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        基于ARMA模型船搖預(yù)報(bào)的船用穩(wěn)定平臺PID控制算法研究?

        2021-05-25 10:50:26張凱臨李玉超
        關(guān)鍵詞:樣本數(shù)階數(shù)時(shí)滯

        張凱臨, 李玉超

        (中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 青島 266100)

        穩(wěn)定平臺是一種能夠隔離運(yùn)動載體擾動,使負(fù)載保持穩(wěn)定姿態(tài)的裝置,它在軍事、科研等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。穩(wěn)定平臺的控制算法大多數(shù)采用PID控制算法,它具有形式簡單,使用方便可靠等優(yōu)點(diǎn),船用穩(wěn)定平臺對于穩(wěn)定精度要求較高,然而傳統(tǒng)PID控制器在閉環(huán)調(diào)節(jié)中存在固有的時(shí)滯會制約穩(wěn)定平臺穩(wěn)定精度的提升,特別是在陀螺儀姿態(tài)數(shù)據(jù)報(bào)告頻率較低的情況下,時(shí)滯將十分突出,嚴(yán)重影響穩(wěn)定性能[1]。在真實(shí)環(huán)境中穩(wěn)定平臺受到的干擾來自船的姿態(tài)變化,而船的姿態(tài)又可以依靠歷史數(shù)據(jù)通過算法來預(yù)測,因此當(dāng)姿態(tài)傳感器周期性地報(bào)告船的姿態(tài)信息時(shí),通過預(yù)測可以得到穩(wěn)定平臺下一時(shí)刻受到的干擾。有學(xué)者提出利用AR預(yù)測模型對被控對象進(jìn)行預(yù)測,并將預(yù)測信息作為PID控制器的輸入,用來消除時(shí)滯對系統(tǒng)產(chǎn)生的不良影響[2-3]。本文使用ARMA模型對船的姿態(tài)進(jìn)行預(yù)測,利用預(yù)測值的均方誤差最小的原則確定模型階數(shù)和單次預(yù)測所使用樣本數(shù),然后以船用串聯(lián)式穩(wěn)定平臺為實(shí)驗(yàn)裝置,通過運(yùn)動模擬平臺來創(chuàng)造一個(gè)相對真實(shí)的船搖運(yùn)動環(huán)境,在控制算法中將預(yù)測得到的干擾信息和當(dāng)前的誤差信息一起施加到PID控制器中,使PID控制器的調(diào)節(jié)過程提前一個(gè)時(shí)刻,目的是從原理上減小時(shí)滯,提高船用穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度。

        1 船搖預(yù)報(bào)ARMA模型建模

        在海上,船的姿態(tài)受到風(fēng)、浪等多種因素的影響,基于時(shí)間序列分析的線性自回歸移動平均(ARMA)模型預(yù)測方法認(rèn)為船的姿態(tài)與過去的姿態(tài)存在某種聯(lián)系,而且基于船的運(yùn)動是平穩(wěn)的窄帶隨機(jī)過程的假設(shè)[4-5]。ARMA模型不依賴外界因素對船的干擾信息,不需要建立精確的物理模型,僅僅依靠船運(yùn)動姿態(tài)的歷史數(shù)據(jù)就可以完成單步或多步預(yù)測,有效預(yù)報(bào)時(shí)間可達(dá)數(shù)秒[6]。它是一種結(jié)合了自回歸模型(AR)和移動平均模型(MA)的混合模型,最初是為了解決有時(shí)需要高階AR或者M(jìn)A模型才能充分描述數(shù)據(jù)動態(tài)結(jié)構(gòu)的問題,基本思想是將兩模型相結(jié)合使模型階數(shù)保持很小,這將有助于減小模型的計(jì)算量[7]。

        1.1 模型的定義

        中心化ARMA模型的形式為

        (1)

        其中:{xt}表示船的姿態(tài)時(shí)間序列數(shù)據(jù);{εt}為白噪聲序列,實(shí)驗(yàn)中為模擬船姿態(tài)的真實(shí)值與ARMA模型預(yù)測值之差,αi(i= 1,2,…,p)和βi(i= 1,2,…,q)為模型參數(shù);p為AR模型部分的階數(shù);q為MA模型部分的階數(shù)[7-8]。通常p和q都應(yīng)當(dāng)選取大于等于1的整數(shù),但是若使q取0,則意味著去除MA模型部分的作用,ARMA模型將變?yōu)榧傾R模型,也可看做ARMA模型的一種特殊形式。

