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    基于模型參考自適應(yīng)滑模技術(shù)的姿態(tài)跟蹤控制

    2014-12-31 11:46:42叢炳龍呂高見劉向東
    上海航天 2014年4期
    關(guān)鍵詞:滑模增益姿態(tài)

    李 黎,叢炳龍,呂高見,劉向東,陳 振

    (1.航天東方紅衛(wèi)星有限公司,北京 100094;2.北京理工大學(xué) 自動化學(xué)院,北京 100081;3.北京控制工程研究所,北京 100094)

    0 引言

    滑模控制(SMC)是一種魯棒性強(qiáng)且簡單易行的非線性控制技術(shù),近年來被廣泛用于剛體航天器的姿態(tài)控制系統(tǒng)設(shè)計[1-4]。在滑模姿態(tài)控制器設(shè)計中,切換增益的選擇需事先知道外部干擾和慣量陣不確定性的上界信息。但在實際應(yīng)用中,這些上界信息常難以獲得。為去除該限制,提出了ASMC方法[5-6]。與傳統(tǒng)SMC事先確定的常值切換增益不同,ASMC中的切換增益通過自適應(yīng)機(jī)制進(jìn)行實時更新。但對大角度姿態(tài)跟蹤來說,現(xiàn)有ASMC方法會出現(xiàn)切換增益過度適應(yīng)問題,即自適應(yīng)算法產(chǎn)生的切換增益值遠(yuǎn)大于控制所需值。因非連續(xù)ASMC的抖振程度與切換增益值成正比,故過度適應(yīng)的切換增益會加劇抖振問題。另對采用邊界層法連續(xù)化后的ASMC,過度適應(yīng)問題則會導(dǎo)致控制力矩的大幅值跳變,不利于執(zhí)行結(jié)構(gòu)伺服系統(tǒng)對力矩的實現(xiàn)。

    導(dǎo)致ASMC過度適應(yīng)問題的原因是切換增益的自適應(yīng)律中未考慮初始跟蹤誤差的影響。為消除初始跟蹤誤差對切換增益自適應(yīng)過程的影響,本文將積分滑模的全局滑模擴(kuò)展至模型參考策略中,對基于模型參考自適應(yīng)滑模技術(shù)的姿態(tài)跟蹤控制進(jìn)行了研究。

    1 數(shù)學(xué)模型及問題描述

    用修正羅德里格斯參數(shù)(MRP)表示航天器的姿態(tài),并結(jié)合陰影 MRP解決其奇異性問題[7]。設(shè)σb,σd分別為航天器當(dāng)前和期望的MRP向量,則定義MRP誤差為

    式中:上標(biāo)“*”表示MRP的共軛,且σ*d=-σd;⊕為MRP的乘法算子,且

    此處:‖·‖表示向量的2范數(shù);上標(biāo)“×”表示向量的反對稱矩陣算子,且對任一一個3×1維向量α=[α1α2α3]T有

    令ωb,ωd分別為航天器當(dāng)前和期望的角速度向量,則定義相應(yīng)的角速度誤差向量為

    式中:R為姿態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣算子,且

    此處:I3為3×3維的單位矩陣。

    式中:uc為控制力矩;d為包括外部干擾力矩和慣量陣不確定性影響在內(nèi)的聚合干擾力矩,并假設(shè)其無窮范數(shù)有界;M為Jacobian矩陣算子,且

    至此,本文的控制目標(biāo)可描述為:針對式(3)、(4)的姿態(tài)跟蹤控制系統(tǒng),當(dāng)聚合擾動上界未知時,設(shè)計姿態(tài)跟蹤的ASMC算法實現(xiàn)對期望姿態(tài)軌跡的漸近穩(wěn)定跟蹤。此外,切換增益在滿足控制所需的前提下應(yīng)盡可能小。

    2 基于模型參考的ASMC設(shè)計

    為說明基于模型參考的ASMC能有效解決現(xiàn)有ASMC對切換增益的過度適應(yīng)問題,將設(shè)計過程分為兩步:先假設(shè)聚合擾動上界‖d‖∞已知,設(shè)計姿態(tài)跟蹤的模型參考SMC算法,并揭示其全局滑模的特點,再針對‖d‖∞未知的情況,利用自適應(yīng)機(jī)制對切換增益進(jìn)行調(diào)節(jié),并根據(jù)全局滑模的特點消除初始跟蹤誤差對切換增益自適應(yīng)過程的影響,給出基于模型參考的ASMC設(shè)計。

