华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (5): 15-21.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2013.05.003

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

虚拟参考反馈校正控制器参数的预测误差辨识

唐小军 王道波 唐得志 李猛   

  1. 南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 210016
  • 收稿日期:2012-09-24 修回日期:2013-01-03 出版日期:2013-05-25 发布日期:2013-04-01
  • 通信作者: 唐小军(1978-) ,男,博士生,主要从事飞行控制、自适应控制研究. E-mail:tangxiaojun1978@163.com
  • 作者简介:唐小军(1978-) ,男,博士生,主要从事飞行控制、自适应控制研究.
  • 基金资助:

    航空科学基金资助项目( 20101352015)

Prediction Error Identification of Controller Parameters in Virtual Reference Feedback Tuning

Tang Xiao-jun Wang Dao-bo Tang De-zhi Li Meng   

  1. College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,Jiangsu,China
  • Received:2012-09-24 Revised:2013-01-03 Online:2013-05-25 Published:2013-04-01
  • Contact: 唐小军(1978-) ,男,博士生,主要从事飞行控制、自适应控制研究. E-mail:tangxiaojun1978@163.com
  • About author:唐小军(1978-) ,男,博士生,主要从事飞行控制、自适应控制研究.
  • Supported by:

    航空科学基金资助项目( 20101352015)

摘要: 针对未知系统中双控制器的设计问题,采用虚拟参考反馈校正方法,通过最小化由一组观测数据组成的L2 范数所构成的代价函数,达到直接设计控制器目的.联合前馈控制器分离出的固定部分和反馈控制器作为滤波器,对原输入/输出关系式进行重参数化,得到标准的预测误差辨识形式,在所得式中,对控制器未知参数矢量采用可分离迭代的非线性最小二乘法进行估算.文中还对算法的收敛性进行了理论分析,并通过仿真验证了所提方法的有效性.

关键词: 虚拟参考反馈校正, 预测误差辨识, 滤波器, 重参数化, 非线性最小二乘法

Abstract:

In this paper,a method that minimizes the 2-norm-type cost function consisted of a set of observed data,namely the virtual reference feedback tuning,is employed to directly design a dual-controller for an unknown system.In this method,the fixed part decomposed from the feedforward controller is combined with the feedback controllerto form a filter,a normal formula of the prediction error identification is derived by re-parameterizing theoriginal input /output relationships,and a separable iterative nonlinear least square method is used to estimate theunknown parameter vectors of the controller.Moreover,the convergence of the proposed algorithm is theoreticallyanalyzed,and the effectiveness of the algorithm is finally verified by simulations.

Key words: virtual reference feedback tuning, prediction error identification, filter, re-parameterization, nonlinearleast square method

中图分类号: