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        基于穩(wěn)定補償狀態(tài)觀測器的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井軌跡跟蹤控制

        2018-05-14 13:31:16高俊山張弛程寧波鄒偉
        電機與控制學(xué)報 2018年2期

        高俊山 張弛 程寧波 鄒偉

        摘要關(guān)鍵詞:旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng);狀態(tài)反饋;積分滑??刂?;穩(wěn)定補償狀態(tài)觀測器;遺傳算法

        DOI:10.15938/j.emc.2018.02.000

        中圖分類號文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1007-449X(2018)02-0000-00

        收稿日期基金項目作者簡介:

        通信作者:程寧波Trajectory tracking control of rotary steerable systems based

        on stability compensation observer

        GAO Junshan1,ZHANG Chi1,2,CHENG Ningbo2,ZOU Wei2

        (1.School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080,China;

        2.Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences, Beijing100190,China)

        Abstract:Rotary steerable system (RSS) is a new type of directional drilling that has been applied in drilling operations in recent years. RSS has a number of advantages including low cost, high rate of penetration, smooth borehole trajectory,horizontal well extension and so on. Considering theproblem of borehole trajectory tracking of RSS, this paperanalyses the asymptotic stability of thesystem model, and realizes a 2dimension borehole tracking controller based on state feedback. In order to solve the problem of the observer stability caused by lagging property, a state observer designmethod based on stability compensation is proposed.Overall thought of the control system design is to utilize integral sliding mode variable structure control based on exponential reaching lawto determine the stability compensation control input,which ensures asymptotic stability of the state observer. Furthermore, genetic algorithm is used to optimize the parameters of controller to improve the overall system performance. Simulation results on different predefined drilling trajectories are given to show the effectiveness of the proposed control system.

        Keywords:rotary steerable system;state feedback; integral sliding mode control;stability compensation state observer; genetic algorithm

        0引言

        旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)(rotary steerable system,RSS)是20世紀(jì)80年代后期開始發(fā)展起來的一項自動化鉆探新技術(shù)[1],該技術(shù)以旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向為導(dǎo)向手段,可以有效引導(dǎo)鉆井軌跡準(zhǔn)確達(dá)到或穿越油氣儲集層。RSS由鉆桿、底部鉆具組合(bottom hole assembly,BHA)和地面監(jiān)控中心(ground monitoring center,GMC)組成,BHA主要包括PDC鉆頭、井下導(dǎo)向裝置、隨鉆測量(measurement with drilling,MWD)或隨鉆測井(logging with drilling,LWD)設(shè)備、井下穩(wěn)定平臺等。其中井下導(dǎo)向裝置和隨鉆測量設(shè)備是實現(xiàn)井眼軌跡控制的井下關(guān)鍵部分,在鉆井過程中起到井下地球物理參數(shù)測量、通信數(shù)據(jù)雙向傳輸、預(yù)設(shè)井眼軌跡跟蹤、防止井筒抖振以及保持鉆井過程穩(wěn)定等作用。在實際的導(dǎo)向鉆井作業(yè)中影響鉆井軌跡的因素很多,如地層巖性、鉆頭類型、電機轉(zhuǎn)速、鉆壓以及井眼曲率等,同時由于井下工作環(huán)境中包含強烈的時變性、非線性以及其它未知擾動因素,想要精確獲得井下導(dǎo)向鉆具的數(shù)學(xué)模型并預(yù)測其狀態(tài)非常困難,因此在實際計算中通常需要將一些對導(dǎo)向鉆進過程影響較小的條件使用線性化等方法進行處理,在建模符合井下實際狀況的同時盡量簡化計算以便于控制算法的設(shè)計和實現(xiàn)[2]。

