祝建偉,陳彭年
(中國計量學院機電工程學院,浙江杭州310018)
遲滯現(xiàn)象(Hysteresis)又稱回滯現(xiàn)象或滯后現(xiàn)象,是指一個系統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)不僅與當下系統(tǒng)的輸入有關(guān),而且會因其過去輸入過程路徑不同而有不同的結(jié)果.換而言之,一個系統(tǒng)經(jīng)過某一輸入路徑運作之后,即使換回到最初狀態(tài)值時的同樣的輸入值,系統(tǒng)也不能回到其初始狀態(tài).遲滯現(xiàn)象無論在物理實驗中還是在現(xiàn)實工程中都是廣泛存在的,例如在伺服系統(tǒng)[1]、電子電路等機械電子設備、超導材料、壓電陶瓷、智能材料等具有記憶功能的材料以及電磁場中[2,3]均存在.
由于具有不可微的非線性,回滯現(xiàn)象的存在會嚴重限制系統(tǒng)的性能,引起系統(tǒng)震蕩,造成系統(tǒng)不穩(wěn)定.而削弱乃至消除具有不可微的非線性的環(huán)節(jié)又是比較困難的,因此如何控制具有回滯環(huán)節(jié)的系統(tǒng)便成了一個長期以來難以解決的課題.
針對這類問題,通常的一種控制方法是構(gòu)造一個與系統(tǒng)級聯(lián)的回滯環(huán)的逆模型進行前饋控制,直接抵消或者削弱回滯環(huán)帶來的影響[4-6].這類方法的一個問題是由于需要在回滯環(huán)上行和下行曲線上分別進行控制,構(gòu)造出的逆模型也是個回滯環(huán).回滯環(huán)解一般都極其復雜,大部分控制方法還不能進行穩(wěn)定性分析[3].另外,在采用自適用逆法對回滯進行控制時,還有一個特殊的問題就是其逆通常并不是唯一的,選擇不同的參數(shù)往往會取得執(zhí)行結(jié)果上很大的差異,而且在跳轉(zhuǎn)過程中會造成系統(tǒng)的抖動.
本文將研究一類具有類反斜線回滯的非線性不確定系統(tǒng)的自適應跟蹤問題.雖然文獻[7]研究過類似的問題,但其方法不能保證跟蹤誤差任意地小.本文的方法可保證跟蹤誤差小于任意給定的正數(shù).
此外,還將介紹兩種比較簡單實用的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制方案.在本文的第二部分首先對問題進行了說明.第三部分基于反步法提出了控制方案并進行了穩(wěn)定性分析.第四部分的仿真說明了所提出的方案的有效性.第五部分對這篇文章進行了小結(jié).
考慮下面一類不確定非線性系統(tǒng):
其中,x=(x1,x2,…xn)T∈Rn為代表系統(tǒng)狀態(tài)的一個n維向量,y∈R為系統(tǒng)輸出,ω(u)為執(zhí)行器輸出,f(x)和g(x)是Rn上的未知連續(xù)函數(shù),代表系統(tǒng)的不確定性.執(zhí)行器 ω(u)是控制輸入u通過一個類反斜線回滯滯后環(huán)節(jié)形成的,其數(shù)學表達式為
其中α,c,B1都是常數(shù),c>0為直線部分的斜率且滿足c>B1.則系統(tǒng)(2)的解可以表示為
其中
對于系統(tǒng)的不確定性g(x)作如下假設:
假設1 存在正常數(shù)g1,g2,使得g2≥cg(x)≥g1>0.
或
其中,ε>0是任意給定的常數(shù).
