段虹州 韓光信 高興泉
摘 要:【目的】針對考慮擾動及攝動情況下的控制輸入約束的不確定離散系統(tǒng),提出了非脆弱保性能的控制方法?!痉椒ā渴紫?,以最小化目標函數(shù)為性能指標、控制輸入飽和范圍為約束條件,從而推導(dǎo)出約束狀態(tài)下的非脆弱保性能控制律。其次,使用李雅普諾夫方程來構(gòu)造非線性矩陣不等式。再次,結(jié)合Schur補定理和布谷鳥群智能優(yōu)化算法對不等式進行求解,得到控制輸入約束下的非脆弱保性能控制律的參數(shù)。最后,通過Quanser三自由度陀螺儀平臺進行試驗驗證?!窘Y(jié)果】試驗結(jié)果表明,本研究所提出方法的穩(wěn)態(tài)誤差浮動不超過0.07、跟蹤誤差不超過0.15。【結(jié)論】該方法在面對擾動及攝動情況時具有更高的魯棒性,對提升三自由度陀螺儀的穩(wěn)定性及控制精度具有重要意義。
關(guān)鍵詞:不確定性離散系統(tǒng);控制輸入約束;非脆弱性;保性能控制
中圖分類號:TP273? ? ?文獻標志碼:A? ? ?文章編號:1003-5168(2024)03-0004-06
DOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.03.001
Non-Fragile Guaranteed Cost Control for Uncertain Discrete
System with Control input Constraints
DUAN Hongzhou1 HAN Guangxin1 GAO Xingquan1,2
(1.Jilin Institute of Chemical Technology, Jilin 132022,China;
2.Jilin Industrial Vocational and Technical College, Jilin 132013,China)
Abstract: [Purposes] In this paper, a non-fragile guaranteed performance control method is proposed for uncertain discrete systems with input constraints under perturbation. [Methods] In this method, By taking the minimum objective function as the performance index and taking the saturation range of the control input as the constraint condition, the non-fragile guaranteed performance control law under the constraint state is derived. Secondly , the nonlinear matrix inequality is constructed by Lyapunov equation.? Then, Schur's complement theorem and Cuckoo bird intelligent optimization algorithm are used to solve the inequality, and the non-fragile guaranteed performance control law parameters under the control input constraints are obtained. Finally, the experiment is verified by Quanser-3-DOF gyroscope platform. [Findings] The results show that the steady-state error of the proposed method is less than 0.07 and the tracking error is less than 0.15. [Conclusions] The method proposed in this paper has higher robustness in the face of disturbance and perturbation, and is of great significance for improving the stability and control accuracy of the 3-DOF gyroscope.
