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IP屬地：天津 上傳時(shí)間：2022-12-03 格式：DOCX 頁(yè)數(shù)：5 大小：75.03KB 積分：15 舉報(bào) 版權(quán)申訴

控制理論與應(yīng)用ControlTheory&Applications文章編號(hào)：******自適應(yīng)內(nèi)模控制摘要：為了降低系統(tǒng)模型參數(shù)變化對(duì)測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)控制系統(tǒng)的影響，提出了基于慣量辨識(shí)技術(shù)的自適應(yīng)內(nèi)?？刂品桨?。首先建立了某型號(hào)測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)內(nèi)?？刂破?，在此基礎(chǔ)上采用基于擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的慣量辨識(shí)算法來(lái)辨識(shí)測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化情況，然后通過(guò)模糊控制器根據(jù)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化自動(dòng)調(diào)整內(nèi)?？刂破鞯膮?shù)，從而確保了控制器的控制性能。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該控制方案對(duì)慣量的變化有著很強(qiáng)的自適應(yīng)性，提高了測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)控制系統(tǒng)的抗干擾性能和系統(tǒng)的魯棒性，取得了較好的控制效果。關(guān)鍵詞：測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)；參數(shù)變化；內(nèi)模控制；慣量辨識(shí)；模糊控制；自適應(yīng)控制中圖分類(lèi)號(hào)：TP273文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAdaptiveinternalmodelcontrolof*******Abstract：Inordertoreducetheinfluenceofvariationofmodelparameterstothetestturntable,anadaptiveIMCbasedoninertiaidentificationtechnologyisproposed.Firstly,anIMCcontrollerisdesignedbasedonthemathematicalmodelofatypeoftestturntable.Thentheinertiaidentificationmethodusingdisturbanceobserverisproposedtoidentifytheinertiavariationsofthetestturntable.AndafuzzylogiccontrollerisintroducedtoadjusttheparametersoftheIMCcontrolleronlinewiththeinertiavariationstoensuretheeffectivenessofthesystem.Simulationandexperimentalresultsshowthattheproposedschemehasastrongadaptationtotheinertiavariationswhichcanenhancethedisturbancerejectionpropertyandimprovetherobustnessofthesystem.Keywords:testturntable;parametervariation;internalmodecontrol;inertiaidentification;fuzzycontroller;adaptationcontrol收稿日期：一年一月一日；修回日期：一年一月一日.基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目1引言(Introduction)收稿日期：一年一月一日；修回日期：一年一月一日.基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目慣性導(dǎo)航與制導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展水平是決定航空、航天和航海技術(shù)發(fā)展的重要因素，而高精度、高性能的測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)是慣性導(dǎo)航與制導(dǎo)技術(shù)發(fā)展的有力保障［1］。測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)存在機(jī)械摩擦、軸系耦合、軸系垂直度和正交度、臺(tái)體剛度、負(fù)載框架對(duì)稱(chēng)性以及其它機(jī)械和電氣方面非線性因素的影響，目前測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)大多基于傳統(tǒng)的頻域設(shè)計(jì)理論，經(jīng)典控制很難對(duì)系統(tǒng)中的各種非線性因素進(jìn)行有效的抑制，難以獲得較好的控制效果⑵。內(nèi)?？刂圃砗?jiǎn)單，能消除未知干擾，具有跟蹤調(diào)節(jié)性能好、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)［3-6］，在機(jī)器人控制、過(guò)程控制、機(jī)組控制等工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)得到了大量應(yīng)用［7-11］。在測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)此類(lèi)機(jī)電系統(tǒng)中，內(nèi)模控制也取得了較多的研究成果，文獻(xiàn)［12］采用自適應(yīng)內(nèi)?？刂品椒ㄟM(jìn)行遙操作機(jī)器人控制，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了其有效性；文獻(xiàn)［13］采用內(nèi)?？刂圃O(shè)計(jì)了永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，仿真結(jié)果表明該控制器能自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制參數(shù)，使電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能；文獻(xiàn)［14］針對(duì)擾動(dòng)設(shè)計(jì)了內(nèi)?？刂茷V波器，取得了較好的效果。測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)在高、低速運(yùn)行過(guò)程中由于軸系間的耦合會(huì)造成轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化，同時(shí)，為了降低測(cè)試成本，測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)往往用來(lái)對(duì)多種慣性器件或慣性設(shè)備進(jìn)行性能測(cè)試，不同的測(cè)試對(duì)象也會(huì)造成測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化。當(dāng)系統(tǒng)模型參數(shù)變化較大時(shí)，如果控制器參數(shù)保持不變，會(huì)使系統(tǒng)性能變差，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不

