劉徐明,胡大斌,肖劍波,胡錦暉
(海軍工程大學(xué) 動(dòng)力工程學(xué)院,湖北 武漢 430033)
潛艇的機(jī)動(dòng)控制發(fā)展至今已有較多的控制方法,但目前大多數(shù)潛艇仍采用PID控制[1]。傳統(tǒng)的PID控制是依賴(lài)潛艇的運(yùn)動(dòng)模型,其模型越精確,控制效果越好[2],而潛艇運(yùn)動(dòng)屬于多變量系統(tǒng),具有嚴(yán)重的非線(xiàn)性、大慣性且易受環(huán)境中風(fēng)浪流的影響[3],難以用一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述。單一的PID控制難以滿(mǎn)足潛艇對(duì)機(jī)動(dòng)性能的要求。模糊控制是建立在人工經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)之上,而不需要控制對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型[4]。但單一的模糊控制器也存在一些固有的缺陷[5],如輸入變量論域不易確定、控制規(guī)則數(shù)隨輸入變量的增加成幾何倍數(shù)增長(zhǎng)以及可能產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)誤差和穩(wěn)態(tài)顫振等現(xiàn)象[6]。本文根據(jù)潛艇垂直面運(yùn)動(dòng)特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種PD-模糊復(fù)合深度控制器,利用Matlab/Simulink中的建模仿真工具箱Aerospace搭建了潛艇垂直面三自由度運(yùn)動(dòng)模型,并在不同工況下進(jìn)行仿真試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果表明了這種復(fù)合控制方法有一定的可行性。
本文采用機(jī)理建模建立潛艇動(dòng)力學(xué)模型,其中艇體和舵采用整體型建模方法,即將其當(dāng)作一個(gè)不可分的整體進(jìn)行研究。而螺旋槳推力模型采用分離型建模方法單獨(dú)進(jìn)行研究。本文采用國(guó)際拖曳水池會(huì)議(ITTC)及造船與輪機(jī)工程學(xué)會(huì)(SNAME)術(shù)語(yǔ)公報(bào)[7-8]推薦的體系,基于下述潛艇垂直面運(yùn)動(dòng)的三自由度運(yùn)動(dòng)方程開(kāi)展研究。
軸向運(yùn)動(dòng)方程:
垂向運(yùn)動(dòng)方程:
俯仰運(yùn)動(dòng)方程:
輔助方程——運(yùn)動(dòng)關(guān)系式:
式中:m 為潛艇質(zhì)量; L 為潛艇長(zhǎng)度;ρ為海水密度;h 為穩(wěn)心高;B 為水下全排水容積浮力;P為重力;u ,w ,q分別為潛艇縱向速度,垂向速度,縱傾角速度;ξ,ζ分別為潛艇在定系的橫坐標(biāo),縱坐標(biāo);Iyy為潛艇對(duì)動(dòng)系 y 軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;θ為縱傾角;xG, zG為重心在動(dòng)系中的坐標(biāo);?P 為剩余靜載力;?x ,?z為剩余靜載力作用點(diǎn)在動(dòng)系的坐標(biāo);δb,δs分別為首,尾舵角;其余帶下角標(biāo)量為無(wú)因次量水動(dòng)力系數(shù)。
深度與縱傾控制系統(tǒng)主要由潛艇、舵機(jī)伺服系統(tǒng)、傳感器和控制器組成,其仿真結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。其中:分別為目標(biāo)深度和目標(biāo)縱傾;,分別為實(shí)際深度和實(shí)際縱傾; ei, eci(i=1,2)分別為偏差和偏差變化率; u1, u2分別為指令首舵角和指令尾舵角;為環(huán)境干擾; et為復(fù)合控制器切換閾值??刂葡到y(tǒng)在Simulink中的模型如圖2所示。本文采用首尾舵分離控制方式,即首舵控制深度,尾舵控制縱傾,其中深度控制器采用PD-模糊控制器,由于扶正力矩的存在,縱傾控制只采用模糊控制器即可滿(mǎn)足機(jī)動(dòng)性要求。在深度控制中,PID控制器只有在深度偏差大于PD-模糊控制器切換閾值時(shí)輸出控制量,故只需考慮響應(yīng)的快速性,因而去掉PID控制器的積分環(huán)節(jié)。深度PD控制器規(guī)律為:
圖1 深度與縱傾控制系統(tǒng)框圖Fig. 1 Diagram of depth and pitch control system
