任一峰,李 娜,王晉軍
(中北大學(xué) 計算機與控制學(xué)院,山西 太原030051)
對一類具有模型不確定、時變、非線性特性的受控對象,在復(fù)雜外擾動條件下實施有效的控制,是控制理論和控制工程都十分重視的問題.非線性控制理論成果研究及應(yīng)用化設(shè)計,對于提高工業(yè)控制器性能水平具有十分重要的意義.中科院韓京清教授研究的自抗擾控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC),正是這種典型的面向?qū)嶋H應(yīng)用的控制技術(shù)[1].ADRC利用跟蹤微分器跟蹤輸入、輸出信號及其微分,并將各種不確定的對象特性和外部擾動作為擴張狀態(tài)進(jìn)行觀測估計,最后通過非線性組合形成控制律.大量的實際應(yīng)用表明,自抗擾控制器具有穩(wěn)定域?qū)?,魯棒性好,控制精度高等?yōu)良性能,得到業(yè)界廣泛的認(rèn)同[2-3].
但在實際應(yīng)用中,自抗擾控制器也遇到一些技術(shù)上的問題,特別是它需要整定大量控制器參數(shù).一個常規(guī)二階ADRC,總共需要確定14個參數(shù)的數(shù)值,對于高階的ADRC還需要整定更多的參數(shù).如何簡化整定過程,一度成為ADRC控制研究的一個熱點.參數(shù)整定的復(fù)雜性,實際上限制了這種先進(jìn)控制器在工業(yè)控制領(lǐng)域的推廣和應(yīng)用.
在實際應(yīng)用中會發(fā)現(xiàn),大多數(shù)控制對象結(jié)構(gòu)雖然具有高階細(xì)節(jié)性模型的不確定性,但受控對象的近似數(shù)學(xué)模型可以得到,且對象的部分狀態(tài)量可以量測.模型信息和狀態(tài)量的豐富使控制方法更加透明和開放,從而找到理論上更完善、設(shè)計方法更便捷的自抗擾控制結(jié)構(gòu).相對階狀態(tài)反饋補償控制正是這方面研究的一個成果[4-5].
相對階的概念最初出現(xiàn)在線性系統(tǒng)的解耦理論,但后來在非線性控制系統(tǒng)的精確線性化方法中受到了人們更多的重視.相對階是系統(tǒng)特征量之一,這種特征體現(xiàn)在狀態(tài)反饋下相對階具有不變性,而對象的階次則沒有這個性質(zhì)[6-7].
具有相對階的單變量的仿射非線性系統(tǒng)表達(dá)如下
式中:n為狀態(tài)向量的維度;f(x),g(x),h(x)在f,g∈Cp(Rn,Rn),h∈Cp(Rn),p(為正整數(shù))區(qū)間均為連續(xù)可導(dǎo)函數(shù).
若系統(tǒng)相對階r已知,且輸出變量y(t)到r-1階可導(dǎo),則據(jù)微分幾何理論[8-9],可構(gòu)造r個變換和n-r個輔助變換將系統(tǒng)化為標(biāo)準(zhǔn)型
式中:z=(z1,…,zr)T,w=(w1,…,wn-r)T,a(z,w),b(z,w)和c(z,w)由f(x),g(x),h(x)及φi(x),i=1,…,n獲得.
系統(tǒng)的預(yù)期動力學(xué)方程為
式中:h0,h1,…,hr-1為預(yù)期方程參數(shù).根據(jù)系統(tǒng)動態(tài)、穩(wěn)態(tài)控制指標(biāo),可以確定hi(i=1,…,r-1)的數(shù)值.
基于受控對象式(2)和預(yù)期動力學(xué)方程式(3)參數(shù),可構(gòu)造狀態(tài)反饋補償控制如下
式中:k0,k1,…,kr-2為任意常數(shù),kr-1=sgn(b(z,w))μ,μ為一待選的正數(shù),系統(tǒng)的穩(wěn)定性取決于μ的選取.其控制結(jié)構(gòu)如圖1所示.
圖1 相對階狀態(tài)反饋補償控制結(jié)構(gòu)圖 Fig.1 Rrelative degree state feedback compensation control structure
李雅普諾夫第二法穩(wěn)定判據(jù)可以證明,若存在常數(shù)μ*>0,當(dāng)滿足μ>μ*時,控制器與對象構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定.
