小白控制演算法之自抗擾調參經驗總結

2021-09-29 04:26:05 字數 1328 閱讀 9820

最近做的專案用到了自抗擾,嘗試聯絡一些相關領域的老師,無奈似乎有所保留,只得自己從頭研究起。講道理,無論是複雜的系統,還是超過9個引數的調節,整個調程式和調參的過程都不是特別順利。不過結果還好,粗調後整個系統雖然在冷啟動時期的表現跟pi控制相差不多,但是對抗突變干擾時的穩定時間卻碾壓了pi控制。在這裡記錄一下大體調節的心路歷程,祭奠這倆周逝去的青春(霧):

跟蹤微分器引數td:r,d

非線性反饋引數nlsef:kp,kd,b,d,a

擴張觀測器eso:b1,b2,b3,d

首先,調參的原則肯定是控制變數。eso中的b1,b2,b3引數,據說是跟系統頻寬有關,在關於adrc演算法以及引數整定(調參)的一些心得體會中說:根據高志強老師的研究結論(參考**《scaling and bandwidth-parameterizatiocontroller tuning》),可以依據觀測器頻寬的概念來設計引數,即b1=3ω0, b2=3ω0方, b3=ω0三方。其中,ω0是觀測器頻寬。即可以理解為:b1b2=9b3。可以固定一組b引數進行調節,即需要調節的引數為:

跟蹤微分器引數td:r,d

非線性反饋引數nlsef:kp,kd,b,d,a

擴張觀測器eso:d

然後,各個環節的d引數用來維持系統內部資料流的穩定,不恰當的比喻可以理解為內部資料的「限度」。這裡可以先設定為0,即不加措施來限制。即需要調節的引數為:

跟蹤微分器引數td:r

非線性反饋引數nlsef:kp,kd,b,a

以上引數中,kp和kd為pid中的比例和微分增益,a引數可以理解成比例和微分的非線性組合引數,b作為其補償引數可以先固定,即先隨意取a引數和b引數固定,調節其他引數,即需要調節的引數為:

跟蹤微分器引數td:r

非線性反饋引數nlsef:kp,kd

分析至此,需要先調節r,kp,kd。而這三者之中我的調節順序是先調節r保證系統冷啟動時首個超調量在乙個相對合理的範圍內(即第乙個峰值別過高也別過低),然後調節kp,kp的調節過程中可以調節r保證剛剛說的峰值問題。調節差不多後最後調節kd,保證超調和穩定時間在乙個合理的範圍,之後重複上述r和kp的步驟即可。

完成上述步驟就完成了很重要的一部分,基本此時對各個引數對輸出量曲線的影響雖然沒法準確說出但也可以知道個大概。此時只需要微調剩下的引數即可。

誠然,整個的調節過程仍然存在大量「瞎試」的過程,但是到目前為止,也沒有乙個成熟的adrc引數整定的流行方法,主流調參還是經驗占有重要地位。大體按照這個流程和思路,把握控制變數的主題思想,是可以節省不少時間的。

希望路過這兒的你可以關注我一下~~我會定期更新一系列閱讀筆記和總結,加入自己的見解和思路,希望能對你有用~

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