袁雷超, 王合龍, 張新勇
(1.光電控制技術(shù)重點實驗室,河南 洛陽 471000;2.中國航空工業(yè)集團公司洛陽電光設(shè)備研究所,河南 洛陽 471000)
光電穩(wěn)定平臺廣泛應(yīng)用于航空、航天領(lǐng)域的光學(xué)偵察跟蹤系統(tǒng)。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭對光電穩(wěn)定平臺的性能要求越來越高,傳統(tǒng)的PID控制已經(jīng)越來越難以滿足光電平臺的性能要求。因此,研究具有高精度的、強抗擾能力的先進控制策略,對提升穩(wěn)定平臺的精度具有重要的意義。自適應(yīng)魯棒控制是由YAO[1]所提的一種用于解決系統(tǒng)中參數(shù)不確定性和非參數(shù)不確定性的高性能魯棒控制策略。這一控制方法有效地將自適應(yīng)控制及確定魯棒控制的設(shè)計進行融合,在高性能運動控制類問題中得到了廣泛的應(yīng)用。文獻(xiàn)[2]利用自適應(yīng)魯棒控制對快速反射鏡進行擾動估計補償,有效地提高了快速反射鏡的抗擾能力和穩(wěn)定性;文獻(xiàn)[3]基于音圈式快速反射鏡設(shè)計了自適應(yīng)魯棒控制器,提高了系統(tǒng)的抗擾能力和帶寬;文獻(xiàn)[4]針對一類不確定非線性系統(tǒng),提出一種變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)魯棒控制,實驗及仿真結(jié)果表明,其具有良好的魯棒性以及跟蹤性能;文獻(xiàn)[5]針對永磁同步電機,提出一種基于直接力矩控制的自適應(yīng)魯棒控制,有效地提高了系統(tǒng)性能。
在光電穩(wěn)定平臺運行的過程中,影響其穩(wěn)定精度的因素有很多,包括模型干擾、電機干擾、摩擦力矩和質(zhì)量不平衡力矩的影響等,因此,對擾動的有效抑制對于提高光電穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度有著十分重要的意義,而將傳統(tǒng)控制策略和擾動估計補償結(jié)合成為抑制擾動的有效措施。文獻(xiàn)[6-7]將擴張狀態(tài)觀測器與自適應(yīng)魯棒控制結(jié)合起來,有效地提高了系統(tǒng)的抗擾能力;文獻(xiàn)[8]針對液壓伺服系統(tǒng),融合了有限時間干擾觀測器和自適應(yīng)魯棒控制,提高了系統(tǒng)的跟蹤精度;文獻(xiàn)[9-10]利用DOB有效地提高了光電穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度以及跟蹤精度。
本文針對某光電穩(wěn)定平臺,結(jié)合干擾觀測器和自適應(yīng)魯棒控制,提出了一種基于DOB的自適應(yīng)魯棒控制算法,該算法將DOB得到的擾動估計值融合進自適應(yīng)魯棒控制算法中,利用參數(shù)自適應(yīng)律對其進行自適應(yīng)補償,提高了系統(tǒng)的性能。仿真結(jié)果驗證了算法的有效性。
光電穩(wěn)定平臺結(jié)構(gòu)通常有2~3個軸向,構(gòu)型使用多軸多框架。常用的構(gòu)型有兩軸兩框架、兩軸四框架以及三軸五框架等。圖1為某兩軸四框架穩(wěn)定平臺結(jié)構(gòu)示意圖。
圖1 光電穩(wěn)定平臺結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of photoelectric stabilized platform
穩(wěn)定跟蹤的精度一般是多軸向綜合的結(jié)果,同時也與載機的姿態(tài)運動等外部因素有關(guān)。在機載光電系統(tǒng)工作時,幾個維度的運動相互耦合,在設(shè)計時必須先進行解耦,將視軸控制分解成單軸的控制系統(tǒng)來考慮,圖2為某一軸向穩(wěn)定環(huán)模型。
圖2 穩(wěn)定回路Fig.2 Stable loop
由圖2可以得到如下伺服系統(tǒng)微分方程
(1)
式中:i為電機電樞電流;ω為電機角速度;ue為電機反電動勢電壓;T為電機輸出力矩。
由于電機電感很小可以忽略,因此對于上述方程,忽略電機電感L并消去中間變量得到被控對象動態(tài)方程
(2)
由此可得