        1.2 模型的定階與樣本數(shù)的選擇

        對于給定的數(shù)量為N的樣本,ARMA模型確定階數(shù)p和q的方法有殘差平方和準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則等。

        殘差平方和:

        (2)

        AIC準(zhǔn)則函數(shù):

        (3)

        BIC準(zhǔn)則函數(shù):

        (4)

        (5)

        1.3 模型的參數(shù)估計(jì)

        ARMA模型的參數(shù)估計(jì)方法常用的有最小二乘估計(jì)法、矩估計(jì)法和極大似然估計(jì)法,其中矩估計(jì)法由于沒有充分利用樣本信息,所以估計(jì)精度一般不高,極大似然估計(jì)法求解過程比較復(fù)雜,相對而言最小二乘估計(jì)法的算法實(shí)現(xiàn)較為簡單,估計(jì)精度也較高,故本實(shí)驗(yàn)采用的是最小二乘估計(jì)法[11]。設(shè)有樣本序列x0,x1,x2,…,xn和誤差序列ε0,ε1,ε2,…,εn,則ARMA模型的矩陣形式為:

        (6)

        其中

        模型的殘差平方和為:

        (7)

        使S(p,q)取最小值求α和β的過程,即α和β的最小二乘估計(jì)法,則所求參數(shù)為:

        (8)

        1.4 模型的預(yù)測

        對于樣本序列x0,x1,x2,…,xn和誤差序列ε0,ε1,ε2,…,εn,根據(jù)所求參數(shù)α和β,則下一時(shí)刻樣本序列的預(yù)測值為

        (9)

        2 基于ARMA模型的穩(wěn)定平臺PID控制器設(shè)計(jì)

        基于ARMA模型的離散式PID控制器表達(dá)式為:

        (10)

        其中:k為樣本序號;T為樣本間隔時(shí)間;e(k)為k時(shí)刻的偏差信號;Kp、Ki、Kd分別為比例、積分、微分參數(shù)值[12]。改進(jìn)的穩(wěn)定平臺PID控制器的原理如圖1所示。

        圖1 基于ARMA模型的PID控制器原理框圖

        穩(wěn)定平臺上安裝了兩個(gè)陀螺儀模塊,一個(gè)用來測量穩(wěn)定平臺支架也是船的姿態(tài)信息,另一個(gè)用來測量穩(wěn)定平臺承載面的姿態(tài)信息同時(shí)也是負(fù)載的姿態(tài)信息。對于單個(gè)自由度,圖中穩(wěn)定平臺承載面姿態(tài)角的期望值r(k)為零,e(k)為PID控制器的誤差輸入,u(k)為控制量輸出,y(k)為負(fù)載的傾斜角。該控制器在傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上增加了ARMA模型預(yù)測算法,其輸入為船的傾斜角θ(k),模型將記錄此數(shù)據(jù)以便得到一定數(shù)量的歷史數(shù)據(jù),然后由該數(shù)據(jù)進(jìn)行單步預(yù)測得到下一時(shí)刻傾斜角的預(yù)測值θ′(k+1)。再減去θ(k)得到船下一時(shí)刻將對負(fù)載造成的傾斜角變化,然后加上y(k)得到下一時(shí)刻負(fù)載的預(yù)測傾斜角y′(k),最后再與設(shè)定的期望值r(k)做差求出e(k),即e(k) =r(k)-[θ′(k+1)-θ(k) +y(k)]。這樣施加到PID控制器的輸入實(shí)際上含有超前信息,通過參數(shù)調(diào)整可以使PID控制器的輸出消除下一時(shí)刻將要產(chǎn)生的誤差,在理想情況下能夠?qū)崿F(xiàn)控制對象的實(shí)際值y(k)與期望值r(k)時(shí)刻保持相等。

