常景嵐,張高峰,曹秀芳,楊秀萍*,王收軍
(1.天津理工大學(xué)a.天津市先進(jìn)機(jī)電系統(tǒng)設(shè)計與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗室,b.機(jī)電工程國家級實(shí)驗教學(xué)示范中心,天津300384;2.南京晨光集團(tuán)有限責(zé)任公司,南京210006)
電液伺服系統(tǒng)由于具備響應(yīng)快、精度高、維護(hù)方便、傳動效率高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用在航空航天、軍工、礦山機(jī)械、冶金煉金等領(lǐng)域[1]。然而電液伺服系統(tǒng)作為典型的傳動系統(tǒng),其控制精度受到建模不完整和非線性因素的影響[2],這就對其控制策略提出了很高的要求。
為了提高電液伺服系統(tǒng)的控制精度,文獻(xiàn)[3]建立了盡可能詳細(xì)的電液系統(tǒng)模型,運(yùn)用自適應(yīng)魯棒控制策略。在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[4]使用濾波器來避免虛擬控制器中的復(fù)雜微分項,但其只依靠非線性反饋項來處理模型中各種不確定性,獲得的控制性能只能在較小干擾下保持。文獻(xiàn)[5]采用有限時間滑模控制,但無法消除不匹配干擾對于系統(tǒng)控制性能的影響。觀測器理論上可以對系統(tǒng)中未知干擾進(jìn)行估計,從而提高系統(tǒng)抗干擾能力[6-7]。文獻(xiàn)[8]設(shè)計了非線性觀測器,但其采用的魯棒控制法需要依靠很大的反饋增益來保證系統(tǒng)穩(wěn)定性,而過大的反饋增益會導(dǎo)致系統(tǒng)控制器在設(shè)計初時的一些前提條件被破壞,進(jìn)而使系統(tǒng)發(fā)散。
因此,本文針對電液伺服系統(tǒng)高度非線性和模型不確定性的特點(diǎn),設(shè)計了一個不匹配干擾來描述系統(tǒng)的模型誤差,建立了考慮摩擦以及不匹配干擾的閥控缸數(shù)學(xué)模型。通過設(shè)計觀測器來預(yù)測系統(tǒng)中存在的不匹配干擾,使用基于參數(shù)映射的自適應(yīng)律處理系統(tǒng)中的不確定參數(shù),同時由非線性反饋項抑制誤差造成的影響。本文設(shè)計的控制器可以有效抑制不匹配干擾對系統(tǒng)的影響,減少控制器對于高增益反饋的依賴,顯著提高系統(tǒng)的控制精度。
如圖1所示的電液伺服系統(tǒng),其運(yùn)動學(xué)方程為
圖1 單桿活塞缸電液伺服系統(tǒng)Fig.1 Electro-hydraulic servo system of single rod piston cylinder
式中:m為負(fù)載質(zhì)量;y為液壓缸輸出位移;p1、p2為液壓缸左右兩腔壓力;A1、A2為液壓缸左右兩腔活塞的工作面積;B、Af、、d(x,t)分別為黏性阻尼系數(shù)、庫侖摩擦系數(shù)、類似庫侖摩擦形狀的函數(shù)、建模誤差和模型中未建立部分。
對于液壓缸兩腔的壓力:
式中:V1、V2分別為液壓缸左右兩腔實(shí)際容積;E為液壓油彈性模量;Ct為液壓缸泄露系數(shù);pL=p1-p2為液壓缸左右兩腔壓差;q1、q2分別為伺服閥流入和流出液壓缸左右兩腔的流量。
假設(shè)1:伺服閥對稱匹配,伺服閥頻寬遠(yuǎn)大于系統(tǒng)頻寬,且0<pr<p1<ps,0<pr<p2<ps,則對于伺服閥流量有
式中:g為伺服閥控制流量增益;u為系統(tǒng)控制輸入;ps、pr為供油端壓力和回油端壓力;s(u)=
由式(1)定義系統(tǒng)狀態(tài)變量為:x=[x1,x2,x3]T=
假設(shè)2:對于未知參數(shù)φ、建模誤差和未建模部分,其范圍已知
