劉栩粼 謝崇波②
①四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子與物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院
②四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院
本文針對(duì)小車倒立擺系統(tǒng)在控制過程中存在的不確定性和外部擾動(dòng),提出了一種H∞魯棒LQR控制器。首先,建立I級(jí)小車倒立擺的線性數(shù)學(xué)模型;然后,分別基于Riccati方程和LMI算法設(shè)計(jì)H∞魯棒LQR控制器;最后,進(jìn)行了仿真驗(yàn)證與分析。研究結(jié)果表明,H∞魯棒LQR控制方法不僅調(diào)節(jié)時(shí)間短,而且能補(bǔ)償系統(tǒng)所受到的內(nèi)外干擾,保證了系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性,較好地滿足了系統(tǒng)性能要求。
小車倒立擺系統(tǒng)(Cart-pole inverted pendulum system)作為一個(gè)典型的非線性欠驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)[1],被眾多科研學(xué)者用于驗(yàn)證控制算法的正確性和可行性。比如,彭錦等人研究了線性二次型最優(yōu)控制算法在小車倒立擺控制系統(tǒng)中的應(yīng)用,得出二次最優(yōu)控制不僅實(shí)現(xiàn)了二級(jí)直線倒立擺的穩(wěn)定控制,并且具有較強(qiáng)的抗干擾能力[1];文獻(xiàn)2基于小車倒立擺控制系統(tǒng)開設(shè)了《自動(dòng)控制原理實(shí)驗(yàn)》教學(xué)實(shí)踐課程,提高了課程組實(shí)驗(yàn)教學(xué)整體水平。但目前大多數(shù)控制方法都依賴于倒立擺控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析,模型與模型之間存在著偏差以及受到外部干擾等,會(huì)使系統(tǒng)無法獲得理想的控制效果[3]。
為了解決上述問題,許多學(xué)者將魯棒控制方法(Robust Control Method,RCM)應(yīng)用于小車倒立擺系統(tǒng)。屠永等人針對(duì)倒立擺不確定系統(tǒng)的魯棒性問題,只考慮被控系統(tǒng)模型的參數(shù)攝動(dòng)對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)的影響,對(duì)系統(tǒng)的輸出反饋進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)[4];文獻(xiàn)5在文獻(xiàn)4的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于LMI算法的魯棒H∞控制器,使倒立擺系統(tǒng)具有更好的抗干擾性;李樹奎[6]等人研究了倒立擺的虛擬現(xiàn)實(shí)仿真教學(xué)平臺(tái),所設(shè)計(jì)的控制器能使系統(tǒng)具有更好的穩(wěn)定性;劉微微[7]等人通過增加系統(tǒng)自身的擾動(dòng)及LQR控制器中加權(quán)陣R的改變,驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的控制方法的魯棒穩(wěn)定性。
參考文獻(xiàn)5至7魯棒控制方法,本文在軌跡跟蹤控制過程中,存在擺桿質(zhì)量不確定性和外部擾動(dòng)的情況下,主要以級(jí)小車倒立擺系統(tǒng)為研究對(duì)象,首先,建立其線性化的數(shù)學(xué)模型[9-11],接著,分別基于算法設(shè)計(jì)控制器,最后分別進(jìn)行仿真驗(yàn)證與分析。研究結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的魯棒控制器,不僅調(diào)節(jié)時(shí)間短,并且能較好地補(bǔ)償系統(tǒng)所受到的內(nèi)外干擾,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,實(shí)時(shí)控制性好,有利于工程的實(shí)際應(yīng)用。內(nèi)容安排如下:在第二節(jié)中,介紹級(jí)小車倒立擺系統(tǒng)的非線性數(shù)學(xué)模型;第三節(jié)設(shè)計(jì)基于算法的控制器;第四節(jié)展示所提出的控制方法的有效性,即倒立擺的擺桿和小車的位置、小車速度、擺桿角度、擺桿角速度以及控制輸入量等5種響應(yīng)的MATLAB/Simulink仿真結(jié)果。最后,在第五節(jié)中,對(duì)所提出的控制方法進(jìn)行總結(jié)。
線性模型如下所示。
圖1 小車倒立擺物理模型
表1 倒立擺結(jié)構(gòu)參數(shù)表
根據(jù)拉格朗日方程[15],且滿足擺桿轉(zhuǎn)角為小角度,即,可得到級(jí)小車倒立擺系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,如下所示。
將以上的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的LQR最優(yōu)控制問題模型,則可得到以下系數(shù)矩陣:
從模型式(2)中不難發(fā)現(xiàn),在擺桿質(zhì)量不確定的基礎(chǔ)上,加入干擾項(xiàng),增加了對(duì)倒立擺系統(tǒng)控制的難度[16],因此,本文基于算法設(shè)計(jì)一個(gè)H∞魯棒控制器。
針對(duì)以下不確定線性系統(tǒng):
(2)閉環(huán)系統(tǒng)在LQR意義下是最優(yōu)的;
則式(5)等價(jià)于:
可得到,擾動(dòng)抑制性能等價(jià)于式(8):
針對(duì)式(3),設(shè)計(jì)反饋控制器,使閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定且滿足式(8)的充分必要條件是:方程。
線性矩陣不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)技術(shù)是控制科學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域里有效工具。許多控制理論、分析及綜合問題都可以通過構(gòu)造技術(shù)來進(jìn)行求解。
在式(18)反饋下,閉環(huán)系統(tǒng)具有魯棒H∞性能指標(biāo),即:
結(jié)合小車倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型式3、表1,設(shè)小車的質(zhì)量和擺桿為剛體,在外界存在干擾的情況下,擺桿的質(zhì)量變?yōu)樵瓉淼?.2倍時(shí),取其他數(shù)據(jù)在第3節(jié)中已經(jīng)提供,分別利用第3.1節(jié)、3.2節(jié)中算法對(duì)控制器進(jìn)行求解狀態(tài)反饋控制器。最后,得到仿真結(jié)果如圖2~圖4所示。
圖2 響應(yīng)過程
圖3 跟蹤過程
圖4 兩種輸入控制力的跟蹤過程