• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      自適應(yīng)多點懸掛重力補償系統(tǒng)研究

      2019-10-11 07:32:56董龍雷嚴亞亞孫海亮
      宇航總體技術(shù) 2019年5期
      關(guān)鍵詞:控制算法重力天線

      董龍雷,嚴亞亞,任 凱,孫海亮

      (1.西安交通大學(xué)航天航空學(xué)院,西安 710049; (2.北京宇航系統(tǒng)工程研究所,北京 100076)

      0 引言

      航天器離開地球時,將面臨許多不利因素,如微重力、微流星體、電磁輻射和空間碎片,其中重力變化的影響最為突出[1]。由于地球重力場與太空重力場存在顯著差異,因此航天器在地面重力場完成有效測試之后升入太空,太空重力場并不一定滿足航天器各個部件的工作環(huán)境需求,從而影響航天器的工作性能[2];另一方面,針對太空微重力環(huán)境設(shè)計的航天器結(jié)構(gòu)參數(shù),在地面重力場中進行試驗時地面重力可能會對航天器帶來損傷。因此,在航天器發(fā)射之前,在地面試驗中做好零重力或微重力的模擬實驗是十分重要的。

      重力補償系統(tǒng)是通過被動平衡或主動控制的方法調(diào)整補償力以平衡重力,是模擬微重力環(huán)境的一種方法。目前,重力補償方法主要有:在微重力塔中執(zhí)行自由落體運動,產(chǎn)生失重狀態(tài),利用重力加速度補償重力,模擬微重力實驗環(huán)境的落塔法,該方法成本高,受航天器尺寸限制,通用性較差[3];同時還有利用高壓氣流制造升力補償重力的氣浮法,該方法不僅在三維空間的微重力環(huán)境模擬難以實現(xiàn),而且垂直運動往往依賴于其他方法,應(yīng)用性差[4]。而采用繩索機構(gòu)懸掛補償對象,通過繩索的張力平衡物體的重力,從而產(chǎn)生補償對象在微重力模擬環(huán)境中效果的懸掛法,以其成本低、精度高、易于實現(xiàn)等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用于航天天線、空間可展開結(jié)構(gòu)。

      采用懸掛法對航天天線進行重力補償時,由于航天天線是柔性體,因此在補償點比較少的情況下,導(dǎo)致每個補償點受到的力較大,補償點之間跨度大[5],從而會在未補償點產(chǎn)生大撓度變形,在補償點會產(chǎn)生大彎曲變形,進而影響天線的展開角度,甚至造成補償對象的破壞。目前,解決上述問題最有效的方法就是增加補償點的數(shù)量即采用多點懸掛重力補償法,多點重力補償是一個過約束問題,各補償點受到的力不盡相同,可能有多種情況存在,而且存在重力補償?shù)亩帱c耦合問題[6-7]。同時該方法多為被動式控制,補償力不可調(diào)整;更重要的是懸掛重力補償系統(tǒng)通過電機的主動控制來模擬微重力環(huán)境,傳動系統(tǒng)的摩擦、電機齒輪的間隙、負載偏心力矩等因素會造成嚴重的非線性,難以建立準確的數(shù)學(xué)模型,導(dǎo)致傳統(tǒng)的PID控制算法不能很好地解決上述問題[8],因此亟需設(shè)計一套可以自動辨識模型參數(shù)、進行自適應(yīng)控制方法。

      綜上所述,針對現(xiàn)有控制方法存在的明顯不足,本文研究一種多點補償、主動式控制、采用自適應(yīng)算法的重力補償系統(tǒng),來解決以航天天線為代表的大型柔性體地面實驗的微重力模擬,同時提高重力補償系統(tǒng)的魯棒性與泛用性。

      1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

      本文以大型桁架式航天天線為主要被控對象,其模型如圖1所示。

      圖1 大型桁架式航天天線模型Fig.1 Large truss space antenna model

      該航天天線通過4種鋁合金桿件組裝成直徑L=2m,高度H=0.5m的桁架結(jié)構(gòu),總質(zhì)量為140kg。桿件之間通過方塊連接件連接,不僅保證了天線的強度,同時可提供與重力補償設(shè)備連接的接口。針對上述天線結(jié)構(gòu)設(shè)計了一種多點懸掛的重力補償系統(tǒng)其結(jié)構(gòu),如圖2所示。

      (a)剛性支架

      (b) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

      (c) 補償點布局圖2重力補償系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Gravity compensation system structure diagram