(3)
控制器的設(shè)計目標(biāo)為:設(shè)計有界的控制量u使得系統(tǒng)輸出角速度ω盡可能地跟蹤系統(tǒng)期望的角速度指令信號ω1d,即跟蹤誤差趨于零或一個很小的范圍內(nèi)。因此對于本文所述系統(tǒng),可做如下兩個合理假設(shè):
1) 系統(tǒng)期望跟蹤的速度指令二階連續(xù)可微,且其各階導(dǎo)數(shù)都有界;
2) 系統(tǒng)參數(shù)不確定性及外部擾動的范圍已知且有界,即
(4)
式中:θ為系統(tǒng)參數(shù);θmin,θmax為已知的參數(shù)上下界;δ為已知擾動的上界。
定義系統(tǒng)速度跟蹤誤差
e=ω-ω1d
(5)
由式(5)可得
(6)
(7)
根據(jù)自適應(yīng)魯棒控制理論,可設(shè)計如下控制器
(8)
式中:us為魯棒反饋控制量;ua為系統(tǒng)自適應(yīng)補償量;即
(9)
為保證參數(shù)估計始終在有界的范圍內(nèi),采用下述不連續(xù)參數(shù)映射對參數(shù)估計進行約束
(10)
(11)
而且
(12)
us由us1和us2兩部分組成。其中:us1=-ke,為線性反饋量且增益k滿足k>0;us2為非線性魯棒反饋量,其目的是使系統(tǒng)達(dá)到魯棒穩(wěn)定,以及補償模型估計殘差。
聯(lián)合式(7)和式(9)可以得到
(13)
h=||
θmax-θmin||
||
φ||
+δd
(14)
對于光電穩(wěn)定平臺而言,其非線性魯棒反饋us2應(yīng)滿足
(15)
故滿足條件的us2可表示為
(16)
式中:h=||
θmax-θmin||
||
φ||
+δd;κ為常數(shù);ε為一個足夠小的正值。
故本文設(shè)計的自適應(yīng)魯棒控制律為
(17)
為得到本文所需擾動估計值,利用干擾觀測器對系統(tǒng)的擾動進行估計。干擾觀測器基本思想是將干擾項及模型參數(shù)變化造成的重構(gòu)模型和實際系統(tǒng)之差作為控制輸入端,估計出系統(tǒng)的干擾值,作為補償信號反饋以達(dá)到抑制干擾的作用,消除干擾項對系統(tǒng)的影響,使系統(tǒng)對干擾表現(xiàn)出強魯棒性的作用。干擾觀測器結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 DOB結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of disturbance observer
圖3中,G-1(s)為系統(tǒng)名義模型的逆,系統(tǒng)的名義模型為
(18)
Q(s)為低通濾波器,其主要作用是使系統(tǒng)物理可實現(xiàn)。目前應(yīng)用最廣泛的低通濾波器主要是LEE[11]提出的二項式型濾波器,其表達(dá)形式為
(19)
Q(s)的相對階次增大會導(dǎo)致其幅值過高,系統(tǒng)在諧振頻率附近的魯棒性降低,且結(jié)構(gòu)較復(fù)雜;因此,Q(s)的階次和相對階次均應(yīng)盡量小,結(jié)構(gòu)應(yīng)盡量簡潔,本文選取的Q(s)結(jié)構(gòu)為
(20)
參數(shù)τ與系統(tǒng)對外部力矩擾動的抑制能力有關(guān),其值越小,低頻時抑制能力越強,高頻時變?nèi)?;τ越大,情況相反,因此,τ的選取應(yīng)綜合考慮系統(tǒng)的性能要求。
為證明本文設(shè)計控制器的有效性,本章基于李雅普諾夫理論,證明對于本文系統(tǒng)式(2),取控制律式(17),則可以保證系統(tǒng)跟蹤誤差收斂到原點極小鄰域內(nèi)且當(dāng)外界擾動、參數(shù)估計誤差隨時間趨向于零時,可以保證系統(tǒng)跟蹤誤差漸近收斂。
選取李雅普諾夫函數(shù)
V=e2/2
(21)
求導(dǎo)并聯(lián)合式(13)可得
(22)
式中,k0=2k。
解微分方程可得
(23)
(24)
因此可得
(25)
可以通過調(diào)節(jié)ε,k的大小,保證系統(tǒng)跟蹤誤差收斂到原點極小鄰域內(nèi)。
選取李雅普諾夫函數(shù)
(26)
同樣地,對式(26)求導(dǎo)可得
(27)
根據(jù)式(15),(27)聯(lián)合可得
(28)
(29)