        為了確保RSS在鉆探過程中的井下穩(wěn)定性和軌跡精確度,研究人員進行了數(shù)學(xué)建模分析和機械平臺搭建,針對模型特點提出了多種控制算法。Duan等[3]提出了一種關(guān)于MRST旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)的模糊自適應(yīng)PI和可變阻尼控制方法,實現(xiàn)了對于系統(tǒng)非線性和時變性良好的自適應(yīng)性;Huo等[4]提出了一種關(guān)于井下穩(wěn)定平臺非線性摩擦力矩的積分滑模控制器和克服平臺盤閥不確定性干擾的自適應(yīng)估計器;Zhang等[5]提出了一種關(guān)于井下穩(wěn)定平臺上邊界非線性和不確定性的自適應(yīng)滑模變結(jié)構(gòu)控制方法,改善了系統(tǒng)的控制性能和魯棒性;Abdulgalil[6]為提高非線性RSS的魯棒穩(wěn)定性,減弱BHA的井下振蕩問題,提出了一種基于輸入狀態(tài)線性化和滑??刂撇呗缘腜ID控制器;以上文獻(xiàn)的研究對象是BHA模型中穩(wěn)定平臺的姿態(tài)控制,不能從整體上體現(xiàn)井下旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向控制的實現(xiàn)機理。Kremers[7]和Van der Wouw[8]根據(jù)Perneder[9]提出的一種導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)三維軌跡模型,設(shè)計了一種基于魯棒跟蹤問題的輸出反饋控制方法。Sun[10]根據(jù)Downton[11]提出的一種簡化為Explicit Force, Finitely Sharp, Zero Mass(EFFSZM)且?guī)в兄辛缶€性不確定性的導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)模型,設(shè)計了一種基于快速估計的L1自適應(yīng)控制器,使實際模型能有效跟蹤系統(tǒng)參考輸出,減小跟蹤誤差。但是使用的系統(tǒng)模型只考慮了帶有一個穩(wěn)定器的BHA,沒有考慮后續(xù)鉆桿對BHA的影響,以及鉆桿相對于鉆頭的滯后對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,因此不能完全反映BHA在井下的實際鉆進情況。此外,在RSS相對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型方面,有相當(dāng)數(shù)量的控制算法設(shè)計和理論分析為實現(xiàn)RSS井下軌跡的平穩(wěn)準(zhǔn)確跟蹤控制提供了理論基礎(chǔ)[12-18]。

        考慮到上述文獻(xiàn)在系統(tǒng)模型和控制方法上存在的問題,本文基于Perneder[19]提出的一種推靠式RSS系統(tǒng)軌跡模型的二維簡化形式,針對觀測器誤差模型中的滯后項所導(dǎo)致的觀測器穩(wěn)定問題,提出了一種基于積分滑模變結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定補償控制方法,據(jù)此實現(xiàn)了用于對二維鉆井軌跡進行穩(wěn)定控制的狀態(tài)反饋控制器。本文首先構(gòu)造推靠式RSS的動力學(xué)模型并分析系統(tǒng)穩(wěn)定性,而后分別設(shè)計系統(tǒng)的反饋控制器和穩(wěn)定補償狀態(tài)觀測器,并對控制系統(tǒng)參數(shù)使用NSGAII進行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計的控制方法在跟蹤預(yù)設(shè)軌跡精確度和井眼振蕩抑制等方面具有良好的控制效果。

        1旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)動力學(xué)模型

        1.1幾何特性描述

        RSS系統(tǒng)底部鉆具組合的簡化模型如圖1所示定義λi(i=2,3,…)為第i-1個穩(wěn)定器到第i個穩(wěn)定器之間的鉆桿長度。λ1為鉆頭到第1個穩(wěn)定器之間的距離,從鉆頭到偏置機構(gòu)的長度為Λλ1,其中Λ∈(0,1)。給定系統(tǒng)的基坐標(biāo)系為[e→x,e→y,e→z]T,其中e→z與重力方向相同,e→x與e→z垂直,e→y與e→x,e→z分別正交。考慮[e→x,e→z]T所在的豎直平面內(nèi)的導(dǎo)向作用,在此導(dǎo)向作用下的鉆井軌跡為二維井眼軌跡。

