孫明軒 徐晨晨 鄒勝祥

(浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院 杭州 310023)

0 引 言

積分自適應(yīng)方法適用于連續(xù)時間參數(shù)系統(tǒng)，它提供的自適應(yīng)機(jī)制在線調(diào)整控制器參數(shù)，以實現(xiàn)期望的控制性能。這種自適應(yīng)方法的典型特征在于其積分自適應(yīng)參數(shù)估計算法，可利用 Lyapunov綜合方法推導(dǎo)這種自適應(yīng)律，并建立閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性與收斂性。積分自適應(yīng)算法在相關(guān)文獻(xiàn)中較為常見，關(guān)于它的詳細(xì)理論(包括算法推導(dǎo)、算法性質(zhì))可參見文獻(xiàn)[1,2]。由已發(fā)表文獻(xiàn)可以看出，積分自適應(yīng)方法在處理參數(shù)不確定性方面是十分有效的，通過算法形式的設(shè)置能夠直接導(dǎo)致性能分析的完成。由于自適應(yīng)算法的積分形式，實現(xiàn)時需要求解用于估值計算的積分方程，即需要進(jìn)行離散近似。離散近似后的參數(shù)估值與積分自適應(yīng)律所得結(jié)果是存在偏差的。已發(fā)表文獻(xiàn)中提出了多種魯棒自適應(yīng)策略，可以使得積分自適應(yīng)律在離散實現(xiàn)時仍能夠保證閉環(huán)系統(tǒng)的控制性能[2]。通過采取界已知的不確定性魯棒處理手段，文獻(xiàn)[3]提出的自適應(yīng)魯棒控制方法能夠預(yù)先規(guī)定系統(tǒng)性能，從而有效改進(jìn)了閉環(huán)系統(tǒng)的瞬態(tài)性能。

迭代學(xué)習(xí)方法借鑒人們處理重復(fù)行為的做法，經(jīng)由逐步學(xué)習(xí)過程不斷改善、提高性能，如運動員的訓(xùn)練過程。迭代學(xué)習(xí)控制技術(shù)適于有限區(qū)間上重復(fù)運行的受控對象，通過學(xué)習(xí)可實現(xiàn)完全跟蹤任務(wù)。值得借鑒之處在于學(xué)習(xí)算法的構(gòu)造形式，它能夠提供關(guān)于時變參數(shù)的估計，但每次作業(yè)完成后要求初始定位。重復(fù)控制是與迭代學(xué)習(xí)控制并行發(fā)展的領(lǐng)域，重復(fù)控制適于周期參考信號控制任務(wù)，可實現(xiàn)周期參考信號的漸近跟蹤及周期干擾的抑制[3-8]。自適應(yīng)方法已被用于處理存在未知周期時變參數(shù)的情形，形成了自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制，其中的周期性自適應(yīng)機(jī)制用于估計周期性時變參數(shù)。它適用于處理周期性干擾信號，因為這種干擾可以被認(rèn)為是受控系統(tǒng)動態(tài)特性中的周期時變參數(shù)[7-9]。學(xué)習(xí)控制器設(shè)計時的一個重要問題是估值限幅，通過限幅措施可以確保有界估計[10-13]。這種控制技術(shù)在電機(jī)控制等工業(yè)場合已有應(yīng)用報道[14-17]。

借鑒上述學(xué)習(xí)控制方法，本文提出增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略，以推廣學(xué)習(xí)控制的適用范圍。具體地，增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法可應(yīng)用于連續(xù)運行受控對象，其參考信號不要求為周期的。針對連續(xù)時間自適應(yīng)系統(tǒng)，文中應(yīng)用增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略，避免使用積分自適應(yīng)律，從而規(guī)避了在實現(xiàn)積分自適應(yīng)律時進(jìn)行離散化帶來的近似問題。文中提出具有未知常參數(shù)不確定系統(tǒng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制算法，與通常自適應(yīng)控制類似，適合于任何參考輸入信號跟蹤(除光滑性要求外)，并未有周期性或重復(fù)性要求。本文詳細(xì)分析了非限幅和限幅自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，給出了數(shù)值仿真結(jié)果，并將其應(yīng)用于實際運動控制裝置。

