CN110703609A - 一种电机伺服***智能运动控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电机伺服***智能运动控制方法,属于机电伺服控制领域。一种电机伺服***智能运动控制方法,其特征在于:所述一种电机伺服***智能运动控制方法的具体步骤如下:步骤一、建立电机伺服***数学模型,根据牛顿第二定律且简化电机的电气动态为比例环节;步骤二、设计多层神经网络对电机伺服***遭受的未知函数扰动进行估计;步骤三、结合三层神经网络设计扩张状态观测器对电机伺服***的时变外干扰进行估计:步骤四、设计基于多层神经网络和扰动前馈补偿的电机伺服***位置跟踪控制器。本发明能保证电机伺服***的位置输出能准确地跟踪期望的位置指令,更利于在工程实际中的复杂工况下应用。
Description
技术领域
本发明涉及一种控制方法,具体涉及一种电机伺服***智能运动控制方法,属于机电伺服控制领域。
背景技术
电机伺服***具有响应速度快、传动效率高、维护方便、能源获取便利等优点,而广泛应用于工业、工程等重要领域,如机床进给***、机器人操纵臂、武器随动***等。目前工业、工程等领域针对电机伺服***的运动控制仍然主要基于经典三环(电流环、速度环及位置环)控制,然而随着这些领域朝着高性能方向发展,这种普遍采用的控制方法已逐渐不能满足***的需求。因此,迫切需要研究更加先进的控制方法。电机伺服***在运行过程中必然会受到模型不确定性的影响,包括变化的负载质量/转动惯量、粘性摩擦、库伦摩擦等非线性摩擦、***测量噪声、外干扰等都难以建模的扰动。模型不确定性的存在会使***期望的控制性能恶化,甚至会使基于***名义模型所设计的闭环控制器不稳定。
目前针对考虑电机伺服***模型不确定性的先进控制方法,有自适应鲁棒控制、鲁棒自适应控制、自抗扰自适应控制等方法。典型地,自适应鲁棒控制方法针对***中的不确定性参数,设计恰当的在线估计方法对其进行估计;对可能发生的外干扰等扰动,通过提高非线性反馈增益对其进行抑制进而提升***性能。由于强非线性反馈增益往往导致设计的保守性(即高增益反馈),从而使其在工程应用中有一定困难。然而,当外干扰等扰动逐渐增大时,所设计的自适应鲁棒控制器会使跟踪性能恶化,甚至出现不稳定现象。因此如何恰当地处理传统的自适应鲁棒控制器中存在的这些问题仍是研究的焦点。自抗扰自适应控制方法对***中的不确定性参数和时变外干扰,分别结合自适应控制以及扩张状态观测器来估计未知参数和外干扰,并在设计控制器时进行前馈补偿,从而在一定程度上抵抗扰动的影响。然而,以上提到的控制方法针对***中存在的未知函数、噪声等扰动仍没有处理。
总结来说,现有电机伺服***的控制技术的不足之处主要有以下几点:
1.忽略***的噪声扰动。在进行电机伺服***闭环控制器的设计过程中,会利用***信号的测量值,而这些测量值中必然会引入噪声。这些测量噪声的存在,可能会使***所设计的控制器出现性能降阶、甚至产生不稳定等现象。
2.忽略***的未知函数扰动。电机伺服***中存在非线性摩擦等非线性因素的影响,这些非线性因素通常难以用明确的函数来表示并且可能会严重影响***的控制性能,而现存的控制方法难以有效的处理这些未知函数扰动。
发明内容
本发明为解决现有电机伺服***控制中存在被忽略的测量噪声、未知函数扰动等因素,提出一种电机伺服***智能运动控制方法。
本发明为解决上述问题采取的技术方案是:本发明的具体步骤如下:
一种电机伺服***智能运动控制方法,其特征在于:所述一种电机伺服***智能运动控制方法的具体步骤如下:
步骤一、建立电机伺服***数学模型,根据牛顿第二定律且简化电机的电气动态为比例环节;
步骤二、设计多层神经网络对电机伺服***遭受的未知函数扰动进行估计;
步骤三、结合三层神经网络设计扩张状态观测器对电机伺服***的时变外干扰进行估计:
