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    基于粒子群優(yōu)化的板球系統(tǒng)雙閉環(huán)滑模控制

    2020-03-24 06:06:16趙聚樂韓光信
    吉林化工學(xué)院學(xué)報 2020年1期
    關(guān)鍵詞:板球伺服系統(tǒng)滑模

    趙聚樂,韓光信

    (吉林化工學(xué)院 信息與控制工程學(xué)院,吉林 吉林 132022)

    板球系統(tǒng)是一種典型的欠驅(qū)動系統(tǒng)[1],其多變量、非線性、開環(huán)不穩(wěn)定等特性為其控制器設(shè)計帶來了極大困難[2].對于包含伺服系統(tǒng)的板球系統(tǒng)模型,由于其階次較高,部分狀態(tài)變量不可測,直接以伺服系統(tǒng)的輸入電壓為控制量的單回路控制方案極難實行,相比之下,以伺服系統(tǒng)的角度控制為內(nèi)環(huán)和以小球的位置控制為外環(huán)的雙閉環(huán)控制方案更具有可行性,且受廣大研究者的青睞.板球系統(tǒng)的伺服系統(tǒng)可通過PI控制實現(xiàn)調(diào)速角度控制,對于板球系統(tǒng)的開環(huán)不穩(wěn)定特性,可通過PD控制[3]、LQR控制等算法設(shè)計位置控制器[4],但傳統(tǒng)PD控制控制精度有限且參數(shù)整定過程繁瑣,并且在板球系統(tǒng)受到摩擦、噪聲等外界干擾時不能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性;LQR的控制效果依賴于狀態(tài)反饋權(quán)值矩陣的選擇,不易實現(xiàn)精準(zhǔn)控制;自抗擾控制與控制能夠有效地克服系統(tǒng)擾動[5-6],但前者需整定參數(shù)較多,后者需依靠精確線性模型推導(dǎo),均不是最理想選擇.滑模變結(jié)構(gòu)控制可使系統(tǒng)沿特定軌跡小幅度運動,設(shè)計過程與系統(tǒng)參數(shù)變化和擾動無關(guān),具有強(qiáng)魯棒性,且設(shè)計過程簡便,便于實際應(yīng)用.

    針對上述問題,在板球系統(tǒng)簡化模型的基礎(chǔ)上,基于Lyapunov理論設(shè)計了滑??刂破鳎岣吡税迩蛳到y(tǒng)的穩(wěn)定性與抗干擾能力,對于滑模控制可能出現(xiàn)的抖振問題,選用粒子群算法優(yōu)化滑模趨近律參數(shù)和滑模界面參數(shù),有效地消減了滑模抖振,并且提高了系統(tǒng)的控制精度.

    1 板球系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型

    1.1 運動系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

    圖1為加拿大Quanser公司生產(chǎn)的板球系統(tǒng).通過兩個直流伺服系統(tǒng)提供轉(zhuǎn)矩,推動平板轉(zhuǎn)動,使小球在平板上滾動.通過攝像頭采集小球位置,以光電編碼器、電位計為傳感器測量伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速與負(fù)載角度,將所測量的變量作為反饋,調(diào)整小球位置.板球系統(tǒng)實驗臺如圖1所示.

    圖1 板球系統(tǒng)實驗臺

    板球系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型可由拉格朗日方程推導(dǎo)得出,以平板角度為輸入的模型如式(1)所示[7].

    (1)

    (2)

    其中,B=m/(m+Ibr2),Ib=2mr2/5.f1=f2=Bfx/m,為系統(tǒng)x、y兩方向所受的綜合擾動.

    1.2 伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

    伺服系統(tǒng)由直流電機(jī)與齒輪傳動部分組成,通過直流運動方程與齒輪傳動關(guān)系建立伺服系統(tǒng)運動方程組,聯(lián)立可以得到負(fù)載轉(zhuǎn)速與電壓方程關(guān)系為[9]:

    J1(dωl/dt)+B1ωt=Av,

    (3)

    其中,J1為伺服系統(tǒng)等效轉(zhuǎn)動慣量,ω1為伺服系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)速,B1為伺服系統(tǒng)阻尼系數(shù),A為等電壓系數(shù),v輸入電壓.負(fù)載轉(zhuǎn)速與負(fù)載角度為θ導(dǎo)數(shù)關(guān)系,負(fù)載角度與平板角度之間可以近似為比例關(guān)系,比例系數(shù)為l,以x方向為例,伺服系統(tǒng)以電壓為輸入,平板輸入角度為輸出的模型如式(4)所示.

    (4)

    2 位置控制器設(shè)計

    2.1 控制方案

    由于板球系統(tǒng)關(guān)于平板中心對稱,因此可對系統(tǒng)在x、y兩方向上單獨設(shè)計控制器控制.首先,根據(jù)測量得到的小球位置x、y和目標(biāo)位置xd、yd設(shè)計位置控制器,產(chǎn)生理想的平板旋轉(zhuǎn)角度αd與βd,根據(jù)αd、βd和實際平板旋轉(zhuǎn)角度α與β設(shè)計角度控制器,產(chǎn)生控制電壓V1與V2,調(diào)節(jié)伺服系統(tǒng)的輸出角度α與β,作為板球系統(tǒng)的輸入,實現(xiàn)小球位置控制.綜上所述,確定了板球系統(tǒng)的“分布式-雙閉環(huán)”控制方案,如圖2所示.

    圖2 “分布式-雙閉環(huán)”控制方案

    2.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制器

    滑模變結(jié)構(gòu)控制是一種迫使系統(tǒng)在一定特性下沿規(guī)定狀態(tài)軌跡上下做小幅度、高頻率運動的一種控制,滑模控制的規(guī)定狀態(tài)軌跡被稱為滑模界面,可以人為設(shè)定,與被控對象參數(shù)及外部擾動無關(guān).因此,滑??刂凭哂锌焖夙憫?yīng)、魯棒性強(qiáng)的特點.