      實際試驗時剛性支架固定在地面上,航天天線通過8條繩索懸掛于剛性支架的4條懸臂末端,每條繩索上安裝了拉力傳感器,實時監(jiān)測繩子上的拉力,4個電機安裝在剛性支架的4個懸臂上;通過控制系統(tǒng)使得電機轉(zhuǎn)動令繩索產(chǎn)生的補償力與航天天線的重力大小相等,控制系統(tǒng)流程圖如圖3所示。

      圖3 控制系統(tǒng)信號流圖Fig.3 Control system signal flow diagram

      整個系統(tǒng)運行過程中,在上位機進行控制算法的編寫,經(jīng)過仿真測試之后,進行編譯預(yù)處理,送入下位機dSPACE中進行控制。控制時首先通過傳感器收集系統(tǒng)補償力信息,經(jīng)過信號調(diào)理之后送入下位機中。下位機利用控制算法進行信息處理,向電機驅(qū)動器發(fā)出控制信號。驅(qū)動器通過控制電機旋轉(zhuǎn)改變補償力的大小,使各補償力同時達到目標值。

      2 控制算法

      2.1 控制系統(tǒng)建模及系統(tǒng)辨識

      本文采用自適應(yīng)多點控制方法,能夠自動地對補償對象進行系統(tǒng)辨識,從而獲得精確的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)其數(shù)學(xué)模型自動對系統(tǒng)進行控制器的設(shè)計以及控制參數(shù)的修改,同時調(diào)整所有補償力,使得所有補償點的補償力最終達到目標值。

      離散時間隨機線性模型是自適應(yīng)控制領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的模型[9],采用該模型對控制系統(tǒng)進行建模,該模型可用式(1)的差分方程來表示

      A(q-1)y(k)=q-dB(q-1)u(k)+C(q-1)ε(k)

      (1)

      式中,

      A(q-1)=1+a1q-1+…+anaq-na
      B(q-1)=b0+b1q-1+…+bnbq-nb
      C(q-1)=1+c1q-1+…+cncq-nc

      q-n為n單位的時延;q-ny(k)=y(k-n);y(k)為當前系統(tǒng)輸出,即繩索的張力;y(k-n) 為向前n時刻的系統(tǒng)輸出;u(k)為當前系統(tǒng)的輸入,本系統(tǒng)中為電機的位移;u(k-n)為向前時刻的系統(tǒng)輸入;ε(k)為均值為零的白噪聲序列;a1,…,ana、b0,b1,…,bnb、c1,…,cnc為描述系統(tǒng)特征的待定參數(shù);na、nb、nc為人工選擇的常數(shù)。

      式(1)中,為簡化推導(dǎo)過程,忽略干擾項,分離變量并整理得

      y(k)=w(k)Tx(k)

      (2)

      w(k)=[a1,a2,…,ana,b1,b2,…,bnb]T
      x(k)=[-y(k-1),-y(k-2),…,-y(k-na),
      u(k-d),u(k-d-1),…,u(k-d-nb)]T

      式(2)為最小均方算法(簡稱LMS算法)的系統(tǒng)模型,x(k)由歷史數(shù)據(jù)組成,均為已知;w(k)為第k次辨識權(quán)系數(shù)的估計值,令y*(k)表示期望的系統(tǒng)輸出,則系統(tǒng)誤差e(k)為

      e(k)=d(k)-y*(k)

      (3)

      (4)

      則權(quán)值w的迭代公式為

      w(k+1)=w(k)+2ue(k)x(k)

      (5)

      式(5)中,u為收斂因子,也叫學(xué)習(xí)速率,學(xué)習(xí)速率u的值決定了系統(tǒng)的收斂性,及收斂的快慢。本文采用的自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率,使得u可以在一定范圍內(nèi)隨系統(tǒng)誤差改變,在保證系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度和穩(wěn)定性的同時,具有快速跟蹤的能力。通過訓(xùn)練w不斷逼近最優(yōu)值,最終獲得系統(tǒng)的控制模型。

      2.2 控制設(shè)計

      在系統(tǒng)辨識獲得系統(tǒng)模型后,就可以根據(jù)系統(tǒng)模型進行控制器的設(shè)計。針對該算法的懸掛重力補償多點控制主要有兩個方案。第一種是4個點獨立控制;由于多點耦合的存在,4個點之間并不獨立[10],必須對多拉力傳感器的信息進行融合與處理。本文采用第二種方案,其思想是使用一個控制器聯(lián)合控制,同時采用基于LMS算法的控制器。LMS算法本質(zhì)上也是一種自學(xué)習(xí)的模型,能夠其根據(jù)樣本的相關(guān)性,通過權(quán)值表述在融合的結(jié)構(gòu)中,通過隨機梯度下降法來在線逼近不確定的推理機制,然后根據(jù)這一機制進行融合和在線學(xué)習(xí)[11]。采用LMS算法對控制器的理想模型進行估計,進行控制器的設(shè)計,來解決多點耦合的問題。具體結(jié)構(gòu)如圖4所示。

