侯潤(rùn)民，劉榮忠，侯遠(yuǎn)龍，高強(qiáng)，楊國(guó)來

(南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京210094)

0 引言

某武器系統(tǒng)在不同裝彈量情況下，其轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變化范圍較大，且在該武器發(fā)射時(shí)，由于在回轉(zhuǎn)部分產(chǎn)生巨大的負(fù)載變化和沖擊，致使系統(tǒng)存在嚴(yán)重的非線性，因此傳統(tǒng)的控制方法很難得到滿意的控制效果。滑模變結(jié)構(gòu)控制對(duì)系統(tǒng)的攝動(dòng)和外界擾動(dòng)具有較強(qiáng)的魯棒性，并且可通過控制器結(jié)構(gòu)的調(diào)整和變化，有效地控制具有參數(shù)變化和外部擾動(dòng)的被控制對(duì)象，方法簡(jiǎn)單易于工程實(shí)現(xiàn)，從而為復(fù)雜的非線性系統(tǒng)控制問題提供了一種較好的解決方案［1］。

為了獲得更好的電機(jī)驅(qū)動(dòng)性能，文獻(xiàn)［2 -3］提出了終端滑?？刂撇呗?，即在滑模面的設(shè)計(jì)中引入非線性函數(shù)，來確保跟蹤誤差在有限時(shí)間內(nèi)收斂到0. 然而，終端滑模控制在收斂時(shí)間上卻未必是最優(yōu)的，其主要原因在于系統(tǒng)狀態(tài)接近平衡狀態(tài)時(shí)，非線性滑動(dòng)模態(tài)的收斂速度要比線性滑動(dòng)模態(tài)的收斂速度慢。為此，文獻(xiàn)［4 -5］提出的快速終端滑?？刂剖瓜到y(tǒng)狀態(tài)在有限時(shí)間內(nèi)收斂，突破了普通滑?？刂圃诰€性滑模面條件下狀態(tài)漸進(jìn)收斂的特點(diǎn)，并且該控制對(duì)系統(tǒng)不確定性和干擾具有良好的魯棒性;然而由于快速終端滑模無切換項(xiàng)，當(dāng)系統(tǒng)存在參數(shù)攝動(dòng)和外界干擾時(shí)，快速終端滑模方法的控制性能將降低。文獻(xiàn)［6］采用自構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速終端滑?？刂撇呗詫?duì)永磁同步電機(jī)的速度進(jìn)行了研究;文獻(xiàn)［7］基于模糊理論處理未知干擾和不確定因素對(duì)系統(tǒng)的影響，研究了自適應(yīng)模糊控制方法;然而在模糊控制中，由于模糊邏輯控制器的模糊規(guī)則并不充足，因此系統(tǒng)的控制性能并不理想。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［8］是在小波分析基礎(chǔ)上提出的一種前饋型網(wǎng)絡(luò)，它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型與信號(hào)的多分辨和多尺度分析有效地結(jié)合起來，使得小波基元及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定有了可靠的理論依據(jù)，從而避免了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上的盲目性;網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)的線性分布和學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)的凸性，使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程有效地避免了局部最優(yōu)等非線性優(yōu)化問題。

文獻(xiàn)［9］提出了一種基于自適應(yīng)模糊小波網(wǎng)絡(luò)的小波多分辨率分析逼近任意非線性函數(shù)變換和模糊的概念，但是對(duì)系統(tǒng)的魯棒性沒有進(jìn)行討論。文獻(xiàn)［10］采用自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)滑模控制對(duì)不確定非線性系統(tǒng)進(jìn)行了研究。將模糊模型引入到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是在不增加小波基數(shù)量的情況下以提高函數(shù)的逼近精度，并且每一個(gè)模糊規(guī)則所對(duì)應(yīng)的子小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是由單尺度小波所組成的。

本文利用自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(AFWNC)具有以任意精度一致逼近非線性函數(shù)的能力，對(duì)系統(tǒng)未知干擾和不確定進(jìn)行估計(jì)，并通過自適應(yīng)PI 控制來提高系統(tǒng)的魯棒性能，進(jìn)而與快速終端滑?？刂?FTSMC)方法相結(jié)合，提出了自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速終端滑?？刂?AFWNFTSMC)，并采用Lyapunov 方法證明了其穩(wěn)定性。仿真研究表明，本文給出的控制方法能較好地滿足系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)指標(biāo)的要求。

1 伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)