    2.1 姿態(tài)跟蹤的模型參考SMC設(shè)計

    姿態(tài)跟蹤的模型參考SMC設(shè)計思路如下。針對期望姿態(tài)運動軌跡σd,ωd,結(jié)合給定的跟蹤響應(yīng)G(σcd,ωcd)=0(此處:σcd,ωcd為輔助跟蹤誤差變量;G為描述跟蹤指標(biāo)的向量函數(shù)),反解出參考姿態(tài)運動軌跡σc,ωc(此處:σc(t0)=σb(t0),ωc(t0)=ωb(t0);t0為初始時刻)。設(shè)計姿態(tài)跟蹤的 SMC 算法實現(xiàn)對參考姿態(tài)軌跡的全跟蹤,即對t∈[t0,∞)成立σb(t)≡σc(t),ωb(t)≡ωc(t),從而保證實際跟蹤誤差變量σbd,ωbd同樣滿足指標(biāo)G(σbd,ωbd)=0。相應(yīng)的控制框圖如圖1所示。

    圖1 姿態(tài)跟蹤的模型參考SMC設(shè)計Fig.1 Block diagram of model reference based adaptive SMC for attitude tracking

    為簡單起見,選擇期望的跟蹤指標(biāo)函數(shù)為

    式中:kd=2ξωn,kp= (ωn)2,且ξ>0,ωn>0,分別為二階系統(tǒng)的阻尼系數(shù)和無阻尼自振角頻率。

    根據(jù)式(5)所確定的σcd,ωcd,結(jié)合σd,ωd,可得σc,ωc的表達(dá)式為

    類似式(1)、(2),定義

    對應(yīng)的相對姿態(tài)動力學(xué)和運動學(xué)方程為

    定義滑模函數(shù)

    式中:λ為滑模函數(shù)切換,且λ>0。設(shè)計姿態(tài)跟蹤的模型參考SMC算法為

    式中:η為切換增益,且η=‖d‖+δ;

    此處:δ為任意小的正數(shù)。則可得下述引理。

    引理1:對式(8)、(9)所示的姿態(tài)跟蹤控制系統(tǒng),式(11)的姿態(tài)控制律使σbc,ωbc始終處于式(10)確定的滑模面上,即對t∈[t0,∞)有S=0成立。

    式中:‖·‖1為向量的1范數(shù)。

    因σc(t0)=σb(t0),ωc(t0)=ωb(t0),由式(7)可得σbc(t0)=ωbc(t0)=0,而由式(10)可知S(t0)=0,繼而V1(t0)=0。結(jié)合Lyapunov函數(shù)的正定性和其導(dǎo)數(shù)的負(fù)定性,可知V1(t)≡0,即S=0。

    在引理1的基礎(chǔ)上,可得下述推論。

    推論1:對式(3)、(4)所示的姿態(tài)跟蹤控制系統(tǒng),當(dāng)采用式(11)所示的姿態(tài)控制律時,σbd,ωbd同樣滿足給定的跟蹤指標(biāo)G(σbd,ωbd)=0。

    證明:根據(jù)引理1,有

    式(12)兩端同時左乘矩陣M,有

    求解上述微分方程可得:

    繼而

    綜合式(7)可知:σb≡σc,ωb≡ωc,即實現(xiàn)了參考姿態(tài)運動軌跡的全跟蹤。由此可得G(σbd,ωbd)=0。

    注1:從上述推導(dǎo)中可知模型參考SMC設(shè)計具有積分滑??刂频娜只L攸c,但積分滑模控制器在設(shè)計過程中需對標(biāo)稱系統(tǒng)設(shè)計顯式標(biāo)稱控制律,該控制律直接決定積分滑模函數(shù)。模型參考SMC只需確定期望的跟蹤響應(yīng),該響應(yīng)可由標(biāo)稱控制律得到,也可用軌跡規(guī)劃等方法獲得,因此更具設(shè)計靈活性。

    2.2 姿態(tài)跟蹤的模型參考ASMC設(shè)計

    因?qū)嶋H工程中聚合干擾結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和不可預(yù)知性,‖d‖∞通常無法獲得,繼而無法確定式(11)中的切換增益η。為此,采用自適應(yīng)機(jī)制對切換增益進(jìn)行調(diào)節(jié)。令為式(11)中η的最終解且η>‖d‖∞,且為的估值。此時,姿態(tài)跟蹤的模型參考ASMC算法設(shè)計為

    式中:κ為調(diào)節(jié)自適應(yīng)速率的增益,且κ>0。則可得下述定理。

    定理1:對式(8)、(9)所示的姿態(tài)跟蹤控制系統(tǒng),當(dāng)采用式(15)、(16)的模型參考ASMC算法時,閉環(huán)系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的。

    取t→∞時的極限,有

    注2:由式(16)可知ASMC通過系統(tǒng)狀態(tài)偏離滑模面的程度調(diào)整切換增益值。為盡可能精確估計,希望聚合干擾是導(dǎo)致滑模面偏離的主要或全部原因,但現(xiàn)有ASMC并未考慮初始跟蹤誤差的影響。對大角度姿態(tài)跟蹤來說,初始跟蹤誤差所引起的滑模面偏離程度遠(yuǎn)大于聚合干擾。繼而產(chǎn)生的切換增益會遠(yuǎn)大于控制所需值。模型參考ASMC利用全局滑模的特點消除了初始跟蹤誤差對切換增益自適應(yīng)過程的影響,因此能有效地解決過度適應(yīng)問題。

