[发明专利]基于自适应滑模补偿的双框架MSCMG框架系统高精度控制方法有效

专利信息
申请号: 201510501854.2 申请日: 2015-08-14
公开(公告)号: CN105116934B 公开(公告)日: 2017-03-22
发明(设计)人: 崔培玲;杨珊;房建成;李海涛;宁欣;闫斌 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G05D17/02 分类号: G05D17/02
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司11251 代理人: 杨学明,顾炜
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 自适应 补偿 框架 mscmg 系统 高精度 控制 方法
【权利要求书】:

1.基于自适应滑模补偿的双框架MSCMG框架系统高精度控制方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤(1)建立双框架伺服系统的动力学模型

根据几何约束关系,应用欧拉动力学方程及矢量叠加原理,推导双框架磁悬浮控制力矩陀螺内、外框架伺服系统的动力学模型如下:

Pgx=Kigxigx=Jgxθ··g+(Jgy-Jgz)θ·j2sinθgcosθg+Jrr[22(α··-β··)+θ··g]+Hrz[22(α·+β·)+θ·jcosθg]+Tfx+TqxPjy=Kijyijy=(Jjy+Jgycos2θg+Jgzsin2θg+Jrrcos2θg)θ··j+22Jrr(α··+β··)cosθg-Hrz[22(α·-β·)+θ·g]cosθg-(Jrr+2Jgy-2Jgz)θ·gθ·jsinθgcosθg+Tfy+Tqy]]>

其中,为外框轴相对惯性系的转动角速率;为内框轴相对外框系的转动角速率,θg为内框轴相对外框系转动角位置,为外框轴相对惯性系的转动角加速率,为内框轴相对外框系的转动角加速率,分别为高速转子x、y方向的扭转速度,分别为高速转子x、y方向的扭转加速度,Hrz为高速转子的角动量,Pgx和Pjy分别为内、外框架电机的输出力矩,Kigx和Kijy分别为内、外框架电机的力矩系数,igx和ijy分别为内、外框架电机绕组电流;Tfx为作用在内框架转动轴的非线性摩擦力矩,Tfy为作用在外框架转动轴的非线性摩擦力矩,Jjy为外框架输出力矩方向的转动惯量;Jgx、Jgy、Jgz分别为内框架对内框坐标系相应各轴的转动惯量;Jrr为高速转子径向的转动惯量,Jrz为高速转子轴向的转动惯量,Tqx为卫星运动引起的作用在内框架转动轴的牵连力矩,Tqy为卫星运动引起的作用在外框架转动轴的牵连力矩;

由于转子运动被限制在保护间隙内,而且高速转子转速因而忽略转子径向运动的影响,得到内、外框架系统的简化动力学模型如下:

Pgx=Kigxigx=(Jgx+Jrr)θ··g+(Jgy-Jgz)θ·j2sinθgcosθg+Hrzθ·jcosθg+Tfx+TqxPjy=Kijyijy=(Jjy+Jgycos2θg+Jgzsin2θg+Jrrcos2θg)θ··j-Hrzθ·gcosθg-(Jrr+2Jgy-2Jgz)θ·gθ·jsinθgcosθg+Tfy+Tqy]]>

步骤(2)双框架伺服系统耦合特性分析

由双框架系统动力学模型可知,由于陀螺效应的影响,内、外框架动力学模型中都包含了内、外框架相对运动引起的耦合力矩项,耦合力矩包括惯性耦合力矩和陀螺耦合力矩,其中惯性耦合力矩与框架的角加速度成正比,仅在框架加速或减速时才存在;陀螺耦合力矩会随着框架转动的角速度及角位置不同而不同,当内、外框架正交,即θg=0时,最大耦合力矩与陀螺力矩相等;

由于陀螺耦合力矩项中包含了不断变化的三角函数,呈现出显著的非线性特性,内、外框架相对角位置的变化是造成非线性的根本原因,非线性使双框架MSCMG框架系统的动力学耦合更加复杂,因此,双框架MSCMG框架伺服系统是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统;

要实现框架系统的高精度控制,首先要实现其动力学解耦控制以抑制框架间耦合力矩,同时框架系统的建模误差无法避免,线性化解耦控制方法并不能实现完全的解耦控制,线性化之后依然存在残余耦合,框架系统是一个低速伺服系统,在低速运行时,非线性摩擦会导致伺服系统出现低速不平稳现象,降低框架系统速率精度,因此为实现框架系统高精度控制,需要在动力学解耦控制的基础上,进一步消除残余耦合、卫星运动引起的牵连力矩及非线性摩擦对框架伺服系统解耦性能及速率跟踪性能的影响;

步骤(3)根据所述步骤(1)、(2)中的内、外框架系统的动力学模型及耦合特性分析,应用微分几何法推导内、外框架系统线性化控制律为:

u1=(Jgy-Jgz)x42sinx1cosx1+Hrzx4cosx1Kigx+Jgx+JrrKigxv1u2=Jjy+Jgycos2x1+Jgzsin2x1+Jrrcos2x1Kijyv2-Hrzx3cosx1+(Jrr+2Jgy-2Jgz)x3x4sinx1cosx1Kijy]]>