步骤四、设计基于多层神经网络和扰动前馈补偿的电机伺服***位置跟踪控制器;
步骤五、选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵Υ1>0及Υ2>0的值并调节参数ω0(ω0>0)、k1(k1>0)、k2(k2>0)、γ1(γ1>0)、γ2(γ2>0)的值保证电机伺服***的位置输出x1准确地跟踪期望的位置指令x1d。
一种电机伺服***智能运动控制方法,包括以下步骤:
步骤一、建立电机伺服***数学模型,根据牛顿第二定律且简化电机的电气动态为比例环节,电机伺服***的运动方程为:
经进一步转化,可得:
公式(3)中g0=ku/m;x1d(t)为***期望跟踪的轨迹;Δ(t)=d(t)/m;其中φ(x2)=-Ff(x2)/m,h(x1,x2)=f(x1,x2)/m。
控制目标:在***同时遭受未知函数和时变扰动的工况下,使***输出y=x1尽可能精确地跟踪期望的光滑指令yd=x1d。
假设1:***期望跟踪的指令信号x1d(t)是二阶连续可导的,且***期望位置指令、速度指令及加速度指令都是有界的。
假设2:***遭受的时变扰动d(t)满足:
公式(4)中Dm为未知正常数。
步骤二、设计多层神经网络对电机伺服***遭受的未知函数扰动进行估计。
公式(5)中为第一层到第二层之间的有界常值理想权值矩阵,为第二层到第三层之间的有界常值理想权值矩阵,其中M1为输入层的神经元的数量,M2为隐层的神经元的数量,M为第三层的神经元的数量,为神经网络的输入且表示激活函数,β(ζd)表示函数重构误差。
基于(6),***的非线性数学模型(3)可以重新写为:
步骤三、结合三层神经网络设计扩张状态观测器对电机伺服***的时变外干扰进行估计。
根据扩张后的状态方程(8),结合多层神经网络设计扩张状态观测器为:
公式(9)中ω0为可调的正常数,其可以看作是扩张状态观测器的带宽。
由公式(8)、(9)可得观测器估计误差的动态方程为:
步骤四、设计基于多层神经网络和扰动前馈补偿的电机伺服***位置跟踪控制器,其具体步骤如下:
定义z1=x1-x1d为***的跟踪误差,并定义z2为:
公式(12)中k1为可调整的增益且k1>0,v1为x2的虚拟控制律。
对公式(12)求导并基于公式(7),可得:
基于公式(13),设计实际的控制器输入u为:
公式(14)中k2为可调整的增益且k2>0,um为基于模型、多层神经网络自适应和扰动估计的补偿项,ur为线性鲁棒项。值得注意的是,设计的智能运动控制器(14)基于期望指令进行前馈补偿,在一定程度上抑制了测量噪声的影响。
将公式(14)带入公式(13),可得:
步骤五、分析电机位置闭环伺服***的稳定性:
基于设计的控制器(14),并且多层神经网络的权值参数通过和(其中Proj(·)为连续投影映射函数,Υ1为权值参数W的自适应律矩阵,Υ2为权值参数V的自适应律矩阵,γ1和γ2均为可调节的正常数)进行实时更新,则***能够获得一致有界稳定性能,且***的跟踪误差可由控制器参数任意调节,即随着控制参数的增强,跟踪误差减小。
根据控制理论中***的稳定性分析,选取Lyapunov候选函数VL为:
公式(16)中tr(·)代表某个矩阵·的迹。
对公式(16)求导可得:
由公式(18),进一步可得:
由此我们获得了一致有界稳定,***中的所有信号在闭环***中有界,且***跟踪误差可由设计参数控制。
步骤五、选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵Υ1及Υ2的值并调节参数ω0、k1、k2、γ1、γ2的值保证电机伺服***的位置输出x1准确地跟踪期望的位置指令x1d。上述参数的选取见具体实施方式相关部分。