由于本文主要考慮的是由系統(tǒng)負(fù)載變化及參數(shù)攝動(dòng)等不確定性所引起的非線性，因此在模型推導(dǎo)中將伺服系統(tǒng)線性化并做如下假設(shè):1)無飽和效應(yīng);2)電動(dòng)機(jī)氣隙磁場(chǎng)均勻分布，感應(yīng)反電動(dòng)勢(shì)呈正弦波狀;3)磁滯及渦流損耗不計(jì);4)轉(zhuǎn)子上無勵(lì)磁繞阻。圖1 為交流伺服系統(tǒng)控制圖。圖中:θr為目標(biāo)位置;θ 為實(shí)際目標(biāo)位置;U 為控制電壓;Kα為放大器增益;R 為電機(jī)電樞回路電阻;TL為負(fù)載擾動(dòng)力矩;Tf為摩擦力矩?cái)_動(dòng);J 為折算到電機(jī)轉(zhuǎn)子上的總轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;B 為粘性摩擦系數(shù);ωd為電機(jī)角速度;i 為減速比;L 為電機(jī)電樞回路電感;Kd為電機(jī)力矩系數(shù);Td為電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩;Ee為電機(jī)電樞反電動(dòng)勢(shì);Ce為電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)系數(shù)。

圖1 交流伺服系統(tǒng)控制圖Fig.1 Control diagram of AC servo system

由于電流環(huán)速度遠(yuǎn)快于速度環(huán)和位置環(huán)的響應(yīng)速度，故可將電流環(huán)近似簡(jiǎn)化為一個(gè)比例環(huán)節(jié)［11］。因此，系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型［12］可寫成:

電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩為

由轉(zhuǎn)矩平衡方程可得

將(2)式代入(3)式可得

(4)式兩邊同乘以1/i，并整理得

取狀態(tài)變量為x =［x1x2］T，令x1=θ，x2=ωd=則位置伺服系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程為

2 快速終端滑?？刂圃O(shè)計(jì)

定義系統(tǒng)的跟蹤誤差e =xr-x，xr和x 分別為系統(tǒng)的期望輸出和實(shí)際輸出，則快速終端滑模面設(shè)計(jì)［13］為

系統(tǒng)的位置控制律設(shè)計(jì)為

式中:S0=x1;φ，γ ＞0;p 和q 為正奇數(shù)，且q ＜p.

將控制率(8)式代入(11)式，得

則

由于p 和q 為正奇數(shù)，即p +q 為偶數(shù)，因此可以判定系統(tǒng)為穩(wěn)定系統(tǒng)。

3 自適應(yīng)模糊小波網(wǎng)絡(luò)FTSMC 設(shè)計(jì)

由于f(x)和g(x)在實(shí)際系統(tǒng)中常常是未知的，因此FTSMC 算法就很難由(8)式直接得到。針對(duì)這一問題，本文利用自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)未知項(xiàng)進(jìn)行模糊逼近，實(shí)現(xiàn)AFWNC，并且采用自適應(yīng)PI 控制取代FTSMC，使其連續(xù)化，從而有效降低抖動(dòng)和提高系統(tǒng)的魯棒性。

3.1 自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多分辨小波變化和傳統(tǒng)的TSK 模糊系統(tǒng)組成的。在模糊小波網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)模糊規(guī)則對(duì)應(yīng)于一個(gè)由給定的伸縮值小波組成的子小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)典型的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被一系列模糊規(guī)則描述［10］如下:

自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖2 所示，在圖2 中每層的神經(jīng)元數(shù)目分別是n，n×c，c，c+1，權(quán)值變量分別為

圖2 自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of adaptive fuzzy wavelet neural network

為了使實(shí)際輸出和期望輸出之間的誤差最小，在構(gòu)造模糊小波控制器時(shí)，必須先對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)造，其表示為

由于本文中選取Mexican hat 小波，因此伸縮參數(shù)Mfi選取范圍在［-5 4］，并且基于數(shù)據(jù)構(gòu)造(19)式，其小波數(shù)目［14］

在小波W 中，選用最小正交二乘法［15］(OLS)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行帥選。假設(shè)N 是運(yùn)用OLS 算法得到的新的小波數(shù)目，因此(14)式中的變量Tfi可變?yōu)?/p>

圖3 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)造圖Fig.3 The algorithm construct of adaptive fuzzy wavelet neural network

式中:i=1，2，…，c;j=1，2，…，n;r=1，2，3.

在完成上述步驟后，本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)對(duì)變量進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且同時(shí)采用最小二乘法(LS)對(duì)權(quán)值變量ωMi，tki進(jìn)行更新。根據(jù)(19)式，其EKF 算法［14］表示為

式中:

p(l)為誤差協(xié)方差矩陣;H(l)是Hessian 矩陣，其包含了每一個(gè)Λ 中的模型輸出的偏導(dǎo)數(shù)，表示為

學(xué)習(xí)算法運(yùn)用第i 次迭代性能指標(biāo)函數(shù)來判定是否需要繼續(xù)學(xué)習(xí)。函數(shù)表示為

(27)式～(33)式中:j =1，2，…，n;r =1，2，3;k =1，2，…，N;i=1，2，…，c.

3.2 自適應(yīng)PI 控制

當(dāng)滑模狀態(tài)|S|在邊界層厚度φ 內(nèi)，自適應(yīng)PI控制器［16］表示為

結(jié)合上述控制方法，系統(tǒng)的位置控制律表示為

設(shè)自適應(yīng)律為

式中:r1、r2、r3＞0. 自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FTSMC 圖為圖4 所示。

圖4 自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FTSMC 圖Fig.4 The control diagram of adaptive fuzzy wavelet neural network FTSMC

證明 定義最優(yōu)參數(shù)為

式中:Ωf、Ωg和ΩPI分別表示αf、αg和αPI的集合。

設(shè)最小逼近誤差為

式中:|ω|≤ωmax.