圖2 深度與縱傾控制系統(tǒng)仿真模型Fig. 2 The simulation model of depth and pitch control system for submarine
式中: kp, kd分別為比例系數(shù)和微分系數(shù)。
舵機(jī)伺服系統(tǒng)是一個(gè)包括純延遲、死區(qū)、滯環(huán)、飽和等非線(xiàn)性特性的電動(dòng)液壓系統(tǒng),通常可簡(jiǎn)化為一階慣性環(huán)節(jié),仿真時(shí)主要考慮最大舵角限制和最大轉(zhuǎn)速限制,舵機(jī)伺服系統(tǒng)仿真模型圖如圖3所示。其數(shù)學(xué)形式如下:
式中: δ為實(shí)際舵角; δc為命令舵角; T為舵機(jī)時(shí)間常數(shù); K為舵機(jī)增益;
圖3 舵機(jī)伺服系統(tǒng)仿真模型Fig. 3 The simulation model of steering gear servo system
模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)主要由模糊化、知識(shí)庫(kù)、模糊推理和清晰化等4個(gè)部分組成。本文采用首尾舵分離控制方式,故需設(shè)計(jì)2個(gè)模糊控制器、1個(gè)控制器操縱首舵來(lái)控制深度,1個(gè)控制器操縱尾舵來(lái)調(diào)整縱傾。本文選用二維的模糊控制器,即偏差及偏差變化率作為輸入量,指令舵角作為輸出量。其中深度模糊控制器輸入變量有深度偏差和深度偏差率 ec1,輸出控制量為指令首舵角 u1;縱傾模糊控制器輸入變量為縱傾角偏差 e2和縱傾角偏差率,輸出控制量為指令尾舵角 u2。由于2個(gè)模糊控制器結(jié)構(gòu)相同,故以深度模糊控制器為例進(jìn)行設(shè)計(jì)說(shuō)明。
圖4 深度偏差e1的隸屬函數(shù)Fig. 4 Membership function of depth deviation e1
圖5 深度偏差變化率ec1的隸屬函數(shù)Fig. 5 Membership function of depth deviation ratio ec1
圖6 指令首舵角u1的隸屬函數(shù)Fig. 6 Membership function of ordered bow-rudder u1
知識(shí)庫(kù)通常由數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)組成,數(shù)據(jù)庫(kù)包含量化因子和隸屬函數(shù)等參數(shù)。本文采用的模糊控制器的量化因子為1,隸屬函數(shù)上文已說(shuō)明。模糊控制系統(tǒng)是用一系列基于專(zhuān)家知識(shí)的語(yǔ)言來(lái)描述表達(dá)的,專(zhuān)家知識(shí)一般由形如“IF-THEN”條件語(yǔ)句構(gòu)成,稱(chēng)為規(guī)則庫(kù)。具體的控制規(guī)則,可根據(jù)采用首舵控制深度的典型階躍響應(yīng)來(lái)推導(dǎo)。
圖7 潛艇深度控制過(guò)程的典型階躍響應(yīng)Fig. 7 The classic step response of submarine depth control process
圖7描述了潛艇垂直面運(yùn)動(dòng)深度控制的典型階躍響應(yīng),在a點(diǎn)之前,潛艇的深度由PD控制器控制;在a點(diǎn)附近,屬于大偏差但有大趨勢(shì)接近目標(biāo)深度,故只需小舵角使深度較快地到達(dá)目標(biāo)深度而不產(chǎn)生大的超調(diào)量,其控制規(guī)則為:if (e1is PB)and (ec1is NB) then (u1is NS);在b點(diǎn)附近,屬于較大偏差率,需要較大的反舵防止產(chǎn)生較大的超調(diào),可采用控制規(guī)則:if (e1is ZO)and (ec1is NM) then (u1is PM);在c點(diǎn)附近,屬于較大偏差,故可用大舵角使其快速回到目標(biāo)深度,其控制規(guī)則可以為:if (e1is NM)and (ec1is ZO) then (u1is PB)。在 d 點(diǎn)和 f點(diǎn)附近與b點(diǎn)相似,e點(diǎn)與c點(diǎn)相似。
同理可根據(jù)這樣的思路,推導(dǎo)在其他位置時(shí)的控制規(guī)則。模糊控制規(guī)則的性能要求[9]:1)完備性,即對(duì)任意的輸入應(yīng)確保至少有一個(gè)可用的規(guī)則;2)在滿(mǎn)足完備性下,盡可能減少控制規(guī)則;3)模糊控制規(guī)則之間不能有互相矛盾的地方。根據(jù)以上性能要求,可得到深度模糊控制規(guī)則如表1所示。
表1 深度控制規(guī)則表Tab. 1 Rule of depth control