      圖4 控制器設(shè)計Fig.4 Controller design

      LMS算法設(shè)計的控制器模型為

      U(k)=W(k)X(k)

      (6)

      式中,

      U(k)是k時刻的控制器輸出,W(k)是控制器模型待辨識參數(shù)k時刻的估計值,X(k)是已知的控制器設(shè)計參考信號。

      k時刻系統(tǒng)輸出Y(k)為

      Y(k)=S(k)U(k)

      (7)

      式中,S(k)是k時刻辨識獲得的重力補償系統(tǒng)模型。

      系統(tǒng)誤差ξ(k)為

      ξ(k)=Y*(k)-Y(k)=Y*(k)-S(k)U(k)

      (8)

      取系統(tǒng)誤差的均方值作為目標函數(shù)J

      J=E{ξ2(k)}

      (9)

      (10)

      根據(jù)上文系統(tǒng)辨識的結(jié)果S(k),并且已知X(k),則控制器模型的權(quán)系數(shù)更新公式為

      W(k+1)=W(k)+2uξ(k)S(k)X(k)

      (11)

      下一時刻控制器的設(shè)計過程為

      U(k+1)=W(k+1)X(k)

      (12)

      通過LMS算法對理想控制器模型的估計,完成了控制器的設(shè)計過程。

      3 多點補償聯(lián)合控制算法仿真

      3.1 聯(lián)合仿真平臺搭建

      控制性能的好壞還受算法實現(xiàn)過程中參數(shù)選擇的影響,因此采用Simulink控制程序與Adams動力學(xué)模型的聯(lián)合仿真方法,對算法參數(shù)進行選擇,并驗證系統(tǒng)的有效性。建立聯(lián)合仿真平臺如圖5所示。

      學(xué)習(xí)速率變化時,下一時刻學(xué)習(xí)速率大小受當前時刻學(xué)習(xí)速率μ(k)影響,除此之外還受到當前時刻輸出誤差e(k)的影響,因此學(xué)習(xí)速率的更新公式為

      utemp(k+1)=αu(k)+γe2(k)

      (13)

      學(xué)習(xí)過程中過大的學(xué)習(xí)速率會導(dǎo)致過大的均方誤差,學(xué)習(xí)結(jié)果不收斂;過小的學(xué)習(xí)速率會導(dǎo)致學(xué)習(xí)時間長,計算量大;為解決兩者的矛盾,應(yīng)對學(xué)習(xí)速率的大小加以限制,保證其在適當?shù)姆秶鷥?nèi)自動調(diào)整,則

      (14)

      圖5 Simulink與Adams的聯(lián)合仿真Fig.5 Simulink and Adams combined simulation

      式中,α是常系數(shù),0<α<1;γ是常系數(shù),γ>0;umax是學(xué)習(xí)速率的上界;umin是學(xué)習(xí)速率的下界;umax、umin均為常數(shù),在保證均方誤差在允許范圍內(nèi),通常umax選為固定步長LMS算法的穩(wěn)定性條件的臨界學(xué)習(xí)速率,umin根據(jù)穩(wěn)態(tài)條件下的超調(diào)和收斂速度的要求做出選擇,由仿真結(jié)果確定學(xué)習(xí)速率的上下界。

      對于該算法,大的誤差可以使步長增大,從而具有快速的跟蹤能力;誤差減小,步長隨之減小,以獲得較小的超調(diào)與穩(wěn)態(tài)誤差。參數(shù)選擇中,通常α的大小接近1,本文選擇為0.9。

      3.2 控制算法仿真結(jié)果

      重力補償系統(tǒng)僅僅完成補償力的初始化還遠遠不夠,在實際使用中,需要在補償對象上進行相關(guān)實驗操作,比如結(jié)構(gòu)研究中在航天天線上進行模態(tài)實驗,需要在天線上進行周期性的沖擊來觀察響應(yīng),因此本系統(tǒng)不僅需要能夠?qū)ρa償力主動調(diào)整,系統(tǒng)還需要在復(fù)雜的實驗情況下完成對環(huán)境的辨識,最終保持繩索的拉力穩(wěn)定在理想值。仿真中選擇幅值為10N、頻率為0.5Hz、沿繩索方向豎直向上的正弦周期信號,模擬周期干擾環(huán)境作用在航天天線的節(jié)點。為保證能夠清楚地看出周期變化的影響,仿真時間設(shè)置為3s,仿真結(jié)果如圖6、圖7所示。

