扰控制（Active disturbance rejection control,ADRC）因其对系统“总扰动”的自发估计和抑制能力使其逐渐受到越来越多研究者的关注,同时由于其在工业领域的成功应用展现了其广泛的应用前景,但其理论研究还有待进一步加强。本文从线性自抗扰控制（Linear ADRC,LADRC）设计、分析及参数整定这一课题出发,主要对二阶自抗扰控制参数整定、针对延迟系统改进自抗扰控制参数整定、基于内模控制的改进自抗扰控制分析及基于估计状态的F-ADRC（基于微分平坦的自抗扰控制）的电力系统负荷频率控制问题进行研究,主要研究成果总结如下:1)对于LADRC,可以通过调整扩张状态观测器（Extended state observer,ESO）和反馈控制带宽来整定控制器参数,因此,和PID控制器类似,LADRC可以被视为具有多个整定参数的固定结构控制器。针对二阶LADRC提出了参数整定公式,该公式通过对一阶惯性时延对象在指定鲁棒性约束下,最小化负荷扰动衰减性能的时间乘误差平方积分来获得。通过对各类基准模型和重力排水水箱系统进行测试,验证了所提整定公式的有效性。2)针对两种延迟系统改进自抗扰控制方法,分别为延迟设计的ADRC（DD-ADRC）和基于史密斯预估器的ADRC（SP-ADRC）,提出了基于一阶惯性时延对象通过最优化具有鲁棒性约束的积分时间绝对误差获得参数整定公式。所提整定公式旨在提供统一的参数调整方法以提高控制器性能并扩展其应用范围。3)自抗扰控制设计时可以考虑将模型信息引入,得到模型辅助的自抗扰控制算法（Model-assisted ADRC,MADRC）。采用两自由度内模控制结构（TDF-IMC）对两种模型辅助的改进自抗扰控制控制方法——SP-MADRC和基于预测观测器的MADRC（PO-MADRC）进行分析。通过分析可得,在内模控制中分别取标称模型为时延对象无延迟部分和时延对象本身,同时分别取自抗扰控制的控制带宽和观测器带宽为内模控制的跟踪滤波器时间参数和抗扰滤波器时间参数的倒数,则两种控制器不仅可以实现在结构上等效,同时可以实现在控制性能保持一致。因此,可以通过内模控制来实现自抗扰控制的参数整定。4)针对电力系统负荷频率控制（Load frequency control,LFC）问题提出了一种基于估计状态的F-ADRC控制方法（基于微分平坦的自抗扰控制）。与传统的ADRC设计不同,F-ADRC控制器的阶数和增益的选择依赖于系统平坦输出,即系统状态的线性组合,而不是原有的系统串联积分模型。此外,在单区域再热汽轮机和水轮机的系统中通过附加额外的ESO来估计系统状态和未知的外部干扰。前者用于替换平坦输出中的实际系统状态,而后者用于平坦输出的轨迹规划以实现无偏跟踪。将该方法扩展应用于四区域互联LFC系统,仿真结果表明该方法可以取得满意的性能。所提方法为平坦输出不可测系统提供了一种通用的解决方法。
权晓[8]（2021）在《激光扫描振镜控制系统研究》文中提出振镜扫描系统具有抗电磁干扰能力强、扫描速度快、重复定位精度高等优势,是激光雷达扩束的核心组件之一。目前振镜扫描系统仍存在成本高、扫描频率低、重复定位精度不佳等问题。本文针对激光雷达扫描应用场景设计研发一款激光扫描振镜控制系统,实现激光扫描振镜周期性强、高精度、高速稳定控制。本文的主要研究内容如下:（1）深入分析激光扫描振镜的结构与工作原理,建立扫描机构与位置反馈光路数学模型,并在系统数学模型的基础上提出了基于双闭环控制的激光扫描振镜控制算法。（2）针对激光扫描振镜系统中高动态特点和高抗扰需求,提出了基于自抗扰控制的高性能激光扫描振镜控制算法;为方便参数整定和算法移植,本文还完成了自抗扰控制器的线性化设计。基于Scilab/Xcos的仿真验证表明上述二种算法有效提高了系统的扫描性能和抗扰动能力。（3）根据激光扫描控制系统原理与方案,提出激光扫描控制系统架构,实现了位置反馈计算子系统、电机控制子系统的软硬件设计,完成了激光扫描振镜控制系统样机设计与制作;采用Labview完成了参数整定上位机软件设计,该软件可对激光扫描控制系统进行参数整定与数据回放。通过搭建的激光扫描振镜实验平台,对激光扫描控制系统原理样机完成了测试。经连续运行扫描测试与抗扰动测试,激光扫描振镜控制系统样机运行良好,扫描线性度较高,体现出良好的抗扰动性能,整体鲁棒性较高,达到了系统预期设计目标。