模糊推理是模糊控制器的核心組成部分,具有模擬人的基于模糊概念的推理能力,其推理是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系及推理規(guī)則來(lái)進(jìn)行的。模糊推理是一種近似推理,常用的推理方法有扎德(Zadeh)法、馬丹尼(Mandani)法和鮑德溫(Baldwin)法等,本文采用馬丹尼極小運(yùn)算。將模糊推理輸出的模糊量轉(zhuǎn)換為精確量的過(guò)程稱(chēng)為清晰化,常用的方法有最大隸屬度法、中位數(shù)法和加權(quán)平均法(重心法),本文采用加權(quán)平均法。利用Matlab模糊工具箱可以看到各語(yǔ)言變量的模糊推理特性曲面,如圖8所示??梢钥闯鰁1,ec1和u1的模糊推理輸出特性曲面過(guò)渡平滑,沒(méi)有突變,由此可知,深度模糊控制規(guī)則選擇合理,可以進(jìn)行仿真驗(yàn)證。
圖8 深度模糊控制器的模糊推理輸出特性曲面Fig. 8 Fuzzy reasoning surface of depth fuzzy controller
用上述設(shè)計(jì)的PD-模糊控制器進(jìn)行潛艇深度控制仿真試驗(yàn),仿真潛艇初始狀態(tài)為定深等速直航,航速為10 kn,分別采用PID控制和PD-模糊控制對(duì)潛艇進(jìn)行深度控制試驗(yàn)(PID控制參數(shù)在各種工況下已調(diào)整至最優(yōu))。
1)在無(wú)干擾情況下,初始深度為80 m,分別給定目標(biāo)深度120 m,40 m使其下潛和上浮,仿真結(jié)果如圖9~圖10所示。
2)在有干擾情況下,初始深度為60 m,使其下潛至90 m,仿真結(jié)果如圖11所示。圖12為深度變化曲線(xiàn)局部放大圖,圖13為首舵變化曲線(xiàn)局部放大圖。
1)從圖9(a)可以看出,PD-模糊控制相比于傳統(tǒng)PID控制,具有響應(yīng)速度更快,穩(wěn)定時(shí)間更短,超調(diào)量更小的優(yōu)點(diǎn)。這是由于在到達(dá)閾值之前不用考慮復(fù)合控制器的PD參數(shù)過(guò)大而引起超調(diào),故其上升時(shí)間較短;而在到達(dá)閾值之后,復(fù)合控制器的模糊控制具有控制平緩的特點(diǎn),故其穩(wěn)定時(shí)間更短,超調(diào)更小。
2)通過(guò)圖9~圖10對(duì)比可知,在不同工況下,PID控制器需要調(diào)整參數(shù)以使控制效果達(dá)到最優(yōu),而復(fù)合控制器不需要更改參數(shù)就可以滿(mǎn)足控制要求,說(shuō)明復(fù)合控制器具有較好的適應(yīng)性和魯棒性。
3)從圖11~圖13可以看出,在有干擾條件下,PID控制的響應(yīng)曲線(xiàn)震蕩明顯,尤其在打舵方面,這對(duì)潛艇的隱身性不利,同時(shí)也增加了舵機(jī)的磨損,而復(fù)合控制器的響應(yīng)曲線(xiàn)變化平穩(wěn),受擾動(dòng)影響較小。這說(shuō)明復(fù)合控制器具有更好的抗干擾能力。
圖9 下潛時(shí)各參數(shù)響應(yīng)曲線(xiàn)Fig. 9 The response curve of each parameter when diving
圖10 上浮時(shí)各參數(shù)響應(yīng)曲線(xiàn)Fig. 10 The response curve of each parameter when floating
4)由于模糊控制器本質(zhì)上屬于PD控制,會(huì)產(chǎn)生靜態(tài)偏差,但本文所設(shè)定的閾值很小,故其靜態(tài)偏差可以忽略。若還需減小靜態(tài)誤差,則可以引入模糊積分環(huán)節(jié)。
圖11 有干擾下各參數(shù)響應(yīng)曲線(xiàn)Fig. 11 The response curve of each parameter under interference
圖12 深度響應(yīng)曲線(xiàn)局部放大圖Fig. 12 Partial magnification of depth response curve
圖13 首舵響應(yīng)曲線(xiàn)放大圖Fig. 13 Partial magnification of bow-rudder response curve
仿真試驗(yàn)證明本文設(shè)計(jì)的PD-模糊控制器能夠簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)潛艇深度控制的切換,具備PID控制和模糊控制的優(yōu)點(diǎn),有效解決了傳統(tǒng)PID控制在有高頻干擾下頻繁操舵和模糊控制的論域難以確定的問(wèn)題,且具有良好的快速性、穩(wěn)定性和魯棒性。