      由圖6可以看出,基于LMS算法的權(quán)值在經(jīng)過短暫的學(xué)習(xí)后快速收斂并穩(wěn)定在理想值,收斂時間約為0.2s。由圖7可知,輸出位移隨干擾周期性變化,說明算法能夠精確地辨識系統(tǒng)模型,驅(qū)動器可以跟蹤外界變化產(chǎn)生響應(yīng),使系統(tǒng)補償力穩(wěn)定在理想值。

      圖6 基于LMS算法的權(quán)值變化圖Fig.6 Weight change based on LMS algorithm

      圖7 基于LMS算法的電機位移變化圖Fig.7 The motor displacement based on LMS algorithm

      在相同仿真環(huán)境下,采用不同控制算法對同一控制對象進行控制,在同一周期信號的干擾下,對比不同控制算法的控制誤差,仿真結(jié)果如圖8所示。

      (a) 基于一般PID算法控制

      (b)基于一般多點控制算法控制

      (c)基于LMS控制算法控制圖8 不同控制算法誤差對比圖Fig.8 Error comparison of different control algorithms

      由圖8可以看出,當使用普通PID控制方法時,PID參數(shù)沒有經(jīng)過實驗優(yōu)化,繩索拉力呈現(xiàn)周期性變化。雖然能夠減小拉力的變化量,但是無法消除干擾帶來的影響。當使用單點獨立控制的自適應(yīng)算法時,由于多點耦合的存在,很難達到所有點均收斂到理想值。單一點的調(diào)整會造成其他點的變化,從而形成全局的振蕩。

      使用多點LMS算法,在經(jīng)過短暫的學(xué)習(xí)之后,拉力迅速收斂到理想值,雖然依然存在周期性變化,但是變化的幅值已經(jīng)非常小。收斂時間為0.2s,穩(wěn)態(tài)誤差為1.18%?;贚MS算法的多點重力補償系統(tǒng)比基于PID和基于單點獨立控制的效果更好。

      4 航天天線重力補償實驗研究

      為驗證控制方法的可行性、有效性,本文選擇DSPACE作為控制系統(tǒng)的主控制器來進行系統(tǒng)測試實驗,經(jīng)過硬件選型完成信號流的調(diào)理,最終搭建了整個控制系統(tǒng),總體框圖如9所示。

      圖9 控制系統(tǒng)Fig.9 Control system

      整個系統(tǒng)主要包括上位機、下位機與設(shè)備裝置3個層次以及其中的信號調(diào)理模塊。設(shè)備裝置包括驅(qū)動裝置、被控裝置、傳感器等,主要實現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)信號的收集以及控制信號的執(zhí)行;下位機主要與上位機、各設(shè)備之間實時通信,將設(shè)備裝置的信息進行采集、信號融合與判斷決策,發(fā)出控制指令,實現(xiàn)控制任務(wù);上位機主要實現(xiàn)控制算法的設(shè)計與仿真,還有人機交互、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)庫管理與狀態(tài)監(jiān)控功能。

      在搭建好的控制系統(tǒng)上進行無干擾環(huán)境、周期干擾兩種工作環(huán)境下試驗,驗證控制系統(tǒng)的可靠性。無干擾環(huán)境實驗精度要求:系統(tǒng)在10s內(nèi)補償誤差小于5%。周期干擾實驗精度要求:通過調(diào)整補償力可以在有限的時間內(nèi)恢復(fù)到理想值,穩(wěn)態(tài)誤差小于5%。

      (1)無干擾環(huán)境實驗

      實驗對多個目標補償力進行實驗,由于數(shù)據(jù)量較大,隨機選取一組目標補償力[45,25,45,25]N的兩個不同目標補償力展示拉力的響應(yīng)情況,對上述兩個點目標補償力進行5次試驗,觀察電機響應(yīng)速度以及響應(yīng)誤差,實驗結(jié)果如圖10、表1所示。

      (a)45N目標補償力響應(yīng)曲線

      (b)25N目標補償力響應(yīng)曲線圖10 無干擾拉力響應(yīng)圖Fig.10 Tension response diagram without interference

      實驗序號目標補償力y/N10s補償力y/N10s誤差e/%1A4545.2760.613B2525.1750.7032A4545.3170.704B2524.834-0.6613A4545.3450.767B2525.1100.4224A4545.2120.471B2525.1230.5025A4545.2970.660B2524.900-0.400