穩(wěn)定［1。如何使系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別變化的工況，并據(jù)此對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)變化工況的智能性和自適應(yīng)性，從而提高測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)的控制性能，具有非常重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。文獻(xiàn)［12-14］沒(méi)有對(duì)慣量變化造成的系統(tǒng)參數(shù)變化提出合適的處理方法，在此基礎(chǔ)上，本文提出了基于擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的慣量辨識(shí)算法，并設(shè)計(jì)了模糊控制器用于自動(dòng)調(diào)整內(nèi)?？刂破鲄?shù)，以適應(yīng)不同工況變化帶來(lái)的系統(tǒng)參數(shù)變化的影響。2測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)數(shù)學(xué)模型(Testturntablemodel)測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)控制系統(tǒng)調(diào)速范圍較寬，特別有低速要求，采用直流力矩電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)。根據(jù)直流力矩電機(jī)原理有：電壓平衡方程：u(t)=K竺Q+Ri(t)+L如)(1)edtdt'"轉(zhuǎn)矩方程："+b華+T=Ki(t)(2)dtdt￡mu(t)為電樞控制電壓；i(t)為電樞電流;L為電樞回路總電感；R為電樞回路總電阻;J為等效到轉(zhuǎn)軸上的轉(zhuǎn)軸慣，J=Jm+JL，Jm和JL分別為電機(jī)和負(fù)載的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；0(t)為電機(jī)的角位移；b為粘性阻尼系數(shù)，b=bm+bL，bm和bL分別為電機(jī)和負(fù)載的粘性阻尼系數(shù)；Km為電機(jī)力矩系數(shù)；T￡為加在電機(jī)轉(zhuǎn)軸上各種擾動(dòng)力矩總和。3測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)(IMCDesignoftestturntable)控制系統(tǒng)采用多閉環(huán)串級(jí)控制方案，將電流環(huán)、速度環(huán)和位置環(huán)組合。電流環(huán)采用控制器，集成在電機(jī)功率放大器內(nèi)，經(jīng)過(guò)校正后的電流環(huán)可以提高電機(jī)響應(yīng)時(shí)間、拓展頻率帶寬，抑制由電網(wǎng)電壓波動(dòng)造成的不利影響。

3.1速度環(huán)內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)(IMCDesignofspeedloop)圖1.速度環(huán)結(jié)構(gòu)框圖Fig1.Structureofspeedcontrol速度環(huán)控制結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中IMC是速度環(huán)內(nèi)模控制器，Gi(s)是電流環(huán)調(diào)節(jié)器，ir和i分別是電流給定和輸出，°r和°分別是電機(jī)參考角速度和輸出角速度，①=0'。從控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖可以看出，轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)電機(jī)軸系所受到的各種干擾力矩位于電流環(huán)外，速度環(huán)內(nèi)，下面通過(guò)在速度環(huán)設(shè)計(jì)自適應(yīng)內(nèi)?？刂破?，用于克服干擾力矩和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變化帶來(lái)的影響，提高系統(tǒng)抗干擾能力。由電機(jī)轉(zhuǎn)矩方程(2)變化得：°=Km—b°_TJJJ上式可以化為：°=Kmi—b°+Km(i—i)—T⑷

JrJJrJ其中ir為內(nèi)模控制器IMC的輸出，把上式進(jìn)一步化為：°=Kmi—b°—Kmd(t)

