專利名稱:一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器,它屬工業(yè)控制 領(lǐng)域。
背景技術(shù):
伺服系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、國(guó)防等領(lǐng)域。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā) 展,生產(chǎn)系統(tǒng)的工況條件日益復(fù)雜,對(duì)伺服系統(tǒng)的控制性能要求也越 來越高(包括高精度要求與快速響應(yīng))。而系統(tǒng)中的摩擦非線性、死區(qū) 非線性等都是損害系統(tǒng)性能的主要因素之一。以摩擦非線性為例,如 果沒有得到很好的補(bǔ)償,會(huì)影響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度,在低速時(shí)還會(huì)引起 所謂的"爬行"現(xiàn)象,甚至可能導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)極限環(huán)或是不穩(wěn)定;而 死區(qū)非線性在伺服系統(tǒng)中也廣泛存在,表現(xiàn)為對(duì)小信號(hào)的不敏感,如 果不加以處理,同樣會(huì)嚴(yán)重影響伺服系統(tǒng)的性能。
對(duì)于伺服系統(tǒng)中摩擦非線性的補(bǔ)償,已經(jīng)有許多現(xiàn)成的成果.,大
致可以分為兩大類基于模型摩擦補(bǔ)償和無模型摩擦補(bǔ)償。有模型摩擦 補(bǔ)償都是基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果的模型,并不能完全概括所有的摩擦現(xiàn)象;而 無模型摩擦補(bǔ)償一般都采用智能控制的方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系 統(tǒng)等萬(wàn)能函數(shù)逼近器,在線對(duì)摩擦非線性進(jìn)行辨識(shí),然后設(shè)計(jì)補(bǔ)償控
制器。然而,此類控制器一般都需要龐大的基函數(shù)或是模糊規(guī)則,控 制器計(jì)算量過大,不利于實(shí)際應(yīng)用。 4
對(duì)于伺服系統(tǒng)中死區(qū)非線性的補(bǔ)償, 一般都是采用Gang Tao等人 在1996年出版的《Adaptive Control of Systems with Actuator and Sensor Nonlinearities》這本書中的自適應(yīng)逆模型控制思想;Rastko R. Selmic等人在文章《Deadzone Compensation in Motion Control Systems Using Neural Networks》中采用了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型控 制,但這類方法復(fù)雜而繁瑣,很難應(yīng)用到工程實(shí)際中。
以往伺服系統(tǒng)的控制方法中,大部分都是只針對(duì)摩擦、死區(qū)或是 間隙其中一種非線性進(jìn)行補(bǔ)償,而且采用的多是固定結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3方法,如Rastko R. Selmic等人在專利《Backlash compensation using network》(US Patent 6611823)就采用固定結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只對(duì)系統(tǒng)輸 入間隙進(jìn)行了補(bǔ)償。為了更好地滿足現(xiàn)代工業(yè)與國(guó)防的要求,增強(qiáng)控 制方法的實(shí)用性和魯棒性,本發(fā)明采用自適應(yīng)魯棒控制技術(shù)結(jié)合變結(jié) 構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償技術(shù),同時(shí)對(duì)伺服系統(tǒng)中存在的摩擦非線性和驅(qū)動(dòng)器 中的死區(qū)非線性進(jìn)行補(bǔ)償控制。自適應(yīng)魯棒控制不但可以補(bǔ)償死區(qū)非 線性,還可以抑制系統(tǒng)的外部擾動(dòng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模誤差。采用本發(fā)明 大大提高了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度、響應(yīng)速度以及抗干擾能力。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決伺服系統(tǒng)中的摩擦非線性與死區(qū)非線性 及外部擾動(dòng)進(jìn)行在線補(bǔ)償控制問題,提出一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ) 償控制器,用于提高伺服系統(tǒng)的響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)精度與抗擾動(dòng)能力; 減小控制器的設(shè)計(jì)復(fù)雜度與計(jì)算負(fù)擔(dān),方便控制器的實(shí)際應(yīng)用,降低 控制器設(shè)計(jì)成本。
本發(fā)明提出的一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器,為了更清晰 地描述該控制器的設(shè)計(jì)過程,分為以下幾個(gè)步驟
步驟一建立含摩擦與死區(qū)非線性系統(tǒng)模型
對(duì)直流電機(jī)伺服系統(tǒng),忽略其電流動(dòng)態(tài),可以用一個(gè)二階SISO模 型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行描述
<formula>formula see original document page 4</formula>
其中P為電機(jī)的位置輸出,必為電機(jī)轉(zhuǎn)速;r,(w)為系統(tǒng)摩擦非線性, w為電機(jī)輸入電壓,D(w)為驅(qū)動(dòng)器死區(qū)非線性,r,(O為外部擾動(dòng)。步驟二對(duì)模型(1,1)中的死區(qū)非線性進(jìn)行建模分析