王铭[9]（2021）在《基于ADRC的不稳定系统控制策略研究与应用》文中认为不稳定系统的控制问题在国家的军事及工业发展中占有很重要的位置,因此不稳定系统控制算法的研究便至关重要。而常见的不稳定系统因其自身的不稳定特性使得系统极易遭受损坏,不适宜直接在平台上进行控制算法的验证实验,故采用体积小且整体结构简单的倒立摆控制系统来探究不稳定系统控制算法。不稳定系统通常采用传统的PID控制策略,虽然不稳定的被控对象可以被传统的PID控制器控制,但是由于不稳定系统在复平面右侧存在不稳定极点、整数阶有限的参数选择、不易调节的控制滞后以及系统模型提取不准确等特性,均使得传统的PID控制策略在对不稳定系统进行控制上不能运用自如。自抗扰控制策略自提出后便被广泛应用于控制系统中,因其自有的扰动抑制特性以及信号解耦性,使得其在各种系统上的控制效果比较理想。本文的主要工作内容如下:（1）首先,对于传统整数阶的自抗扰控制算法进行了函数和模块分析,在分析结果的基础上对其各部块功能进行改进。详细叙述了改进后的自抗扰控制算法的设计方法及其参数整定过程,并对改进后的自抗扰控制器进行了不同输入以及干扰信号作用下的仿真验证,证实了改进后的自抗扰控制器较传统的自抗扰控制器在性能上有较大提升。（2）其次,在改进后的自抗扰控制算法的基础上,提出了一种改进型分数阶自抗扰控制算法。将分数阶微积分算子引入改进型整数阶自抗扰控制器的跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性误差反馈控制律中。进行仿真实验,仿真结果验证了改进后的整数阶自抗扰控制器和分数阶自抗扰控制器的性能均比传统的整数阶自抗扰控制器的性能更佳,两个控制器的性能在很大程度上得到了提高,其中分数阶自抗扰控制器在整体设计和应用中表现最优。（3）最后,采用单级旋转倒立摆系统对本文提出的控制算法的应用验证实验。对于单级旋转倒立摆控制系统,先进行起摆控制器的设计;然后进行稳摆控制器的设计。本文采用两个独立的闭环控制结构来对两个角度进行控制,基于传统的自抗扰控制算法、改进后的整数阶自抗扰控制算法以及分数阶自抗扰控制算法三种控制策略进行仿真实验并对比结果。最后,将上述设计的控制器应用在单级旋转倒立摆平台中。实验结果显示,分数阶自抗扰控制器在仿真及实验中的控制性能最佳。
朱超威[10]（2021）在《复杂结构振动的复合自抗扰控制系统设计与验证》文中提出振动是各类交通工具中十分常见的现象。结构的大幅度振动,不仅会影响乘客的舒适性,甚至可能破坏系统结构从而埋下重大的安全隐患,因此对有害振动进行有效控制符合当代工程结构的研究发展需求,开发振动控制系统具有广阔的应用前景。振动控制算法作为系统的核心,需要具有结构简洁、易实现和控制效果优异等特点,因此本文以复杂结构的振动展开研究,基于自抗扰控制结合模态分析法和系统辨识,设计行之有效的振动主动控制策略,并进行系统仿真和实验验证,其主要工作和创新点包括:首先,搭建四边固支板实验平台,采用激光测振仪、惯性作动器等进行模态分析,以此进行传感器与驱动器的优化布置。同时,基于系统辨识和动力学方程分别建立以压电作动器和惯性作动器为驱动器的固支板结构的数学模型,并通过仿真和实验优化模型参数,获得准确的系统模型。引入自抗扰控制算法,阐明其基本原理,分析其重要组成部分的特性。通过自抗扰控制算法稳定性分析和仿真,验证了其在振动抑制中的可实施性。其次,针对振动控制工程的硬件成本高、开发难度大的问题,设计了一套基于模型设计的振动控制系统,主要包含控制算法、ARM处理器、调理电路和上位机。通过PID控制实验和自抗扰控制实验,验证了该设计平台的高效实用性。再次,针对基于压电作动器的固支板结构振动控制系统中的模型不确定、系统时延、传感器量测噪声等问题,改进传统微分器来减弱噪声的放大效应,并以预估器为基准进行等价变换,使时延补偿更易实现。基于此,设计时延补偿的线性自抗扰控制算法与非线性自抗扰控制算法,以对比实验的方式总结不同控制算法的时延裕度大小和控制效率高低。最后,针对基于惯性作动器的固支板单模态系统中模型阶次高,噪声大等问题,在模型低频段对其降阶处理,以此设计低阶的ESO降低系统成本,同时设计相位内部补偿的滤波器,以期提升系统的控制性能,并通过实验验证了所提算法的有效性。在系统的多模态控制中,先应用模态坐标系进行模型处理,随后以稳态误差和系统噪声为难点进行分析,改进适用于振动控制中的非线性ESO,同时建立振动能量指标函数来指导控制器参数选取,以系统振动能量最小为原则进行实验验证,表明了所提的振动能量控制算法较传统非线性自抗扰控制算法具有更高的控制精度和更优的控制效果。
二、非线性跟踪-微分器的性能分析及其改进（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、非线性跟踪-微分器的性能分析及其改进（论文提纲范文）
（3）基于自抗扰控制技术的PMSM电流模型预测控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 本文相关控制策略研究现状 |