      由圖10和表1可以看出,在限制電機轉(zhuǎn)速的情況下,根據(jù)電機需要的位移不同,收斂時間有所不同,但是都能在較短的時間內(nèi)收斂到理想值。理論上來說目標補償力的和與補償對象的重力相等。但是補償對象的實際重力無法獲得,只能用測量值代替,系統(tǒng)無法達到絕對的靜力平衡狀態(tài),最終會產(chǎn)生微小的振蕩,這就是實驗結(jié)果中后期波動出現(xiàn)的原因,該誤差極小,可忽略不計。不同目標補償力的兩個點在10s附近,平均穩(wěn)態(tài)誤差約為0.5503%,最大誤差為0.767%,可以滿足基本要求。

      (2)周期干擾環(huán)境實驗

      周期干擾采用其中一個電機的周期性力來產(chǎn)生,電機的周期性力幅值為5N,頻率為0.5Hz。補償力目標值[28,42,28,42]N,每個目標值進行5次實驗。實驗數(shù)據(jù)如表2所示。選擇實驗中不同補償力的兩個控制點展示了系統(tǒng)的響應(yīng)情況,實驗結(jié)果如圖11所示。

      (a)28N目標補償力響應(yīng)曲線

      (b)42N目標補償力響應(yīng)曲線圖11 周期干擾拉力響應(yīng)圖Fig.11 Tension response diagram of periodic interference

      實驗序號目標補償力y/N穩(wěn)定時間/s穩(wěn)定補償力y/N穩(wěn)態(tài)誤差e/%1A282028.1690.613B421842.8720.7032A281328.2560.704B421542.120-0.6613A281245.3450.767B421525.1100.4224A282645.2120.471B422425.1230.5025A281845.2970.660B422424.900-0.400

      由圖11和表2可以看出,經(jīng)過有限的時間,系統(tǒng)最終都可以收斂到理想的拉力值,5次實驗兩個點的目標補償力平均收斂時間為20.8s,最大收斂時間為35s,可以滿足要求。平均穩(wěn)態(tài)誤差為0.526%,最大穩(wěn)態(tài)誤差為0.914%。航天天線進行模態(tài)實驗的情況下,系統(tǒng)可以辨識外界實驗環(huán)境,產(chǎn)生動態(tài)平衡,完成航天天線的重力補償。

      針對無干擾環(huán)境、周期干擾環(huán)境兩種典型工況對實驗樣機進行了實驗驗證,證明靜態(tài)環(huán)境系統(tǒng)可以在10s內(nèi)收斂,平均穩(wěn)態(tài)誤差為0.550%,最大誤差為0.767%;對于復(fù)雜的實驗環(huán)境,系統(tǒng)補償力可以在有限時間內(nèi)穩(wěn)定在理想值,平均穩(wěn)態(tài)誤差為0.526%,最大穩(wěn)態(tài)誤差為0.914%,表明了系統(tǒng)的快速性與準確性均能滿足實際需求。

      5 結(jié)論

      本文設(shè)計了一種多點補償、采用自適應(yīng)算法主動式控制的懸掛重力補償系統(tǒng),可以自動進行系統(tǒng)模型辨識,修改控制器參數(shù),主動調(diào)整繩索的補償力。通過聯(lián)合仿真及實驗結(jié)果均驗證了控制方案的有效性。解決了大型桁架式航天天線的地面實驗微重力環(huán)境模擬的問題。

      猜你喜歡
      控制算法重力天線
      瘋狂過山車——重力是什么
      基于ARM+FPGA的模塊化同步控制算法研究
      仰斜式重力擋土墻穩(wěn)定計算復(fù)核
      ETC相控陣天線與普通天線應(yīng)用對比分析
      ALLESS轉(zhuǎn)動天線射頻旋轉(zhuǎn)維護與改造
      電子制作(2016年1期)2016-11-07 08:42:54
      理論宣講要上接天線、下接地氣
      一張紙的承重力有多大?
      一種優(yōu)化的基于ARM Cortex-M3電池組均衡控制算法應(yīng)用
      一種非圓旋轉(zhuǎn)工件支撐裝置控制算法
      彈載北斗抗干擾天線系統(tǒng)分析與設(shè)計
      宁国市| 昌黎县| 杭州市| 龙门县| 尖扎县| 肥城市| 会昌县| 庆云县| 阿图什市| 新乐市| 新河县| 綦江县| 古浪县| 湖口县| 宁强县| 汉川市| 金昌市| 焉耆| 逊克县| 宜兴市| 东乡族自治县| 丰都县| 扶沟县| 安塞县| 友谊县| 芜湖市| 丹阳市| 新平| 元阳县| 阿坝| 石楼县| 长宁区| 建始县| 松原市| 林口县| 韩城市| 藁城市| 永登县| 阿拉善盟| 郎溪县| 黑山县|