Keywords: uncertain discrete system; control input constraint; non-fragile; guaranteed performance control
0 引言
非脆弱保性能控制[1]是指在控制系統(tǒng)中考慮輸入約束和性能指標的前提下來設(shè)計控制律,從而使系統(tǒng)具有優(yōu)異的性能,在面對不確定性或擾動時能保持強魯棒性。該方法被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)[2]、機器人控制[3]、航空航天[4]等領(lǐng)域。
保性能控制起源于20世紀末,在21世紀得到進一步發(fā)展,學(xué)者們經(jīng)過研究相繼取得了諸多成果。Yu等[5]提出關(guān)于不確定離散系統(tǒng)的保性能控制方法;Chen等[6]提出不確定離散時滯系統(tǒng)的保性能控制方法;Fan等[7]提出連續(xù)時間系統(tǒng)的保性能控制方法;He等[8]提出不確定T-S模糊系統(tǒng)的保性能控制方法;Yang等[9]對離散線性系統(tǒng)的保性能控制進行深入研究。
Makila等[10]研究發(fā)現(xiàn),若某些控制器的參數(shù)發(fā)生極其微小的波動,閉環(huán)系統(tǒng)的性能有可能會大幅度下降,嚴重時甚至?xí)苯訉?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此,對自身參數(shù)攝動具有較強抵制能力的控制器被稱為非脆弱控制器[11]。Jiang等[12]提出將H∞控制和非脆弱控制融合的辦法,并進行了實踐驗證;Gao等[13]對非脆弱、保性能和H∞控制的融合進行研究。
上述研究成果并未考慮控制輸入約束,獲得的控制器參數(shù)通常具有較高的增益,易導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定或設(shè)備損壞。因此,本研究考慮最小化性能函數(shù)、系統(tǒng)不確定性、控制輸入約束及控制器增益攝動,提出了一種控制輸入約束下的非脆弱保性能控制器設(shè)計方法,在保證系統(tǒng)運行能滿足控制輸入約束的同時,還具有良好的性能,并在三自由度陀螺儀上驗證了所提方法的有效性。
1 問題描述
考慮不確定的離散系統(tǒng)表示見式(1)。
[x(k+1)=A+ΔAx(k)+B+ΔBu(k)x(0)=x0] (1)
式中:[x(k)∈Rn]為系統(tǒng)狀態(tài)向量;[u(k)∈Rm]為控制輸入向量;[ΔA]、[ΔB]為反映系統(tǒng)模型中參數(shù)不確定性的未知實矩陣。
本研究考慮參數(shù)不確定性時假設(shè)為范數(shù)有界,見式(2)。
[ΔAΔB=HFE1E2] (2)
式中:[H]、[Ei]([i=1,2])為具有合適維數(shù)的確定矩陣;[F]可測,且滿足[FTF≤I];[I]為具有適當維數(shù)的單位矩陣。上述參數(shù)反映出不確定參數(shù)的結(jié)構(gòu)信息。
由于執(zhí)行機構(gòu)飽和因素,控制輸入必須滿足約束條件,見式(3)。
[uν(k)=eTvu(k)≤uν,max,ν=1,2,…,m,t>0] (3)
式中:uv為向量u的第[ν]個分量;[ev]為引入的空間[Rm]第[ν]個標準向量基。
考慮控制輸入約束的非脆弱保代價控制問題描述如下。設(shè)計的狀態(tài)反饋控制器見式(4)。
[u(k)=(K+ΔK)x(k)=Kx(k)] (4)
為使閉環(huán)系統(tǒng)內(nèi)部穩(wěn)定,最小化目標函數(shù)見式(5)。
[J=k=0∞xT(k)Qx(k)+uT(k)Ru(k)] (5)
同時,為滿足控制輸入約束,[Q]和[R]為給定的正定對稱矩陣,[K]為設(shè)計的狀態(tài)反饋控制器增益,[ΔK]為控制增益加性攝動,[M]和[N]為具有合適維數(shù)的確定矩陣,[Fk]可測且滿足[FTkFk≤I],[I]為具有適當維數(shù)的單位矩陣。
引理1:取[M=MT],[H]和[E]為具有相應(yīng)維數(shù)的實數(shù)矩陣,[F]滿足[FTF≤I],則以下條件等價[14]。
[M+HF(t)E+ETFTHT<0] (6)
存在標量[ε>0],使得[M+εHHT+ε-1ETE<0]。
根據(jù)引理1,可推導(dǎo)出以下結(jié)論。
