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    下肢外骨骼膝關(guān)節(jié)模糊滑模位置控制器設(shè)計(jì)

    2021-11-16 06:45:18李鵬杰王新蕊李小奇許國強(qiáng)司訪張煜葉冬雨
    動力學(xué)與控制學(xué)報 2021年5期
    關(guān)鍵詞:外骨骼伺服系統(tǒng)滑模

    李鵬杰 王新蕊 李小奇 許國強(qiáng) 司訪 張煜 葉冬雨

    (中國兵器工業(yè)第二〇八所,北京,102202)

    引言

    下肢助力型外骨骼系統(tǒng)是一種穿戴于人體的助力裝置,目前主要運(yùn)用于單兵,以提高士兵的物資搬運(yùn)攜行及快速機(jī)動能力.為貼合實(shí)戰(zhàn)提高穿戴舒適性,下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)需具有貼合人體、結(jié)構(gòu)簡單等特點(diǎn),無法安裝力矩傳感器,因此大多采用位置環(huán)控制.在人機(jī)系統(tǒng)行走步態(tài)周期內(nèi),外骨骼膝關(guān)節(jié)面臨負(fù)載沖擊大、變化范圍廣等困難,一般控制算法難以達(dá)到理想的控制效果.滑??刂剖且环N變結(jié)構(gòu)控制,擁有隨時開關(guān)的特點(diǎn),可以進(jìn)行設(shè)計(jì)且對象與擾動無關(guān),響應(yīng)速度快、對參數(shù)變化及擾動不靈敏、物理實(shí)現(xiàn)簡單,從而為復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)控制提供了一種較好的解決方案.但是當(dāng)系統(tǒng)階數(shù)較大或者結(jié)構(gòu)參數(shù)不確定時,很難直接獲取控制率,同時抖振問題一直制約著滑??刂频墓こ袒\(yùn)用.針對上述問題,國內(nèi)外專家學(xué)者提出了很多解決方案,主要有趨近率法、邊界層法、觀測器法和與智能算法結(jié)合等.胡飛等[1]設(shè)計(jì)了一種模糊PID滑??刂葡到y(tǒng),有效解決了下肢外骨骼步態(tài)控制過程中電液伺服系統(tǒng)存在的非線性、外在干擾等問題.宋勝利等[2]提出一種快速二階終端滑模控制策略,將絕對值函數(shù)隱藏在積分項(xiàng)里,提高了傳統(tǒng)二階終端滑模控制的全局收斂性.熊少峰等[3]提出一種非奇異終端滑模方法,有效克服了奇異問題.Utkin V I等[4]在控制率中引入等效控制來預(yù)估外界干擾.Elmokadem T等[5]基于super twisting算法設(shè)計(jì)的二階滑模觀測器能夠快速穩(wěn)定估計(jì)出外界干擾,從而削弱抖振.上述研究大多采用傳統(tǒng)趨近率和滑模面,很難實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)快速性和穩(wěn)定性的統(tǒng)一.

    本文針對下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié),設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)滑模位置控制器,采用單輸入雙輸出的結(jié)構(gòu)形態(tài),被控對象的輸入量應(yīng)用快速終端趨近率求取,選擇滑模函數(shù)S作為模糊控制器的輸入項(xiàng),分別選擇冪級趨近項(xiàng)系數(shù)k1和指數(shù)趨近項(xiàng)系數(shù)k2作為模糊控制器的兩個輸出項(xiàng),依據(jù)系統(tǒng)運(yùn)動動態(tài)特性與兩個輸出項(xiàng)之間的關(guān)系,制定模糊規(guī)則,使得系統(tǒng)狀態(tài)點(diǎn)遠(yuǎn)離滑模面時,趨近率大,離滑模面近時,趨近率小,保證系統(tǒng)最大程度抑制抖振的同時快速趨近滑模面.

    1 下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)及數(shù)學(xué)模型

    1.1 膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)及永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型

    圖1給出了下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)圖,系統(tǒng)主要由永磁同步電機(jī)、減速器、編碼器、驅(qū)動器等部件組成.為提高控制精度,系統(tǒng)采用三閉環(huán)控制,其中電流環(huán)和速度環(huán)采用數(shù)字控制,位置環(huán)的反饋值取執(zhí)行機(jī)構(gòu)軸端編碼器值.