        3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

        為了驗(yàn)證加入ARMA模型是否能夠改善系統(tǒng)時(shí)滯并提高穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度,針對穩(wěn)定平臺的某一個(gè)自由度設(shè)計(jì)了兩組對照試驗(yàn),第一組實(shí)驗(yàn)沒有ARMA模型的作用,PID控制中的y′(k)完全來自實(shí)測,即等于y(k),第二組有ARMA模型的參與,y′(k)等于θ′(k+1) -θ(k) +y(k),實(shí)驗(yàn)的原理框圖如圖2所示,圖3為穩(wěn)定平臺實(shí)物。穩(wěn)定平臺固定在運(yùn)動模擬平臺上面受到姿態(tài)干擾,陀螺儀報(bào)告姿態(tài)信息的頻率為10 Hz,即數(shù)據(jù)序列的時(shí)間間隔為100 ms。在對照實(shí)驗(yàn)之前,首先需要通過分析數(shù)據(jù)來確定ARMA模型的階數(shù)p和q以及樣本數(shù)N。PID控制器的性能一般可以通過階躍響應(yīng)曲線或者正弦干擾響應(yīng)曲線來反映[13],對照實(shí)驗(yàn)中先通過觀察正弦干擾時(shí)的穩(wěn)定誤差曲線來調(diào)整PID的參數(shù),并對時(shí)滯現(xiàn)象和ARMA模型的作用進(jìn)行分析,最后通過模擬的船搖運(yùn)動干擾實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證穩(wěn)定平臺的實(shí)際穩(wěn)定效果。

        圖2 實(shí)驗(yàn)原理框圖

        圖3 穩(wěn)定平臺實(shí)物圖

        3.1 ARMA模型階數(shù)與樣本數(shù)N的確定實(shí)驗(yàn)

        模型預(yù)測的準(zhǔn)確度是影響穩(wěn)定平臺穩(wěn)定精度的關(guān)鍵因素,實(shí)驗(yàn)采集了3 000個(gè)模擬船搖運(yùn)動時(shí)間序列姿態(tài)測量數(shù)據(jù),通過計(jì)算機(jī)模擬穩(wěn)定平臺中的模型預(yù)測過程并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。分析流程大概為,首先確定N的值,借助式(5)尋找出使均方誤差最小的p和q,然后讓N以20為一梯度增加,通過相同方法可得到所有的實(shí)驗(yàn)結(jié)果(見表1)。容易看出當(dāng)取值為120時(shí)均方誤差出現(xiàn)了極小值,故而選擇ARMA模型的p=4,q=2,N=120。值得注意的是,隨著樣本數(shù)N的增加, 均

        表1 ARMA模型階數(shù)與樣本數(shù)N的確定實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        方誤差的趨勢并非平穩(wěn)下降,所以樣本數(shù)N=120時(shí)的均方誤差很有可能為局部極小值,當(dāng)然考慮到穩(wěn)定平臺的硬件性能有限,當(dāng)模型的階數(shù)和樣本數(shù)N較大時(shí)如果單次預(yù)測的時(shí)間過長也會影響穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證當(dāng)前模型階數(shù)和樣本數(shù)N已經(jīng)能夠滿足需求,所以不再尋找其它極小值點(diǎn)。

        3.2 正弦干擾實(shí)驗(yàn)

        若使運(yùn)動模擬平臺做正弦運(yùn)動,穩(wěn)定平臺就會受到相應(yīng)的正弦姿態(tài)干擾,其干擾曲線如圖4所示。

        圖4 正弦干擾曲線

        當(dāng)沒有ARMA模型參與時(shí),嘗試將PID參數(shù)調(diào)整至最優(yōu)得到圖5所示的穩(wěn)定誤差曲線,此時(shí)的Kp=7.00,Ki=0.90,Kd=2.50。可以看出最大穩(wěn)定誤差在正負(fù)0.3左右且存在振蕩現(xiàn)象,說明此時(shí)PID控制器有一定消除誤差的能力,但是穩(wěn)定平臺仍然不夠平穩(wěn),這是由于PID控制器閉環(huán)調(diào)節(jié)的本質(zhì)所決定的,即總是在誤差出現(xiàn)之后做出反應(yīng),通過調(diào)整PID參數(shù)已經(jīng)很難優(yōu)化系統(tǒng)。

        (Kp= 7.00,Ki= 0.90,Kd= 2.50)

