崔曉萌,趙小山
(天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)理學(xué)院,天津 300222)
近幾年,分?jǐn)?shù)階微分方程相關(guān)理論具有良好的性能,因而在工程、金融經(jīng)濟、物理、疾病傳播以及生物系統(tǒng)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。如通過分?jǐn)?shù)階模型在斷裂力學(xué)中的應(yīng)用,Barpi 和Valente 改進(jìn)斷裂力學(xué)的裂縫擴展區(qū)域的微觀力學(xué)模型,使其與分?jǐn)?shù)階流變模型結(jié)合[1];用分?jǐn)?shù)階微分方程描述電磁波和粘彈性體系來探索某些生物系統(tǒng)的行為[2]。由于其在安全通信和控制處理中的潛在應(yīng)用[1],分?jǐn)?shù)階動力學(xué)系統(tǒng)及其相關(guān)現(xiàn)象中的混沌同步研究也日益受到關(guān)注[3-4]。分?jǐn)?shù)階混沌系統(tǒng)的同步問題首先由Deng 和Li 提出,之后他們以不同的方式研究了分?jǐn)?shù)階Chen 系統(tǒng)的混沌同步[4]。
目前,研究分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的同步有許多方法[5-7]。其中,滑模變結(jié)構(gòu)控制方法在實際工程中逐漸得到各國學(xué)者的重視,這主要是因為該控制方法所設(shè)計的控制器結(jié)構(gòu)是根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài),通過控制量的切換,使得系統(tǒng)狀態(tài)沿著滑模面滑動,具有良好的魯棒性。然而,在設(shè)計滑模面時,因不可避免地引入切換增益而導(dǎo)致了抖振的發(fā)生。為降低控制系統(tǒng)的抖振,Zhang等[8]發(fā)現(xiàn)模糊控制與滑模控制具有一定的相似性,并將這2 種控制方法結(jié)合,提出了模糊滑??刂疲瑢崿F(xiàn)Duffing-Holmes 混沌系統(tǒng)的同步。許多學(xué)者應(yīng)用模糊滑模控制方法研究不確定性,系統(tǒng)變量受約束的一些分?jǐn)?shù)階非線性系統(tǒng)同步問題[9-10],但是上述文獻(xiàn)研究非線性控制問題只考慮了系統(tǒng)僅有不確定項或者外界干擾的一種情況。文獻(xiàn)雖分析了模糊滑??刂品椒ㄑ芯框?qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)同階數(shù)的情況,但這些也僅是研究了驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)是相同階數(shù)的情況[11]。根據(jù)上述研究的基礎(chǔ),本文針對具有雙重不確定性且具有不同階數(shù)的分?jǐn)?shù)階耦合發(fā)電機系統(tǒng),提出模糊終端滑模控制器的設(shè)計方法[12]。
現(xiàn)今分?jǐn)?shù)階微分方程逐漸成為一種趨勢,這是因為現(xiàn)實生活中的一些問題往往是復(fù)雜的,而傳統(tǒng)的整數(shù)階微分方程不能很好地體現(xiàn)研究對象隨外界環(huán)境改變而變化的特點。分?jǐn)?shù)階微分方程具有遺傳記憶性,在研究解決多變的模型時具有很好的優(yōu)勢。目前,對分?jǐn)?shù)階微分方程沒有統(tǒng)一的一般表述,但是典型的定義有3 種,分別是R-L 定義、Caputo 定義、G-L 定義。由于Caputo 定義具有弱奇異性,因此在工程中用處廣泛。
定義1Caputo 分?jǐn)?shù)階微分定義
性質(zhì)1分?jǐn)?shù)階微分滿足
將自適應(yīng)滑??刂评碚撆c模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)合[13],通過設(shè)計模糊滑??刂破鹘档拖到y(tǒng)的抖振現(xiàn)象。間接模糊滑??刂朴谐墒斓脑O(shè)計步驟,但是這些步驟僅針對含有未知函數(shù)的系統(tǒng),而對既含有未知項,又有外界干擾這2 種不確定分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的研究還不完善[14]。此外,現(xiàn)實生活中的系統(tǒng)往往復(fù)雜多變,故研究驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)為不同階數(shù)的情形具有極其重要的意義。
根據(jù)一些研究學(xué)者的成果發(fā)現(xiàn),耦合發(fā)電機系統(tǒng)是一種復(fù)雜的非線性動力系統(tǒng),對該系統(tǒng)的參數(shù)特征以及動力特性進(jìn)行研究,可為實際工程的發(fā)電機系統(tǒng)提供重要的實際意義。前人詳細(xì)分析了整數(shù)階耗損型變形耦合發(fā)電機混沌系統(tǒng)的動力學(xué)特性,在此基礎(chǔ)上得到分?jǐn)?shù)階耗損型變形耦合發(fā)電機系統(tǒng)[15]。
