智能控制chap5_第1頁(yè)
智能控制chap5_第2頁(yè)
智能控制chap5_第3頁(yè)
智能控制chap5_第4頁(yè)
智能控制chap5_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩85頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、第五章 自適應(yīng)模糊控制,模糊控制的突出優(yōu)點(diǎn)是能夠比較容易地將人的控制經(jīng)驗(yàn)溶入到控制器中,但若缺乏這樣的控制經(jīng)驗(yàn),很難設(shè)計(jì)出高水平的模糊控制器。而且,由于模糊控制器采用了IF-THRN控制規(guī)則,不便于控制參數(shù)的學(xué)習(xí)和調(diào)整,使得構(gòu)造具有自適應(yīng)的模糊控制器較困難。,自適應(yīng)模糊控制是指具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法的模糊邏輯系統(tǒng),其學(xué)習(xí)算法是依靠數(shù)據(jù)信息來(lái)調(diào)整模糊邏輯系統(tǒng)的參數(shù)。一個(gè)自適應(yīng)模糊控制器可以用一個(gè)單一的自適應(yīng)模糊系統(tǒng)構(gòu)成,也可以用若干個(gè)自適應(yīng)模糊系統(tǒng)構(gòu)成。與傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制相比,自適應(yīng)模糊控制的優(yōu)越性在于它可以利用操作人員提供的語(yǔ)言性模糊信息,而傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制則不能。這一點(diǎn)對(duì)具有高度不確定因素的系統(tǒng)

2、尤其重要。,自適應(yīng)模糊控制有兩種不同的形式: (1)直接自適應(yīng)模糊控制:根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)性能與理想性能之間的偏差,通過(guò)一定的方法來(lái)直接調(diào)整控制器的參數(shù); (2)間接自適應(yīng)模糊控制:通過(guò)在線辨識(shí)獲得控制對(duì)象的模型,然后根據(jù)所得模型在線設(shè)計(jì)模糊控制器。,5.1 模糊逼近 5.1.1 模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì),設(shè)二維模糊系統(tǒng) 為集合 上的一個(gè)函數(shù),其解析式形式未知。假設(shè)對(duì)任意一 個(gè) ,都能得到 ,則可設(shè)計(jì)一個(gè)逼近的模糊系統(tǒng)。模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)步驟為: 步驟1:在 上定義 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的、一致的和完備的模糊集。,步驟2:組建 條模糊集IF-THEN規(guī)則:,:如果 為 且 為 ,則 為,其中,,將模糊集 的中心(用 表示)選擇

3、為,(5.1),步驟3:采用乘機(jī)推理機(jī),單值模糊器和中心平均解模糊器,根據(jù) 條規(guī)則來(lái)構(gòu)造模糊系統(tǒng),(5.2),5.1.2 模糊系統(tǒng)的逼近精度,萬(wàn)能逼近定理表明模糊系統(tǒng)是除多項(xiàng)函數(shù)逼近器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外的一個(gè)新的萬(wàn)能逼近器。模糊系統(tǒng)較之其它逼近器的優(yōu)勢(shì)在于它能夠有效地利用語(yǔ)言信息的能力。萬(wàn)能逼近定理是模糊邏輯系統(tǒng)用于非線性系統(tǒng)建模的理論基礎(chǔ),同時(shí)也從根本上解釋了模糊系統(tǒng)在實(shí)際中得到成功應(yīng)用的原因。,萬(wàn)能逼近定理 令 為式(5.2)中的二維模糊系統(tǒng), 為式(5.1)中的未知函數(shù),如果 在 上是連續(xù)可微的,模糊系統(tǒng)的逼近精度為:,(5.3),(5.4),式中,無(wú)窮維范數(shù) 定義為 。,由(5.4)式可知

