CN102636994A - 潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法。主要包括模型辨识、控制参数优化、位置偏差检测环节；当潜器处于某一海况下，通过辨识得出潜器全方位推进器运动的数学模型，并在所述数学模型的基础上进行遗传算法优化PID参数的操作，将优化所得的参数赋给实际的潜器全方位推进器控制系统，潜器在所述优化所得的参数下进行姿态调整或动作；在调整过程中，不断检测螺距角偏差的数据统计值，若海情发生变化，潜器运动方程的参数随之改变，当潜器运动方程的参数值超出设定范围时，重新辨识模型并再次优化PID参数。本发明对于海情的变化具有较好的自适应功能，且节约了系统能耗。系统简单、易于实现，具有工程应用价值。

Description

潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法

技术领域

本发明涉及的是一种水下潜器推进器的控制方法，具体是一种潜器全方位推进器液压操纵控制方法。

背景技术

潜器全方位推进器是通过调整螺旋桨螺距角，来产生不同方向的力(矩)，从而使潜器全方位推进器按预期的方向运动。螺距角的调整是通过联结到一个旋转运动斜盘上的机械传动装置驱动实现的。所以对潜器全方位推进器的控制是通过对斜盘的控制实现的。运动斜盘的转动用三个液压油缸的位移运动完成，将三个液压油缸位移运动的组合转换成运动斜盘空间三个自由度的运动(两个旋转角，一个位移)，而每个液压油缸的位移运动是由一个闭环电液伺服系统来控制和驱动的。

为满足运动斜盘空间位置和运动姿态的要求，就要把三个独立的电液伺服系统有机地协调起来，使其按照设计的要求，实现三个液压缸伸缩程度和伸缩速度的不同组合，决定斜盘在3维空间的不同位置和运动姿态，而单通道电液位置伺服系统的控制精度是潜器全方位推进器正常工作的保证。针对电液伺服系统PID控制器参数难以确定等问题，可采用遗传算法对PID调节参数进行寻优，但传统的基本遗传算法通常会带来遗传算法的欺骗问题，即早熟问题和进化缓慢问题。对于基本遗传算法存在的问题，采用交叉概率和变异概率可以根据适应度值进行自动调整的自适应遗传算法对PID控制器中的参数进行自动选取。自适应遗传算法有很强的搜索能力，从而为寻找全局最优解提供了保障，为解决PID的参数选取问题提供了一条有效的途径，从而提高了电液伺服控制系统的控制精度和鲁棒性。

经对现有的技术文献检索发现，(有遗传算法优化PID参数，但没有在潜器全方位推进器电液系统中的应用)没有发现与本发明主题相同或类似的文献报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对于海情的变化具有较好的自适应功能，能节约系统能耗的潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法。

本发明的技术方案如下：

潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法主要包括模型辨识、控制参数优化、位置偏差检测环节；当潜器处于某一海况下，通过辨识得出潜器全方位推进器运动的数学模型，并在所述数学模型的基础上进行遗传算法优化PID参数的操作，将优化所得的参数赋给实际的潜器全方位推进器控制系统，潜器在所述优化所得的参数下进行姿态调整或动作；在调整过程中，不断检测螺距角偏差的数据统计值，若海情发生变化，潜器运动方程的参数随之改变，当潜器运动方程的参数值超出设定范围时，重新辨识模型并再次优化PID参数。

所述遗传算法优化PID参数的方法为：

首先对PID控制器的三个控制参数比例系数k_p、积分系数k_i、微分系数k_d按一定的取值范围进行二进制编码得到三个字串，再把三个字串连成一串构成遗传空间中的个体；随机生成一定数量的个体，由遗传算法对每个个体进行适应度评估，以此作为选择操作的依据，再根据交叉概率和变异概率对各个体进行操作产生新的个体，自适应遗传算法的交叉概率和变异概率不是固定不变的，而是根据个体适应度情况自适应变化的，新的个体再进行适应度评估以及遗传操作，反复循环直至满足优化准则。

