系统仿真的一般过程包括建模阶段、模型实验阶段和结果分析阶段。本章概略介绍了系统的仿真环境和S函数,重点给出了滑模控制、自抗扰控制以及所设计的复合控制器的仿真模块图和轨迹跟踪的结果分析。图5.21复合控制下ESO的输出图5.22大惯量下自抗扰控制器输出对于大惯量下复合控制器的仿真,其结果如图5.23所示,可以看出复合控制下火炮跟踪轨迹无超调,而且稳态误差基本为零。......
2025-09-29
为了使对比更全面,我们将本章提出的FNTSMC和ESO的复合算法与除滑模控制以外的现有常用控制算法进行了对比。这些现有常用控制算法包括工业现场广泛使用的PID算法,以及同样不依赖模型的ADRC算法。三种算法在水平向及高低向对给定轨迹的跟踪效果如图6.28和图6.29所示。
图6.26 两种复合算法的滑模面
图6.27 FNTSMC复合算法的控制量
图6.28 三种算法对水平向轨迹的跟踪
图6.29 三种算法对高低向轨迹的跟踪
图6.30更直观地给出了三种算法的跟踪误差对比。
图6.28~图6.30表明,本章所提出的复合算法与ADRC均有很好的瞬态响应,但对比稳态响应,前者显然较ADRC算法更有优势。
最后,我们将本节所涉及的所有算法仿真的量化结果列出,如表6.3所示。(https://www.chuimin.cn)
由表6.3可以看出,本章所提出的结合了ESO与FNTSMC的复合算法在本节所对比的算法中具有最好的控制效果。在稳态误差方面,复合算法具有最小的误差,而在收敛速度方面仅稍微落后于FNTSMC,这是由于复合算法引入ESO估计“总扰”,这个过程需要消耗一定时间。
图6.30 三种算法的跟踪误差
(a)水平向;(b)高低向
表6.3 仿真量化对比
[1]状态变量进入并永久停留的域。
[2]满足|eq|<0.1的时间。
正如引言部分所提到的,只有在水平向及高低向跟踪精度均满足在0.1~0.3 mrad范围内时,炮塔的开火任务才能保证成功,由表6.3可知,仅有本章提出的FNTSMC与ESO复合算法可以达到这一精度要求。
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