4、:假設(shè) 的模糊集的個(gè)數(shù)為 ,其變化范圍的長(zhǎng)度為 ,則模糊系統(tǒng)的逼近精度滿足,即:,由該定理可得到以下結(jié)論: (1)形如式(5.2)的模糊系統(tǒng)是萬(wàn)能逼近器,對(duì)任意給定的 ,都可將 和 選得足夠小,使 成立,從而保證 。 (2)通過(guò)對(duì)每個(gè) 定義更多的模糊集可以得到更為準(zhǔn)確的逼近器,即規(guī)則越多,所產(chǎn)生的模糊系統(tǒng)越有效。 (3)為了設(shè)計(jì)具有預(yù)定精度的模糊系統(tǒng),必須知道 關(guān)于 和 的導(dǎo)數(shù)邊界,即 和 。同時(shí),在設(shè)計(jì)過(guò)程中,還必須知道 在 處的值。,5.1.3 仿真實(shí)例 實(shí)例1 針對(duì)一維函數(shù) ,設(shè)計(jì)一個(gè)模糊系統(tǒng) ,使之一致的逼近定義在 上的連續(xù)函數(shù) ,所需精度為 ,即 。,由于 ,由式(5.3)可知, ,

5、故取 滿足精度要求。取 ,則模糊集的個(gè)數(shù)為 。在 上定義31個(gè)具有三角形隸屬函數(shù)的模糊集 ,如圖5-1所示。所設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)為:,圖5-1 隸屬函數(shù),一維函數(shù)逼近仿真程序見(jiàn)chap5_1.m。逼近效果如圖5-2和5-3所示 :,圖5-2 模糊逼近,圖5-3 逼近誤差,實(shí)例2 針對(duì)二維函數(shù) ,設(shè)計(jì)一個(gè)模糊系統(tǒng) ,使之一致的逼近定義在 上的連續(xù)函數(shù) 所需精度為 。,由于 , 由式(5.3)可知,取 , 時(shí),有 滿足精度要求。由于 ,此時(shí)模糊集的個(gè)數(shù)為 即 和 分別在 上定義11個(gè)具有三角形隸屬函數(shù)的模糊集 。,所設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)為: (5.6) 該模糊系統(tǒng)由 條規(guī)則來(lái)逼近函數(shù),二維函數(shù)逼近仿真程序見(jiàn)

6、chap5_2.m。 和 的隸屬函數(shù)及 的逼近效果如圖5-4至5-7所示,圖5-4 的隸屬函數(shù),圖5-5 的隸屬函數(shù),圖5-6 模糊逼近,圖5-7 逼近誤差,5.2 間接自適應(yīng)模糊控制 5.2.1 問(wèn)題描述 考慮如下 階非線性系統(tǒng): (5.7) 其中 和 為未知非線性函數(shù), 和 分別為系統(tǒng)的輸入和輸出。 設(shè)位置指令為 ,令 (5.8),選擇 ,使多項(xiàng)式 的所有根部都在復(fù)平面左半開(kāi)平面上。 取控制律為 (5.9) 將(5.9)代入(5.7),得到閉環(huán)控制系統(tǒng)的方程: (5.10) 由 的選取,可得 時(shí) ,即系統(tǒng)的輸出 漸進(jìn)地收斂于理想輸出 。,如果非線性函數(shù) 和 是已知的,則可以選擇控制 來(lái)消除

7、其非線性的性質(zhì),然后再根據(jù)線性控制理論設(shè)計(jì)控制器。,5.2.2 控制器的設(shè)計(jì) 如果 和 未知,控制律(5.9)很難實(shí)現(xiàn)??刹捎媚:到y(tǒng) 和 代替 和 ,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)模糊控制。,1. 基本的模糊系統(tǒng) 以 來(lái)逼近 為例,可用兩步構(gòu)造模糊系統(tǒng): 步驟1:對(duì)變量 ( ),定義 個(gè)模糊集合 ( )。 步驟2:采用以下 條模糊規(guī)則來(lái)構(gòu)造模糊系統(tǒng): IF is AND is THEN is (5.11) 其中 , 。,采用乘積推理機(jī)、單值模糊器和中心平均解模糊器,則模糊系統(tǒng)的輸出為 (5.12) 其中 為 的隸屬函數(shù)。,令 是自由參數(shù),放在集合 中。引入向量 ,(5.12)式變?yōu)?(5.13) 其中 為 維向