| 1.2.1 模型预测控制策略 |
| 1.2.2 自抗扰控制策略 |
| 1.2.3 无传感器控制技术 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 PMSM数学模型及矢量控制系统 |
| 2.1 永磁同步电机结构分析 |
| 2.2 永磁同步电机数学模型 |
| 2.2.1 三相静止坐标系下数学模型 |
| 2.2.2 两相静止坐标系下数学模型 |
| 2.2.3 两相同步旋转坐标系下数学模型 |
| 2.3 永磁同步电机矢量控制系统 |
| 2.3.1 矢量控制策略 |
| 2.3.2 三相电压空间矢量表示与两电平逆变器 |
| 2.4 模型预测控制原理 |
| 2.5 自抗扰控制器原理 |
| 2.5.1 跟踪微分器 |
| 2.5.2 扩张状态观测器 |
| 2.5.3 非线性状态误差反馈控制率 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于转速自抗扰控制的PMSM-CMPC策略 |
| 3.1 电流环模型预测控制器 |
| 3.1.1 预测模型 |
| 3.1.2 反馈校正 |
| 3.1.3 三阶延迟补偿 |
| 3.1.4 目标函数 |
| 3.2 转速环自抗扰控制器 |
| 3.2.1 数学模型 |
| 3.2.2 跟踪微分器 |
| 3.2.3 扩张状态观测器 |
| 3.2.4 状态误差反馈控制率 |
| 3.2.5 稳定性分析 |
| 3.3 仿真对比分析 |
| 3.3.1 空载仿真分析 |
| 3.3.2 抗负载扰动仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于位置-转速复合自抗扰控制的PMSM-CMPC策略 |
| 4.1 位置环非线性自抗扰控制器设计 |
| 4.1.1 数学模型 |
| 4.1.2 三阶跟踪微分器 |
| 4.1.3 非线性扩张状态观测器 |
| 4.1.4 非线性状态误差反馈控制率 |
| 4.1.5 基于神经网络的自抗扰控制器 |
| 4.4 仿真对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于线性扩张状态观测器的PMSM无传感器控制 |
| 5.1 数学模型 |
| 5.2 基于滑模观测器无传感器控制 |
| 5.3 基于LESO的无传感器控制 |
| 5.4 转子位置和转速的估计方法 |
| 5.5 仿真对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于DSP的 PMSM交流调速控制系统设计 |
| 6.1 硬件系统设计 |
| 6.1.1 实验系统整体硬件结构 |
| 6.1.2 电压采样调理电路 |
| 6.1.3 电流采样调理电路 |
| 6.1.4 保护电路 |
| 6.1.5 编码器信号调理电路 |
| 6.1.6 逆变电路 |
| 6.1.7 隔离驱动电路 |
| 6.2 软件系统设计 |
| 6.2.1 主程序设计 |
| 6.2.2 中断程序设计 |
| 6.2.3 转子位置及转速计算 |
| 6.3 基于DSP的实验平台及结果分析 |
| 6.3.1 基于转速自抗扰控制的PMSM-CMPC实验 |
| 6.3.2 基于位置自抗扰控制的PMSM-CMPC实验 |
| 6.3.3 基于LESO无传感器控制实验 |
| 6.4 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 硕士研究生期间的学术成果 |
| 致谢 |
（4）基于改进自抗扰控制技术的四旋翼飞行控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 四旋翼无人机姿态控制 |
| 1.2.2 四旋翼无人机位置控制 |
| 1.3 自抗扰技术的基本思想及应用 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第2章 四旋翼无人机动力学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四旋翼无人机的飞行原理 |
| 2.3 四旋翼无人机模型建立 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 四旋翼无人机动力学模型的建立 |
| 2.4 动力学模型分析与处理 |
| 2.4.1 动力学模型分析 |