        當(dāng)ARMA參與PID控制器的調(diào)節(jié)過程時(shí),取歷史數(shù)據(jù)序列的大小為120,階數(shù)p= 4,q= 2,利用ARMA模型對姿態(tài)干擾進(jìn)行預(yù)測,得到圖6所示的預(yù)測誤差曲線,可以看出最大絕對值小于0.04°,若以陀螺儀的靜態(tài)穩(wěn)定度0.05°作為參考,說明預(yù)測誤差已經(jīng)很小,是完全可以接受的。嘗試調(diào)整PID的參數(shù)至最優(yōu)得到如圖7所示的穩(wěn)定誤差曲線,此時(shí)Kp= 3.79,Ki=0.01,Kd= 0.24,可以看出穩(wěn)定誤差大幅度減小,表明該P(yáng)ID控制器能夠很好地消除系統(tǒng)時(shí)滯,穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度也得到提升。此時(shí)去掉ARMA模型的預(yù)測過程而不改變PID控制器的參數(shù), 如圖8所示穩(wěn)定誤差大幅度增加且呈現(xiàn)姿態(tài)干擾曲線的導(dǎo)數(shù)趨勢變化,說明PID調(diào)節(jié)過程剛好延后了一個(gè)時(shí)刻,可見ARMA模型的作用十分明顯。

        圖6 正弦干擾時(shí)ARMA模型預(yù)測誤差曲線

        (Kp = 3.79,Ki = 0.01,Kd = 0.24)

        (Kp = 3.79,Ki = 0.01,Kd = 0.24)

        3.3 船搖運(yùn)動干擾實(shí)驗(yàn)

        將姿態(tài)干擾換成如圖9所示的模擬船搖運(yùn)動,其它條件與正弦實(shí)驗(yàn)相同。使ARMA模型不參與PID控制,并認(rèn)為正弦實(shí)驗(yàn)中調(diào)整好的Kp= 7.00,Ki= 0.90,Kd= 2.50為當(dāng)前系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù),穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定誤差曲線如圖10所示。

        圖9 船搖運(yùn)動干擾曲線

        (Kp = 7.00,Ki = 0.90,Kd = 2.50)

        當(dāng)ARMA模型參與時(shí),且PID參數(shù)Kp= 3.79,Ki= 0.01,Kd=0.24,姿態(tài)干擾的預(yù)測誤差曲線如圖11所示,并得到圖12所示的穩(wěn)定誤差曲線。可見預(yù)測誤差在正負(fù)0.04°之間,仍然是可接受的,當(dāng)有ARMA模型參與時(shí),穩(wěn)定誤差較圖10相比整體水平大幅減小,這表明當(dāng)干擾為船搖運(yùn)動且系統(tǒng)存在較大的時(shí)滯時(shí),ARMA模型預(yù)測信息的加入仍然可以有效消除系統(tǒng)時(shí)滯,提高穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度。需要指出的是,一般來講穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定能力都是有限的,而且當(dāng)姿態(tài)干擾曲線變化較平緩時(shí)ARMA模型的預(yù)測才會較為準(zhǔn)確,所以當(dāng)運(yùn)動干擾在可接受程度內(nèi),該控制算法才更有意義。

        圖11 船搖運(yùn)動干擾時(shí)ARMA模型預(yù)測誤差曲線

        (Kp = 3.79,Ki = 0.01,Kd = 0.24)

        4 結(jié)論

        傳統(tǒng)穩(wěn)定平臺存在固有時(shí)滯問題,其PID控制器總是在誤差產(chǎn)生之后才做出調(diào)節(jié),特別是在陀螺儀姿態(tài)數(shù)據(jù)報(bào)告頻率較低、實(shí)時(shí)性差的情況下滯后將尤為突出,嚴(yán)重影響穩(wěn)定精度。根據(jù)船搖運(yùn)動可預(yù)報(bào)的特點(diǎn),對此提出將ARMA模型加入到PID控制器中,通過預(yù)測得到下一時(shí)刻將要產(chǎn)生的誤差并施加到PID控制器中,實(shí)現(xiàn)了提前調(diào)節(jié)。通過分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,得出以下結(jié)論:

        (1)使用最小二乘法估計(jì)ARMA模型的參數(shù)可以使船的姿態(tài)預(yù)報(bào)具有很高的準(zhǔn)確度,而且計(jì)算量小,能夠滿足實(shí)時(shí)參數(shù)估計(jì)的需求,同時(shí)也說明利用預(yù)測值的均方誤差最小的原則確定模型階數(shù)和單次預(yù)測所使用樣本數(shù)的方法是可靠的。

        (2)當(dāng)采用傳統(tǒng)PID控制器時(shí),系統(tǒng)時(shí)滯確實(shí)是制約穩(wěn)定平臺穩(wěn)定精度提高的因素,無論姿態(tài)干擾是正弦運(yùn)動還是船搖運(yùn)動ARMA模型參與PID控制的作用都十分明顯,它能夠很好地消除系統(tǒng)時(shí)滯,大幅提高穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度。

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