    圖1 膝關(guān)節(jié)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 An illustration of knee joint system

    在不影響控制性能的情況下,假設(shè):渦流和磁滯損耗幾乎為零,電機(jī)鐵芯飽和忽略不計(jì),電機(jī)氣隙磁場皆均勻分布,三相繞組的感應(yīng)電流均以正弦波形式作用.依據(jù)假設(shè)的情況,采用id=0的控制策略實(shí)現(xiàn)對轉(zhuǎn)矩控制的線性化和解耦控制.基于旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)軸(dq軸坐標(biāo)系),可以得出系統(tǒng)線性狀態(tài)方程[6-8]:

    式中,L為等效dq軸產(chǎn)生的電感;iq為q軸上的電流;TL為折算到電機(jī)軸上的總負(fù)載轉(zhuǎn)矩;R為定子相電阻;ωr為轉(zhuǎn)子的機(jī)械角速度;B為黏滯摩擦系數(shù);ψf為轉(zhuǎn)子上的磁勢;Te為電機(jī)軸輸出轉(zhuǎn)矩;J為折算到電機(jī)軸上的總轉(zhuǎn)動慣量;Pn為極對個數(shù).

    1.2 膝關(guān)節(jié)伺服系統(tǒng)狀態(tài)空間模型

    膝關(guān)節(jié)伺服系統(tǒng)采用三閉環(huán)控制,其中位置環(huán)選用模糊滑??刂破?,速度環(huán)簡化為PI控制,電流環(huán)簡化為P控制.由于模糊滑??刂茖ο到y(tǒng)參數(shù)精度要求低,故將機(jī)械部分假設(shè)成剛性體,電氣部分處于理想狀態(tài),可得速度環(huán)的傳遞函數(shù)為[9]:

    式中,τm=L/R是速度環(huán)時間常數(shù),K是速度環(huán)增益.將減速器考慮成積分環(huán)節(jié)1/(is),i為減速比,可得膝關(guān)節(jié)伺服系統(tǒng)開環(huán)傳遞函數(shù)為[10]:

    可得下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示.其中,θ為實(shí)際位置并作為反饋量,θref為指令位置,位置控制器的輸出量ωref是被控對象的輸入量,設(shè)u=ωref,系統(tǒng)的狀態(tài)向量為X=[x1x2],其中x1=θ,x2=θ?,則系統(tǒng)狀態(tài)空間方程為[11-13]:

    圖2 下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)位置伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡圖Fig.2 Structure diagram of knee joint position servo system of lower limb assist exoskeleton

    式中,f(x)=-1/τmx2;g(x)=K/iτm考慮系統(tǒng)經(jīng)常受到不確定因素的影響,為提高狀態(tài)空間方程精度,需增加不確定項(xiàng):

    式中Δf,Δg為添加的不確定部分,假使系統(tǒng)滿足條件

    式中,β≥1且為常數(shù),F(xiàn)為標(biāo)量值.

    2 模糊自適應(yīng)滑??刂破髟O(shè)計(jì)

    2.1 滑??刂破髟O(shè)計(jì)

    2.2 趨近率系數(shù)與滑模運(yùn)動特性關(guān)系分析

    可知式(12)中的“-k2s”項(xiàng)具有加速收斂的作用.結(jié)合傳統(tǒng)冪次趨近率特性,可知當(dāng)遠(yuǎn)離滑模面時,k1,k2均應(yīng)取較大值;當(dāng)接近切換面時,為抑制抖振,k1,k2應(yīng)取相對較小值,整個過程中應(yīng)保證k11.

    2.3 模糊自適應(yīng)滑??刂破髟O(shè)計(jì)

    根據(jù)上述趨近率系數(shù)與滑模運(yùn)動特性關(guān)系,將模糊控制器設(shè)計(jì)成單輸入雙輸出結(jié)構(gòu)形式.即:運(yùn)用模糊規(guī)則,根據(jù)滑模函數(shù)s的值,自適應(yīng)調(diào)整k1和k2的值.將s的值歸一化到區(qū)間[-1,1]上,并將s分為正大、正中、正小、幾為零、負(fù)小、負(fù)中、負(fù)大等7種情況,模糊子集為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB};將系數(shù)k1和k2的值歸一化到區(qū)間[0,1]上,分為幾為零、正小、正中、正大等4種情況,模糊子集為{ZO,PS,PM,PB};隸屬度函數(shù)均選用三角函數(shù).根據(jù)上述滑模動態(tài)特性與趨近率系數(shù)之間的關(guān)系分析結(jié)果,制定14條模糊規(guī)則,如表1所示.

