摘要现代工业生产过程中存在许多非线性、大时延和强耦合的控制对象，设计控制器时 无法获得此类系统的精确数学模型，传统的 PID 控制方法很难做到精确控制。本文运用 无模型自适应控制方法，结合时延估计控制理论，详细分析并设计了一种基于时延估计 的智能 PID 控制器（TDE-iPIDs），验证了它在一类仿射非线性系统下的控制效果。无需 精确建模，仅利用受控系统的输入输出数据就可以达到优良的控制效果。通过 MATLAB 软 件在一类含摩擦的小车模型下进行仿真，用两种不同的参考轨迹进行了理想情况和不确 定性情况下 PID 控制器与基于时延估计的智能 PID 控制器的性能对比仿真，验证了该基 于时延估计的无模型自适应控制器是一类轨迹跟踪能力强、抗扰动能力强的鲁棒的控制 器。75316

毕业论文关键词 无模型 时延估计 TDE-iPIDs 对比仿真 轨迹跟踪

毕 业 设 计 说 明 书 外 文 摘 要

Title Design and application of a model free adaptive Controller based on a time-delay estimation technique

Abstract Many control objects are nonlinear,long time-delay and strong coupling in the process of modern industrial production。 Precise mathematical model of the system can not be obtained when we design a controller。 It is difficult to achieve precise control effects under the traditional PID control。 In this paper,an intelligent PID controller based on time-delay estimation (TDE-iPIDs) is analyzed and designed in detail with the use of model-free adaptive control method ,which is combined with time-delay estimation technique。 Then the control effect is verified in the affine nonlinear systems。Without accurate modeling,the input and output data of the controlled system can be used to achieve excellent control effects。 A vehicle model which includes different kinds of frictions have been uesd to compare the performance of PID controller and the TDE-iPIDs using the MATLAB software。 With two different reference trajectories,the performance comparison has been carried out under ideal conditon and uncertainties。 Simulation results show that the model free adaptive controller based on time-delay estimation is a kind of robust controller with strong abilities of trajectory tracking and resisting disturbance。

Keywords model free control time-delay estimation TDE-iPIDs Simulation comparison Trajectory tracking

本科毕业设计说明书 第 I 页

目 次

1 绪论 1

1。1 研究背景及意义 1

1。2 研究现状 2

1。2。1 国外无模型自适应控制器发展 2

1。2。2 国内无模型自适应控制器发展 2

1。2。3 研究现状总结 4

1。3 论文组织安排 4

2 含未知动态的非线性系统介绍 6

2。1 仿射非线性系统定义 6

2。2 传统输入输出线性化 6

2。3 本章小结 8

3 时延估计控制方法 9

3。1 未知系统时延估计