單級倒立擺系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及仿真模型如下[10-11]
根據(jù)實物選取[12]
在單級倒立擺系統(tǒng)中位移和角度方程相對階均為二階,所以分別設(shè)計兩個二階控制器.由(4)設(shè)計二階狀態(tài)反饋補償控制器為
根據(jù)式(6)分別構(gòu)造位移控制器(TC)和角度控制器(TC1),并構(gòu)成系統(tǒng)的控制仿真模型如圖2所示.
圖2 倒立擺控制系統(tǒng)的仿真模型 Fig.2 Simulation model of inverting pendulum control system
根據(jù)預(yù)期輸出指標(biāo)要求,首先確定位移控制器的h指標(biāo):h0=140.1,h1=129.98;角度控制器的h指標(biāo):h10=29.1,h11=11.12.
實際上,每個二階控制器真正需要整定的參數(shù)只有兩個k值.在分析參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響的基礎(chǔ)上,利用Signal Constraint模塊對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到:k0=0,k1=1.47,k10=0,k11=9.998.
以下通過仿真實驗,將相對階狀態(tài)補償控制器與幾種常用的高性能控制器的動態(tài)性能、抗干擾以及魯棒性能進(jìn)行比較[13-15].
為方便進(jìn)行比較,以下各控制器參數(shù)經(jīng)過Signal Constraint模塊動態(tài)優(yōu)化,確定為最佳參數(shù)組.在加入位移單位脈沖激勵以后,各受控系統(tǒng)的擺桿角度響應(yīng)如圖3所示.
圖3 擺桿動態(tài)響應(yīng)圖 Fig.3 Dynamic response of pendulum angle
結(jié)果表明:超調(diào)量從LQR與PI復(fù)合控制的12%,模糊控制的9%,降低到相對階狀態(tài)反饋補償控制的2.3%,調(diào)節(jié)時間從4 s降低為2.5 s.相對階狀態(tài)反饋補償控制的整體動態(tài)性能是這幾種控制器中最優(yōu)的.
當(dāng)系統(tǒng)受到擾動作用時,對輸出端的直接影響,也反映了控制器的性能差異.現(xiàn)在受控對象加入相同的隨機干擾信號,比較復(fù)合控制、模糊控制和相對階狀態(tài)補償控制三種情形,仿真結(jié)果如圖4所示.
仿真結(jié)果表明,模糊控制擺動的最大擾動輸出為0.1,LQR與PI復(fù)合控制的最大擾動輸出為0.05,而相對階狀態(tài)補償控制的最大擾動輸出為0.005,抗擾指標(biāo)相差一個數(shù)量級以上.
圖4 擾動系統(tǒng)的控制仿真曲線 Fig.4 Simulation curve of disturbance control system
為驗證控制器的魯棒性能,增加擺桿質(zhì)量為原來質(zhì)量的1.5倍,并不改變控制器的參數(shù)值.仿真結(jié)果如圖5所示.
結(jié)果表明:在受控對象質(zhì)量參數(shù)發(fā)生大幅變化時,在不改變控制參數(shù)的情形下,擺桿控制的調(diào)節(jié)時間和超調(diào)量基本不變,控制系統(tǒng)具有很好的魯棒性能.
圖5 對象結(jié)構(gòu)參數(shù)發(fā)生改變時擺桿控制結(jié)果比較 Fig.5 Pendulum control results for the changed object structure parameter
本文在相對階狀態(tài)反饋控制理論分析的基礎(chǔ)上,以倒立擺系統(tǒng)為控制對象,設(shè)計了相對階狀態(tài)反饋補償器,仿真實驗表明:基于相對階的狀態(tài)反饋補償控制器相對復(fù)合控制器和模糊控制器,其超調(diào)量降低為2.3%,調(diào)節(jié)時間降低為2.5 s,動態(tài)性能明顯優(yōu)于兩種參照控制器.抗干擾性能與參照控制器相比,也提高了一個數(shù)量級.同時,它還具有十分突出的魯棒性能,在受控對象結(jié)構(gòu)參數(shù)變化達(dá)到150%時,控制器效果基本不變.魯棒性能已接近于其它文獻(xiàn)中自抗擾控制器的魯棒性能仿真結(jié)果[5],但相對階狀態(tài)反饋補償控制器和常規(guī)自抗擾控制器比較,由于調(diào)整參數(shù)少,整定規(guī)律簡單易行等特點,在工程中具有更高的實用價值.
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