其中,u=u1u2]]>为内、外框架系统动力学解耦控制律,状态变量x=x1x2x3x4T=θgθjθ·gθ·jT,]]>分别为内框架角位置和角速度、外框架角位置和角速度,v(x)=v1v2T=θ·g*θ·j*T]]>为内、外框架系统新的控制变量,分别为内、外框架系统的给定角速度即框架系统的标称输出,因而可以得到框架系统伪逆线性化控制律为:

u1=(Jgy-Jgz)x42sinx1cosx1+Hrzx4cosx1Kigx+Jgx+JrrKigxθ·g*u2=Jjy+Jgycos2x1+Jgzsin2x1+Jrrcos2x1Kijyθ·j*-Hrzx3cosx1+(Jrr+2Jgy-2Jgz)x3x4sinx1cosx1Kijy]]>

选择上式所示的开环前馈解耦控制律,可以消除框架间耦合力矩对框架角速率跟踪精度的影响,实现双框架伺服系统的动力学解耦;

步骤(4)由于所述步骤(3)的动力学解耦控制律为开环前馈控制律,为保证框架系统的稳定性,应用微分代数谱相关理论,设计框架系统跟踪误差稳定控制律为:

u~=K(t)e]]>

其中,e为框架系统状态误差,K(t)为时变增益矩阵,如下:

K(t)=k1(t)k2(t)k3(t)k4(t)k5(t)k6(t)k7(t)k8(t)]]>

其中,

k1(t)=-λ2β1(t)Kigx-λ1x42cos(2x1)+Hrzx4sin(x1)Kigx,k2(t)=-λ2β2(t)Kigx,k3(t)=0,k4(t)=-2λ1x4sin(x1)cos(x1)-Hrzcos(x1)Kigx,]]>

k5(t)=Hrzx2sin(x1)-λ3x2x4cos(2x1)Kijy,k6(t)=-Hrzcos(x1)+λ3x4sin(x1)cos(x1)Kijy,k7(t)=-λ4β3(t)Kijy,]]>

k8(t)=-λ4β4(t)Kijy-λ3x2sin(x1)cos(x1)Kijy]]>

其中,λ1=Jgz-Jgy,λ2=Jgx+Jrr,λ3=Jrr+2Jgy-2Jgz,λ4=Jjy+Jgycos2x1+Jgzsin2x1+Jrrcos2x1。分别为内框架角位置和角速度及外框架角速度的给定值。时变参数β1(t),β2(t),β3(t),β4(t)由微分代数谱相关理论求得:

β1(t)=ωng2(t)β2(t)=2ζgωng(t)-ω·ng(t)/ωng(t)β3(t)=ωnj2(t)β4(t)=2ζjωnj(t)-ω·nj(t)/ωnj(t)]]>

其中,ζg,ζj为内、外框架系统阻尼系数,ωng(t),ωnj(t)为内、外框架系统时变带宽,为内、外框架系统时变带宽的变化率,可以通过在线调整框架闭环系统带宽,提高框架系统扰动抑制能力,即为时变带宽技术;

步骤(5)根据所述步骤(1)中的内、外框架系统的动力学模型,由于框架系统存在牵连力矩、非线性摩擦及残余耦合的影响,根据径向基函数(Radiusbasisfunction,RBF)神经网络和滑模控制原理设计自适应滑模补偿控制律ucom对框架系统的不确定项进行反馈补偿,实现框架系统的高精度控制,增强框架系统扰动抑制能力;

步骤(6)根据步骤(3)、(4)、(5)实现基于自适应滑模补偿控制的双框架MSCMG框架系统高精度控制方法,得到内、外框架系统总控制输入其中为框架系统的伪逆线性化控制律,为框架系统跟踪误差稳定控制律,ucom为基于RBF神经网络的自适应滑模补偿控制律,u为框架系统的总控制输入,可以消除耦合力矩、牵连力矩及非线性摩擦对框架系统的影响,实现框架系统高精度角速率跟踪控制。

2.根据权利要求1所述的基于自适应滑模补偿的双框架MSCMG框架系统高精度控制,其特征在于:所述步骤(5)中的框架系统自适应滑模补偿控制律ucom为:

ucom=-|Mn|(ce2+N)-sgn(s)sgn(Mn)ρ^(t)|s|00|s|=0,]]>sgn(x)=1x>00x=0-1x<0,xR]]>

其中,为框架系统角速度跟踪误差,为框架系统输出角速度,为框架系统给定角速度,c为常数,s为滑模面变量,为框架系统不确定上界估计值,为框架系统给定角速度的微分,θ为框架系统输出角位置,u1为框架系统名义模型的控制律,Mn和为框架系统确定项,分别如下:

Mn=Jgx+JrrKigx00Jjy+Jgycos2θg+Jgzsin2θg+Jrrcos2θgKijy]]>

hn(θ,θ·)=(Jgy-Jgz)θ·j2sinθgcosθg+Hrzθ·jcosθgKigx-Hrzθ·gcosθg-(Jrr+2Jgy-2Jgz)θ·gθ·jsinθg1cosθgKijy]]>

由于框架系统不确定上界ρ(t)无法预知,因而采用RBF神经网络得到框架系统不确定上界估计值为RBF网络的输入为输出为不确定参数上界的估计值

ρ^(t)=ω^Tφ(x)]]>

其中,为RBF神经网络的权值,φ(x)为高斯函数,φ(x)=[φ1(x)φ2(x)φ3(x)]T,其中,

φi(x)=exp(-||x-mi||2σi2),]]>i=1、2、3

其中,exp为以自然数e为底的指数函数,mi是第i个神经元的中心位置,σi为第i个神经元的宽度,应用自适应算法在线调整权值,取其中ε0和ε1为常数;

利用自适应滑模补偿控制律ucom对框架系统的残余耦合、牵连力矩及非线性摩擦进行有效补偿,以增强框架系统的扰动抑制能力,提高框架系统的角速率跟踪精度。

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