8、量,其第 個(gè)元素為 (5.14),2. 自適應(yīng)模糊滑??刂破鞯脑O(shè)計(jì) 采用模糊系統(tǒng)逼近 和 ,則控制律(5.9)變?yōu)?(5.15) , (5.16) 其中 為模糊向量,參數(shù) 和 根據(jù)自適應(yīng)律而變化。,設(shè)計(jì)自適應(yīng)律為: (5.17) (5.18) 自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)如圖5-8所示。,圖5-8 自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng),3. 穩(wěn)定性分析 由式(5.15)代入式(5.7)可得如下模糊控制系統(tǒng)的閉環(huán)動(dòng)態(tài) (5.19) 令: , (5.20),則動(dòng)態(tài)方程(5.19)可寫為向量形式: (5.21) 設(shè)最優(yōu)參數(shù)為 (5.22) (5.23) 其中 和 分別為 和 的 集合。,定義最小逼近誤差為 (5.24) 式(5

9、.21)可寫為: (5.25) 將式(5.16)代入式(5.25),可得閉環(huán)動(dòng)態(tài)方程: (5.26) 該方程清晰地描述了跟蹤誤差和控制參數(shù) 、 之間的關(guān)系。自適應(yīng)律的任務(wù)是為 、 確定一個(gè)調(diào)節(jié)機(jī)理,使得跟蹤誤差 和參數(shù)誤差 、 達(dá)到最小。,定義Lyapunov函數(shù) (5.27) 式中 , 是正常數(shù), 為一個(gè)正定矩陣且滿足Lyapunov方程 (5.28) 其中 是一個(gè)任意的 正定矩陣, 由式(5.20)給出。,取 , , 。 令 , 則(5.26)式變?yōu)椋?即 的導(dǎo)數(shù)為: (5.29),將 將自適應(yīng)律(5.17)和(5.18)代入上式,得: (5.30) 由于 ,通過(guò)選取最小逼近誤差 非常小的

10、模糊系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn) 。,5.2.3 仿真實(shí)例 被控對(duì)象取單級(jí)倒立擺,如圖5-5所示,其動(dòng)態(tài)方程如下:,其中 和 分別為擺角和擺速, , 為小車質(zhì)量, 為擺桿質(zhì)量, , 為擺長(zhǎng)的一半, , 為控制輸入。,位置指令為 。取以下5種隸屬函數(shù): 由于i=1,2,則用于逼近 和 的模糊規(guī)則分別有25條。,圖5-5 單級(jí)倒立擺系統(tǒng)示意圖,根據(jù)隸屬函數(shù)設(shè)計(jì)程序,可得到隸屬函數(shù)圖,如圖5-6所示。,圖5-6 的隸屬函數(shù),倒立擺初始狀態(tài)為 , 和 的初始值取0.10,采用控制律(5.9),取 自適應(yīng)參數(shù)取 , 。 在程序中,分別用 、 、 和表示模糊系統(tǒng) 的分子、分母及 ,仿真結(jié)果如圖5-7至圖5-10所示。,圖

11、5-7 位置跟蹤,圖5-8 控制輸入信號(hào),圖5-9 及 的變化,圖5-10 及 的變化,間接模糊自適應(yīng)控制仿真程序有5個(gè): (1)隸屬函數(shù)設(shè)計(jì)程序:chap5_3mf.m; (2) Simulink主程序:chap5_3sim.mdl; (3) 控制器S函數(shù):chap5_3s.m; (4) 被控對(duì)象S函數(shù):chap5_3plant.m; (5) 作圖程序:chap5_3plot.m。見(jiàn)附錄。,5.3 直接自適應(yīng)模糊控制 直接模糊自適應(yīng)控制和間接自適應(yīng)模糊控制所采用的規(guī)則形式不同。間接自適應(yīng)模糊控制利用的是被控對(duì)象的知識(shí),而直接模糊自適應(yīng)控制采用的是控制知識(shí)。,5.3.1 問(wèn)題描述 考慮如下方程

