Prescribed Performance Control Based on PSO Identification and Disturbance Observer for Automotive Electronic Throttle System with Actuator Constraint
Prescribed Performance Control Based on PSO Identification and Disturbance Observer for Automotive Electronic Throttle System with Actuator Constraint
复制标题
基于PSO辨识和扰动观测器的执行器约束汽车电子节气门系统规定性能控制
DOI：
--
复制
发表时间：
2020-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jiaqi Xue
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zitao Sun;Xiaohong Jiao;Jiaqi Xue
为了进一步提高实际汽车电动节气门控制系统抗非线性和不确定性的暂态和静态性能，本文研究了一种基于规定性能的带有执行器约束的电动节气门控制策略。针对系统参数的不确定性，采用粒子群算法辨识系统标称物理参数，并利用扰动观测器技术估计系统参数摄动和负载转矩。此外，为了规定性能控制的实用性，在控制器设计中考虑了执行器的约束。理论分析证明了所得到的闭环系统具有所需的瞬态和稳态跟踪性能。同时，通过Matlab/Simulink仿真和基于dspace的半实物实验验证了所提控制策略的有效性和适用性。
To further improve the transient and static performance of the practical automotiveelectric throttle control system against nonlinearity and uncertainty, a prescribedperformance-based servo control strategy is investigated in this paper for the electricthrottle system with actuator constraint. For handling the uncertain system parameters,particle swarm optimization (PSO) is adopted to identify the nominal physical parametersand disturbance observer technique is utilized to estimate the parameter perturbations andload torque. Moreover, for the practicability of prescribed performance control, the actuator constraintis considered in the controller design. Theoretical analysis is given to prove the trackingperformance with the required transient and steady states of the resulting closed-loop system. Meanwhile, the effectiveness and applicability of the proposed control strategy are shown byboth Matlab/Simulink simulation and dSPACE-based hardware-in-the-loop experimental verification.
登录
查看更多内容
在存在输入饱和和外部干扰的情况下具有规定性能的水面舰艇的路径跟踪
DOI：
10.1109/tmech.2017.2756110
发表时间：
2017-09
期刊：
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
影响因子：
--
作者：
Zheng Zewei;Feroskhan Mir
通讯作者：
Feroskhan Mir
DOI：
10.1016/s1874-1029(11)60205-x
发表时间：
2011-05
期刊：
Acta Automatica Sinica
影响因子：
--
作者：
A. Alfi
通讯作者：
A. Alfi
DOI：
10.1145/2598394.2605342
发表时间：
2014-07
期刊：
Proceedings of the Companion Publication of the 2014 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
A. Engelbrecht
通讯作者：
A. Engelbrecht
DOI：
10.1016/b978-0-12-409547-2.14581-0
发表时间：
2020
期刊：
Comprehensive Chemometrics
影响因子：
--
作者：
Federico Marini;Beata Walczak
通讯作者：
Federico Marini;Beata Walczak
基于神经网络的电子节气门自学习控制策略
影响因子：
6.8
作者：
Xiaofang Yuan, Yaonan Wang, Lianghong Wu
通讯作者：
Xiaofang Yuan, Yaonan Wang, Lianghong Wu