| 2.4.2 动力学模型处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 自抗扰技术及其改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自抗扰控制器的结构 |
| 3.3 扩张状态观测器的改进研究 |
| 3.3.1 从偏差原理分析ESO |
| 3.3.2 基于偏差原理的改进型ESO |
| 3.4 改进型ESO误差系统的稳定性证明 |
| 3.5 传统型 ESO与改进型 ESO观测误差比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进型ADRC的四旋翼姿态控制率设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 四旋翼无人机姿态控制率设计 |
| 4.3 参数整定 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.4.1 姿态跟踪与悬停仿真实验 |
| 4.4.2 抗干扰仿真实验 |
| 4.4.3 传统型 ESO与改进型 ESO性能仿真对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于反步法和改进型ADRC的四旋翼控制率设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 轨迹跟踪控制器设计 |
| 5.3 数值仿真 |
| 5.3.1 轨迹跟踪仿真实验 |
| 5.3.2 悬停仿真实验 |
| 5.3.3 抗扰仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）变负载无人机的自适应模糊自抗扰控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机姿态控制方法研究现状 |
| 1.2.2 变负载无人机控制的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文研究主要内容 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 第二章 四旋翼无人机工作原理与系统模型 |
| 2.1 四旋翼无人机的结构与飞行原理 |
| 2.1.1 四旋翼无人机的结构 |
| 2.1.2 四旋翼无人机的飞行原理 |
| 2.2 携负载四旋翼的动力学建模 |
| 2.2.1 携负载无人机的动力学分析 |
| 2.2.2 携负载无人机数学模型分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 自适应模糊自抗扰控制算法设计 |
| 3.1 ADRC算法原理 |
| 3.2 ADRC算法存在的问题 |
| 3.3 自适应模糊自抗扰控制算法 |
| 3.3.1 控制系统结构 |
| 3.3.2 跟踪微分器设计 |
| 3.3.3 扩张状态观测器设计 |
| 3.3.4 模糊非线性状态误差反馈控制律设计 |
| 3.3.5 自适应扰动估计观测器设计 |
| 3.4 仿真实验设计 |
| 3.4.1 无人机机体参数 |
| 3.4.2 控制器参数 |
| 3.4.3 实验1 |
| 3.4.4 实验2 |
| 3.5 实验数据分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 无人机实物系统搭建及飞行实验 |
| 4.1 无人机硬件结构 |
| 4.1.1 总体结构 |
| 4.1.2 STM32 主控制芯片 |
| 4.1.3 惯性测量单元 |
| 4.2 无人机飞控系统硬件调试与实现 |
| 4.2.1 遥控器行程校准 |
| 4.2.2 电调校准 |
| 4.2.3 加速度计校准 |
| 4.2.4 磁力计校准 |
| 4.2.5 机架水平校准 |
| 4.2.6 飞控上位机的使用 |
| 4.3 飞行实验 |
| 4.3.1 串级PID控制下飞行位置保持 |
| 4.3.2 串级PID控制下姿态角误差跟踪 |
| 4.3.3 AFADRC控制下飞行位置保持 |
| 4.3.4 AFADRC控制下姿态角误差跟踪 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 个人简介 |
| 已发表论文 |
| 致谢 |
（6）面向航空遥感扫描成像运动补偿的多执行器协作控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 航空扫描成像发展现状 |