本发明的有益效果是:本发明选取电机伺服***作为研究对象,以在测量噪声、未知函数扰动、时变外干扰等因素的共同影响下其位置输出能准确地跟踪期望的位置指令为控制目标,针对测量噪声采用基于期望指令的补偿技术进行噪声抑制,确保***尽可能少地受到噪声影响;对未知函数等扰动通过多层神经网络进行估计并前馈补偿;对其它外干扰通过扩张状态观测器进行估计并前馈补偿;本发明所设计的电机伺服***智能运动控制方法在同时存在测量噪声、强未知函数扰动、强外干扰等具有良好的鲁棒作用,并能保证电机伺服***的位置输出能准确地跟踪期望的位置指令,更利于在工程实际中的复杂工况中应用。仿真结果验证了其有效性。
附图说明
图1是本发明电机伺服***位置闭环控制原理图;
图2是电机伺服***智能运动控制原理示意及流程图;
图3是对比的控制器(其中本发明所设计的控制器以MNNESO标识)分别作用下***的跟踪误差随时间变化的曲线;
图4是40-50秒期间对比的控制器分别作用下***的跟踪误差随时间变化的曲线;
图5是本发明所设计的控制器作用下***的函数估计性能随时间变化的曲线;
图6是本发明所设计的控制器作用下***的外干扰估计性能随时间变化的曲线;
图7是本发明所设计的控制器的控制输入电压随时间变化的曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
结合图1至图7说明本实施方式,本实施方式所述一种电机伺服***智能运动控制方法的具体步骤如下:
步骤一、建立电机伺服***数学模型,根据牛顿第二定律且简化电机的电气动态为比例环节,电机伺服***(如图1所示)的运动方程可表示为:
控制目标:在***同时遭受未知函数和时变扰动的工况下,使***输出y=x1尽可能精确地跟踪期望的光滑指令yd=x1d。
假设1:***期望跟踪的指令信号x1d(t)是二阶连续可导的,且***期望位置指令、速度指令及加速度指令都是有界的。
假设2:***遭受的时变扰动d(t)满足:
公式(3)中Dm为未知正常数。
步骤二、设计多层神经网络对电机伺服***遭受的未知函数扰动进行估计。
公式(4)中为第一层到第二层之间的有界常值理想权值矩阵,为第二层到第三层之间的有界常值理想权值矩阵,其中M1为输入层的神经元的数量,M2为隐层的神经元的数量,M为第三层的神经元的数量,为神经网络的输入且 表示激活函数,β(ζd)表示函数重构误差。
基于(5),***的非线性数学模型(2)可以重新写为:
步骤三、结合三层神经网络设计扩张状态观测器对电机伺服***的时变外干扰进行估计。
根据扩张后的状态方程(7),结合多层神经网络设计扩张状态观测器为:
公式(8)中ω0为可调的正常数,其可以看作是扩张状态观测器的带宽。
步骤四、设计基于多层神经网络和扰动前馈补偿的电机伺服***位置跟踪控制器,其具体步骤如下:
定义z1=x1-x1d为***的跟踪误差,并定义z2为:
公式(9)中k1为可调整的增益且k1>0,v1为x2的虚拟控制律。
对公式(9)求导并基于公式(6),可得:
基于公式(10),设计实际的控制器输入u为:
公式(11)中k2为可调整的增益且k2>0,um为基于模型的补偿项,ur为线性鲁棒项。此外,和(其中Proj(·)为连续投影映射函数,Υ1为权值参数W的自适应律矩阵,Υ2为权值参数V的自适应律矩阵,γ1和γ2均为可调节的正常数)。值得注意的是,设计的智能运动控制器(11)基于期望指令进行前馈补偿,在一定程度上抑制了测量噪声的影响。
电机伺服***智能运动控制原理示意及流程图如图2所示。
步骤五、选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵Υ1>0及Υ2>0的值并调节参数ω0(ω0>0)、k1(k1>0)、k2(k2>0)、γ1(γ1>0)、γ2(γ2>0)的值保证电机伺服***的位置输出x1准确地跟踪期望的位置指令x1d。
实施例:
电机伺服***参数为:负载转动惯量m=0.015kg·m2;力矩放大系数ku=56.5N·m/V;负载所受到的摩擦力加入的未知函数扰动时变外干扰d(t)=0.5sin(t)N·m;***期望跟踪的位置指令为曲线x1d(t)=0.2sin(πt)[1-exp(-0.5t)]rad。