為設計控制器,首先導出跟蹤誤差方程.設
則跟蹤誤差方程為
其中ˉg(x)=cg(x),d(x,u)=g(x)d(u).對于系統(tǒng)的不確定性d(x,u)依文[1]我們作如下假設:
假設2 存在正常數(shù)dmax,使得d(x,u)≤dmax
為方便設計,將系統(tǒng)(7)改寫成向量形式.設e=(e1,e2,…,en)T,則系統(tǒng)(7)可以改寫為
其中
因為f(x)是非參數(shù)化的未知函數(shù),因此通常需要用權(quán)系數(shù)未知的神經(jīng)網(wǎng)絡對其進行逼近.設ρ>0和
本文采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡,該網(wǎng)絡具有良好的非線性映射能力[8,9],表示形式簡單、隱層到輸出層為線性關(guān)系、收斂速度快等優(yōu)點.因為f(x)ˉg-1(x)是Rn上的連續(xù)函數(shù),根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡對連續(xù)函數(shù)的萬有逼近性質(zhì),對任意給定的ε>0,存在神經(jīng)網(wǎng)絡 wTξ(x)使得
其中ξ(x)∈Rl是網(wǎng)絡的基函數(shù)向量,w∈Rl是網(wǎng)絡的權(quán)向量.
介紹二類自適應控制器的設計方法:一類是變結(jié)構(gòu)自適應控制器設計,另一類是連續(xù)自適應控制器設計.
變結(jié)構(gòu)控制器具有較強的魯棒性,即使對象結(jié)構(gòu)參數(shù)有一定變化控制系統(tǒng)仍然具有較好的控制特性[10],因此,首先考慮一種變結(jié)構(gòu)控制器.
設k∈Rn使得Ak=A-bkT為Hurwitz矩陣.設取定n×n正定對稱陣Q,則存在對稱正定陣P>0,使得
設θ1=g2‖w ‖,θ2=dmax,其中dmax和 w分別由假設2和式(10)給出.設和分別是θ1和θ2的估計.
對系統(tǒng)(1)設計如下的變結(jié)構(gòu)自適應控制器:
現(xiàn)在考慮系統(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定性.
定理1 考慮由式(8)和式(12)組成的閉環(huán)系統(tǒng).設假設1和2分別成立,設x(t)?Ωρ,t≥0.則閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號有界,且
證明 系統(tǒng)(8)可以改寫為作李亞普諾夫函數(shù)
容易看到
另外
由式(14),(15)和式(16)得
其中λm(Q)>0為Q的最小特征值.從式(17)可知,閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號都有界,而且
盡管有良好的魯棒性,但是由于控制律中存在開關(guān)項sgn(eTPb),它產(chǎn)生的時滯以及慣性可能引起抖動現(xiàn)象.在自適應跟蹤頻率比較高的信號時,為了避免這種現(xiàn)象,這一小節(jié)再考慮一種連續(xù)型的控制器的設計.需要下面的引理.
引理1([3])設η>0.則有
其中σ?0.278 5.
設控制器為
定理2 考慮由式(8)和式(19)組成的閉環(huán)系統(tǒng).設假設1和假設2分別成立,設x(t)?Ωρ,t≥0.則閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號有界,且
其中
證明 作李亞普諾夫函數(shù)
把式(21)代入式(20)可得
根據(jù)引理1,
由式(19),(22)和式(23)得
陪伴洛麗塔十年的雨果死了,對于海洋館來說,只不過是少了一頭表演的虎鯨,可是對于洛麗塔而言,它不僅少了“老公”,也少了一個玩伴,它整天郁郁寡歡,拒絕進食,也拒絕表演,工作人員只好清理了水池,給洛麗塔放了幾天假。
容易看到
其中λM(P)是P的最大特征值.由式(24)和式(25)立即得到
解不等式(26)可得:閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號都有界 ,且
設λm(P)是P的最小特征值,立即得到
定理2證畢.
注1 由定理2知,只要適當增大γ1和γ2,減小η,則可使最后的跟蹤誤差小于任意給定的正數(shù).而文獻[7]公式(29)說明文獻[7]的方法只能使跟蹤誤差小于一個給定的范圍.