12、所描述的研究對(duì)象 (5.31) (5.32) 式中, 為未知函數(shù), 為未知的正常數(shù)。,直接自適應(yīng)模糊控制采用下面IF-THEN模糊規(guī)則來(lái)描述控制知識(shí): 如果 是 且且 是 ,則 是 (5.33) 式中, , 為 中模糊集合,且 。 設(shè)位置指令為 ,令 (5.34),選擇 ,使多項(xiàng)式 的所有根部都在復(fù)平面左半開(kāi)平面上。取控制律為 (5.35) 將(5.35)代入(5.31),得到閉環(huán)控制系統(tǒng)的方程: (5.36) 由 的選取,可得 時(shí) ,即系統(tǒng)的輸出 漸進(jìn)地收斂于理想輸出 。,直接型模糊自適應(yīng)控制是基于模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)一個(gè)反饋控制器 和一個(gè)調(diào)整參數(shù)向量 的自適應(yīng)律,使得系統(tǒng)輸出 盡可能地跟蹤理想輸出

13、 。,5.3.2 控制器的設(shè)計(jì) 直接自適應(yīng)模糊控制器為 (5.37) 式中, 是一個(gè)模糊系統(tǒng), 是可調(diào)參數(shù)集合。,模糊系統(tǒng) 可由以下兩步來(lái)構(gòu)造: 步驟1: 對(duì)變量 ,定義 個(gè)模糊集合 ( ) 步驟2:用以下 條模糊規(guī)則來(lái)構(gòu)造模糊系統(tǒng) : 如果 是 且且 是 ,則 是 (5.38) 其中, , 。,采用乘積推理機(jī)、單值模糊器和中心平均解模糊器來(lái)設(shè)計(jì)模糊控制器,即 (5.39) 令 是自由參數(shù),放在集合 中, 則模糊控制器為: (5.40) 其中 為 維向量 。,其第 個(gè)元素為 (5.41) 模糊控制規(guī)則(5.33)是通過(guò)設(shè)置其初始參數(shù)而被嵌入到模糊控制器中的。,5.3.3 自適應(yīng)律的設(shè)計(jì) 將式(

14、5.35)、(5.37)代入式(5.31),并整理得: (5.42),令,(5.43),則閉環(huán)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方程(5.42)可寫成向量形式: (5.44),(5.45),定義最優(yōu)參數(shù)為:,定義最小逼近誤差為: (5.46) 由式(5.44)可得: (5.47) 由式(5.40),可將誤差方程(5.47)改寫為: (5.48),定義Lyapunov函數(shù): (5.49) 其中參數(shù) 是正的常數(shù)。 為一個(gè)正定矩陣且滿足Lyapunov方程 (5.50) 其中 是一個(gè)任意的 正定矩陣, 由式(5.43)給出。,令 則(5.48)式變?yōu)椋?取,即 的導(dǎo)數(shù)為: (5.51),令 為 的最后一列,由 可知 則式(5

15、.51)變?yōu)椋?(5.52) 取自適應(yīng)律 (5.53) 則 (5.54),由于 , 是最小逼近誤差,通過(guò)設(shè)計(jì)足夠多規(guī)則的模糊系統(tǒng) ,可使 充分小,并滿足 ,從而使得 。,直接型自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖5-15所示。,圖5-15 直接型自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng),5.3.4 仿真實(shí)例 被控對(duì)象為一二階系統(tǒng):,位置指令為 。,取以下6種隸屬函數(shù):,系統(tǒng)擺初始狀態(tài)為 , 的初始值取0,采用控制律(5.39),取 , , 自適應(yīng)參數(shù)取 。 根據(jù)隸屬函數(shù)設(shè)計(jì)程序,可得到隸屬函數(shù)圖,如圖5-16所示。在控制系統(tǒng)仿真程序中,分別用 、 和 表示模糊系統(tǒng) 的分子、分母及 ,仿真結(jié)果如圖5-17和圖5-18所示。,