其中:φmin=[φ1min,φ2min,φ3min]T,φmax=[φ1max,φ2max,φ3max]T分別為向量φ的下界和上界;δd為已知有界函數(shù)。
假設(shè)3:系統(tǒng)參考的指令信號x1d(t)三階連續(xù)有界。
首先將式(4)中的d(x,t)擴(kuò)張為冗余狀態(tài)xe,并令xe=-d(x,t)/m,則x˙e=h(t),于是式(4)擴(kuò)張后的系統(tǒng)狀態(tài)方程為
基于式(6)的設(shè)計觀測器為
其中·i表示向量·中的第i個元素。定義如下自適應(yīng)律:
式中:Γ>0為自適應(yīng)增益,是一個正定對角矩陣;τ為自適應(yīng)函數(shù)。通過分析式可知,參數(shù)的范圍可控,且相同于式(5)中φ的范圍,可得出如下性質(zhì):
定義下面誤差變量:
式中:e1表示系統(tǒng)跟蹤誤差。
由式(4)、(11)可得
為了使e2趨于0,將x3看做式(12)中的一個控制輸入,并設(shè)計控制函數(shù)α2
式中:k2s1為控制器參數(shù),且k2s1>0;α2a是模型補(bǔ)償項;α2b為系統(tǒng)線性穩(wěn)定反饋;α2c為非線性反饋。
定義e3=x3-α2,則由式(12)、(13)得:
其中:η2T=[-x2,-Sf(x2),0],選擇合適的α2c從而滿足如下條件:
式中:σ1為大于零的控制器設(shè)計參數(shù);k2s2>0為非線性反饋增益[2]。
由e3定義以及式(4)得知
通過分析α˙2可知,它包括可計算的偏微分部分和不可計算的部分,因此將兩者分別歸為α2d和α2e。
由式(16)、(17)可得控制器u結(jié)構(gòu)如下
式中:k3s1為控制器參數(shù),且k3s1>0;ua是模型補(bǔ)償項;ub為系統(tǒng)線性穩(wěn)定反饋;uc為非線性反饋。
將式(18)代入式(16)可得
式中:σ2為大于零的控制器設(shè)計參數(shù);k3s2>0為非線性反饋增益[2]。
綜合設(shè)計參數(shù)k1,k2s1,k3s1,使下面矩陣Λ為正定矩陣:
定理:令自適應(yīng)函數(shù)τ=η2e2+η3e3,設(shè)計的控制器u具有如下性質(zhì):
①系統(tǒng)中所有信號皆為有界信號;
證明:對于定理①設(shè)置如下Lyapunov函數(shù)
對式(22)Lyapunov函數(shù)微分,結(jié)合式(11)、式(14)、式(19)可得
根據(jù)式(15)、式(20)和正定矩陣Λ可得
式中:ρ=2λmin(Λ)μ;λmin(Λ)為矩陣Λ的最小特征值;μ為向量中最小的元素;σ=σ1+σ2。
對式(24)解微分不等式可得
由式(25)可得出V是有界的,結(jié)合式(22)可證明定理①。
根據(jù)式(15)、式(20),可得
根據(jù)式(9)以及自適應(yīng)函數(shù)Γ=η2e2+η3e3,可得
根據(jù)式(10),可得
式中K∈Lp,p=2[9]。對K求導(dǎo),結(jié)合式(11)、式(14)、式(19)并由定理①得知,K˙有界。根據(jù)Barbalat引理,由文獻(xiàn)[9]中引理5可知,再由λmin(Λ)>0可知,
在Matlab中搭建系統(tǒng)模型驗證本文提出的控制策略的有效性,為使得模型更加接近實(shí)際情況,系統(tǒng)參數(shù)參考文獻(xiàn)[10]的表4:B=4 000 N·s/m;Af=119 N;Ct=7×10-12m5/(N·s);E=7×108Pa;A1=12.56×10-4m2;A2=9.42×10-4m2;Sf=2arctan(1 000x2)/π;Ps=8×106Pa;Pr=0 Pa;g=7×
取下面3種控制策略進(jìn)行仿真對比。