        鉆頭側(cè)向切削力的存在導(dǎo)致井眼軌跡(B)與BHA井下鉆桿軌跡(D)之間存在一個小的偏差。二維井眼軌跡方向由井斜角Θ(S)表示,該角度定義為軌跡切線與e→z之間的夾角,其中S∈[0,L]是井眼軌跡的曲線坐標(biāo),L是井眼軌跡的長度(S=0為地面鉆機位置)。BHA本身的傾斜角定義為θ(L,s),其中s∈[0,LBHA]是鉆頭鉆進時鉆桿的曲線坐標(biāo),LBHA是BHA和鉆桿的總長度(s=0是鉆頭位置)。為簡化計算,引入一個與井底鉆進動力學(xué)無關(guān)的無量綱鉆進長度ξ=L/λ1作為系統(tǒng)的參考變量,井斜角和BHA的傾斜角均依賴于此變量。

        1.2系統(tǒng)動力學(xué)模型

        1.2.1模型構(gòu)成

        旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)模型主要包括3部分:BHA數(shù)學(xué)模型、鉆頭運動學(xué)模型以及鉆頭和巖石之間的接觸作用模型,3者之間的相互關(guān)系如圖2所示。其中:BHA模型用于描述簡化為EulerBernoulli梁模型的鉆頭和鉆桿與井壁之間的關(guān)系[20];鉆頭與巖石接觸面之間的相互作用關(guān)系用于描述在鉆井過程中鉆頭和巖石接觸面的破巖以及其它損耗過程[21];鉆頭運動學(xué)模型用于描述鉆頭軸向運動與側(cè)向運動的關(guān)系。這3個模型的構(gòu)建過程和相互關(guān)系參見文獻(xiàn)[9,19]。

        1.2.2井眼軌跡演化方程

        使用尺度化的特征力F*(定義F*=3EI/λ21,EI表示鉆桿的抗彎剛度)對導(dǎo)向力、鉆壓和BHA重量進行尺度變換,綜合上述的模型關(guān)系與邊界條件,可得出系統(tǒng)的井眼軌跡演化方程,其推導(dǎo)過程參見文獻(xiàn)[9]。在[9]所給方程中包含兩項與BHA重量有關(guān)的非線性項,在鉆進過程中重力項對系統(tǒng)的穩(wěn)定性幾乎沒有影響,可以忽略不計。因此可將井眼軌跡演化方程轉(zhuǎn)化為具有多定常滯后項的線性滯后微分方程,即

        χΠΘ′=-Mb[Θ-〈Θ〉1]+χηFb[Θ-Θ1]+

        ∑n-1i=1[FbMi-FiMb-MiηΠηΠ](〈Θ〉i-〈Θ〉i+1)-

        χη∑n-1i=1FiΘi-1-Θiκi-Θi-Θi+1κi+1+

        FbMr-FrMb-MrηΠηΠΓ-χηFr?!?。(1)

        式(1)中第i個穩(wěn)定器的空間滯后傾斜角表示為Θi=Θ(ξi),其中ξi=ξ-∑ij=1κj;κj是第i個穩(wěn)定器的無量綱長度,即κj=λj/λ1;Γ,Π分別為尺度變換后的鉆井系統(tǒng)導(dǎo)向力和鉆壓;Fb,Mb表示鉆頭傾斜產(chǎn)生的力和力矩,F(xiàn)r,Mr表示導(dǎo)向力和力矩,F(xiàn)i,Mi表示穩(wěn)定器約束條件,這些參數(shù)只與BHA的結(jié)構(gòu)有關(guān);η和χ分別表示側(cè)向轉(zhuǎn)向阻力和角轉(zhuǎn)向阻力。第i個BHA段的平均傾斜角〈Θ〉i可表示為

        〈Θ〉i=1κi∫ξiξi-1Θ(σ)dσ。(2)

        1.2.3狀態(tài)空間方程

        定義狀態(tài)變量x=[Θ,〈Θ〉1,〈Θ〉2,…,〈Θ〉n]T,則線性多滯后微分方程(1)可以轉(zhuǎn)換成一階狀態(tài)空間表達(dá)式形式

        x′(ξ)=A0x(ξ)+∑ni=1Aix(ξi)+B0Γ+B1?!?。(3)