分?jǐn)?shù)階耦合發(fā)電機系統(tǒng)為驅(qū)動系統(tǒng),階數(shù)為
當(dāng)參數(shù)分別為μ=2,γ=1,階數(shù)α=0.95 時,出現(xiàn)混沌吸引子。分?jǐn)?shù)階耗損型耦合發(fā)電機系統(tǒng)為響應(yīng)系統(tǒng)
式中:Δfi(y)為不確定因素;di(t)為外界干擾(外界干擾在數(shù)值仿真時采用高斯函數(shù)的形式,即Ei(t),故將原來式子放到了數(shù)值仿真處)。
為方便下文表述,將分?jǐn)?shù)階耦合系統(tǒng)中引入部分函數(shù)
由于驅(qū)動系統(tǒng)(5)與響應(yīng)系統(tǒng)(6)的階數(shù)不同,因此首先設(shè)計一個等效控制器U(x,y)={U1,U2,U3}∈R3×1,達(dá)到初步控制分?jǐn)?shù)階耗損型耦合發(fā)電機系統(tǒng)的目的。
將式(7)和式(8)代入式(6)得到
進(jìn)一步化簡
現(xiàn)給出誤差系統(tǒng)定義[16]
由式(10)得到驅(qū)動系統(tǒng)(5)和響應(yīng)系統(tǒng)(6)的誤差系統(tǒng)
因此,針對式(11)設(shè)計合適的滑模面,使系統(tǒng)滿足到達(dá)條件,不斷調(diào)試對應(yīng)的控制器u(t)=(u1(t),u2(t),u3(t)),使得雙重不確定不同階數(shù)的非線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)趨于同步狀態(tài)。
為了后面的證明敘述方便,引入下面的假設(shè)以及定理[17]
假設(shè)1假設(shè)Δfi(x,y)和di(t)未知,并且滿足
引理1設(shè)有實數(shù)a1,a2,a3,…,an,0<β<2。那么可以得到不等式
引理2假設(shè)存在連續(xù)正定函數(shù)V(t)滿足微分不等式V(t)≤-pV(t)n,?t≥t0,V(t0)≥0,式中p>0,0<δ <1 是2 個正常數(shù)。進(jìn)而任意選擇t0和滿足條件的V(t0)可以得到
引理3分?jǐn)?shù)階微分方程Lyapunov 穩(wěn)定性定理
對于一類分?jǐn)?shù)階非線性系統(tǒng)Dtax=f(x),x(0)=c,其中a∈(0,1]為分?jǐn)?shù)階算子的階數(shù)。系統(tǒng)的平衡點x*為全局穩(wěn)定的,如果在點x*的Jacobian 矩陣J=的所有特征值λj(j=1,2,…,n)滿足下面條件|arg(λj)|>,j=1,2,…,n。
根據(jù)分?jǐn)?shù)階終端滑??刂评碚摷拔墨I(xiàn)[18],設(shè)計非奇異滑模面
式中:0 定理1誤差系統(tǒng)(12)在非奇異滑模面(14)上,系統(tǒng)的軌道在有限時間tδ內(nèi)達(dá)到平衡點,其中 證明當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生滑模運動到達(dá)滑模面時滿足si(t)=0,故 選取Lyapunov 函數(shù) 對式(16)求導(dǎo) 根據(jù)引理2 可以得出有限時間的上界。因此,當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)為到達(dá)滑模面時,其可以在有限時間內(nèi)穩(wěn)定到平衡點。 根據(jù)式(15)以及滑??刂评碚撛O(shè)計理想的控制器u(t)=(u1(t),u2(t),u3(t))。其中,u(t)∈R1×3。 通過式(17)可以控制誤差系統(tǒng)在有限時間內(nèi)滿足到達(dá)條件并趨于穩(wěn)定,進(jìn)而使得驅(qū)動系統(tǒng)(5)與響應(yīng)系統(tǒng)(6)同步。當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)遠(yuǎn)離切換超平面時,上述控制器確保了系統(tǒng)能夠快速穩(wěn)定地到達(dá)滑模面[19]。根據(jù)Lyapunov 穩(wěn)定性定理以及滑??刂评碚撨M(jìn)行驗證。 證明 選取Lyapunov 函數(shù) 對式(18)求導(dǎo)得到 將式(11)代入 研究表明,無論誤差系統(tǒng)的初始條件如何,其都能夠滿足滑模到達(dá)條件。即使在滑模面si=0 以外的情況,也能夠在有限時間內(nèi)到達(dá)或趨近滑模面[20]。根據(jù)Lyapunov 穩(wěn)定性理論可知,誤差系統(tǒng)式(11)穩(wěn)定在平衡點,也就是實現(xiàn)了驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)的同步。