1)基于擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的自適應(yīng)魯棒控制器(extended state observer adaptive robust controller,ESOARC)。控制系統(tǒng)參數(shù)為:k1=200;k2s1+k2s2=160;k3s1+k3s2=80;φmin=[3 970,90,4×10-12];φmax=[4 030,130,1×10-11];φ(0)=[3 970,90,4×10-12];自適應(yīng)增益Γ=diag[50,20,1×10-25];觀測器參數(shù)ω0=1 000。
2)自適應(yīng)魯棒控制器(adaptive robust controller,ARC)。不包含干擾估計部分,其他參數(shù)與ESOARC控制器相同。
3)PID(proportion integration differentiation)控制器??刂破鲄?shù)為kp=1 500,ki=600,kd=0。
工作條件如下:最大運(yùn)動速度為15 mm/s;頻率為0.5 Hz;系統(tǒng)外部干擾d(x,t)=50 sin(πt);在10 s時添加持續(xù)10 s的階躍干擾d(x,t)=50 sin(πt)+100,以檢測系統(tǒng)的抗干擾能力。仿真時間30 s,設(shè)定仿真中指令信號為:x1d=0.015 sin(πt)/π。
仿真指令信號如圖2所示。分析圖3,PID控制器在0~10 s和20~30 s期間的跟蹤誤差達(dá)到(±8)mm,在10~20 s間由于階躍干擾的影響誤差出現(xiàn)較大的波動,達(dá)到了(±23)mm。由此看出:強(qiáng)干擾對于PID控制器的影響較大,其魯棒性較差;ARC控制器跟蹤誤差較PID控制器有很大改善,但其跟蹤精度仍不理想,受階躍干擾的影響較大,且通過圖4可知,自適應(yīng)過程由于被強(qiáng)干擾污染導(dǎo)致參數(shù)估計失效;而本文設(shè)計的ESOARC控制器全程都保持較好的跟蹤性能。由圖5可知,觀測器可以準(zhǔn)確對干擾進(jìn)行預(yù)測,并在系統(tǒng)控制器中進(jìn)行補(bǔ)償,使得控制器在強(qiáng)干擾作用下依然保持很好的魯棒性。通過圖6可知,雖然階躍干擾對自適應(yīng)過程產(chǎn)生了影響,但參數(shù)估計仍然保持穩(wěn)定并向真實(shí)值靠近。通過圖7可以看出,相比于PID控制器和ARC控制器,ESOARC控制器的控制信號更加平滑,更有利于在實(shí)際系統(tǒng)中實(shí)施。
圖2 指令信號Fig.2 Reference signal
圖3 跟蹤誤差Fig.3 Tracking error
圖4 ARC參數(shù)估計Fig.4 ARC parameter estimation
圖5 干擾估計Fig.5 Disturbance estimation
圖6 ESOARC參數(shù)估計Fig.6 ESOARC parameter estimation
圖7 控制輸入Fig.7 Control input
本文針對電液伺服系統(tǒng)存在高度非線性以及模型不確定性的特點(diǎn),將觀測器和采用反步法設(shè)計的自適應(yīng)魯棒控制器相融合,其中:觀測器對系統(tǒng)中存在的不匹配干擾進(jìn)行估計,在系統(tǒng)控制器中前饋補(bǔ)償;自適應(yīng)魯棒控制器通過自適應(yīng)律得出未知參數(shù)的估計值,由不連續(xù)參數(shù)映射約束參數(shù)估計值的范圍,在控制器中用作模型補(bǔ)償;由非線性反饋項抑制不匹配干擾估計誤差和參數(shù)估計誤差對系統(tǒng)的影響。利用Lyapunov定理驗證了控制器的性能,并在Matlab仿真中測試了控制器在階躍干擾下的控制性能。結(jié)果表明,與PID控制器和ARC控制器相比,ESOARC控制器能有效抑制非匹配干擾對系統(tǒng)的影響,提高了系統(tǒng)的控制精度。