[发明专利]一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法

权利要求书

1.一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法，其特征在于：其具体实施步骤如下：

步骤(1)：在光电跟踪平台的X轴及Y轴安装电涡流传感器，用以测量平台系统的位置信息；

步骤(2)：通过频率响应测试仪对稳定控制平台的被控对象进行频响测试，输入为电压值，输出为电涡流传感器的采样值，通过对输入输出的模型进行对象辨识得到被控对象的数学模型G(s)；

步骤(3)：将光电跟踪平台被控对象转换为状态空间方程形式：根据拟合得到的被控对象的数学模型G(s)，将其从s域传递函数模型转换为状态空间方程，形式为

其中，C＝[1 0]，y为光电跟踪平台位置环数据，v为光电跟踪平台速度数据，a₀,a₁,b均可由将G(s)转换为状态空间形式得到；

步骤(4)：选取线性滑模面和指数趋近律并设计滑模控制器：针对光电跟踪平台的对象特点，选取线性滑模面进行控制，并采用指数趋近律的方法来改善系统趋近过程的动态品质，根据时间最优控制原理设计滑模控制器的参数；

步骤(5)：对滑动模态的稳定性进行分析：选取适当的李雅普诺夫函数证明滑动模态的稳定性；

步骤(6)：获取光电跟踪平台闭环的开环及闭环扫频数据：采用步骤(4)中设计好的滑模控制器对光电跟踪平台系统进行控制，通过频率响应测试仪，DSA，对平台的开环及闭环对象特性进行测试；开环测试时，DSA输入为给定扫频正弦信号r，输出为位置跟踪误差e＝r-y，闭环测试时，DSA的输入为给定扫频正弦信号r，输出为系统输出y；

步骤(7)：采用模拟退火粒子群法辨识得到滑模控制器的频域传递函数：采用模拟退火算法对得到的开环传递函数进行拟合得到G_open(s)＝C_SMC(s)G(s)，根据得到滑模控制器的频域表达式；

步骤(8)：得到系统的闭环频域表达式，并求其幅值裕度、相位裕度及带宽：根据公式得到系统的闭环传递函数，并得到其幅值裕度GM，相位裕度PM，带宽Bandwidth。

2.根据权利要求1所述的一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法，其特征在于：步骤(2)中光电跟踪平台被控对象的数学模型G(s)二阶传递函数如下：

其中，K为光电跟踪平台被控对象的增益，ω_n为被控对象分母二阶环节的转折频率，ζ为被控对象分母二阶环节内的参数，以上三个参数均可由对被控对象的对象辨识得到。

3.根据权利要求1所述的一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法，其特征在于：步骤(4)中线性滑模面的形式如下：

其中，e＝r-y＝r-x₁为位置跟踪误差，为速度跟踪误差。

4.根据权利要求1所述的一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法，其特征在于：步骤(4)中滑模指数趋近律，其形式如下：

其中，k和q都是正数，可以通过调整k和q的大小来改变趋紧速度和抖振程度。

5.根据权利要求4所述的一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法，其特征在于：步骤(5)中的滑动模态稳定性分析，其形式如下：

选取形式如下的李雅普诺夫函数：

对V求导可得：

函数V是正定的，根据李雅普诺夫条件只要保证即能保证系统渐进稳定，

因此系统的渐进稳定性得证。

6.根据权利要求1所述的一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法，其特征在于：步骤(7)中模拟退火粒子群算法的操作步骤如下：

步骤1：初始化参数：交叉概率P_c，变异概率P_m，学习因子c₁,c₂，温度冷却系数C₁，退火初始温度T；

步骤2：随机产生N个粒子的种群；

步骤3：在初始温度T下，产生随机初始解x₀；

步骤4：对步骤2中产生的种群以交叉概率P_c选择粒子形成子种群；

步骤5：在当前温度T_k下进行如下操作，直至达到当前温度T_k的平衡状态：

(1)在可行解域内产生新的可行解x′；

(2)计算当前解的目标函数f(x)与新的可行解的目标函数f(x′)的差值△f，目标函数值为f₁＝|mag(x)-mag(x′)|；

(3)按照概率min{1,exp(-△f/T_k)}＞random[0,1]接收x′，其中random[0,1]是[0,1]区间内的随机数；

步骤6：对交叉后的新种群按变异概率P_m选择粒子形成子种群；

步骤7：若当前最优个体满足收敛条件，则进化过程结束，返回全局最优解；

步骤8：若进化次数小于预定最大进化次数，修改种群的退火温度，令T←C₁T，转到步骤3。