死區(qū)非線性特性模型如圖3描述,為簡(jiǎn)化控制器的設(shè)計(jì),便于工程 實(shí)際應(yīng)用,本發(fā)明對(duì)死區(qū)模型進(jìn)行如下修改
(1.2)
其中m為死區(qū)非線性的斜率,d("(O)可以表示為
d(M(/)) = |) 6, < < 乂, 一— M(f)《6,,
(1.3)
在實(shí)際系統(tǒng)中都是有界的,假設(shè)I d("(《))g rf。,設(shè)計(jì)控制器時(shí)將 d("(O)視為擾動(dòng)。將(1.2)式代入模型(1.1),可得系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)方程為
: (1.4)
步驟三對(duì)摩擦非線性、(w)建立變結(jié)構(gòu)高斯RBF網(wǎng)絡(luò)模型
伺服系統(tǒng)的摩擦模型一般都是與速度相關(guān)的函數(shù),本發(fā)明采用變 結(jié)構(gòu)的高斯RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)摩擦模型進(jìn)行在線辨識(shí)。在減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模 的同時(shí)準(zhǔn)確捕捉摩擦非線性特性。利用變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)未知 摩擦模型^(句。由圖2所示,網(wǎng)絡(luò)的輸入為系統(tǒng)的速度么輸出為摩 擦的逼近值^(々),在實(shí)際應(yīng)用中,假設(shè)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值礦都是有界的。模型 的逼近誤差^(^)由控制器的魯棒項(xiàng)來補(bǔ)償,而變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值 則由自適應(yīng)學(xué)習(xí)律來保證。
變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示,其原理是根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)向 量的位置,利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)激活與催眠技術(shù),實(shí)現(xiàn)只有激活的節(jié)點(diǎn)參與 函數(shù)逼近,也只有這些節(jié)點(diǎn)相應(yīng)的權(quán)值得到了更新。激活一個(gè)節(jié)點(diǎn)只 是在網(wǎng)絡(luò)中增加一個(gè)初始權(quán)值為0的節(jié)點(diǎn),喚醒一個(gè)節(jié)點(diǎn)則是在網(wǎng)絡(luò) 中加入一個(gè)權(quán)值繼承了以前學(xué)習(xí)結(jié)果的節(jié)點(diǎn)。催眠一個(gè)節(jié)點(diǎn)只是將一個(gè)經(jīng)過學(xué)習(xí)的節(jié)點(diǎn)暫時(shí)從網(wǎng)絡(luò)中刪去。這樣隨著狀態(tài)的轉(zhuǎn)移,活動(dòng)節(jié) 點(diǎn)不斷變更,使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)一直處于比較小的狀態(tài)。激活與催眠的判 斷準(zhǔn)則根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)下基函數(shù)輸出的值來確定。比如對(duì)于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)^, 當(dāng)基函數(shù)的輸出小于給定的正數(shù)/ 時(shí),就可以忽略它對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的作 用,也就是說可以從網(wǎng)絡(luò)中去掉這一節(jié)點(diǎn)。因此,只有位于以當(dāng)前狀 態(tài)S為球心,半徑"V^^內(nèi)的節(jié)點(diǎn)才屬于當(dāng)前激活的節(jié)點(diǎn)。即當(dāng) ||"-^"=-2<1一)時(shí),該節(jié)點(diǎn)激活或喚醒,反之對(duì)其催眠。
由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近理論可知,摩擦非線性可由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示為
7/的=|>,.仍(^,.〃,.) +《的=『沖(^) +《(^) (1. 5)
其中#為網(wǎng)絡(luò)使用的節(jié)點(diǎn)數(shù),可動(dòng)態(tài)變化;W為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值向量,甲 為基函數(shù)向量。設(shè)計(jì)控制器時(shí)使用的逼近模型為
, (1.6)
則模型辨識(shí)誤差
^="/+ (1.7)
可作為魯棒控制項(xiàng)設(shè)計(jì)的參考量之一。其中^ =『-#。 步驟四控制器設(shè)計(jì)
在完成前三個(gè)步驟后,就可以設(shè)計(jì)本發(fā)明的變結(jié)構(gòu)自適應(yīng)魯棒控 制器,其結(jié)構(gòu)如圖l所示。自適應(yīng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和其他未 知參數(shù)的在線調(diào)整,而魯棒控制技術(shù)抑制了外部擾動(dòng)、模型逼近誤差 等,保證了系統(tǒng)的強(qiáng)魯棒性能。參數(shù)自適應(yīng)律的形式通過系統(tǒng) Lyapunov穩(wěn)定性分析法得出,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
假設(shè)系統(tǒng)的跟蹤誤差6 =《-6>,其中《為參考輸入'令6=£,62=" 5-m6,設(shè)計(jì)控制器"c為"。=士(-力的+ ^)
f (1.8) 其中"52將隨后確定。由(1.1)式和(1.8),我們可以得到誤差狀態(tài)方
程
S = -&s — 4e2 - ^ V -》"c 一《(句_《(0 - "s2 (1.9)
