[发明专利]一种基于多模型的伺服系统自适应控制系统

说明书

技术领域

本发明涉及直流电机伺服控制系统，属于机电控制领域，具体涉及一种基于多模型的伺服系统自适应控制系统。

背景技术

在伺服系统控制中，由于动态摩擦、负载变化和外部干扰等不确定性因素的存在，系统模型的参数经常发生跳变，对响应速度、精度和稳定性等控制性能产生很大影响。此外，如果控制系统中存在未知参数，对这些参数的初始估计值可能与其真实值相差较大。因此，如果在控制过程中不能准确得到系统模型的参数，很难实现理想的控制效果。

传统自适应方法可以通过自适应律对参数进行实时估计，实现快速跟踪。但是，在复杂环境下，参数突变将使自适应调节的时间大大加长，导致瞬态性能恶化。增大自适应比例增益可以加快参数的收敛，但同时也会增大系统对噪声的灵敏度，使稳态性能变差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于多模型的伺服系统自适应控制系统，该系统能够不需要获知关于系统不确定性的先验知识即可获得最能表征系统动态特性的估计参数。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：一种基于多模型的伺服系统自适应控制系统，该系统包括多模型参数估计模块、切换机制模块以及自适应控制器，其中所述伺服系统为该自适应控制系统的被控对象。

所述多模型参数估计模块包括n个固定模型、1个辨识模型以及一个自适应模型。

所述多模型参数估计模块中的每一个模型输出一组针对所述伺服系统的模型参数，输入至所述切换机制模块。

所述切换机制模块从多组模型参数中选出一组使得代价函数最小的模型参数作为最优模型参数，输入到自适应控制器。

所述自适应控制器对输入的最优模型参数通过自适应控制律计算获得自适应控制量u，自适应控制量u输入至被控对象中；自适应控制器的输入参量包括：被控对象的期望输出量、最优模型参数、输出量反馈量以及不可测参量的滤波观测值；所述被控对象的期望输出量包括期望被控对象输出的角度和角速度。

其中输出反馈量为被控对象的实时输出量。

所述不可测参量的滤波观测值由滤波观测器得到，所述滤波观测器获取被控对象的实时输出量，滤波观测器中的闭环观测器对自适应控制器中的不可测参量进行一次估计，滤波观测器中的辅助滤波器中对一次估计的误差进行二次估计，则不可测参量的滤波观测值由两次估计信号复合得到；将不可测参量的滤波观测值输入至自适应控制器中。

所述固定模型中采用如下方式进行固定模型参数的估计：

首先利用伺服系统数学模型的静态参数计算得到a个模型参数的预设值，并根据预设值设定每个模型参数的变化范围，将变化范围进行m等分处理，每个等分点对应该参数的一个估计值，一个固定模型输出的固定模型参数是每个参数任取一个等分点估计值的组合，共有n＝(m-1)^a个固定模型。

所述辨识模型中包括低通滤波器、辨识矩阵模块和辨识模块，辨识模型中采用如下方式进行辨识模型参数的估计：

所述低通滤波器以自适应控制器的输出量u、被控对象的实时输出量x以及不可测参量的滤波观测值组成输入向量，其中x中包括被控对象的实时角度和角速度；低通滤波器中预先设定的切换时刻，低通滤波器在每个切换时刻进行进行滤波并输出上述输入向量的实时滤波值。

所述辨识矩阵模块中包括辨识矩阵P(t)、Q(t)及其预设初始值P₀和Q₀，其中P₀和Q₀满足P₀^-1Q₀有界，且P(t)始终可逆；辨识矩阵P(t)、Q(t)的值实时更新：P(t)为低通滤波器输出向量与其转置的乘积从上一切换时刻到当前时刻t的积分，Q(t)为低通滤波器输出向量与x中的角速度的乘积从上一切换时刻到当前时刻t的积分。

所述辨识模块中利用为P^-1(t)和Q(t)实时值的乘积作为辨识模型参数输入至所述切换机制模块中。

所述自适应模型以辨识模型参数和最优模型参数为参照，采用如下方式进行自适应模型参数的估计：

自适应模型中设置标识变量sw，若P(t)可逆，且在设定的模型参数取值范围之内，则sw＝1；否则sw＝0。