        考慮一個帶有2個穩(wěn)定器的BHA,狀態(tài)空間表達(dá)式可以寫成如下形式

        x′(ξ)=A0x(ξ)+A1x(ξ1)+A2x(ξ2)+

        B0Γ+B1?!?。(4)

        式中系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A0,A1,A2和輸入矩陣B0,B1的表達(dá)形式可參見文獻(xiàn)[7]。

        在BHA導(dǎo)向裝置處以及第1個到第2個穩(wěn)定器之間的位置通常安裝有兩個井斜角測量傳感器,據(jù)此定義可測輸出變量為y=θ=[θ0(ξ),θ2(ξ)]T。與井壁的傾斜角類似,帶兩個穩(wěn)定器的BHA輸出傾斜角同樣與Γ,Π,〈Θ1〉,〈Θ2〉等參數(shù)有關(guān),由此可得系統(tǒng)的輸出方程

        θ=1ηΠ-Fb(ηΠΘ-Fb〈Θ〉1+FrΓ+

        F1(〈Θ〉1-〈Θ〉2))。(5)

        y=Cx+DΓ。(6)

        式(4)和式(6)組成BHA的狀態(tài)空間方程。

        2系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

        在忽略了系統(tǒng)中重力項的影響之后,導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)模型可看作帶有兩個滯后因子的線性滯后系統(tǒng),可以應(yīng)用基于線性矩陣不等式(linear matrix inequality,LMI)的滯后系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法對導(dǎo)向系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性進行分析。

        考慮一個由式(4)構(gòu)成且輸入為零的自治系統(tǒng),定義該系統(tǒng)的LyapunovKrasovskii泛函為

        V2(x)=xT(ξ)Px(ξ)+∫ξξ-τ1xT(s)Q1x(s)ds+

        ∫ξξ-τ2xT(s)Q2x(s)ds+

        ∫0-τ1∫ξξ+θx·T(s)W1x·(s)dsdθ+

        ∫0-τ2∫ξξ+θx·T(s)W2x·(s)dsdθ+

        ∫-τ1-τ2∫ξξ+θx·T(s)W3x·(s)dsdθ。(7)

        其中τ1和τ2分別表示κ1和κ1+κ2,對于該式的穩(wěn)定性有如下定理:如果存在矩陣P=PT>0,Qi=QTi>0(i=1,2),Wi=WTi≥0(i=1,2,3),并且存在任意的適當(dāng)維數(shù)的矩陣Ni,Si,Mi (i=1,2,3),Xij,Yij,Zij(i=1,2,3;i≤j≤3)使得如下的LMI成立

        Φ=Φ11Φ12Φ13

        ΦT12Φ22Φ23

        ΦT13ΦT23Φ33<0,(8)

        Ψ1=X11X12X13N1

        XT12X22X23N2

        XT13XT23X33N3

        NT1NT2NT3W1≥0,(9)

        Ψ2=Y11Y12Y13S1

        YT12Y22Y23S2

        YT13YT23Y33S3

        ST1ST2ST3W2≥0,(10)

        Ψ3=Z11Z12Z13-M1

        ZT12Z22Z23-M2

        ZT13ZT23Z33-M3

        -MT1-MT2-MT3W3≥0。(11)

        則此線性滯后系統(tǒng)漸近穩(wěn)定[22]。式(8)~式(11)中的各項參數(shù)表達(dá)式以及穩(wěn)定性定理證明見文獻(xiàn)[23]。

        系統(tǒng)所涉及的BHA參數(shù)如表1所示。其中Ir和Or分別表示BHA的內(nèi)徑和外徑;其他BHA機械參數(shù)中,選取楊氏模量E=2e11N/m2,鉆桿平均密度ρ=7 800 Kg/m3。將幾何參數(shù)和運動學(xué)對應(yīng)關(guān)系分別代入式(4)求得系統(tǒng)矩陣和輸入矩陣。表1BHA的幾何參數(shù)[9]