定義Lyapunov 函數(shù):

根據(jù)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近理論，自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)使逼近誤差ω 非常小，因此

4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證本文中自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速終端滑?？刂破鞯男阅埽x取自適應(yīng)模糊滑?？刂破髋c其進(jìn)行對(duì)比。采用功率為9.7 kW 的交流伺服電動(dòng)機(jī)，其系統(tǒng)的主要參數(shù)為:系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為J =5 675 kg·m2;摩擦力矩為800 N·m;摩擦系數(shù)B=1.43 ×10-4N·m/(rad·s-1);減速比i =1 039;系統(tǒng)負(fù)載擾動(dòng)力矩為TL=93.2 ×103N·m;電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)系數(shù)Ce=0.195 V/(rad·s-1);電機(jī)轉(zhuǎn)矩系數(shù)Kd=0.195 N·m/A. 在自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)控制中取10 個(gè)模糊規(guī)則，其每個(gè)輸入變量都被分配了10 個(gè)隸屬函數(shù)，并且選取10 個(gè)自調(diào)整參數(shù)對(duì)控制器中的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。自適應(yīng)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速終端滑模控制器參數(shù)選取:β0=0.2，α0=0.25，η=80，p0=9，φ=100. 系統(tǒng)的位置指令信號(hào)取正弦信號(hào)。自適應(yīng)律參數(shù)取:r1=4，r2=2，r3=1. 設(shè)自調(diào)整參數(shù)的初始值為取系統(tǒng)的初始狀態(tài)x0=［π/6，0］，L =2. 仿真結(jié)果如圖5 ～圖9 所示。

圖5 為在2 s 時(shí)加入一個(gè)500 N·m 階躍擾動(dòng)的位置響應(yīng)曲線。從圖5 可以看出，當(dāng)負(fù)載出現(xiàn)擾動(dòng)時(shí)，采用AFWNC 算法的位置響應(yīng)出現(xiàn)較大的偏移，并且需要0.6 s 才能恢復(fù)到目標(biāo)位置;而采用AFWN-FTSMC 算法時(shí)，系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗干擾能力，對(duì)系統(tǒng)負(fù)載擾動(dòng)不敏感，具有較強(qiáng)的魯棒性，且只需0.12 s 就能達(dá)到目標(biāo)位置。

圖5 負(fù)載擾動(dòng)時(shí)的階躍響應(yīng)曲線Fig.5 Step response curve under load disturbance

圖6為初始轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J =5 675 kg·m2時(shí)的位置響應(yīng)曲線;圖7 為系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變化到1.5 倍初始轉(zhuǎn)動(dòng)慣量時(shí)的位置響應(yīng)曲線。從兩圖可以看出，采用自適應(yīng)模糊滑?？刂茣r(shí)系統(tǒng)產(chǎn)生了超調(diào)，且系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)態(tài)時(shí)所需要的時(shí)間分別為2.10 s 和3.60 s;而采用AFWN-FTSMC 時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間變快，達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)所需要的時(shí)間分別為0.37 s 和0.96 s，且系統(tǒng)對(duì)參數(shù)的變化具有更好的抑制性能。

圖6 初始轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的階躍響應(yīng)曲線Fig.6 The initial moment of inertia of step response curves

圖7 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變化到1.5 倍初始轉(zhuǎn)動(dòng)慣量時(shí)的階躍響應(yīng)曲線Fig.7 Step response curves for moment of inertia be changed by a factor of 1.5 times

系統(tǒng)的控制信號(hào)曲線和系統(tǒng)的正弦跟蹤誤差曲線如圖8 和圖9 所示:采用AFWN-FTSMC 時(shí)，系統(tǒng)的控制曲線明顯比用AFWNC 的曲線平滑。這是因?yàn)橐階FWNC 和自適應(yīng)PI 控制后，能有效地逼近快速終端滑?？刂破鞯奈粗獏?shù)，將其連續(xù)化，從而能夠有效地降低抖動(dòng);并且在AFWN-FTSMC 下，系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)控制精度。

圖8 系統(tǒng)的控制輸入信號(hào)曲線Fig.8 Control input signal curves of system

圖9 系統(tǒng)的正弦跟蹤誤差曲線Fig.9 Sinusoidal tracking error curves of system

5 結(jié)論

本文針對(duì)某武器大功率交流伺服系統(tǒng)，提出了一種AFWN-FTSMC 方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)系統(tǒng)的不確定性和外界干擾具有較強(qiáng)的魯棒性和較好的動(dòng)態(tài)及穩(wěn)態(tài)響應(yīng)性能，并且能有效削弱控制信號(hào)中的抖動(dòng)。

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