[发明专利]一种全局稳定的电机伺服系统自适应输出反馈鲁棒控制方法在审

专利信息
申请号: 201510259197.5 申请日: 2015-05-20
公开(公告)号: CN104991445A 公开(公告)日: 2015-10-21
发明(设计)人: 徐张宝;姚建勇;杨贵超 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 朱显国
地址: 210000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 全局 稳定 电机 伺服系统 自适应 输出 反馈 鲁棒控制 方法
【权利要求书】:

1.一种全局稳定的电机伺服系统自适应输出反馈鲁棒控制方法,其特征在于:该方法的实现包括以下步骤:

步骤一、建立电机位置伺服系统模型,根据牛顿第二定律,电机惯性负载的动力学模型方程为:

my..=kfu-By.-B1Ff(y.)-f(y,y.,t)---(1)]]>

式中y表示角位移,m表示惯性负载,kf表示扭矩常数,u是系统控制输入,B代表粘性摩擦系数,B1代表连续摩擦系统,代表连续静摩擦模型,f代表其他未建模干扰,包括非线性摩擦、外部干扰以及未建模动态;

基于连续的静摩擦模型,其方程为:

Ff(y.)=l1tanh(s1y.)+l2[tanh(s2y.)-tanh(s3y.)]---(2)]]>

其中l1和l2表示摩擦水平;s1,s2,s3是摩擦形状系数;

连续可微函数tanh(y)满足以下性质

0<tanh(y)y<1---(3)]]>

把(1)式写成状态空间形式,如下:

x.1=x2x.2=θ1u-θ2x2-θ3Ff(x2)-d(x,t)---(4)]]>

其中x=[x1,x2]T表示位置和速度的状态向量;参数集θ=[θ123]T,其中θ1=kf/m,θ2=B/m,θ3=B1/m,表示集中干扰;

系统是结构不确定性的,且系统还有非结构不确定性d(x,t),但系统的未建模动态和干扰总是有界的,因而,以下假设总是成立的:

假设1:结构不确定性θ满足:其中θmin=[θ1min2min3min]T和θmax=[θ1max2max3max]T,它们都是已知的,此外θ1min>0,θ2min>0,θ3min>0

假设2:d(x,t)是有界的,即|d(x,t)|≤δd,其中δd已知;

假设3:指令信号y是二阶可导的且二阶导有界,即其中L已知;

步骤二、设计基于状态估计的电机自适应鲁棒输出反馈控制器,具体步骤如下:

步骤二(一)、配置带速率限制的投影自适应律结构

令表示θ的估计,表示θ的估计误差,即

定义一个非连续投影函数

其中i=1,2,3;·i代表矩阵·的第i项;

设计自适应律如下:

θ^.=Projθ^(Γτ),θ^(0)Ωθ---(6)]]>

其中τ是自适应函数,Γ(t)>0是连续的可微正对称自适应律矩阵;

由此自适应律,可得以下性质:

P1)参数估计值总在已知有界的Ωθ集内,即对于任意t,总有因而由假设1可得

θiminθ^i(t)θimax,i=1,2,t.---(7)]]>

P2)        θ~T[Γ-1Projθ^(Γτ)-τ]0,τ---(8)]]>

步骤二(二)、构建电机的一致鲁棒精确微分器,对输出状态进行估计

由(4)设计一个高阶滑模微分器,如下:

x^.1=x^.2-c1μ1(x~1)]]>

                          (9)

x^.2=-c2μ2(x~1)]]>

其中x1,x2分别表示输出位置,速度,分别为为x1,x2的估计值,c1和c2为可调的正参数,函数和表达式如下:

μ1(x~1)=b1|x~1|12sign(x~1)+b2|x~1|32sign(x~1)]]>

                      (10)

μ2(x~1)=b122sign(x~1)+2b1b2x~1+3b222|x~1|2sign(x~1)]]>

其中增益b1,b2>0,此外

sign(·)=1,if·0-1,if·<0---(11)]]>

估计误差如下

x~.1=-c1μ1(x~1)+x~2,x~.2=-c2μ2(x~1)-y..---(12)]]>

步骤二(三)、设计基于状态估计的电机自适应鲁棒输出反馈控制器

定义一组函数如下:

z2=z.1+k1z1=x2-x2eq---(19)]]>

x2eq=Δx.1d-k1z1]]>

其中z1=x1-x1d(t)是输出跟踪误差,k1>0是一个反馈增益,由于G(s)=z1(s)/z2(s)=1/(s+k1)是一个稳定的传递函数,让z1很小或趋近于零就是让z2很小或趋近于零,因此,控制器设计转变成让z2尽可能小或趋近于零;

对式(19)微分并把式(4)代入,可得:

z.2=θ1u-θ2x2-θ3Ff(x2)-x.2eq-d(x,t)---(20)]]>

基于状态估计的控制器如下:

u=(ua+us)/θ^1]]>

ua=x.^2eq+θ^2x^2+θ^3Ff(x^2)---(21)]]>

us=-k2(x^2-x2eq)]]>

其中x.^2eq=k1x.1d+x..1d-k1x^2,]]>k2>0是一个反馈增益;

把式(21)代入式(20),可得z2的动态方程:

其中F~f=Ff(x^2)-Ff(x2);]]>

由式(3)中的tanh函数性质及中值定理可得:

F~f=Ff(x^2)-Ff(x2)=l1tanh(s1x^2)-l1tanh(s1x2)+l2[tanh(s2x^2)-tanh(s3x^2)]-l2[tanh(s2x2)-tanh(s3x2)](l1s1+l2s2+l2s3)|x~2|---(23)]]>

步骤三、调节控制器中u的参数k1,k2,b1,b2,c1,c2使系统满足控制性能指标。

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