推論1:取[M=MT],[H]和[E]為具有相應(yīng)維數(shù)的實數(shù)矩陣,[Fi(t)]滿足[FT(t)F(t)≤I]引理以下條件等價。
[M+HFE+ETFTHT>0] (7)
存在標量[ε>0],使得[M-εHHT-ε-1ETE>0]。
若不等式[M+HF(t)E+ETFTHT>0]成立,則有[-M-HF(t)E-ETFTHT<0],即[-M+(-H)F(t)E+ETFT(-H)T<0],也即[M-εHHT-ε-1ETE>0]。
2 非脆弱保性能控制器設(shè)計
將控制器(4)代入到系統(tǒng)(1)中,并考慮系統(tǒng)模型的不確定性(2),得到的閉環(huán)系統(tǒng)見式(8)。
[x(k+1)=Aclx(k)x(0)=x0] (8)
式中:[Acl=A+HFE1+(B+HFE2)K]。
對于系統(tǒng)(8),若存在對稱正定矩陣[P]使得[K]滿足式(9)。
[ATclPAcl-P+Q+KTRK<0] (9)
則狀態(tài)反饋控制律[u(k)=Kx(k)]是系統(tǒng)的一個具有性能矩陣[P]的保性能控制律。其中,[K=K+ΔK],控制性能目標函數(shù)(5)的一個上界為[J*=xT0Px0],即對所有的[k>0],都有[xT(k)Px(k)≤xT0Px0]。
為消除不等式條件(7)中含有的模型不確定性,獲得易檢驗條件,根據(jù)推導(dǎo),得到保證式(4)成立且保證目標函數(shù)[J≤α]的充分條件,即存在標量[ε1>0],對稱正定矩陣[X=P-1],使得以下矩陣不等式成立,見式(10)、式(11)。
該不等式雖消除了模型的不確定性,但還包含控制器的增益攝動,下面尋找一個滿足式(10)的充分條件。
定義[Y=KX],根據(jù)Schur補定理有式(12)。
考慮控制輸入約束(3),閉環(huán)系統(tǒng)滿足控制約束意味著應(yīng)有式(13)。
[uTv(k)uv(k)≤u2v,max, t≥0, v=1,2,…,m] (13)
根據(jù)[uv(k)=eTv(Kx(k))],可得式(14)。
[xT(k)KTeveTvKx(k)≤u2v,max] (14)
式中:[ev]為引入的空間Rm第[ν]個標準向量基。
根據(jù)前面的討論,若式(8)、式(9)成立,則對任意的[k>0],均有[xT(k)Px(k)≤xT0Px0=α],即式(8)成立的一個充分條件是對所有的[x(k)]均滿足式(15)。
[xT(k)KTeveTvKu2v,maxx(k)≤xT(k)Px(k)α] (15)
將[K=K+ΔK=K+MFkN]代入,則有式(16)。
[u2v,maxeTvKKTevPα+eTvM0Fk(t)0N+0NTFTk(t)MTev0≥0] (16)
根據(jù)推論1,上式成立的一個充要條件是存在標量[ε3>0]使得式(17)成立。
[u2v,maxeTvKKTevPα-ε3eTvM0eTvM0T-ε-130NT0NTT≥0] (17)
左右兩邊同時乘以[diagIαP-1I],定義[Y=KX],見式(18)。
[u2v,max-ε3eTvMMTeναeTvY0αYTevXαXNT0αNXε3I≥0] (18)
假設(shè)初始狀態(tài)范數(shù)[x0]有界,即[x0≤ψ],則式(11)成立的一個充分條件見式(19)。
[1ΨIIαX≥0] (19)
3 基于布谷鳥算法的控制器參數(shù)整定
最小化矩陣不等式(19)求出性能指標的一個上界[?min=α]、滿足控制輸入約束(18)、存在一個P使(12)成立,并求出盡可能大的控制器參數(shù)[K1K2K3K4]。適應(yīng)度函數(shù)的選擇應(yīng)以快速、準確為目標,使用ITAE誤差為性能評價指標,見式(20)。
[?=0tτ·|e(τ)|dτ] (20)
式中:積分區(qū)間為系統(tǒng)仿真時間;[e]為實際輸出和期望輸出的差值。
布谷鳥算法流程為初始化、循環(huán)、最優(yōu)解輸出。
①初始化。設(shè)巢穴個數(shù)[N=4]、種群規(guī)模[D=25],初始化巢穴的位置見式(21)。
[P0=x1(0)x2(0)x3(0)x4(0)T] (21)
②循環(huán)。在初始化及每次循環(huán)體結(jié)束后進行位置更新,保留上一次最優(yōu)巢穴的位置[Pb(t-1)]對巢穴位置的更新見式(22)。
[xm(t+1)=xm(t)+σ?Levy,m=1,2,3,4] (22)
式中:[Levy?u=t-1-β(0<β≤2)]。
選取[0.25]作為巢穴主人發(fā)現(xiàn)寄生鳥蛋的可能性,并與[Pa]進行比較,并隨機更新被發(fā)現(xiàn)概率較高的巢穴位置,得到一組新的巢穴位置,用新的、較好的巢穴代替原來較差的,得到一組新的巢穴位置,見式(23)。
