機械伺服系統(tǒng)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合控制
徐春梅
北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院，北京100044
摘 要：慣性參數(shù)大范圍變化和低速狀態(tài)下的非線性摩擦是制約機械伺服系統(tǒng)跟蹤性能的主要因素，基于lugre動態(tài)摩擦模型和干擾觀測器的補償控制可以實現(xiàn)非線性摩擦力矩的動態(tài)補償，但狀態(tài)觀測器的設(shè)計是基于被控對象的數(shù)學(xué)模型，當(dāng)負載慣性參數(shù)大范圍變化時，上述控制系統(tǒng)性能無法保障，針對上述問題提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)臓顟B(tài)觀測器復(fù)合控制，分析了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償復(fù)合控制的理論與實現(xiàn)方法，并以直流電機飛行仿真轉(zhuǎn)臺作為被控對象進行了仿真試驗，試驗結(jié)果表明了控制方法的有效性。
關(guān)鍵詞：機械伺服系統(tǒng)；干擾觀測器；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；摩擦力矩；補償；跟蹤控制
中圖分類號：tp 27 文獻標識碼：a
1引言
對于負載參數(shù)大范圍變化的高精度伺服系統(tǒng)，設(shè)計出具有強魯棒穩(wěn)定性和魯棒模型跟蹤性能的控制器，是目前研究的熱點，對于摩擦環(huán)節(jié)產(chǎn)生的非線性擾動力矩，必須通過施加適當(dāng)?shù)目刂谱饔脕硐Σ亮Χ痰挠绊�，目前常采用的方法包括自適應(yīng)摩擦補償方法、變結(jié)構(gòu)控制方法、基于干擾觀測器的補償方法。以及基于摩擦模型的補償方法等。
基于lugre摩擦模型的補償加干擾觀測器的控制方法，近年來在伺服控制系統(tǒng)中獲得了成功的應(yīng)用。但干擾觀測器的設(shè)計基于被控對象開環(huán)數(shù)學(xué)模型，因為伺服系統(tǒng)的非線性、不確定性及各種測量噪聲的影響，伺服系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型無法獲得，特別當(dāng)伺服系統(tǒng)負載大范圍變化時，控制系統(tǒng)性能就無法保障，為解決這一問題，本文提出了伺服系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)膹?fù)合控制方法。
2復(fù)合控制器設(shè)計
復(fù)合控制器結(jié)構(gòu)，如圖1所示。
其中，d為等效干擾，ξ為測量噪聲，虛線框內(nèi)為干擾觀測器，gp(s)為機械伺服系統(tǒng)廣義被控對象開環(huán)模型，gn(s)為名義模型，q(s)為低通濾波器，ge(s)為位置閉環(huán)控制器，tf（θ）為摩擦補償環(huán)節(jié)。
控制器的輸出為
1)干擾觀測器設(shè)計干擾觀測器的基本思想是將外部力矩干擾及模型參數(shù)變化造成的實際對象與名義模型輸出的差異，統(tǒng)統(tǒng)等效到控制輸入端，即觀測出等效干擾，在控制中引入等量的補償，實現(xiàn)對干擾完全抑制。如圖1中的gp(s)為對象的傳遞函數(shù)，gn(s)為名義模型，d為等效豐擾，d為觀測于擾，u為控制輸入。由圖l，求出等效干擾的估計值d為
對于機械伺服系統(tǒng)，忽略轉(zhuǎn)軸的扭曲變形及未建模動態(tài)等因素影響，名義模型可以取為
式中，jn為系統(tǒng)的等效轉(zhuǎn)動慣量；bn為系統(tǒng)的等效阻尼系數(shù)。
q(s)的選擇應(yīng)使q(s)/gn(s)正則，�。�
2)位置閉環(huán)控制器設(shè)計位置閉環(huán)采用微分先行的pd控制，控制律如下：
速度信號通過位置倍號的后向差分得到，考慮到量化噪聲的影響，將差分信號經(jīng)過iir濾波。選擇pd控制參數(shù)時，直接以名義模型為控制對象，使閉環(huán)系統(tǒng)有足夠的穩(wěn)定裕量和相位裕量，響應(yīng)無超調(diào)。
3)摩擦補償環(huán)節(jié)設(shè)計lucre摩擦模型是一種典型動態(tài)摩擦模型，設(shè)狀態(tài)變量=代表接觸面鬃毛的平均變形則r可由下面的lucre模型來描述：
式中σ0，σ1，稱為動態(tài)摩擦參數(shù)fc，fs |