1 問題的提出

考慮下述參數(shù)不確定動態(tài)系統(tǒng)：

(1)

其中，x和u分別是標(biāo)量狀態(tài)和控制輸入，θ是nθ維未知參數(shù)向量，φ(·)是連續(xù)非線性函數(shù)向量。θ在式(1)的右端呈線性形式，這表明與傳統(tǒng)自適應(yīng)系統(tǒng)類似，本文也注重處理線性參數(shù)不確定性。本文的控制目標(biāo)是，對于系統(tǒng)式(1)，設(shè)計自適應(yīng)控制器，使得系統(tǒng)狀態(tài)收斂于0，即當(dāng)t→∞時，x(t)→0；同時，閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號都是有界的。為了實現(xiàn)這一控制目標(biāo)，本文提出設(shè)計控制器的增量自適應(yīng)方法，而不是采用通常的積分自適應(yīng)方法。

常規(guī)積分自適應(yīng)控制器具有如下形式：

(2)

并采用下述自適應(yīng)律：

(3)

(4)

(5)

式(3)被稱為積分自適應(yīng)律，這是因為它可寫為

對于t>T，

將上述兩式相減，可得式(3)的增量形式為

(6)

利用積分中值定理：

(7)

其中，ξ位于t-T和t之間的某個時刻。式(7)右邊的第2項，其取值取決于ξ；由于ξ的不確定性，在不同時刻這一項的取值也無法確定。由于實際控制系統(tǒng)中采用計算機(jī)技術(shù)，該積分自適應(yīng)律在應(yīng)用時只能近似實現(xiàn)，即x(ξ)以x(t)替代，也可以x(t-T)替代。通常，閉環(huán)性能分析是針對式(3)進(jìn)行的，或者是針對式(6)進(jìn)行的，而不是針對替代后的閉環(huán)系統(tǒng)。因此，替代后的閉環(huán)系統(tǒng)性能尚無理論保證。本文擬探討無需采用積分近似的自適應(yīng)方法，以便規(guī)避實現(xiàn)積分自適應(yīng)算法時遇到的問題，并分析其閉環(huán)系統(tǒng)控制性能。

2 增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法及其收斂性

本節(jié)給出的自適應(yīng)系統(tǒng)設(shè)計采用了增量自適應(yīng)方法，它不同于使用積分自適應(yīng)算法的傳統(tǒng)設(shè)計。本文將分別討論未限幅和限幅自適應(yīng)機(jī)制。

首先，考慮下述自適應(yīng)律：

(8)

證明選擇下述Lyapunov-Krasovski泛函：

(9)

它關(guān)于時間的導(dǎo)數(shù)為

利用下述等式：

可將V的導(dǎo)數(shù)表達(dá)為

(10)

利用自適應(yīng)律式(8)，可將式(10)寫為

(11)

可以得出，x∈L2T。進(jìn)一步地，對于t∈[iT, (i+1)T]，t0=t-iT∈[0,T)。

因而，

由級數(shù)收斂的必要性條件可知：

利用不等式(a-b)2≤2a2+2b2，由式(4)得：

由于x的有界性和φ(x)的連續(xù)性，存在常數(shù)c1和c2使得：

式(8)給出了一種增量形式的自適應(yīng)律，它在應(yīng)用中可以直接實現(xiàn)，無近似計算。不像式(6)那樣含有積分運算，實現(xiàn)時需近似計算積分。

通過在式(8)所示自適應(yīng)律中引入飽和函數(shù)，本文提出如下形式學(xué)習(xí)律：

(12)

(13)

證明利用式(4)，V的時間導(dǎo)數(shù)可表達(dá)為

依據(jù)文獻(xiàn)[11]中引理1(取q1=1，q2=0)，

因此，

利用式(12)和式(13)，得到：

-βx2(t)≤-βx2(t)

至此，容易推出該自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和收斂性結(jié)果。

仿真結(jié)果如圖1～圖3所示。從圖1可以看出，系統(tǒng)狀態(tài)在所提出的控制器作用下收斂；圖2為控制輸入信號；由增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)律給出的參數(shù)估值收斂性能如圖3所示。