根據(jù)李雅普諾夫定理可知,閉環(huán)系統(tǒng)跟蹤誤差是漸近收斂的。
為了驗證本文所提的融合擾動估計值的自適應(yīng)魯棒控制(ADARC)算法的有效性,在Matlab/Simulink搭建ADARC仿真模型,如圖4所示,對本文提出的算法進行階躍響應(yīng)及等效擾動抑制實驗,并將實驗結(jié)果與DOB直接前饋補償+自適應(yīng)魯棒控制算法(DARC)和DOB直接前饋補償+PID控制算法(DPID)結(jié)果進行對比。
圖4 系統(tǒng)仿真模型Fig.4 System simulation model
光電穩(wěn)定平臺和控制器參數(shù)分別見表1和表2。
表1 某光電穩(wěn)定平臺參數(shù)Table 1 Parameters of a photoelectric stabilized platform
表2 控制器參數(shù)Table 2 Controller parameters
DARC控制器參數(shù)與ADARC保持一致,PID控制器參數(shù)由基于期望頻率法設(shè)計所得,其具體實現(xiàn)形式及參數(shù)由文獻(xiàn)[12]可得。
階躍響應(yīng)可以較好地反映系統(tǒng)的快速性、穩(wěn)定性以及穩(wěn)態(tài)誤差,故設(shè)計階躍響應(yīng)仿真實驗對本文所提算法進行驗證。
實驗輸入條件:給定幅值為1 rad/s的階躍信號作為系統(tǒng)指令信號,考察本文所提自適應(yīng)魯棒控制算法與DARC算法以及DPID算法的階躍速度輸出,通過超調(diào)量、上升時間(10%~90%)及調(diào)節(jié)時間(2%誤差帶)對算法性能進行考察。仿真結(jié)果如圖5和表3所示。
表3 階躍響應(yīng)指標(biāo)對比Table 3 Comparison of step response indexes
由圖5和表3可知,與DARC控制器相比,ADARC控制器上升時間減少15.38%,調(diào)節(jié)時間減少8.49%;與DPID相比,上升時間減少34.52%,調(diào)節(jié)時間減少79.23%且無超調(diào)量,動態(tài)性能明顯提高。
圖5 階躍響應(yīng)及局部放大圖Fig.5 Step response and its partial enlargement
由于在實際的光電穩(wěn)定平臺中,低頻擾動對系統(tǒng)影響較大,因此在圖4的仿真模型Equivalent disturbance處添加1 V 2 Hz的等效擾動,則可得3種算法的擾動估計值以及瞄準(zhǔn)線穩(wěn)定精度如圖6和圖7所示。
圖6 擾動估計值Fig.6 Disturbance estimation
圖7 穩(wěn)定精度對比Fig.7 Comparison of stability precision
由圖7可得,在相同控制器及相同擾動條件下,ADARC控制算法的瞄準(zhǔn)線穩(wěn)定精度約為6.46 μrad,DARC控制算法瞄準(zhǔn)線穩(wěn)定精度約為9.80 μrad,DPID控制算法瞄準(zhǔn)線穩(wěn)定精度約為17.53 μrad。相較于DPID控制算法,ADARC控制算法穩(wěn)定精度提高了63.15%;相較于DARC控制算法,穩(wěn)定精度提高了34.08%,極大地提高了光電穩(wěn)定平臺的穩(wěn)定精度。
表4列出了在等效擾動幅值為1 V、不同頻率的擾動下系統(tǒng)的穩(wěn)定精度對比。
表4 不同頻率下擾動的穩(wěn)定精度Table 4 Disturbance accuracy at different frequencies
從表4可以看出,對于5 Hz內(nèi)不同頻率的等效擾動,在同等條件下,相較于基于DARC控制算法和DPID控制算法,基于ADARC控制算法瞄準(zhǔn)線穩(wěn)定精度均有明顯提高。
本文提出一種基于干擾觀測器的自適應(yīng)魯棒控制算法,該算法將干擾觀測器的擾動估計值融合進自適應(yīng)魯棒控制中,利用自適應(yīng)參數(shù)估計對其進行補償,對系統(tǒng)參數(shù)不確定性以及擾動進行抑制,同時通過魯棒控制部分,對參數(shù)估計殘差進行補償,有效地提升了光電穩(wěn)定平臺的響應(yīng)能力以及抗擾能力,具有一定的工程應(yīng)用價值。