    以板球系統(tǒng)x方向子系統(tǒng)為例,設(shè)定小球控制目標(biāo)為xd,則系統(tǒng)誤差為如下:

    e=x-xd

    (5)

    則滑模面為:

    (6)

    (7)

    (8)

    在控制過程中,由于系統(tǒng)狀態(tài)軌跡沿滑模界面不斷切換,會造成抖振,因此選擇滑模指數(shù)趨近律,通過調(diào)節(jié)趨近律參數(shù)減消抖振[11].滑模切換控制律為:

    usw=(-ks-ηsgn(s))/(-Bg)

    (9)

    則滑??偪刂坡蔀椋?/p>

    u=ueq+usw

    (10)

    構(gòu)造Lyapunov函數(shù)為:

    V=s2/2

    (11)

    (12)

    2.3 粒子群算法優(yōu)化參數(shù)

    滑模界面參數(shù)c跟控制器的響應(yīng)速度有關(guān),趨近律參數(shù)中k與趨近速度有關(guān),較大的η會引起滑模抖振.因此需要綜合整定3個參數(shù)使控制效果達(dá)到最佳.粒子群算法具有在全局范圍內(nèi)的尋優(yōu)能力,因此可以用來優(yōu)化控制器參數(shù).為使系統(tǒng)偏差與控制輸入同時收斂為零,選取由誤差e與控制輸入u構(gòu)成的積分型性能指標(biāo),如式(13)所示,通過求其極小值來優(yōu)化滑模控制器參數(shù).

    (13)

    粒子群優(yōu)化參數(shù)算法流程如圖3所示,其步驟如下:

    (1)初始化粒子的位置與速度;

    (2)將粒子群中的粒子賦值給控制器參數(shù)c、k和η,通過Simulink模型與式(13)計算性能指標(biāo)值,性能指標(biāo)值即為粒子適應(yīng)值;

    (3)將每個粒子適應(yīng)值與其最優(yōu)位置適應(yīng)值比較,若較好,將其作為當(dāng)前適應(yīng)值;

    (4)每個粒子當(dāng)前適應(yīng)值與種群最優(yōu)位置適應(yīng)值比較,若較好,將其當(dāng)前群體適應(yīng)值;

    (5)判斷是否滿足最大迭代次數(shù)與適應(yīng)值下限,若是,退出算法,否則更新每個粒子速度與位置,返回步驟(2)并重復(fù)算法.

    圖3 粒子群優(yōu)化參數(shù)流程圖

    3 仿真分析

    根據(jù)實驗裝置指導(dǎo)書,板球系統(tǒng)參數(shù)B=0.715、g=9.81 N/kg,平板傾斜角度最大范圍為±0.088arc,伺服系統(tǒng)參數(shù)J1=0.002 13 kg/m-2,B1=0.084 4 N·m/(rad/s),A=0.129 N·m/v,干擾f1、f2上限選為0.5.伺服系統(tǒng)控制器選擇PI控制,經(jīng)過粒子群優(yōu)化,其參數(shù)為Kp=800,Ki=0.1;位置控制器選擇滑??刂?,粒子群算法最大迭代次數(shù)為25,種群規(guī)模為30;設(shè)小球初始位置為[0.15,0.15],跟蹤如式(14)所示的倒“8”字型曲線.并與通過粒子群優(yōu)化得到參數(shù)為Kp=3,Kd=0.5的PD位置控制器作比較,粒子群適應(yīng)值變化如圖4所示,軌跡跟蹤比較如圖5所示,滑??刂婆cPD控制的控制輸入如圖6所示.

    x=0.1sin0.5t

    y=0.1sint

    (14)

    迭代次數(shù)/次圖4 適應(yīng)值變化曲線

    x方向位置/m圖5 倒“8”字軌跡跟蹤曲線

    時間/s圖6 位置控制器控制輸入

    跟蹤倒“8”字形曲線過程中,在t=10 s時刻,分別在小球運動x方向與y方向施加0.03 m的位置干擾,通過觀察在干擾處的曲線變化來測試滑??刂破鞯聂敯粜?,并與傳統(tǒng)PD控制作比較,仿真結(jié)果如圖7所示.

    x方向位置/m圖7 位置干擾下的曲線

    由圖4可知,粒子群適應(yīng)值隨著迭代次數(shù)增加,穩(wěn)定收斂到一極小值.圖5顯示,滑模控制下的曲線與目標(biāo)曲線基本重合,與PD控制相比,其能更快速準(zhǔn)確地跟蹤上目標(biāo)曲線,并趨于穩(wěn)定.圖6顯示,與PD控制相比,滑??刂祈憫?yīng)速度更快,達(dá)到穩(wěn)定的時間更短,且控制輸入快速趨近于零,幾乎無抖動.由圖7可知,在系統(tǒng)受擾動時,相較于PD控制,滑??刂葡碌能壽E波動較小,具有更強(qiáng)的抗干擾能力.

    4 結(jié) 論

    本文主要使用滑??刂扑惴ㄔO(shè)計了板球系統(tǒng)位置控制器,實現(xiàn)了系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制,提高了系統(tǒng)的魯棒性.仿真實驗表明,對于滑模控制常見的抖振問題,選用指數(shù)趨近律效果明顯,使用粒子群算法優(yōu)化趨近律能更好地調(diào)和滑??刂浦休^快趨近速度與產(chǎn)生滑模抖振二者之間的矛盾,產(chǎn)生最優(yōu)的控制效果.

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