圖3 參數(shù)θ的估計(其真值為3)

圖2 控制輸入u

圖1 系統(tǒng)狀態(tài)x

3 增量自適應(yīng)魯棒控制

這一節(jié)，本文將增量自適應(yīng)方法應(yīng)用于實際中常見的運動控制系統(tǒng)。對于這類系統(tǒng)，自適應(yīng)魯棒控制是一種有效控制方法。

考慮下述不確定運動控制系統(tǒng)：

(14)

其中，x1和x2分別為系統(tǒng)位置與速度變量，u是控制輸入，M為慣性負(fù)載的轉(zhuǎn)動慣量，B為粘滯摩擦系數(shù)，Δ表示擾動、建模誤差等集總不確定性。

為了表達(dá)簡便，定義參數(shù)θ1=M，θ2=B，可將式(14)寫為

(15)

對于未知參數(shù)及外部干擾，假設(shè)其變化范圍有界，且界已知。

假設(shè)1在式(15)中：

θ∈Ωθ={θ: 0<θmin<θ<θmax}

(16)

(17)

給定位置參考軌跡xd，本文的控制目標(biāo)是設(shè)計控制輸入u，使得系統(tǒng)實際位置盡可能跟蹤上該參考軌跡。為了達(dá)到此控制目標(biāo)，本文采用增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法估計未知參數(shù)，同時以魯棒手段處理外部擾動，設(shè)計增量自適應(yīng)魯棒控制器。

為此，定義如下濾波誤差函數(shù)：

(18)

對式(18)求導(dǎo)，并代入式(15)可得：

(19)

考慮誤差動態(tài)方程式(19)，本文設(shè)計如下自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制器：

u=ua+ur

(20)

(21)

ur=us1+us2

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

這里，γ1、γ2>0為增益系數(shù)，sat(·)為飽和函數(shù)。ur為由2項組成的控制項，比例反饋控制項us1=-ksef,ks>0，us2為魯棒控制項，用于處理不確定性影響，本文假定us2有界(在狀態(tài)有界情形下)。與文獻(xiàn)[3]中相似，此項需滿足以下條件：

(27)

P2：efus2≤0

(28)

本文首先僅考慮存在參數(shù)不確定性的閉環(huán)系統(tǒng)收斂性能，即考慮Δ=0的情形。

定理3系統(tǒng)式(15)在控制律式(20)作用下，當(dāng)Δ=0時，閉環(huán)系統(tǒng)所有變量有界，且跟蹤誤差漸近收斂于0。

證明選取如下Lyapunov泛函：

(29)

為了分析收斂性能，本文考查該泛函在整個周期上的差，即ΔL(t)=L(t)-L(t-T)，

(30)

當(dāng)Δ=0時，對于上式右端的前2項，依據(jù)條件式(28)可得：

(31)

進(jìn)一步地，有下述關(guān)系式：

(32)

以及

(33)

將式(31)～(33)代入式(30)，可得：

(34)

依據(jù)文獻(xiàn)[11]中引理1(取q1=1，q2=0)可知：

這樣，式(34)可寫為

(35)

對于t∈[iT,(i+1)T]，記t0=t-iT∈[0,T)，可將L(t)寫為

由式(35)可知：

(36)

為了得到L(t)的有界性，需先證得L(t0)是有界的，即，對于t∈[0,T)，L(t)有界。由L(t)的定義可知：

對上式關(guān)于時間求導(dǎo)：

為了方便實現(xiàn)，本文需設(shè)計具體的魯棒控制項us2。該項需滿足條件P1和P2，本文設(shè)計us2為如下形式：

(37)

式中，取h滿足：

(38)

這里，各界值定義見假設(shè)1。

定理4系統(tǒng)式(15)在控制律式(20)作用下(采用式(37)給出的us2)，當(dāng)Δ≠0時，系統(tǒng)響應(yīng)滿足下述微分不等式：

(39)