    表1 模糊控制器規(guī)則表Table 1 Rule table of fuzzy controller

    采用重心法解模糊,可得:

    則被控對象的輸入為

    膝關(guān)節(jié)模糊自適應(yīng)滑??刂葡到y(tǒng)機(jī)理如圖3所示.

    圖3 模糊自適應(yīng)滑??刂破骺刂茩C(jī)理圖Fig.3 Control mechanism of fuzzy adaptive sliding mode controller

    3 仿真結(jié)果及分析

    為驗(yàn)證控制策略的正確性,運(yùn)用Matlab/Simulink進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與經(jīng)典PID和經(jīng)典模糊自適應(yīng)滑??刂撇呗裕矗夯C孢x取s=e+ce?,其中c為常數(shù),趨近率選取指數(shù)趨近率)相比較.仿真模型具體參數(shù)如下:模糊滑模控制器參數(shù)為c=126,m=11,k3=15,k4=1200;電機(jī)轉(zhuǎn)子慣量J=2.627g?m2,等效電感L=50mL,永磁體Ψf=0.056Wb,電機(jī)磁極對數(shù)Pn=4,相間電阻R=1.38Ω,額定電流Ic=21A,摩擦黏滯系數(shù)B=1.26 × 10-4N·m·s;諧波減速器減速比1∶120,速度增益K=120,電流環(huán)參數(shù)為[P,I,D]=[0.715,0,0],速度環(huán)參數(shù)為[P,I,D]=[5.2 × 10-5,0.2884,0],位置環(huán)參數(shù)為[P,I,D]=[10000,0,0].仿真時間設(shè)置為2s,求解器選擇ode45.

    圖4 新型滑??刂撇呗苑抡婺P虵ig.4 Simulation model of new sliding mode control strategy

    3.1 常值負(fù)載干擾

    為驗(yàn)證下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)位置控制器抗干擾能力,在1s時突加一個值為10N·m的階躍信號,如圖5所示,經(jīng)典PID和滑??刂破鞒霈F(xiàn)很大位置偏移,很長時間才恢復(fù)到平衡位置,且初始位置響應(yīng)較慢;新型滑??刂破飨到y(tǒng)基本不受影響,且初始位置響應(yīng)較快.

    圖5 階躍響應(yīng)曲線Fig.5 Step response curve

    3.2 位置跟蹤誤差

    為驗(yàn)證控制系統(tǒng)的跟蹤性能,選取r=20sin(1.24t)做為系統(tǒng)的跟蹤曲線,如圖6所示,新型滑??刂破鞯母櫿`差遠(yuǎn)小于經(jīng)典滑模、PID控制器的跟蹤誤差.

    圖6 跟蹤誤差曲線Fig.6 Tracking error curve

    4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)選用STM32F407ZGT6作為位置控制核心板,電機(jī)選用J56ZWX02無刷直流電機(jī),額定轉(zhuǎn)速3058r/min~3258r/min,額定扭矩1.5N·m,諧波減速器減速比1∶120,電流環(huán)為P控制,采樣頻率20kHz,速度環(huán)為PI控制,執(zhí)行頻率10kHz,位置環(huán)依次選用經(jīng)典PID控制器、經(jīng)典滑模和新型滑??刂破鳎瑘?zhí)行頻率1kHz.系統(tǒng)輸入選用正弦信號r=20sin(1.24t),修正參數(shù)如下:c=126,m=11,k3=15,k4=1200.角度初值為0.08,自變量s的量化因子為0.3,變量s和s?的輸出量化因子為6.3×10-7和3×10-7.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示,與經(jīng)典滑模和PID控制策略相比,新型滑??刂撇呗缘拿毯驼`差峰值明顯減小.

    圖7 實(shí)驗(yàn)控制跟蹤誤差對比Fig.7 Comparison of tracking error with experimental control

    5 結(jié)論

    針對下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)位置伺服系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一種模糊自適應(yīng)滑??刂撇呗?仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明,該控制策略與經(jīng)典滑模、PID控制策略相比,跟蹤誤差更小、響應(yīng)速度更快、魯棒性更強(qiáng),該控制策略完全能夠滿足下肢助力外骨骼膝關(guān)節(jié)位置環(huán)主從伺服跟蹤工作要求.

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