所述不断检测螺距角偏差的数据统计值的方法为：

螺距角偏差检测环节通过每段时间间隔内螺距角偏差的标准差来表述，若有：螺距角偏差的标准差小于检测螺距角偏差统计值K，则认为控制系统在该段时间间隔内的潜器姿态或动作控制精度满足要求，系统继续运行；反之则认为系统控制精度不满足要求，说明PID参数已不适合潜器控制系统，此时重新辨识模型，进行新一轮的PID参数优化操作。

本发明的特点在于潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制系统根据海情变化，利用改进遗传算法自适应调节PID控制器参数，达到控制系统精度要求。若海情发生变化，则通过系统辨识环节得到潜器全方位推进器姿态运动的数学模型，并在该模型的基础上利用自适应遗传算法对传统电液伺服系统的PID控制器进行优化设计，经优化后PID控制器，在不需要给出调节器初始参数的情况下，仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求，并有效提高控制效率，并在系统参数发生变化时也能很快根据要求进行参数调节，满足系统在实际工作中的需求，解决许多自整定参数的PID控制器经常工作在自动整定模式而非连续的自整定模式，克服传统的基本遗传算法通常会带来遗传算法的欺骗问题，最后将优化结果赋予实际的潜器全方位推进器姿态控制系统。

本发明的优点在于：

潜器全方位推进器单通道电液位置伺服系统是一种复杂的机、电、液耦合系统，存在着非线性、不确定性、外界干扰，由于对电液位置伺服系统控制品质要求较高，传统的基于线性定常的PID控制已不能满足控制品质的需要，提出了一种带有智能协调控制器的常规PID控制、遗传算法寻优策略相结合的潜器全方位推进器单通道电液位置伺服智能控制方法。该方法与基于单纯PID控制系统相比对于海情的变化具有较好的自适应功能，同时，由于参数整定及时，有效地抑制了潜器全方位推进器电液位置幅值的增大，节约了系统能耗。该系统简单、易于实现，具有工程应用价值。

附图说明

图1潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制算法流程图；

图2a-图2b自适应遗传算法优化电液位置伺服PID控制器参数过程示意图；

图3电液位置伺服控制系统方波响应图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细的描述：

结合图1，通过在常规PID控制的基础上引入航向误差检测环节、系统辨识环节和遗传算法优化环节，既利用了遗传算法对PID参数的优化功能，又使航向保持系统能够自适应的工作。

为获取满意的过渡过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制输入平方项。选用下式作为参数选取的最优指标：

$J=\underset{0}{\overset{\∞}{\∫}}\left({\mathrm{\ω}}_1\right|e\left(t\right)|+{\mathrm{\ω}}_2{u}^2\left(t\right))\mathrm{dt}+{\mathrm{\ω}}_3\·t_u---\left(1\right)$

式中，e(t)为系统误差，u(t)为控制器输出，t_u为上升时间，ω₁，ω₂，ω₃为权值。

为了避免超调，采用了惩罚功能，即一旦产生超调，将超调量作为最优指标的一项，此时最优指标J为：

如果ey(t)＜0，则 $J=\underset{0}{\overset{\∞}{\∫}}\left({\mathrm{\ω}}_1\right|e\left(t\right)|+{\mathrm{\ω}}_2{u}^2\left(t\right)+{\mathrm{\ω}}_4|\mathrm{ey}\left(t\right)\left|\right)\mathrm{dt}+{\mathrm{\ω}}_3\·t_u---\left(2\right)$