        Table 1Geometry Parameters of BHA

        幾何參數(shù)數(shù)值幾何參數(shù)數(shù)值λ13.66[m]Ir0.053[m]λ26.10[m]Or0.086[m]κ11[-]η30[-]κ22/1.2[-]Π30[-]Λ1/6[-]χ0.1[-]

        使用Matlab的LMI 工具箱求解線性矩陣不等式(8)~式(11),根據(jù)程序計算結(jié)果可知所構(gòu)造的式(7)中的矩陣P,Q1,Q2,W1,W2,W3存在相應(yīng)的正定或半正定可行解使式(7)的導(dǎo)數(shù)為負(fù)定,即式(4)構(gòu)成的自治系統(tǒng)漸近穩(wěn)定,因此可以通過設(shè)計控制器調(diào)節(jié)系統(tǒng)的動態(tài)過程和穩(wěn)態(tài)過程使系統(tǒng)趨于漸近穩(wěn)定。

        3控制器設(shè)計與優(yōu)化

        3.1控制器總體結(jié)構(gòu)

        RSS控制器的總體結(jié)構(gòu)如圖3所示。其中,系統(tǒng)反饋控制器基于參考軌跡與觀測器反饋狀態(tài)進行設(shè)計,其目的是使井眼軌跡與參考軌跡之間的誤差按照指數(shù)形式趨近于零。具有穩(wěn)定補償功能的狀態(tài)觀測器由系統(tǒng)狀態(tài)觀測器本身和積分滑模補償控制器兩部分組成。前者采用Luenberger狀態(tài)觀測器,后者利用積分滑模變結(jié)構(gòu)控制為觀測器提供穩(wěn)定補償式控制輸入,以解決觀測器誤差模型中的滯后項所導(dǎo)致的觀測器穩(wěn)定性問題,同時改善了控制系統(tǒng)的動態(tài)過程。控制系統(tǒng)中的狀態(tài)反饋增益、觀測器增益和滑模變結(jié)構(gòu)參數(shù)使用遺傳算法NSGAII進行優(yōu)化。

        在RSS控制系統(tǒng)中,控制輸入u是推動鉆頭轉(zhuǎn)向的導(dǎo)向力,輸出是井眼在鉆頭附近位置的角度,為了便于直觀地確定鉆進軌跡,定義輸入u對應(yīng)的輸入矩陣為B3×1,令Bu=B0Γ+B1Γ′,式中B0=[b000]T,B1=[b100]T,解得導(dǎo)向力對應(yīng)的角度輸入為[8]

        ?!?-b0b1Γ+1b1u。(12)

        3.2系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制器設(shè)計

        為提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)速度,加快系統(tǒng)趨于穩(wěn)定,基于系統(tǒng)參考輸入設(shè)計系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制器。定義系統(tǒng)誤差為

        e(ξ)=xr(ξ)-x(ξ)。(13)

        式中xr(ξ)為系統(tǒng)參考輸入,系統(tǒng)誤差e對ξ求導(dǎo)得:

        e·(ξ)=x·r(ξ)-x·(ξ)。(14)

        基于狀態(tài)反饋設(shè)計系統(tǒng)控制律為

        u(ξ)=B+[x·r(ξ)-A0x(ξ)-A1x(ξ-τ1)-

        A2x(ξ-τ2)+Kve(ξ)]。(15)

        式中:Kv=diag[Kv1,Kv2,Kv3],B+為系統(tǒng)輸入矩陣對應(yīng)的1×3矩陣,綜合式(4)、式(14)和式(15)可得

        e·(ξ)=x·r(ξ)-A0x(ξ)-A1x(ξ1)-

        A2x(ξ2)-Bu(ξ)=-Kve(ξ)。(16)

        考慮到導(dǎo)向控制作用的輸入是在鉆頭附近的導(dǎo)向裝置處施加,由于導(dǎo)向裝置和鉆頭之間的距離非常接近,可看作導(dǎo)向力直接施加在鉆頭上,鉆頭到第1個穩(wěn)定器以及第1個到第2個穩(wěn)定器之間的平均傾斜角不直接受到控制輸入作用的影響,因此可令式(15)中B+=[1,0,0],狀態(tài)反饋增益中的參數(shù)約束條件為Kv1>0,Kv2,Kv3=0。