| 1.2.2 扫描成像运动补偿方法研究现状 |
| 1.2.3 多执行器控制研究现状 |
| 1.2.4 扰动抑制方法研究现状 |
| 1.2.5 跟踪微分器研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 扫描成像的运动建模与补偿轨迹规划 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 扫描成像运动模型 |
| 2.2.1 反射镜扫描成像系统 |
| 2.2.2 像旋模型 |
| 2.2.3 像移模型 |
| 2.3 运动补偿轨迹规划 |
| 2.3.1 轨迹规划 |
| 2.3.2 指令规划 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 扫描成像运动补偿控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多执行器控制结构 |
| 3.2.1 具有模态切换的多执行器结构 |
| 3.2.2 多执行器系统化简 |
| 3.3 控制器设计 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.4.1 多执行器系统的稳定性 |
| 3.4.2 模态切换的稳定性分析 |
| 3.5 仿真与实验验证 |
| 3.5.1 仿真验证 |
| 3.5.2 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多执行器协作的自适应滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 自适应滑模控制器 |
| 4.2.1 控制器设计 |
| 4.2.2 稳定性分析 |
| 4.3 运动补偿系统控制器设计 |
| 4.3.1 时域系统模型 |
| 4.3.2 控制器设计 |
| 4.3.3 稳定性分析 |
| 4.4 仿真与实验验证 |
| 4.4.1 仿真验证 |
| 4.4.2 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 模糊自校正跟踪微分器 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微分信号估计 |
| 5.2.1 跟踪微分器原理 |
| 5.2.2 基于PSO的参数设计 |
| 5.2.3 模糊自校正跟踪微分器 |
| 5.3 仿真与实验 |
| 5.3.1 仿真验证 |
| 5.3.2 实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（7）线性自抗扰控制分析、设计及整定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 自抗扰控制理论的发展概况 |
| 1.2.1 发展历程 |
| 1.2.2 研究成果 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构 |
| 第2章 线性自抗扰控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 线性自抗扰控制器 |
| 2.3 基于微分平坦的线性自抗扰控制 |
| 2.3.1 微分平坦 |
| 2.3.2 基于微分平坦的线性自抗扰控制 |
| 2.4 模型辅助的线性自抗扰控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于鲁棒度的自抗扰控制参数整定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二阶LADRC |
| 3.3 参数整定准则 |
| 3.3.1 系统性能指标 |
| 3.3.2 鲁棒性指标 |
| 3.3.3 PID整定公式 |
| 3.4 二阶LADRC参数整定公式 |
| 3.5 基准模型仿真 |
| 3.5.1 模型简化 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 重力排水水箱仿真实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 延迟系统改进线性自抗扰参数整定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 延迟系统LADRC控制的局限性 |