    注3:在實際應(yīng)用中,為消除非連續(xù)ASMC中的抖振,可采用邊界層法對式(15)所示的姿態(tài)控制律進(jìn)行連續(xù)化。此時,由于滑模函數(shù)值無法嚴(yán)格為零,自適應(yīng)律使切換增益持續(xù)增加并最終無界。為解決該參數(shù)漂移問題,采用Sigma修正對式(15)、(16)進(jìn)行修正。相應(yīng)的連續(xù)化ASMC算法設(shè)計為

    3 仿真測試

    仿真中設(shè)=diag[950 600 360]kg·m2,ΔJ為標(biāo) 稱值 10%,外部干擾力矩為[sin0.1t2cos0.1t3sin0.2t]T×10-3N·m,初 始MRP姿態(tài)σb(t0)=[0.3 -0.4 -0.5]T,初始姿態(tài)角速度為ωb(t0)=[0 0 0]Trad/s,初始期望MRP姿態(tài)為σd(t0)=[-0.2 0.3 0.1]T,期望角速度ωd(t0)=[sin0.05t5sin0.02t3sin0.02t]T×10-3rad/s。為驗證本文方法的有效性,將文獻(xiàn)[6]提出的現(xiàn)有ASMC算法用于此姿態(tài)跟蹤控制。為便于比較,調(diào)節(jié)兩種控制器的參數(shù)使誤差MRP響應(yīng)的調(diào)節(jié)時間均為30s,令記模型參考ASMC設(shè)計為R-ASMC,文獻(xiàn)[6]的 ASMC設(shè)計為C-ASMC。

    設(shè)仿真采樣時間為0.001s以近似實現(xiàn)無窮頻率的切換動作。仿真結(jié)果如圖2~4所示。由圖2可知:當(dāng)聚合干擾上界未知時,兩種ASMC設(shè)計均可保證誤差MRP的調(diào)節(jié)時間要求。由圖3可知:C-ASMC中的控制力矩出現(xiàn)了嚴(yán)重的抖振,RASMC中的抖振被有效抑制。因非連續(xù)ASMC算法的抖振程度與切換增益成正比,這意味著CASMC產(chǎn)生的切換增益遠(yuǎn)大于R-ASMC,即出現(xiàn)了過度適應(yīng)問題。這可由圖4的切換增益對比結(jié)果得到驗證。由圖4可知:C-ASMC的切換增益值約13.5,R-ASMC中的≈0.8,說明本文方法能有效解決現(xiàn)ASMC設(shè)計的過度適應(yīng)問題。

    圖2 兩種控制器作用下的誤差MRP響應(yīng)Fig.2 Error MRP response under action of two controllers

    圖3 兩種控制器的軸1控制力矩Fig.3 1st axis control torque of two controllers

    圖4 兩種控制器的切換增益對比Fig.4 Switching gain of two controllers

    測試兩種控制器邊界層滑模條件下的性能。設(shè)仿真采樣時間為0.2s,均用式(17)、(18)的sigma修正保證切換增益的一致有界性。因誤差MRP響應(yīng)對比和切換增益對比類非連續(xù)ASMC的情況,本文僅給出連續(xù)化控制器的軸1控制力矩如圖5所示。由圖5可知:C-ASMC的控制力矩出現(xiàn)了大幅值跳變,在t≈13s時,控制力矩從-20N·m變?yōu)?0N·m,這顯然不利于執(zhí)行機(jī)構(gòu)的伺服控制系統(tǒng)對該力矩指令的實現(xiàn)。

    圖5 兩種連續(xù)化控制器軸1控制力矩Fig.5 1st axis control torque of two continuous controllers

    4 結(jié)束語

    本文對基于模型參考自適應(yīng)滑模技術(shù)的姿態(tài)跟蹤控制進(jìn)行了研究。將積分滑??刂频娜只L攸c擴(kuò)展到模型參考控制策略,設(shè)計了剛體航天器姿態(tài)跟蹤的模型參考自適應(yīng)滑??刂品椒?。該方法消除了初始跟蹤誤差對切換增益自適應(yīng)過程的影響,有效解決了現(xiàn)有自適應(yīng)滑模控制中的過度適應(yīng)問題,且無需設(shè)計標(biāo)稱控制器。仿真結(jié)果驗證了所提方法的有效性。與現(xiàn)有的ASMC算法相比,本文方法能很大程度減少切換增益值,且與積分滑??刂菩枰O(shè)計顯式的標(biāo)稱控制律不同,基于模型參考的ASMC策略利用參考軌跡描述標(biāo)稱姿態(tài)跟蹤系統(tǒng)的響應(yīng)過程,可與現(xiàn)有的路徑規(guī)劃方法結(jié)合解決約束條件下的姿態(tài)跟蹤問題,設(shè)計上有較大的靈活性。

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