基于滞环反馈时域鲁棒辨识的控制器自整定

现有的滞环反馈自动整定方法大多仅使用频域信息,包含较多近似,因此在处理质量较差的工业数据时精度与鲁棒性较差;此外,现有方法依赖稳定震荡的极限环数据,需要较长的滞环反馈测试时间.针对这些问题,提出一种基于滞环反馈测试的时域鲁棒辨识与控制器自动整定方法.首先,利用低阶延时模型时域响应Hankel矩阵的低秩特性,提出使用秩约束优化对滞环反馈时域辨识问题进行建模,并使用基于交替方向乘子法的求解方法;然后,给出了算法中超参数和优化初始值的选择方案,并讨论了使用非零初始状态滞环反馈数据进行辨识的方法;最后,提出了基于辨识结果的控制器整定方案.仿真实验结果表明,所提方法与现有方法相比具有更高的辨识精度与鲁棒性,并能取得更好的控制器整定效果.