| 4.3 改进自抗扰控制设计 |
| 4.3.1 DD-ADRC控制器 |
| 4.3.2 SP-ADRC控制器 |
| 4.4 改进自抗扰控制器参数整定公式 |
| 4.4.1 参数整定准则 |
| 4.4.2 参数优化指标 |
| 4.4.3 标称FOPDT模型改进自抗扰控制器参数整定公式 |
| 4.4.4 FOPDT模型改进自抗扰控制参数整定公式 |
| 4.5 基准对象仿真研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于内模控制的改进自抗扰控制分析及整定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 TDF-IMC控制结构 |
| 5.3 SP-MADRC控制器分析及参数整定 |
| 5.3.1 基于TDF-IMC的SP-MADRC控制器分析 |
| 5.3.2 基于TDF-IMC的SP-MADRC参数整定 |
| 5.3.3 仿真研究 |
| 5.4 PO-MADRC控制器分析及参数整定 |
| 5.4.1 基于TDF-IMC的PO-MADRC控制器分析 |
| 5.4.2 基于TDF-IMC的PO-MADRC参数整定 |
| 5.4.3 仿真研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 应用: 电力系统负荷频率控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 负荷频率控制系统(LFC) |
| 6.2.1 单区域负荷频率控制系统 |
| 6.2.2 多区域互联负荷频率控制系统 |
| 6.3 基于估计状态的F-ADRC控制(EF-ADRC) |
| 6.4 单区域LFC系统EF-ADRC控制 |
| 6.4.1 再热机组系统 |
| 6.4.2 水轮机机组系统 |
| 6.5 四区域互联LFC系统EF-ADRC控制 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文主要成果及创新点 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）激光扫描振镜控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 激光扫描振镜控制系统国内外研究状况 |
| 1.2.2 先进控制策略的发展 |
| 1.3 论文研究目的与意义 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 2 激光扫描振镜控制系统总体设计及数学模型 |
| 2.1 激光扫描振镜控制系统总体设计 |
| 2.1.1 系统设计目标 |
| 2.1.2 激光扫描振镜及其控制系统架构 |
| 2.1.3 激光扫描振镜控制逻辑 |
| 2.2 激光扫描振镜系统数学模型 |
| 2.2.1 振镜驱动数学模型 |
| 2.2.2 位置反馈模型 |
| 2.3 激光扫描振镜的闭环控制方法 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于自抗扰控制的高性能振镜控制律设计 |
| 3.1 自抗扰控制器的原理和结构 |
| 3.1.1 跟踪-微分器 |
| 3.1.2 扩张状态观测器 |
| 3.1.3 非线性误差反馈 |
| 3.2 激光扫描振镜自抗扰控制器设计 |
| 3.3 基于Scilab的一阶ADRC仿真与对比 |
| 3.4 线性自抗扰控制器 |
| 3.5 LADRC 控制器与NLADRC 控制器性能比较 |
| 3.6 小结 |
| 4 激光扫描振镜控制系统硬件系统设计 |
| 4.1 硬件系统主框架 |
| 4.2 PSD传感器调理电路设计 |
| 4.2.1 PSD传感器原理 |
| 4.2.2 PSD传感器模拟信号处理电路设计 |
| 4.3 位置反馈计算子系统硬件设计 |
| 4.3.1 主要芯片选型 |
| 4.3.2 主控制器最小系统设计 |
| 4.3.3 基于AD7606 的高精度采样模块设计 |
| 4.4 电机驱动子系统硬件设计 |
| 4.4.1 有刷电机驱动原理 |
| 4.4.2 主要芯片选型 |
| 4.4.3 基于DRV8842 的全桥电机驱动电路设计 |
| 4.4.4 电流采样电路设计 |
| 4.4.5 上位机通信接口设计 |
| 4.5 高速板间通信接口设计 |
| 4.6 电源电路设计 |
| 4.7 小结 |