其中《(,)M("(0) + r^)為有界值。利用投影算子技術(shù),調(diào)節(jié)參數(shù) 自適應(yīng)律,避免出現(xiàn)自適應(yīng)控制中易出現(xiàn)的控制系數(shù)奇異得問題,因 此,選取參數(shù)自適應(yīng)律^^Proj^(77平/^), i = Proj》0^/&)。魯棒控制 項(xiàng) 2滿足以下兩個(gè)條件
; l:;s(-^c-,-^)", s>0; " lQ)
至此,本發(fā)明的控制器設(shè)計(jì)完畢。
采用本發(fā)明的控制器,可以保證在《—0時(shí),跟蹤誤差收斂到原點(diǎn) 的極小鄰域內(nèi),收斂速度與&的選取有關(guān),^越大,收斂速度越快。
有益效果
本發(fā)明結(jié)合了自適應(yīng)魯棒控制技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。采用變 結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的摩擦補(bǔ)償,避免了繁雜龐大的網(wǎng) 絡(luò)結(jié)構(gòu),增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的實(shí)用性;魯棒控制項(xiàng)的引入,克服了 網(wǎng)絡(luò)逼近誤差、外部擾動(dòng)、權(quán)值跳變對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,使系統(tǒng)具 有很強(qiáng)的魯棒性,拓寬了本發(fā)明的應(yīng)用范圍;采用自適應(yīng)控制,實(shí)現(xiàn) 了未知參數(shù)的在線調(diào)整,簡(jiǎn)化了實(shí)際應(yīng)用的調(diào)節(jié)過程,減少了調(diào)試階 段的人力、物力與財(cái)力;對(duì)于系統(tǒng)的磨損、環(huán)境變化引起的參數(shù)變化, 本發(fā)明都可以不用修改任何參數(shù),實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)節(jié)與魯棒鎮(zhèn)定,延長(zhǎng) 系統(tǒng)的服役期限,減少維修成本。
圖1是電機(jī)伺服系統(tǒng)非線性補(bǔ)償控制系統(tǒng)框圖; 圖2是變結(jié)構(gòu)高斯RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖; 圖3是死區(qū)非線性模型;
圖4是直流力矩電機(jī)位置跟蹤系統(tǒng)硬件框圖5是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)動(dòng)態(tài)變化圖6是位置跟蹤曲線圖7是位置跟蹤誤差曲線圖中1-上位機(jī)(期望位置),2-DSP2812, 3-Copley412型驅(qū)動(dòng) 器,4-直流力矩電機(jī),5-圓感應(yīng)同步器,6-DSP串口 ,7-1/0端口 ,8-D/A, 9-DSP中央處理器CPU。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的核心思想是采用變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近伺服系統(tǒng)中未知非 線性函數(shù)(摩擦非線性),實(shí)現(xiàn)摩擦補(bǔ)償?shù)耐瑫r(shí)具有很小的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模; 利用自適應(yīng)魯棒控制技術(shù)在線學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與其他未知參數(shù),抑制系 統(tǒng)外部擾動(dòng)與建模誤差等,提高伺服系統(tǒng)的響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)精度及魯 棒性能。
采用TMS320DSP2812處理器作為控制算法實(shí)現(xiàn)的硬件平臺(tái),將該 發(fā)明應(yīng)用到直流力矩電機(jī)位置伺服系統(tǒng)中,驗(yàn)證該發(fā)明的優(yōu)越性。 控制器的實(shí)現(xiàn)步驟如下-
① 由參考輸入[《44r和傳感器采集到系統(tǒng)狀態(tài)量P句71,計(jì)算
出誤差向量[e^:r-ke2;r;
② 將位置跟蹤誤差經(jīng)過一個(gè)濾波器^r,得到類似滑模變量、 只要s —0就可以保證誤差e — 0;
8③設(shè)計(jì)變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到自適應(yīng)補(bǔ)償項(xiàng)&=4(—^(句+ A); 計(jì)算魯棒補(bǔ)償項(xiàng)的第二部分^=/^5+^62;
計(jì)算魯棒補(bǔ)償項(xiàng)第二部分、=;^,滿足公式(i.io),用來抑 制系統(tǒng)中存在驅(qū)動(dòng)器死區(qū)非線性、外部擾動(dòng)和建模誤差等。
伺服控制系統(tǒng)的硬件框圖如圖4,采用DSP2812(2)為控制器硬件 實(shí)現(xiàn)載體,美國(guó)Copley公司的412型直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)器,傳感器釆用精 度為o.ooor的圓感應(yīng)同步器(5)。實(shí)驗(yàn)時(shí),從上位機(jī)(l)通過串口發(fā) 送期望位置指令,DSP2812(2)的串口 (6)接收指令,通過圓感應(yīng)同步器 (5)采集系統(tǒng)輸出位置,由DSP的中央處理器CPU(9)進(jìn)行變結(jié)構(gòu)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)魯棒控制算法的計(jì)算,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、參數(shù)的在線學(xué)習(xí), 最后將得出的控制量通過DSP的D/A(8)模塊輸出到Copley412型驅(qū)動(dòng) 器(3),經(jīng)由驅(qū)動(dòng)器將控制信號(hào)放大,驅(qū)動(dòng)直流力矩電機(jī)(4),實(shí)現(xiàn)對(duì)直 流力矩電機(jī)(4)的位置跟蹤控制。