但因為設(shè)計控制器u(t)的過程中加入了切換增益Ki(t),這就不可避免地給系統(tǒng)的控制效果帶來抖振,影響最終驅(qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)的同步效果[21]。 近幾年,模糊邏輯控制系統(tǒng)相關(guān)理論逐漸趨于成熟。通過上述設(shè)計的滑模面s(t),運用模糊推理機制,最后去模糊化,將滑??刂婆c模糊控制結(jié)合,減少最初設(shè)計的控制器u(t)中切換增益和符號函數(shù)帶來的不良影響,以達(dá)到優(yōu)化改進(jìn)的目的。 按照模糊邏輯控制系統(tǒng)的要求設(shè)計自適應(yīng)模糊滑??刂破?。 3.2.1 模糊化 模糊控制器的規(guī)則是基于專家知識或熟練的操作人員長期積累的經(jīng)驗。本文規(guī)定ss˙為模糊INPUT,ΔKi(t)為模糊OUTPUT。得到模糊集合為[22] 式中:NB 為負(fù)大;NM 為負(fù)中;NS 為負(fù)??;ZO 為0;PS為負(fù)小;PM 為正中;PB 為正大。 上述模糊集合的模糊輸入以及模糊輸出對應(yīng)的隸屬函數(shù)分別如圖1 和圖2 所示。 圖1 sds 模糊輸入隸屬函數(shù) 圖2 dk 模糊輸出隸屬函數(shù) 3.2.2 模糊規(guī)則庫的建立 根據(jù)模糊規(guī)則庫的規(guī)則對ss˙和ΔKi(t)進(jìn)行模糊推理得 在控制器式(17)中,有一造成抖振的因素,即Ki(t)的值。Ki(t)的作用是為了補償Ei(t),目的是為了使得滑模滿足存在性條件。如若Ei(t)時變,Ki(t)也會時變。所以根據(jù)模糊邏輯控制系統(tǒng),以專家經(jīng)驗實現(xiàn)Ki(t)的變化[24]。 為確保自適應(yīng)模糊滑模控制器的設(shè)計有效保證誤差系統(tǒng)的穩(wěn)定,通過數(shù)值模擬仿真,檢驗控制器式(21)的有效性[25]。系統(tǒng)參數(shù)取μ=0.85,γ=0.17,λ1=1.92,λ2=2.87,λ3=4.73,r=0.6;對外界干擾di(t)采用高斯函數(shù)的形式,即取mj=5.0,nj=0.50。 設(shè)置系統(tǒng)初始值為y1(0)=0.98,y2(0)=1.37,y3(0)=2.01;x1(0)=1.96,x2(0)=0.89,x3(0)=3.22,自適應(yīng)率=(0.18,0.74,0.95)。利用Matlab 和Simulink 進(jìn)行數(shù)值仿真,得到誤差系統(tǒng)隨著時間的增加逐步趨于穩(wěn)定,誤差系統(tǒng)時間歷程圖如圖3 所示。傳統(tǒng)控制器時間歷程圖如圖4 所示,模糊滑模控制器時間歷程圖如圖5所示。 圖3 誤差系統(tǒng)時間歷程圖 圖4 傳統(tǒng)控制器時間歷程圖 圖5 模糊滑??刂破鲿r間歷程圖 圖3 仿真結(jié)果表明,從任意初始條件出發(fā)的誤差系統(tǒng)在控制器的作用下漸進(jìn)穩(wěn)定,進(jìn)而實現(xiàn)驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)之間的同步。 在未加入模糊邏輯系統(tǒng)時,傳統(tǒng)意義下的滑模控制器因切換增益項帶有抖振[22],圖4 仿真結(jié)果表明,傳統(tǒng)的滑模變結(jié)構(gòu)控制器在運行時,因切換增益項而存在抖振,影響系統(tǒng)的同步性能。 為削弱抖振,根據(jù)模糊控制規(guī)則,改善控制器的性能。由圖5 可知,根據(jù)專家經(jīng)驗,加入模糊控制系統(tǒng)后,增強了控制系統(tǒng)的魯棒性,提高了傳統(tǒng)控制系統(tǒng)在系統(tǒng)存在外界干擾和不確定情況下的適應(yīng)性。 本文對分?jǐn)?shù)階混沌系統(tǒng)模糊滑??刂蒲芯康默F(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,分析了目前該控制方法的研究中存在的缺點與不足,并研究了一類帶有雙重不確定項的分?jǐn)?shù)階耦合發(fā)電機系統(tǒng)的同步問題。通過設(shè)計模糊規(guī)則,根據(jù)滑模到達(dá)條件對切換增益進(jìn)行有效估計。與現(xiàn)有文獻(xiàn)設(shè)計的滑模控制器比較,本文設(shè)計能有效削弱抖振并且在有限時間內(nèi)逐步趨于穩(wěn)定。利用Lyapunov 穩(wěn)定性理論證明了所改進(jìn)的控制的合理性。但是,在模糊化和反模糊化時,仍缺乏系統(tǒng)的方法,主要是依靠專家系統(tǒng)的經(jīng)驗試湊。因此,建立完善統(tǒng)一的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)自適應(yīng)模糊滑??刂评碚撘约皩嶋H仿真程序是下一步研究的重點。3.2 模糊滑??刂破?/h3>
4 數(shù)值仿真
5 結(jié)語