| 5 激光扫描振镜控制系统软件设计 |
| 5.1 振镜控制系统软件框架 |
| 5.2 位置反馈计算子系统软件设计 |
| 5.3 电机驱动子系统软件设计 |
| 5.3.1 控制逻辑切换模块 |
| 5.3.2 基于LADRC的电机控制模块软件 |
| 5.4 高速板间通信软件设计 |
| 5.4.1 接收软件设计 |
| 5.4.2 校验软件设计 |
| 5.5 上位机辅助调试软件 |
| 5.6 小结 |
| 6 振镜控制系统样机设计与运行测试 |
| 6.1 样机试制与测试平台搭建 |
| 6.2 激光扫描振镜控制系统样机测试 |
| 6.3 小结 |
| 7 研究总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于ADRC的不稳定系统控制策略研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 不稳定系统控制方法研究现状 |
| 1.2.2 自抗扰控制技术发展与研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 |
| 第2章 单级旋转倒立摆系统的分析与建模 |
| 2.1 单级旋转倒立摆系统模块组成 |
| 2.1.1 单级旋转倒立摆主体 |
| 2.1.2 数据采集模块(Q2-USB) |
| 2.1.3 功率放大器(Volt PAQ-X2) |
| 2.1.4 编码器 |
| 2.1.5 控制平台 |
| 2.2 单级旋转倒立摆系统建模及稳定性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 自抗扰控制策略理论基础及设计 |
| 3.1 自抗扰控制器的发展 |
| 3.2 自抗扰控制理论基础 |
| 3.2.1 跟踪微分器 |
| 3.2.2 扩张状态观测器 |
| 3.2.3 非线性误差反馈控制率 |
| 3.3 自抗扰控制策略设计 |
| 3.3.1 非线性函数设计 |
| 3.3.2 跟踪微分器设计 |
| 3.3.3 扩张状态观测器设计 |
| 3.3.4 非线性误差反馈控制率设计 |
| 3.3.5 改进型自抗扰控制算法仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 分数阶控制理论基础及分数阶自抗扰控制算法设计 |
| 4.1 分数阶控制理论基础 |
| 4.1.1 分数阶微积分的三种定义 |
| 4.1.2 分数阶微积分的Laplace变换 |
| 4.1.3 分数阶微积分基本函数 |
| 4.1.4 分数阶微积分控制器简介及实现方法 |
| 4.2 分数阶自抗扰控制器设计 |
| 4.2.1 分数阶跟踪微分器 |
| 4.2.2 分数阶扩张状态观测器 |
| 4.2.3 分数阶控制器 |
| 4.3 分数阶自抗扰控制算法仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于Quanser单级旋转倒立摆半实物仿真平台实验验证 |
| 5.1 单级旋转倒立摆起摆控制实验与分析 |
| 5.2 单级旋转倒立摆稳摆控制实验与分析 |
| 5.2.1 传统自抗扰控制(ADRC)稳摆实验 |
| 5.2.2 改进自抗扰控制(NADRC)稳摆实验 |
| 5.2.3 分数阶自抗扰控制(FOADRC)稳摆实验 |
| 5.3 旋臂和摆杆角度仿真及实验曲线对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（10）复杂结构振动的复合自抗扰控制系统设计与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 结构振动控制研究的背景 |
| 1.2 结构振动主动控制的国内外研究现状 |
| 1.2.1 振动控制的主要方式 |
| 1.2.2 振动主动控制的执行机构 |
| 1.2.3 振动主动控制主要算法 |
| 1.3 本课题研究目的及意义 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第2章 四边固支板结构的系统建模 |
| 2.1 四面固支板的模态分析 |
| 2.1.1 基于MATLAB的结构模态振型函数选取 |
| 2.1.2 利用激光测振仪进行振型验证 |
| 2.2 建立PZT-ACP系统的单模态数学模型 |
| 2.2.1 基于辅助变量法的单模态传递函数辨识 |
| 2.2.2 Lissajou图形确定系统时延 |
| 2.2.3 单模态传递函数准确性验证 |
