论文部分内容阅读
实际系统往往受到各种各样干扰的影响，如何有效地消除或抑制干扰对系统的影响是控制工程和控制理论中的核心问题，我们将其称为抗扰问题。 而基于干扰估计补偿的主动抗扰方法由于其有效性在工程中得到广泛关注和应用，但是其理论研究还不够充分，仍然有很多理论上的困难亟待解决。造成理论研究困难的主要原因是干扰种类的宽泛性，干扰可以是状态和输入的非线性函数，可以是不连续外扰，也可以是随机噪声等等，它们对系统影响的机理不同，这给干扰的分析造成很大的挑战，本文主要针对多种类多通道的干扰研究了主动抗扰中的几个关键问题。 1.分析不确定系统的可观性及干扰观测器和控制器的性能。干扰可观性是基于干扰观测补偿抗扰方法的基础，本文给出了不确定系统状态及干扰的可观性定义及等价的干扰可观性判据。在此基础上进一步分析了干扰观测器的性能，研究了对含有不能观不匹配扰动的系统，如何通过自抗扰控制器(ADRC)中“总扰动”的思想将不能观不匹配的干扰转化为既可观又匹配的“总扰动”进行估计补偿，从而达到期望的闭环效果，也从侧面揭示了ADRC“总扰动”思想的独特性。 2.针对既含有非线性不确定动态，又含有量测噪声的系统，提出了基于扩张状态的Kalman滤波器(ESKF)，严格证明了其稳定性及某种情况下的最优性。ESKF根据估计误差均方差最小的准则优化了扩张状态观测器(ESO)的参数，弱化了已有非线性Kalman滤波稳定性理论中的假设，并且能够实时提供滤波精度的范围。在此基础上，进一步提出基于ESKF的ADRC设计，证明了基于ESKF的ADRC方法可镇定一类既含有不确定动态又含有量测噪声的非线性不确定性系统，并且通过仿真说明了这种控制方法可以提高已有自抗扰控制器的控制性能。 2.针对既含有非线性不确定动态，又含有量测噪声且量测噪声统计特性未知的系统，提出了基于扩张状态的H∞滤波器，严格证明了其稳定性，并且进一步证明了若增广的指标函数小于设定的上界，则原有的指标函数也小于此上界，从而说明基于扩张状态的H∞滤波器有更强的鲁棒性。基于扩张状态的H∞滤波器根据估计误差到干扰的能量增益函数最小的准则优化了ESO的参数设计，并且弱化了已有非线性H∞滤波稳定性理论中的假设。