證明根據(jù)式(20)，對V求導(dǎo)可得：

可得：

定理得證。

由定理4可以看出，在控制器式(20)中采用魯棒控制項式(37)規(guī)定了閉環(huán)系統(tǒng)響應(yīng)的瞬態(tài)過程，瞬態(tài)及穩(wěn)態(tài)性能可以預(yù)先設(shè)定。這與常規(guī)自適應(yīng)魯棒控制方法是相同的。對于增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法(不同于積分自適應(yīng)算法)，本文證明了這種控制性能能夠預(yù)先設(shè)定的特點。本文提出的控制方案并未要求參考軌跡是周期信號，這不同于重復(fù)控制方法。

4 算法實現(xiàn)

在電機(jī)實驗裝置上，實現(xiàn)本文提出的增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制方案，以便驗證其控制效果。該實驗裝置如圖4所示，它以TMS320F2812控制器、ELMO HAR-5/60驅(qū)動器、APM-SB01AGN交流伺服電機(jī)構(gòu)成閉環(huán)控制系統(tǒng)，完成位置跟蹤控制過程，上位機(jī)作為運行監(jiān)控設(shè)備。

圖4 電機(jī)實驗裝置

實驗中采用了2組期望軌跡，以便檢驗正弦信號跟蹤與點到點控制效果。

4.1 正弦信號跟蹤

取正弦參考信號xd(t)=90sin(πt)。圖5～圖7為采用增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法的跟蹤控制結(jié)果。其中，圖5(a)分別給出實際輸出信號與參考信號；圖5(b)為跟蹤誤差。由圖中可以看出，它最終收斂于-0.3520～0.3020 deg；圖6為控制輸入；圖7為參數(shù)θ1和θ2的估計，如圖中所示，參數(shù)估值會逐漸趨于常值(或是在某鄰域內(nèi)波動)，但無法確認(rèn)參數(shù)估值是否收斂于真值，因為本文在保證穩(wěn)定性與控制精度下，僅證明參數(shù)估值有界。

圖5 增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制下的實際輸出軌跡與跟蹤誤差

圖6 控制輸入

圖7 參數(shù)θ1和θ2的估值

4.2 點到點控制

為了檢驗由式(23)～(26)所表示的增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法性能，在測試點到點控制性能時考慮以下3種學(xué)習(xí)周期:T=Ts=0.005 s；T=5Ts=0.025 s；T=10Ts=0.05 s。

點到點參考信號如圖8所示；圖9分別給出3種學(xué)習(xí)周期下的跟蹤誤差，對于不同的學(xué)習(xí)周期，誤差最大峰值分別為-1.8238 deg、-1.7990 deg、-1.8296 deg，且跟蹤誤差分別收斂至[-0.3495，0.3660] deg、[-0.3540，0.3697] deg、[-0.3793，0.3540] deg；圖10為3種學(xué)習(xí)周期下的控制輸入；圖11和圖12給出了不同學(xué)習(xí)周期下的參數(shù)θ1和θ2的估計。

圖12 系統(tǒng)參數(shù)θ2的估值

圖11 系統(tǒng)參數(shù)θ1的估值

圖8 點到點運動參考信號

圖9 跟蹤誤差

圖10 控制輸入

5 結(jié) 論

本文提出了一種增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略，適用于連續(xù)時間自適應(yīng)控制系統(tǒng)，它不同于傳統(tǒng)自適應(yīng)系統(tǒng)中采用的積分自適應(yīng)算法，在實現(xiàn)時規(guī)避了像積分自適應(yīng)算法那樣的離散化處理。為此，本文分析了積分自適應(yīng)算法在應(yīng)用時的近似實現(xiàn)方式。提出的增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略具有未限幅與限幅2種形式。本文證明了非限幅增量自適應(yīng)系統(tǒng)的漸近收斂性，且估值在L2T意義下有界。提出的限幅增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，能夠保證參數(shù)估值本身有界，并借助類Barbalat引理，證明了閉環(huán)系統(tǒng)收斂性。理論分析與實驗結(jié)果表明，提出的增量自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法能夠有效處理受控系統(tǒng)中的參數(shù)不確定性，也證明了引入限幅是獲得有界估計的有效方法；更為重要的是，它規(guī)避了積分自適應(yīng)算法的離散化實現(xiàn)方式。