| 2.3 建立IA-ACP系统的数学模型 |
| 2.3.1 建立IA-ACP系统的单模态数学模型 |
| 2.3.2 建立IA-ACP系统的多模态数学模型 |
| 2.3.3 传感器与驱动器同位配置 |
| 2.3.4 固支板系统振动仿真与验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 自抗扰振动控制算法原理 |
| 3.1 自抗扰控制算法原理 |
| 3.1.1 跟踪微分器原理 |
| 3.1.2 非线性扩张状态观测器原理 |
| 3.1.3 线性扩张状态观测器原理 |
| 3.1.4 非线性误差反馈控制律与扰动补偿 |
| 3.2 自抗扰振动控制算法仿真及可行性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于Simulink代码生成的振动控制系统设计 |
| 4.1 控制系统的硬件设计 |
| 4.1.1 STM32F4最小系统设计 |
| 4.1.2 功率放大电路设计 |
| 4.1.3 调理电路设计 |
| 4.1.4 其他电路设计 |
| 4.2 控制系统的软件设计 |
| 4.2.1 代码生成技术的前期准备 |
| 4.2.2 振动控制系统的下位机搭建 |
| 4.2.3 振动控制系统的上位机搭建 |
| 4.3 基于自抗扰控制算法的振动控制系统验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 PZT-ACP系统的振动控制研究 |
| 5.1 基于NI PCIe采集卡的振动控制系统搭建 |
| 5.2 PZT-ACP结构的时延补偿自抗扰振动控制 |
| 5.2.1 新型Smith预估器与微分器设计 |
| 5.2.2 时延补偿自抗扰控制器设计 |
| 5.2.3 控制系统实验验证与结果分析 |
| 5.3 基于时延补偿的线性与非线性自抗扰控制算法实验研究 |
| 5.3.1 时延补偿的非线性自抗扰控制器设计 |
| 5.3.2 不同控制算法的对比实验操作 |
| 5.3.3 振动控制实验的结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 IA-ACP系统的振动控制研究 |
| 6.1 基于模型降阶的单模态非线性扩张状态观测器设计 |
| 6.1.1 IA-ACP系统的LESO设计 |
| 6.1.2 IA-ACP系统的RLESO设计 |
| 6.1.3 IA-ACP的相位补偿滤波器设计 |
| 6.1.4 实验验证和结果分析 |
| 6.2 基于改进非线性扩张状态观测器的多模态能量控制器设计 |
| 6.2.1 IA-ACP多模态模型等效处理 |
| 6.2.2 线性二次最优控制算法原理 |
| 6.2.3 针对噪声与稳态误差设计高精度光滑ESO |
| 6.2.4 基于LQR的系统振动能量最小控制器设计 |
| 6.2.5 多模态振动能量最小控制系统仿真与实验 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间发表的学术论文目录 |
四、非线性跟踪-微分器的性能分析及其改进（论文参考文献）
- [1]位置伺服转台系统双回路控制方法研究[J]. 王欢,赵蔚,崔家明,谢铖,陈松林. 控制工程, 2021
- [2]高超声速飞行器再入段改进自抗扰控制研究[D]. 李孝雨. 哈尔滨工业大学, 2021
- [3]基于自抗扰控制技术的PMSM电流模型预测控制系统研究[D]. 李明阳. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]基于改进自抗扰控制技术的四旋翼飞行控制研究[D]. 段红涛. 长春理工大学, 2021
- [5]变负载无人机的自适应模糊自抗扰控制研究[D]. 吴仪政. 华东交通大学, 2021(01)
- [6]面向航空遥感扫描成像运动补偿的多执行器协作控制研究[D]. 高阳. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(08)
- [7]线性自抗扰控制分析、设计及整定[D]. 张彬文. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]激光扫描振镜控制系统研究[D]. 权晓. 中北大学, 2021(09)
- [9]基于ADRC的不稳定系统控制策略研究与应用[D]. 王铭. 长春理工大学, 2021
- [10]复杂结构振动的复合自抗扰控制系统设计与验证[D]. 朱超威. 扬州大学, 2021