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    新闻分类:公司新闻   作者:admin    发布于:2019-09-164    文字:【】【】【


                 狮岭云梯车出租,花都狮岭云梯车出租,广州花都云梯车出租    🌿  说话赠予知音,良马赠予将军 🌿     滑动模态具有对系统的干扰和参数摄动的完全自适应性的优点,    同时也存在着一些问题,最突出的问题就是抖振问题。假设一个理想的滑模变结构控制,在运动过程中不存在任何的滞后且各种控制量均独立不受影响,那么其滑动模态一定逐渐靠近切换面并在其上做光滑运动,之后逐渐稳定于原点。整个过程都是光滑稳定的,不存在抖振现象。但在实际操作中,对于一个滑模变结构系统,其控制量并不一直都是可控的,所以系统的速度无法被准确控制;另一方面,由于惯性的存在,所以在运动过程中一定存在误差和滞后,这就会导致滑动模态无法保证是光滑的,会出现锯齿状的轨迹走向,所以在现实中抖振现象是无法避免的。抖振是滑模变结构控制的一个最主要的缺点,它会引起系统动态性能变差,破坏系统的稳定性,影响滑模变结构控制在现实工控场合的普及,制约着滑模变结构技术的发展。因为抖振现象是由滑模变结构自身的特点决定的,所以抖振只能被削弱而不可能被彻底消除。为了保留滑模变结构控制的抗干扰的优点,我们只能去面对抖振现象并尽量减轻这种现象所带来的影响。目前抑制抖振现象的方法有开关函数连续化方法、调整趋近率法、切换扇区法、观测器重构状态法。近年来伴随着智能控制的兴起,又出现了一些通过将智能控制与滑模变结构控制相结合来削弱抖振现象的方法。





             目前所使用的控制器大多是建立在现有的控制理论之上的,即需要建立被控对象的准确的数学模型(传递函数或状态方程)。但是在实际生产中,经常会遇到不知道被控对象的具体结构参数,无法准确的推导出系统的传递函数或状态方程,原有的控制方法在这种情况下就很难发挥作用取得预期的控制效果。模糊控制最突出的优点就是不需要建立被控对象精确的数学模型,用模糊控制器取代了传统的控制器。模糊控制能够实现在线的参数修正,具有较好的鲁棒性以及自适应能力。但是模糊控制又存在一些不足,比如其控制精度不高,控制稳定性较差。





                  由于利用经典和现代控制理论设计控制器基本都是要以被控对象的数学模型为基础,而在现实场合,通常被控制对象的传递函数和状态方程很难或根本无法被表示。这时如果仍采用传统的控制方法进行控制则显得有些力不从心,于是模糊控制这样一种可以不建立精确模型就可以对系统进行控制的方法应运而生。模糊控制系统和其他控制系统在结构上并没有太多差异,都是由被控对象、控制元件、校正元件、检测元件、执行机构等组成,但是用模糊控制器取代了传统的控制器。模糊控制的具体执行过程如下:通过采样获取被控制量的精确值,将采样获得的值与理想值比较后得到误差信号e,把误差信号e作为一个输入量输入到模糊控制器中,通过将误差信号e由精确量模糊化变成模糊量,误差信号的模糊量可以通过相应的模糊语言表示。重复上述步骤便得到误差e的模糊语言集合的一个子集e,再由该子集e和模糊规则R根据推理的合成规则进行模糊决策,得到模糊控制量u为:ueR最后将模糊控制量解模糊化后作用于被控对象,模糊控制结构图。


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                  模糊控制器的设计, 模糊控制器的设计主要包括以下几项步骤:(1)确定模糊控制器的输入输出变量在一般的自动控制系统中,我们把具有一个输入变量和一个输出变量的系统叫做单变量系统,将具有一个以上输入或输出变量的系统称为多变量系统。而在模糊控制系统中,通常是把被控制量的误差以及误差的变化率作为输入变量,把控制量或控制量的增量作为输出变量,把输入变量的个数称为模糊控制器的维数。(2)确定模糊控制器的控制规则控制规则设计主要有如下三种方法:a.经验归纳法经验归纳法,就是人们根据现实生产中所获得的经验法则,经整理归纳后构成模糊控制规则的方法,其归根到底是一种人类经验的集合。模糊控制的基本原则是:当系统误差较大时,通过这种控制方法应使误差在短时间内尽快缩小;当系统误差本身较小时,在尽可能消除误差的同时还要保证系统的运行稳定。b.基于过程的模糊模型过程的模糊模型即通过模糊模型来展示过程的动态特性,基于此产生一组模糊控制规则来使控制过程满足设计要求。由于现实中往往很难获得具体的模糊模型及其参数,所以这种方法存在较大的局限性。c.基于学习的方法在一些模糊规则不确定且难以直接构造模糊控制器的场合,通过设计自学习的能力使之自动获得模糊规则。(3)确定模糊控制器模糊化和非模糊化处理的方法将生产中检测到的精确量转化为模糊控制器中的模糊量的过程称为模糊化。模糊化的方法一般有以下两种:a.把论域中某一精确点模糊化为在论域上占据一定宽度的模糊子集。  b.将在某区间的精确量X模糊化成一个在X点处隶属度为1,除X点外其余各点的隶属度均取0的模糊子集。非模糊化是模糊化的逆向过程,即将模糊量转换为精确量。目前常用的非模糊化方法主要有:最大隶属度取最大法、最大隶属度平均法、最大隶属度取最小法、加权平均法等。(4)确定模糊控制器输入输出变量的论域以及参数误差e及误差变化率e的变化范围称为误差及误差变化率语言变量的基本论域,误差基本论域记为[−e,e],误差变化率基本论域记为[−e,e]。误差及误差变化率模糊集合的论域为X={−n,−n+1,„,0,„,n−1,n},其中e和e表示误差及误差变化率的精确量,n是在[0,e]内连续变化的e及e的离散化后形成的档数,它构成X的中元素。通过量化因子ek及ek进行论域变化。对于控制量u的基本论域为[−u,u],n为其量化档数,所以定义控制量u为比例因子uk与量化档数n的积。




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    点击次数:100  更新时间:2019-09-16  【打印此页】  【关闭
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