式中，ω₄为权值，且ω₄＞＞ω₁，超调量ey(t)＝y(t)-y(t-1)，y(t)为对象输出。

对PID控制器三个参数k_p、k_i、k_d分别选取二进制串来表示，并建立与参数间的关系，再把三个二进制串连起来就组成一个长的二进制字串，该字串为自适应遗传算法可以操作的对象；PID运动控制器中N取30，M取10，即种群内的个体个数为30，比例系数k_p、积分系数k_i、微分系数k_d的精度分别取10位，从而每个个体总长度为3×10＝30位；为了使PID控制器的控制效果更好，将控制量、误差和上升时间作为约束条件的目标函数，因为适应度函数同目标函数相关，所以目标函数确定后，直接将其倒数作为适应度函数进行参数寻优，最优的控制参数也就是在满足约束条件下使最优指标J最小时，所对应的控制器参数；k_p、k_i、k_d组成的初始种群进行的操作，在是遗传算法主程序的主要部分，包括选择、交叉和变异三个步骤，在基本遗传算法中，选择、交叉和变异的取值是固定的，在改进遗传算法中，它们的取值是自适应变化的，通过三种遗传算子的操作，种群进化一代，从而可以将新一代的种群带入PID算法子程序以获得新的适应度值。

其中检测螺距角偏差统计值K的大小反映了对潜器全方位推进器控制效果的要求，当潜器运行环境海情变化复杂，为了避免系统频繁的辨识和优化操作，可适当增大K值，使潜器控制的精度降低，检测环节需要注意的问题是检测时间的大小和K值的选取。检测时间过长，显然不利于及时控制潜器姿态；检测时间过短，则容易受不确定干扰的影响，导致不必要的辨识操作和优化操作。K值的选取需要通过大量的实验并结合对潜器全方位推进器控制精度的要求来确定。

结合图2、图3，自适应遗传算法中使用样本个数为30，为避免在应用遗传算法时参数选取范围过大，首先通过经验选取参数，并分别设定PID控制器比例系数k_p的取值范围为[0，60]，积分系数k_i取值范围为[0，2]，微分系数k_d取值范围为[0，2]，适应度函数取权值ω₁＝0.999，ω₂＝0.001，ω₃＝100，ω₄＝2.0；进化代数设定为100，交叉概率P_c和变异概率P_m能够随适应度自动改变；在设定海情下，算法经过100代迭代后，PID控制器参数整定结果为比例系数k_p＝58.5696，积分系数k_i＝0.4938，微分系数k_d＝0.1304，最优指标J＝19.7706；当系统输入幅值为1的方波信号时，潜器全方位推进器单通道电液位置伺服系统跟踪结果能够保持很好的控制效果，满足了系统在实际工作中的需求；由此可以看出，经自适应遗传算法优化的PID控制器在不需要给出初始参数的情况下，仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求，可有效提高控制效率。

Claims (3)

1.一种潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法，主要包括模型辨识、控制参数优化、位置偏差检测环节；其特征是：当潜器处于某一海况下，通过辨识得出潜器全方位推进器运动的数学模型，并在所述数学模型的基础上进行遗传算法优化PID参数的操作，将优化所得的参数赋给实际的潜器全方位推进器控制系统，潜器在所述优化所得的参数下进行姿态调整或动作；在调整过程中，不断检测螺距角偏差的数据统计值，若海情发生变化，潜器运动方程的参数随之改变，当潜器运动方程的参数值超出设定范围时，重新辨识模型并再次优化PID参数。

2.根据权利要求1所述的潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法，其特征是所述遗传算法优化PID参数的方法为：首先对PID控制器的三个控制参数比例系数k_p、积分系数k_i、微分系数k_d按一定的取值范围进行二进制编码得到三个字串，再把三个字串连成一串构成遗传空间中的个体；随机生成一定数量的个体，由遗传算法对每个个体进行适应度评估，以此作为选择操作的依据，再根据交叉概率和变异概率对各个体进行操作产生新的个体，自适应遗传算法的交叉概率和变异概率不是固定不变的，而是根据个体适应度情况自适应变化的，新的个体再进行适应度评估以及遗传操作，反复循环直至满足优化准则。

3.根据权利要求1或2所述的潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法，其特征是所述不断检测螺距角偏差的数据统计值的方法为：螺距角偏差检测环节通过每段时间间隔内螺距角偏差的标准差来表述，若有：螺距角偏差的标准差小于检测螺距角偏差统计值K，则认为控制系统在该段时间间隔内的潜器姿态或动作控制精度满足要求，系统继续运行；反之则认为系统控制精度不满足要求，说明PID参数已不适合潜器控制系统，此时重新辨识模型，进行新一轮的PID参数优化操作。

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