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        信息融合理論在消除多余力矩控制中的應(yīng)用

        2014-04-07 05:51:34趙書尚馮清爽葉秀玲李閣強
        關(guān)鍵詞:被動式液力伺服系統(tǒng)

        趙書尚,馮清爽,葉秀玲,李閣強

        (1.河南科技大學(xué)機電工程學(xué)院,河南洛陽471003;2.洛陽北方企業(yè)集團(tuán)有限公司,河南洛陽471000)

        0 引言

        由于國防和民用工業(yè)的迫切需求,研制高性能的負(fù)載模擬器一直是飛行半實物仿真技術(shù)和加載技術(shù)的前沿課題[1-3]。早期負(fù)載模擬器的控制研究主要集中在多余力矩的控制方面,多采用結(jié)構(gòu)不變原理,輔助同步補償?shù)确椒ā=Y(jié)構(gòu)不變原理方法是設(shè)計一個前饋補償器來達(dá)到有效抑制多余力矩的方法,但在實際應(yīng)用中低頻帶效果尚可,高頻帶效果差;輔助同步補償是利用位置補償或速度補償?shù)霓k法來達(dá)到多余力矩的減小,但要做到舵機和負(fù)載模擬器的完全同步是不可能的,因此精度也不高。本文以信息融合理論為基礎(chǔ)提出最優(yōu)可預(yù)見控制算法。信息融合理論是研究相關(guān)信息、不相關(guān)信息、不確定信息、確定性信息及非線性信息的最優(yōu)融合[4]。將最優(yōu)預(yù)見跟蹤控制器應(yīng)用于被動式電液力伺服系中,通過仿真分析發(fā)現(xiàn):最優(yōu)預(yù)見跟蹤控制器可以很好地抑制多余力矩的產(chǎn)生,達(dá)到更好的跟蹤精度。

        1 數(shù)學(xué)模型的建立

        本文是以擺動馬達(dá)作為控制對象建立的被動式電液力伺服系統(tǒng)。閥控擺動馬達(dá)被動式電液力伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。圖1中,左側(cè)為加載系統(tǒng),右側(cè)為承載系統(tǒng)。加載系統(tǒng)和承載系統(tǒng)通過剛性連接軸連接在一起,加載系統(tǒng)的輸出力矩受到了承載系統(tǒng)位置變化的影響,正是這種影響限制了被動式電液力伺服系統(tǒng)加載性能的提高。

        閥控擺動馬達(dá)被動式電液力伺服系統(tǒng)加載系統(tǒng)由以下方程來描述,式中物理量含義見文獻(xiàn)[5-6]。

        加載系統(tǒng)伺服閥的線性化方程:

        加載擺動馬達(dá)的流量連續(xù)性方程:

        圖1 被動式電液力伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖

        力矩平衡方程:

        由方程(1)~方程(3)可以得到加載系統(tǒng)的開環(huán)傳遞函數(shù)為:

        由式(4)中分子可以看出:承載系統(tǒng)的運動狀態(tài)直接影響到加載馬達(dá)的輸出力矩,多余力矩的產(chǎn)生主要是由承載系統(tǒng)角位移的變化引起的。根據(jù)加載系統(tǒng)的傳遞函數(shù)得出加載系統(tǒng)的動力結(jié)構(gòu)方塊圖如圖2所示。

        令干擾量為θl,伺服閥閥芯開口量XV=0,則輸出量為T的傳遞函數(shù)為:

        圖2 加載系統(tǒng)動力結(jié)構(gòu)方塊圖

        取仿真參數(shù)Jl=3.5×10-3kgm2,Gm=2.18×105Nm/rad,Bm=10 Nms/rad,Dm=8.14×10-5m3/rad,Jm=0.01 kgm2,βe=7×108N/m2,Vm=6.81×10-4m3,Ksv=2.52×10-2m3/(sA),令承載系統(tǒng)信號分別為θl=1°sin 2πt,θl=5°sin 2πt;θl=1°sin 2πt,θl=1°sin 10πt;比較承載系統(tǒng)在不同幅值信號或不同頻率情況下對多余力矩的影響。代入仿真參數(shù),得出仿真圖形如圖3所示。

        圖3 承載系統(tǒng)幅值及頻率對多余力矩的影響

        從圖3可以看出:多余力矩在承載系統(tǒng)同頻率不同幅值時會隨著幅值的增加而增加;多余力矩在承載系統(tǒng)同幅值不同頻率時會隨著頻率的增加而增加。另外,多余力矩的產(chǎn)生除了受到承載系統(tǒng)角位移變化的影響外,還受到承載系統(tǒng)角速度變化、角加速度變化的影響,其中角位移的變化是多余力矩產(chǎn)生的主要原因。