        結(jié)合狀態(tài)反饋參數(shù)約束條件由式(16)可以看出,隨著鉆井長度ξ的增加,誤差e(ξ)以指數(shù)形式收斂于0。

        3.3穩(wěn)定補償式狀態(tài)觀測器

        3.3.1觀測器設(shè)計

        根據(jù)系統(tǒng)模型設(shè)計狀態(tài)觀測器,首先應(yīng)判斷系統(tǒng)是否具有可觀性,根據(jù)上一節(jié)中的幾何參數(shù)確定的BHA模型系統(tǒng)矩陣和輸出矩陣,使用PBH秩判據(jù)方法得出在不帶滯后環(huán)節(jié)的情況下系統(tǒng)是完全可觀的。同時由于在鉆進過程中鉆桿部分的軌跡相對于鉆頭軌跡具有可延續(xù)性,且鉆頭轉(zhuǎn)角近似為零,因此可以認(rèn)為系統(tǒng)模型中的滯后環(huán)節(jié)不影響系統(tǒng)的可觀性。

        根據(jù)線性控制理論,設(shè)計系統(tǒng)的Luenberger狀態(tài)觀測器為:

        x^·(ξ)=A0x^(ξ)+A1x^(ξ-τ1)+A2x^(ξ-τ2)+

        Bu(ξ)+HC(x(ξ)-x^(ξ)),

        y^(ξ)=Cx^(ξ)+DΓ(ξ)。(17)

        式中:x^,y^分別為觀測器的狀態(tài)變量和輸出變量,H∈R3×2為觀測器的增益矩陣。

        定義系統(tǒng)觀測器誤差為

        δ(ξ)=x(ξ)-x^(ξ)。(18)

        得到觀測器誤差模型為

        δ·(ξ)=x·(ξ)-x^·(ξ)=

        (A0-HC)δ(ξ)+A1δ(ξ-τ1)+

        A2δ(ξ-τ2)。(19)

        由式(19)可以看出,由于在誤差模型中存在滯后項δ(ξ-τ1)和δ(ξ-τ2),單純通過極點配置方法選擇增益矩陣H通常難以保證觀測器的穩(wěn)定性,進而導(dǎo)致δ(ξ)不能趨近于零,觀測值難以實時反應(yīng)實際狀態(tài)值。為此,以上述觀測器設(shè)計為基礎(chǔ),在輸入u(ξ)的基礎(chǔ)上附加穩(wěn)定補償控制項r(ξ),進而實現(xiàn)一種基于穩(wěn)定補償?shù)臓顟B(tài)觀測器。此時,觀測器模型為:

        x^·(ξ)=A0x^(ξ)+A1x^(ξ-τ1)+A2x^(ξ-τ2)+

        B(u(ξ)+r(ξ))+HCδ(ξ),

        y^(ξ)=Cx^(ξ)+DΓ(ξ)。(20)

        觀測器誤差模型為

        δ·(ξ)=x·(ξ)-x^·(ξ)=

        (A0-HC)δ(ξ)+A1δ(ξ-τ1)+

        A2δ(ξ-τ2)-Br(ξ)。(21)

        3.3.2觀測器穩(wěn)定補償控制

        式(20)中的穩(wěn)定補償項r(ξ)采用基于積分滑模變結(jié)構(gòu)的思想進行設(shè)計和實現(xiàn)。對于滑模變結(jié)構(gòu)控制而言,其滑動模態(tài)與系統(tǒng)的外部擾動和參數(shù)攝動完全無關(guān),可以通過設(shè)計滑模面使控制系統(tǒng)獲得較好的魯棒性[24-26]。

        根據(jù)觀測器誤差定義控制器的積分滑模面為

        s(ξ)=c1δ(ξ)+c2∫ξ0δ(τ)dτ。(22)