選取參考輸入《-10sin0),表示幅值為10°的正弦信號(hào),外界擾動(dòng) rrf(Z) = ra"f/(l)。變量s-6 + e,其他參數(shù)分別選為A:rf=l, A = 4,s = 0.001, 『的范圍為[-2020]。初值^.=0,》=0.1;所有節(jié)點(diǎn)高斯函數(shù)寬度假設(shè)為 一常值"=0.3 ,中心點(diǎn)分布在區(qū)域[-1.51.5]x[-33]內(nèi)。激活半徑 —-2cr2ln/7,當(dāng)/ = 0.1時(shí),r = 0.6438。圖5顯示,采用了變結(jié)構(gòu)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之后,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大大減小,節(jié)點(diǎn)數(shù)保持在16個(gè)以下。 圖6、 7顯示,即使存在外界擾動(dòng)、系統(tǒng)建模誤差,位置跟蹤誤差也能 快速地收斂到原點(diǎn)的極小鄰域內(nèi)。
以上所述的僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,本發(fā)明不僅僅局限于上述實(shí)施 例,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所做的任何改動(dòng)、等同替換、改進(jìn)等均應(yīng)包 含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1. 一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器,其特征在于包括變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋補(bǔ)償部分、前向自適應(yīng)補(bǔ)償部分和魯棒補(bǔ)償部分;設(shè)計(jì)方法首先對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行建模,然后分析其中的死區(qū)非線性模型和給出摩擦非線性的變結(jié)構(gòu)高斯RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,最后給出本發(fā)明的控制器數(shù)學(xué)形式,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與自適應(yīng)魯棒技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來,可同時(shí)補(bǔ)償系統(tǒng)中存在的摩擦非線性與驅(qū)動(dòng)器死區(qū)非線性和外部擾動(dòng);變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)中存在的摩擦非線性進(jìn)行補(bǔ)償,而自適應(yīng)魯棒控制對(duì)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)器存在的死區(qū)非線性和外部擾動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償控制。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器, 其特征在于建立變結(jié)構(gòu)高斯RBF網(wǎng)絡(luò)模型在線辨識(shí)摩擦非線性,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)隨狀態(tài)動(dòng)態(tài)地變化。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器, 其特征在于設(shè)計(jì)自適應(yīng)魯棒補(bǔ)償器,將自適應(yīng)魯棒與變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)有機(jī)地結(jié)合了起來,形成一種新的變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)魯棒控制 器。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種伺服系統(tǒng)本質(zhì)非線性補(bǔ)償控制器,屬于工業(yè)控制領(lǐng)域。本發(fā)明包括變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋補(bǔ)償部分、前向自適應(yīng)補(bǔ)償部分和魯棒補(bǔ)償部分,可同時(shí)補(bǔ)償系統(tǒng)中存在的摩擦非線性與驅(qū)動(dòng)器死區(qū)非線性。變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)中存在的摩擦非線性進(jìn)行補(bǔ)償,而自適應(yīng)魯棒控制對(duì)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)器存在的死區(qū)非線性和外部擾動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償控制;變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)減小了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和計(jì)算量,增強(qiáng)了該控制器的實(shí)用性;自適應(yīng)魯棒控制,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度、瞬態(tài)性能及魯棒性;將該發(fā)明應(yīng)用到電機(jī)位置跟蹤控制中,實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明,本發(fā)明使系統(tǒng)具有非常好的穩(wěn)態(tài)跟蹤精度和良好的魯棒性。
文檔編號(hào)G05B13/02GK101488010SQ20091000873
公開日2009年7月22日 申請(qǐng)日期2009年3月6日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月6日
發(fā)明者佳 張, 娟 張, 彭志紅, 李至平, 峰 潘, 甘明剛, 白永強(qiáng), 竇麗華, 濤 蔡, 杰 陳, 陳文頡 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)