[Pt=x1tx2tx3tx4tT] (23)
③最優(yōu)解輸出。找到前面環(huán)節(jié)得到的最優(yōu)巢穴位置和最優(yōu)解,若達到循環(huán)條件則停止迭代,此時輸出最優(yōu)解,見式(24)。
[K1K2K3K4=Pb=x1tx2tx3tx4tT] (24)
反之,程序跳轉(zhuǎn)循環(huán)體繼續(xù)進行迭代。
4 仿真分析與試驗驗證
本研究使用三自由度陀螺儀平臺來驗證文中所提方法的有效性。其動力學(xué)模型[15]見式(25)。
[J3q2 + P1cosq2q3 -Jαsinq2cosq2q23 = τ2]
[J2+Jasin2q2q3-P1cosq2q2+2Jasinq2cosq2q2q3][=0] (25)
利用前向差分定理將其離散化,得到不確定性離散系統(tǒng),見式(26)。
[x(k+1)=AC+ΔAx(k)+BC+ΔBu(k)x(0)=x0]
(26)
式中:[AC=10-0.004hJy001000.004hJz0100001 ];[BC=0.004Jy000];[ΔA=r1A1];[ΔB=r2B2]。
取[|r1|≤1]、[|r2|≤1],取值通過放大轉(zhuǎn)子質(zhì)量至原來的1.1倍得到??刂戚斎爰s束為[|u(t)|≤5]。系統(tǒng)描述見式(27)。
[x(k+1)=AC+HFE1x(k)+BC+HFE2u(k)] (27)
對性能指標式(5),取[Q=200001600000.0100000.000 1]、[R=5],經(jīng)布谷鳥算法迭代200次,得到相對最小化。
性能指標[α=3.107 5],此時對應(yīng)的控制參數(shù)為K1=0.505 183 3,K2=1.172 301 764,K3=0.046 237 9,K4=0.000 084。
通過仿真試驗來驗證控制參數(shù)的準確性及控制效果。階躍信號下輸出曲線、輸入電壓如圖1、圖2所示,階躍輸入仿真控制精度見表1。
由表1可知,LQR控制方法的跟蹤誤差為0.392 2,優(yōu)于非脆弱控制下的跟蹤誤差。LQR控制方法的穩(wěn)態(tài)誤差為0.32,遠大于非脆弱控制下的跟蹤誤差。達到穩(wěn)態(tài)后,非脆弱控制器可穩(wěn)定控制系統(tǒng)運行,效果遠強于LQR控制器。符合控制器設(shè)計思路,可進行實物驗證。
考慮到模型內(nèi)部干擾,將電機效率調(diào)至95%作為內(nèi)部擾動,模擬電路老化導(dǎo)致的性能下降。考慮內(nèi)部擾動的階躍信號情況下輸出電壓、控制輸入電壓如圖3、圖4所示。
非脆弱保性能控制下的輸出曲線響應(yīng)速度較慢,穩(wěn)態(tài)后,精度比LQR控制下要高。在設(shè)備運行時,非脆弱保性能控制始終未達到設(shè)定的電壓上界,但LQR控制在每一次設(shè)備進行姿態(tài)變換時都超過臨界值(5 V),有可能對設(shè)備造成損害。
將陀螺儀外部銀色框架擰至輕微松動作為震動干擾,階躍信號下輸出電壓如圖5所示。
在同樣的外部擾動情況下,非脆弱保性能控制的魯棒性能相對突出,穩(wěn)態(tài)誤差為0.087 1。在外部擾動情況下,非脆弱保性能控制器的魯棒性能要優(yōu)于LQR控制器的魯棒性能。
考慮控制器增益攝動,設(shè)非脆弱控制器為[K],但實際上執(zhí)行的控制見式(28)。
[K=s1ΔK1+s2ΔK2] (28)
式中:[ΔK1=10];[ΔK2=01];[-1≤s1(t)≤1];[-1≤s2(t)≤1]。
定義矩陣[Fk=diags1(t)s2(t)],則控制器增益的描述見式(29)。
[ΔK=MF(t)N] (29)
式中:[M=11];[N=1001],取[Ψ=π24]代入式(23)。
考慮控制器攝動的階躍信號情況下輸入電壓、控制輸出電壓如圖6、圖7所示。
5 結(jié)語
本研究基于最小化性能函數(shù)、控制輸入約束、保性能控制等需求來設(shè)計控制器,通過李雅普諾夫方程推導(dǎo)將其轉(zhuǎn)化為成立的充分條件,進而推導(dǎo)出非線性矩陣不等式,再使用布谷鳥群智能優(yōu)化算法對其進行求解優(yōu)化。通過仿真試驗來驗證其可行性,再將求得的控制器帶入三自由度陀螺儀平臺中。試驗結(jié)果表明,約束狀態(tài)下存在允許范圍內(nèi)的擾動或攝動,本研究所提出的非脆弱保性能控制器具有更好的魯棒性及控制精度。
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