        式中:s(ξ)=[s1(ξ),s2(ξ),s3(ξ)]T,滑模參數(shù)c1=diag[c11,c12,c13],c2=diag[c21,c22,c23];s(ξ)對ξ求導(dǎo)并結(jié)合公式(21)可得

        s·(ξ)=c1δ·(ξ)+c2δ(ξ)=

        c1[(A0-HC)δ(ξ)+A1δ(ξ-τ1)+

        A2δ(ξ-τ2)-Br(ξ)]+c2δ(ξ)。(23)

        為了抑制高頻抖振,并加快系統(tǒng)趨于穩(wěn)定,選擇系統(tǒng)的指數(shù)趨近律為

        s·(ξ)=-εtanh(s(ξ))-ks(ξ)。(24)

        式(24)中-εtanh(s(ξ))是等速趨近項,其中參數(shù)ε=diag[ε1,ε2,ε3],采用雙曲Sigmoid函數(shù)代替常規(guī)指數(shù)趨近律中的符號函數(shù),可以減小系統(tǒng)在滑模面附近的抖振現(xiàn)象;-ks(ξ)是指數(shù)趨近項,其中k=diag[k1,k2,k3]。

        滑??刂破饔墒剑?3)和式(24)組成,綜合兩式得觀測器的穩(wěn)定補償輸入r(ξ)為

        r(ξ)=B+{[(A0-HC)δ(ξ)+A1δ(ξ-τ1)+

        A2δ(ξ-τ2)]+

        c-11 [εtanh(s(ξ))+ks(ξ)+c2δ(ξ)]}。(25)

        對狀態(tài)觀測器中的滯后特性進行穩(wěn)定補償后,使用觀測器的狀態(tài)估計x^來替代實際系統(tǒng)的狀態(tài)x進行系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制設(shè)計,在式(25)補償控制的作用下,狀態(tài)觀測器克服兩滯后項的影響保持漸進穩(wěn)定,即觀測器誤差e~=xr-x^趨于0,觀測器輸出趨近系統(tǒng)真實狀態(tài),從而降低滯后特性對系統(tǒng)狀態(tài)的影響,提高系統(tǒng)穩(wěn)定精確追蹤預(yù)設(shè)軌跡的能力。

        3.2節(jié)中闡述了此RSS模型的控制特點,因此狀態(tài)觀測器及其積分滑模補償部分的參數(shù)同樣可以以此為依據(jù)進行選擇和簡化。系統(tǒng)中B+與反饋控制器中設(shè)定相同,仍為[1,0,0],狀態(tài)觀測器增益可以簡化為H=h11h12

        00

        00,滑模參數(shù)c1中的c12,c13,c2中的c22,c23,ε中的ε2,ε3,k中的k2,k3均設(shè)置為零;此外為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,根據(jù)極點配置和滑模變結(jié)構(gòu)控制中指數(shù)趨近律的特性,設(shè)置c11,c21,ε1,k1>0。這種設(shè)置方式不僅確保系統(tǒng)極點配置在復(fù)平面的左半平面,同時減少了控制系統(tǒng)的參數(shù)數(shù)量,有利于簡化計算過程,可以得到更好的優(yōu)化參數(shù)。

        3.4遺傳算法優(yōu)化控制系統(tǒng)參數(shù)

        遺傳算法是Holland于1975年提出的一種模擬生物界自然選擇與遺傳機制的進化計算方法[27-28]。為了快速且準(zhǔn)確地求得一組最優(yōu)的控制系統(tǒng)參數(shù),采用基于精英保留策略的非支配排序遺傳算法[29](NSGAII)對RSS控制系統(tǒng)參數(shù)進行優(yōu)化求解。NSGAII具有運行速度快、收斂性好的優(yōu)點;快速非支配排序算法降低了種群計算的復(fù)雜度;精英保留策略保證了進化過程中的優(yōu)良個體不會被丟棄,提高了算法優(yōu)化精確度。

        選用ITAE(式26)作為控制器性能評價指標(biāo),用于評價NSGAII對控制系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化程度

        J=∫

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