JrJJ(3)(5)(6)其中，看成系統(tǒng)總的擾動(dòng)，由式(5)可知，測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)控制系統(tǒng)速度環(huán)模型可簡(jiǎn)化表示為：(3)(5)(6)—、1pS=as+bppa=^—,b=其中PKPK。定義系統(tǒng)內(nèi)部模型如下:/、1G”(s)二Emm(7)其中am和bm為系統(tǒng)內(nèi)部模型參數(shù)，由此得到速度環(huán)內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)圖如圖2所示。(7)法測(cè)試慣量、模型參考自適應(yīng)辨識(shí)方法和基于擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的慣量辨識(shí)方法等［15］文中采用擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器來(lái)估計(jì)擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩的大小。由直流力矩電機(jī)的轉(zhuǎn)矩方程J3=TM-T廣園T(10)圖2.速度環(huán)內(nèi)?？刂圃韴DFig2.SchemeofspeedcontrolbasedonIMC設(shè)計(jì)內(nèi)?？刂破鰿(s)如下:C(s)=G-1(s)Q(s)=G-i(s)廠」(8)mm(人S+1)定義擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩Td為電磁轉(zhuǎn)矩之外的所有轉(zhuǎn)矩之和，即：T——b?—TdZ(11)在實(shí)際系統(tǒng)中，系統(tǒng)采樣頻率一般遠(yuǎn)高于擾動(dòng)力矩變化的頻率，可近似認(rèn)為T(mén)d在一個(gè)采樣周期中是常值，于是有?—Td=0(12)聯(lián)立上述三式可得如下?tīng)顟B(tài)方程：其中Q(s)為一階低通濾波器，，為Q(S)的時(shí)間常數(shù)。當(dāng)模型匹配，即Gp(S)=Gm(S)時(shí)，由圖2可得：1及?(s)=?(s)一、D(s)(弗+1)rg+b冷+1)(9)濾波器Q(s)的帶寬決定了閉環(huán)系統(tǒng)的帶寬，參數(shù)入決定了閉環(huán)系統(tǒng)的響應(yīng)速度，可以通過(guò)調(diào)整濾波器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)來(lái)獲得期望的動(dòng)態(tài)品質(zhì)和魯棒性。當(dāng)入足夠小時(shí)，速度輸出可以快速跟蹤給定指令，此時(shí)的外部擾動(dòng)對(duì)速度輸出幾乎沒(méi)有影響。在測(cè)試特定的慣性設(shè)備時(shí)，按照上述方法設(shè)計(jì)的速度環(huán)內(nèi)模控制器可以使測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)很好的跟蹤給定指令。當(dāng)更換被測(cè)設(shè)備或者測(cè)試條件發(fā)生較大變化時(shí)，由于負(fù)載轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)模型參數(shù)的變化，如果控制器參數(shù)仍保持不變的話，會(huì)降低系統(tǒng)性能。下面利用慣量辨識(shí)的方法，同時(shí)設(shè)計(jì)模糊控制器根據(jù)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化情況自適應(yīng)的調(diào)整內(nèi)?？刂破鞯膮?shù)，可以提高測(cè)試轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。3.2慣量辨識(shí)算法設(shè)計(jì)(designofinertiaidentification)常見(jiàn)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量辨識(shí)方法有:利用加速度x=Ax+Bu