        2 最優(yōu)預(yù)見跟蹤控制器的設(shè)計

        在如何抑制多余力矩,提高系統(tǒng)跟蹤精度方面,國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究。運用經(jīng)典控制理論在一定程度上可以消除多余力矩、提高跟蹤性能,但在小加載系統(tǒng)時并不能對系統(tǒng)起到有效的作用[7]。信息融合理論研究了不相關(guān)信息、相關(guān)信息、不確定信息、確定信息以及非線性信息的最優(yōu)融合,將信息融合理論應(yīng)用到控制問題中,把控制問題轉(zhuǎn)化為估計問題,進(jìn)而解決一些不容易解決的控制問題。根據(jù)信息融合的基本性質(zhì),信息融合常采用集中方式和序貫方式兩種方法來進(jìn)行求解。由于控制策略不同,序貫方式常用于閉環(huán)控制,集中方式常用于開環(huán)控制,對于被動式電液力伺服系統(tǒng)采用序貫方式來求解控制律。

        假定控制對象為如下離散控制系統(tǒng):

        式中,x∈Rn×1是狀態(tài)向量;y∈Rp×1是輸出向量;u∈Rr×1是控制向量;A、B、C都為常數(shù)矩陣,維數(shù)分別為A:n×n;B:n×r;C:m×n。令B滿秩,{A,B}可控。假定yr(k)表示輸出向量,{u(k)}為求的最優(yōu)控制序列,則二次性能指標(biāo)為:

        式(7)右邊第1項約束了系統(tǒng)輸出,這一項共提供了kf個輸出信息,第2項約束了系統(tǒng)的控制量,表示控制量的消耗盡量小。假定在k時刻,xr(k+1)是yr(k+1)的最優(yōu)估計,P(k+1)為信息量,則關(guān)于控制u(k)有如下方程表示:

        將式(8)變形并根據(jù)信息融合定理可以得到的最優(yōu)融合信息量為:

        最優(yōu)融合估計為:

        式(11)中,v1(k)、v2(k)、v3(k)均為零值協(xié)方差,由信息融合理論得xr(k)的最優(yōu)融合信息量為:

        xr(k)的最優(yōu)融合估計為:

        以上是以信息融合理論為基礎(chǔ)所設(shè)計的最優(yōu)預(yù)見跟蹤控制器的算法流程[8-10]。設(shè)計控制系統(tǒng)時,先設(shè)置初始參數(shù),預(yù)測步長,輸入給定信號,設(shè)置正定矩陣等,由式(12)~式(13)求出當(dāng)前的融合信息量和虛擬狀態(tài)值,最后求解當(dāng)前k時刻控制律的融合估計u(k)。

        3 仿真分析

        由于被動式電液力伺服系實際的加載頻率小于50 Hz,可以把伺服閥看作比例環(huán)節(jié),考慮伺服放大器Ka=,則有Q=KsvKaUc。 引入式(1)~式(3)等可求得加載系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)方程如下:

        式中,x= [ θmθmPL]T;u=Uc;d=θl;y=M;A=

        被動式電液力伺服系統(tǒng)可以等效為多輸入、單輸出的系統(tǒng),則可以把公式等效為:

        式(15)對應(yīng)的離散化方程為:

        令加載信號為零,承載部分位移干擾信號幅值為1°,頻率分別為5 Hz、10 Hz、15 Hz、20 Hz的正弦信號,正定權(quán)矩陣M=105、N=1、kf=20,取參數(shù)代入離散方程求得各系數(shù),采用信息融合控制后,得到多余力矩仿真圖,如圖4所示。

        圖4 信息融合控制力矩仿真圖

        由圖4仿真結(jié)果可以看出系統(tǒng)在受到舵機干擾時多余力矩的情況。f=5 Hz時,多余力矩為0.30 Nm;f=10 Hz時,多余力矩為0.45 Nm;f=15 Hz時,多余力矩為0.49 Nm;f=20 Hz時,多余力矩為0.60 Nm。由此可知,采用信息融合控制理論很大程度上抑制了多余力矩的產(chǎn)生,同時說明了信息融合控制理論在消除多余力矩中的有效性。

        4 結(jié)論

        被動式電液力伺服系統(tǒng)是典型的非線性系統(tǒng),具有很大的不確定性。采用傳統(tǒng)的線性控制不能有效地消除多余力矩。在現(xiàn)代控制理論中,信息融合理論是研究不確定信息的一個常用的控制方法,可很大程度上消除系統(tǒng)本身不確定因素帶來的影響。本文探討了信息融合理論在消除多余力矩中的應(yīng)用,給出了非線性融合控制算法并做出了仿真研究,驗證了信息融合控制理論在消除多余力矩中的有效性??刂剖且环N策略,策略離不開信息,相信隨著信息融合估計的發(fā)展,在融合不等式約束信息、時域指標(biāo)信息等更一般的信息時,會更好地推動信息融合控制理論的發(fā)展。

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