為了驗證所提出控制方法的有效性,考慮如下非線性系統(tǒng)
其中 x∈R,ω(x)由(2)定義.在仿真中不妨選取 g(x)=4+sinx,α=1,c=3.18,B1=0.35,控制目標是使系統(tǒng)狀態(tài) x(t)跟蹤參考軌跡yd(t)=8sin(2t).
于是(29)所給系統(tǒng)的控制律可取為
取 η=0.02,γ1=4,γ2=10
圖1 f(x)=時控制輸入,系統(tǒng)狀態(tài)以及跟蹤誤差隨時間變化曲線Figure 1 Control signal,systems status and tracking error when f(x)=
圖2 f(x)=時控制輸入,系統(tǒng)狀態(tài)以及跟蹤誤差隨時間變化曲線Figure 2 Controlsignal, systems status and tracking error when f(x)=
與執(zhí)行器回滯相級聯(lián)的非線性系統(tǒng)的控制是控制理論與工程上的一個難題,文中針對具有類反斜線回滯的單輸入單輸出非線性系統(tǒng),基于神經(jīng)網(wǎng)絡的萬有逼近思想,提出了兩種比較簡單實用的控制方案.不同于自適應逆方法,該兩種方案并不需要構(gòu)造一個通常很復雜的逆來抵消回滯環(huán)對系統(tǒng)的影響;而且在第二種方案中,證明了只要適當?shù)恼{(diào)節(jié)某些參數(shù),就可以使誤差小于任何給定的正數(shù).另外,仿真實驗表明,該控制方案對于系統(tǒng)非線性部分的不確定性具有很好的魯棒性.
由于類反斜線回滯在機械系統(tǒng)特別是齒輪系統(tǒng)以及壓電陶瓷等中的普遍存在,該兩種方法具有一定的實際應用價值.
[1]SU C Y,ST EPANENKO Y,SVOBODA J,LEUNG T P.Robust adaptive control of a class of nonlinear systems with unknown backlash-like hy steresis[J].IEEE Trans Automat Control,2000,45(12):2427-2432.
[2]ZHOU J,WEN C Y,ZHANG Y.Adaptive backstepping control of a class of uncertain nonlinear systems with unknown backlash-like hy steresis[J].IEEE T rans Automat Control,2004,49(10):1751-1757.
[3]張達科,胡躍明,郭華芳.基于Ackermann's formula的類反斜線回滯系統(tǒng)滑??刂芠J].機械工程學報,2005,41(1):11-15.
[4]AHAM AD N J,KHO RAMI E.Adaptive control of systems with backlash hysteresis at the input[C]∥Proc Amer Control Conf.USA:IEEE,1999:3018-3022.
[5]SUN X,ZHANG W,JIN Y.Stable adaptive control of backlash nonlinear sy stems with bounded disturbance[C]∥Proc 31st Conf Decision Control.USA:IEEE cattrol syslea society,1992:274-275.
[6]TAO G,KOKO TOVIC P V.Adaptive control of plants with unknown hysteresis[J].IEEE T rans Automat Contr,1995,40:200-212.
[7]CAO H,DU H B,WANG H Z.Stable adaptive NN control for nonlinear systems preceded by un-known backlashlike hysteresis via modified VSC approach[C]∥Proceeding s of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation.China:IEEE,2010:554-5658.
[8]王蘭州,李 嶠,李東升.菊花微弱信號的神經(jīng)網(wǎng)絡預測[J].中國計量學院學報:2007,18(1):44-48.
[9]王蘭州,李 嶠.燕子掌微弱電信號的計量研究[J].中國計量學院學報:2009,20(3):195-200.
[10]黃振海,鐘紹俊,謝 敏,等.神經(jīng)網(wǎng)絡變結(jié)構(gòu)在液壓伺服系統(tǒng)控制中的應用[J].中國計量學院學報:2005,16(3):199-202,211.