y=Cx'?、其中"[Td)(13)(01/J、A=I。0J

C=(10)(1/J、B=設(shè)計(jì)如下觀測(cè)器來(lái)估計(jì)擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩Td的大?。?Z=—az+aJ?+un彳人/r八T=—az+aJ?(14)Idn其中，Jn為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的標(biāo)定值，Td為擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩的估計(jì)值，一a為觀測(cè)器的極點(diǎn)，a〉00引入變量q0(t)，q(t)，q(t)他們分別U12滿足如下條件：q(t)=—aq+au,q(0)=0<q(t)=—aq+a?,q(0)=0q(t)=—aq+a,q(0)=0*22則Td可表示為：(15)M…T(t)=—5Jq(t)—bq(t)—Tq(t)d11Z2(16)(18)(19)(20)為模糊控制器的輸出，''=a+yAa按以下公式調(diào)整。m(21)1(18)(19)(20)為模糊控制器的輸出，''=a+yAa按以下公式調(diào)整。m(21)11471013161922(a)模糊輸入8的隸屬度函數(shù)口I*PPPPPPPP05101214161820Oa模糊控制規(guī)則為：if8AisPikT人JTd(t)xq()dt8J(k)=—lim(^z<kfJq(t)2dt(17)-(k項(xiàng)、j(k)=Jn+8J(k)其中sJ(k)為時(shí)刻轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變化量的估計(jì)值，J(k)為時(shí)刻轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的估計(jì)值。3.3自適應(yīng)內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)(designofadaptiveIMCcontroller)TOC\o"1-5"\h\z4」d:)^r^.：r~^IMCG(s)°?—:'!_r^~|—；+^gU(s)—：＞:_沖ii'1=::'lISelftunX—J圖3.自適應(yīng)內(nèi)?？刂破鹘Y(jié)構(gòu)圖Fig3.StructureofselftuneIMC由系統(tǒng)速度環(huán)簡(jiǎn)化模型(6)可以看出，當(dāng)負(fù)載轉(zhuǎn)動(dòng)慣量發(fā)生變化時(shí)，內(nèi)部模型參數(shù)am的值隨著慣量的變化而變化，而七的值基本保持不變。下面設(shè)計(jì)一個(gè)內(nèi)模控制器用以自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)am的值，自適應(yīng)內(nèi)?？刂破鹘Y(jié)構(gòu)圖如圖3所示:具體設(shè)計(jì)如下：1)內(nèi)部模型GJs)：/、1Gm⑴=T+Tmm2)內(nèi)?？刂破鰿1(s):C(s)=G-1(s)Q(s)='mS+"m1m人s+1當(dāng)慣量發(fā)生變化時(shí)，采用模糊控制器自動(dòng)調(diào)整參數(shù)'m以確?？刂破鞯目刂菩阅?。模糊控制器的輸入為慣量比人-8=J/Jm?J和Jm分別是轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的估計(jì)值和電機(jī)的額定慣量值，8為模糊控制器的輸入，△以m其中丫為比例系數(shù)。8和Aam的隸屬度函數(shù)分別如圖4(a)、圖4(b)所示。m(b)模糊輸出Aam的隸屬度函數(shù)圖4.模糊控制隸屬度函數(shù)Fig4.MembershipfunctionsoffUzzycontrolisP，then，i1=O,1,2...7，采用Mamdani模糊推理方法，采用重心法去模糊[16]4,參考文獻(xiàn)(References)劉延斌，金光，何惠陽(yáng).三軸仿真轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)模型建立及解耦控制研究[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2005,35(3)：323-328.LIUYanbin,JINGuang,HEHuiyang.Modelingofthreeaxissimulatoranddecouplingcontrol[J].JournalofHarbinInstituteofTechnology，2005,5(3):323-328.(inChinese)劉春芳，吳盛林，曹健.三軸飛行模擬仿真轉(zhuǎn)臺(tái)的設(shè)計(jì)及控制問(wèn)題研究[J].中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào),2003,11(1):62-66.LIUChunfang,WUShenglin,CAOJian.DesignandResearchonControlStrategyofThree-axisMotionSimulator[J].JournalofChineseInertialTechnology,2003，11(1):62-66.(inChinese)WANGQGHANGCC,YANGXP.SingleloopcontrollerdesignviaIMCprinciples[J].Automatica,2001,37(12):2041-2048.KAYAI.IMCbasedautomatictuningmethodforPIDcontrollersinaSmithpredictorconfiguration[J].ComputersandChemicalEngineering,2004,28(3):281-290.Canale,M.Fagiano,L.Ferrara,A.Comparinginternalmodelcontrolandsliding-modeapproachesforvehicleyawcontrol[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2009,10(1):31-41.GunRaeCho,PyungHunChang,SangHyunPark,etal.RobustTrackingUnderNonlinearFrictionUsingTime-DelayControlWithInternalModelControl[J].IEEETransactionsonSystemsTechnology,2009,17(6):1406-1414.潘登,鄭應(yīng)平.基于模型參考和內(nèi)模原理的線性系統(tǒng)魯棒控制設(shè)計(jì)[J].控制理論與應(yīng)用,2007,24(4):651-657.PANDengZHENGYingping.Robustcontroldesignoflinearsystemsbasedonmodelreferenceandinternalmodelprinciple[J].ControlTheory&Applications,2007,24(4):651-657.(inChinese)黃宇，韓璞，李永玲.主汽溫系統(tǒng)模糊自適應(yīng)內(nèi)?？刂芠J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2008,28(23)：93-98.HuangYu,HanPu,LiYongling.FuzzyadaptiveInternalmodelcontrolinmainsteamtemperaturesystem[J].ProceedingsoftheCSEE,2008,28(23)：93-98.(inChinese)樓冠男，譚文.部分分散控制及其在單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制中的應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2011,31(2)：91-95.LouGuannan,TanWen.Partiallydecentralizedcontrolanditsapplicationinthecoordinatedcontrolofboiler-turbineunits[J].ProceedingsoftheCSEE,2011,31(2)：91-95.(inChinese)Rupp,D.Guzzella,L.IterativetuningofinternalmodelcontrllerswithapplicationtoAir/Fuelratiocontrol[J].IEEETransactionsonControlSystemsTechnology.2010,18(1):177-184.YUShenglu.Internalmodelcontroloflightlydampedsystemssubjecttoperiodicexogenoussignals[J].IEEETransactionsonControlSystemsTechnology,2010,18(3):699-704.鑒萍,李歧強(qiáng).變時(shí)延力反饋遙操作機(jī)器人系統(tǒng)的內(nèi)?？刂芠J].控制理論與應(yīng)用,2007,24(1):13-18.JIANPing,LIQi-qiang.Intern