对比仿真结果:
MNNESO:这表示本发明所设计的电机伺服***智能运动控制器,其控制参数选取为k1=5,k2=5,ω0=60,M1=2,M2=10,M=1,Υ1=200diag{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},Υ2=0.5diag{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},γ1=1.0×10-5,γ2=1.0×10-5。
MNN:这表示本发明所设计的电机伺服***智能运动控制器但是没有外部扰动前馈补偿功能,设置此对比控制器主要是为了验证本发明设计控制器的扰动补偿性能,为了公平对比,其选取的相应的控制器参数和MNNESO的完全一样。
控制器作用效果:图3是对比的控制器分别作用下***的跟踪误差随时间变化的曲线,图4是40-50秒期间对比的控制器分别作用下***的跟踪误差随时间变化的曲线,结合图3和图4可以看出在本发明设计的控制器的作用下其稳态跟踪误差更小,从而验证了MNNESO外干扰补偿性能的有效性。图5和图6分别是本发明所设计的控制器作用下***的函数估计和外干扰估计性能随时间变化的曲线,从图中可以看出它们最终分别趋近于某一值,从而能够有效地估计***中的扰动。
图7是本发明所设计的控制器的控制输入电压随时间变化的曲线,从图中可以看出,本发明所得到的控制输入信号连续可导且有界,有利于在工程实际中应用。
Claims (5)
1.一种电机伺服***智能运动控制方法,其特征在于:所述一种电机伺服***智能运动控制方法的具体步骤如下:
步骤一、建立电机伺服***数学模型,根据牛顿第二定律且简化电机的电气动态为比例环节;
步骤二、设计多层神经网络对电机伺服***遭受的未知函数扰动进行估计;
步骤三、结合三层神经网络设计扩张状态观测器对电机伺服***的时变外干扰进行估计:
步骤四、设计基于多层神经网络和扰动前馈补偿的电机伺服***位置跟踪控制器;
步骤五、选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵Υ1>0及Υ2>0的值并调节参数ω0(ω0>0)、k1(k1>0)、k2(k2>0)、γ1(γ1>0)、γ2(γ2>0)的值保证电机伺服***的位置输出x1准确地跟踪期望的位置指令x1d。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤一包括如下具体步骤:
电机伺服***的运动方程可表示为:
控制目标:在***同时遭受未知函数和时变扰动的工况下,使***输出y=x1尽可能精确地跟踪期望的光滑指令yd=x1d;
假设1:***期望跟踪的指令信号x1d(t)是二阶连续可导的,且***期望位置指令、速度指令及加速度指令都是有界的;
假设2:***遭受的时变扰动d(t)满足:
公式(3)中Dm为未知正常数;
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤四包括如下具体步骤:
定义z1=x1-x1d为***的跟踪误差,并定义z2为:
公式(9)中k1为可调整的增益且k1>0,v1为x2的虚拟控制律;
对公式(9)求导并基于公式(6),可得:
基于公式(10),设计实际的控制器输入u为:
公式(11)中k2为可调整的增益且k2>0,um为基于模型的补偿项,ur为线性鲁棒项。此外,和(其中Proj(i)为连续投影映射函数,Υ1为权值参数W的自适应律矩阵,Υ2为权值参数V的自适应律矩阵,γ1和γ2均为可调节的正常数);值得注意的是,设计的智能运动控制器(11)基于期望指令进行前馈补偿,在一定程度上抑制了测量噪声的影响。
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