16、圖5-12 的隸屬函數(shù),圖5-13 位置跟蹤,圖5-14 控制輸入信號(hào),直接自適應(yīng)模糊控制程序有5個(gè): (1)隸屬函數(shù)設(shè)計(jì)程序chap5_4mf.m; (2) Simulink主程序chap5_4sim.mdl; (3) 控制器S函數(shù)程序chap5_4s.m; (4) 被控對(duì)象S函數(shù)程序chap5_4plant.m; (5) 作圖程序:chap5_4plot.m。,5.4 機(jī)器人關(guān)節(jié)數(shù)學(xué)模型,在許多生產(chǎn)場(chǎng)合,利用機(jī)器人取代人體操作,不僅提高了生產(chǎn)效率,而且還能完成一些人所不能完成的高強(qiáng)度、危險(xiǎn)作業(yè)。機(jī)械臂是工業(yè)機(jī)器人中常見(jiàn)的一類被控對(duì)象。 一個(gè)典型的多關(guān)節(jié)機(jī)器人如圖5-19所示。,圖5-19

17、一個(gè)8關(guān)節(jié)機(jī)器人,式中為關(guān)節(jié)角位移量,為機(jī)器人的慣性矩陣,表示離心力和哥氏力,為重力項(xiàng),表示摩擦力矩,為控制力矩,為外加擾動(dòng)。 一個(gè)典型的多關(guān)節(jié)機(jī)器人如圖5-20所示。,(5.55),考慮一個(gè)關(guān)節(jié)機(jī)器人,其動(dòng)態(tài)性能可由二階非線性微分方程描述:,圖5-20雙關(guān)節(jié)剛性機(jī)械手示意圖,機(jī)械手動(dòng)力學(xué)模型的特點(diǎn):1、動(dòng)力學(xué)模型包含的項(xiàng)數(shù)多。隨著機(jī)器人關(guān)節(jié)數(shù)的增加,方程中包含的項(xiàng)數(shù)增加。2、高度非線性,方程的每一項(xiàng)都含有正弦余弦等非線性因素。3、高度耦合。4、模型不確定性和時(shí)變性。當(dāng)機(jī)器人搬運(yùn)物體時(shí),由于所持物件不同,負(fù)載會(huì)發(fā)生變化,另外,關(guān)節(jié)的摩擦力矩也會(huì)隨時(shí)間變化。,機(jī)械手動(dòng)力學(xué)模型有以下幾個(gè)特性:1、

18、 為一個(gè)正定對(duì)稱矩陣,且是有界的,即存在已知正常數(shù) 和 ,使得 ;2、 有界,即存在已知 ,使得 成立;3、矩陣 為斜對(duì)稱矩陣;4、未知擾動(dòng)滿足 , 為一個(gè)已知正常數(shù)。,5.5.1 系統(tǒng)描述,5.5 基于模糊補(bǔ)償?shù)臋C(jī)械手自適應(yīng)模糊控制,機(jī)器人的動(dòng)態(tài)方程為:,(5.56),其中 為慣性力矩, 是向心力和哥氏力矩, 是重力項(xiàng), 是由摩擦 、擾動(dòng) 、負(fù)載變化的不確定項(xiàng)組成。,5.5.2 基于模糊補(bǔ)償?shù)目刂?假設(shè)、和為已知,且所有狀態(tài)變量可測(cè)得。定義誤差函數(shù)為:,(5.57),其中 為正定陣, 為跟蹤誤差。,定義,(5.58),定義Lyapunov函數(shù),(5.59),其中, 則,則,(5.60),其中 為未知非線性函數(shù),采用基于MIMO的模糊系統(tǒng) 來(lái)逼近 。,參考文獻(xiàn)15,設(shè)計(jì)以下兩種基于模糊補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)控制律。,1.自適應(yīng)控制律的設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)控制律為:,(5.61),其中 , , ,,(5.62),其中 , 為模糊系統(tǒng)。,(5.63),將控制律式(5.61)代入式(5.60),得,定模糊逼近誤差為:,自適應(yīng)律為,(5.64),則,2.魯棒自適應(yīng)控制,為了消除逼近誤差造成的影響,保證系統(tǒng)穩(wěn)定,在控制律中采用了魯棒項(xiàng)。設(shè)計(jì)魯棒自適應(yīng)律為,其中 。,將控制律式(5.65)代入式(5.59),得,(5.65),假設(shè)機(jī)器人關(guān)節(jié)個(gè)數(shù)為 個(gè),如果采用基于MIMO的模糊系統(tǒng) 來(lái)逼近

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論