CN107632519A - 一种双缸协同运动机构的稳定控制方法 - Google Patents
一种双缸协同运动机构的稳定控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种双缸协同运动机构的稳定控制方法，所述双缸协同运动机构是指液压缸或电动缸通过伸缩协同运动，使得上平台在其能作运动的俯仰向自由度和方位向自由度的两个自由度里运动到不同的位置，所述控制方法采用三闭环控制策略，包括：最内环采用缸长度闭环控制策略，中环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的速度闭环控制策略，以及最外环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的位置闭环控制策略。本发明使得双缸协同运动这一类机构可以实现稳定控制，并且在稳定控制的基础上增加了模糊PI‑前馈复合控制的控制策略。根据和力矩的比值大小，分别设计了不同的隶属度函数和模糊规则库，这样进一步提高了控制效果和稳定精度。
Description
技术领域
本发明涉及稳定控制领域，具体涉及一种双缸协同运动机构的稳定控制方法。
背景技术
传统的双缸协同运动机构仅仅是作为摇摆台来使用，尚未应用于稳定平台领域。由于协同运动机构相比传统的稳定平台机构，其非线性程度大，建立数学模型复杂，传统控制策略又仅仅是闭环到缸的长度上，这样由于缸只是执行部件，不是最终控制的稳定平台。传统的控制方法因机械间隙等原因，不能精确的进行稳定控制，体现不到并联机构误差小，精度高的优点。
发明内容
为解决上述现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种双缸协同运动机构的稳定控制方法，能良好地控制此类机构，并且根据此类机构不同的特性，调整相应的控制方案，使得双缸协同运动机构可以良好地应用于稳定控制领域。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
本发明提供一种双缸协同运动机构的稳定控制方法，所述双缸协同运动机构是指液压缸或电动缸通过伸缩协同运动，使得上平台在其能作运动的俯仰向自由度和方位向自由度的两个自由度里运动到不同的位置并且在惯性空间稳定，其改进之处在于，所述控制方法采用三闭环控制策略：最内环采用缸长度闭环控制策略，中环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的速度闭环控制策略，以及最外环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的位置闭环控制策略。
进一步地，所述最内环缸长度闭环控制策略为：通过给定上平台水平角度和高低角度位置，经位置反解出两个缸的长度，与实际传感器测量解算后的缸长度做闭环进行控制；
所述中环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的速度闭环的控制策略为：通过上平台水平向和高低向陀螺仪检测到上平台相对于惯性空间的速度，与上平台相对于惯性空间的速度给定值做闭环；
所述最外环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的位置闭环策略为：通过上平台水平向和高低向陀螺仪检测到上平台相对于惯性空间的速度，将此积分得到相对惯性空间的位置。将此位置与输入的上平台相对于惯性空间的位置做闭环，使得上平台稳定到相对于惯性空间的位置。
进一步地，计算液压缸或电动缸相对于稳定平台在两个自由度运动范围内的各个点的和力矩，求得和力矩的最大值和最小值；高低向和力矩的最大值与最小值之比记为k1，方位向和力矩的最大值与最小值之比记为k2；
所述最外环的控制器采用模糊PI控制器；模糊PI控制器的水平向角度和高低向角度的输入量为e和ec，输出量为比例增益系数Kp、积分增益系数Ki，所述比例增益系数Kp、积分增益系数Ki的控制量与原始PI控制器的比例增益系数P、积分增益系数I相加，完成对模糊PI控制器的设计。
进一步地，所述模糊PI控制器的模糊控制包括下述步骤：
(1)水平向角度和高低向角度的输入量e和ec首先进行论域变换，将实际变量变化区间变换至[-3,3]；
(2)将区间[-3,3]之间变化的连续量分成7个等级，分别用模糊语言变量表示为负大NB、负中NM、负小NS、零ZO、正小PS、正中PM、正大PB，并确定模糊语言变量的隶属度函数；
(3)将得到的输入语言变量按照模糊规则进行推理；
(4)根据模糊规则，按公式进行推理，其中：R为根据规则库建立的模糊关系，式中×运算采用模糊算法中取小运算方法，运算采用模糊合成中取大运算方法，得到一个输出模糊集合U；
(5)定义输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki的隶属度函数与误差e的隶属度函数相同，定义输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki的隶属度函数与误差e的隶属度函数相同，将步骤(4)中得到的输出模糊集合U去模糊化得到控制量在[-3,3]内的精确值；最后，得到的输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki分别乘以相对应的量化因子Pp和Pi，得到在实际控制中的P、I参数变化量；
重心法是取模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理最终输出值，即，
其中，μv(v)代表隶属度函数；v0代表经去模糊化得到的精确值，v代表经模糊推理后得到的模糊集合；
(6)将得到的控制量与原始PI控制器中的P、I参数相加，得到P、I参数根据输入实时进行调整变化的模糊PI控制器。
进一步地，所述步骤(1)中，对于水平向角度和高低向角度的输入量e和ec变换为：
eθ水平的单位为度，eθ水平的实际变化区间(-6,6)，实际变化范围12，尺度变换公式为(N*6)/12，变换后区间为(-3,3)；
ecθ水平的单位为度/秒，ecθ水平的实际变化区间(-30,30)，实际变化范围60，尺度变换公式为(N*6)/60，变换后区间为(-3,3)；
eθ高低的单位为度，eθ高低的实际变化区间(-6,6)，实际变化范围12，尺度变换公式为(N*6)/12，变换后区间为(-3,3)；
ecθ高低的单位为度/秒，ecθ高低的单位为度/秒，实际变化区间(-30,30)，实际变化范围60，尺度变换公式为(N*6)/60，变换后区间为(-3,3)；
其中：eθ水平指期望水平向角度度和实际水平向角度之差；ecθ水平指期望水平向角度和实际水平向角度之差的导数；eθ高低指期望高低向角度和实际高低向角度之差；ecθ高低指期望高低向角度和实际高低向角度之差的导数。
进一步地，所述步骤(2)中，根据高低向和力矩的最大值与最小值之比记为k1，水平向和力矩的最大值与最小值之比记为k2，定义隶属度函数；
当k1<1.5且k2<1.5时，对于水平向角度的输入量e来说，所述模糊语言变量的隶属度函数分别定义为：
其中，x是模糊语言变量负大NB的隶属度函数的变量，隶属度函数fNB(x；a,b)中的系数a＝-3，b＝-2；
其中，x是模糊语言变量负中NM的隶属度函数的变量，隶属度函数fNM(x；a,b,c)中的系数a＝-2,b＝-3,c＝-1；
其中，x是模糊语言变量负小NS的隶属度函数的变量，隶属度函数fNS(x；a,b,c)中的系数a＝-1,b＝-2,c＝0；
其中，x是模糊语言变量零ZO的隶属度函数的变量，隶属度函数fZO(x；a,b,c)中的系数a＝0,b＝-1,c＝1；
其中，x是模糊语言变量正小PS的隶属度函数的变量，隶属度函数fPS(x；a,b,c)中的系数a＝1,b＝0,c＝2；
其中，x是模糊语言变量正中PM的隶属度函数的变量，隶属度函数fPM(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝1,c＝3；
其中a＝2,b＝3
其中，x是模糊语言变量正大PB的隶属度函数的变量，隶属度函数fPB(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝3；
当k1≥1.5且k2≥1.5时，随着k1、k2的增大，隶属度函数图中折线坡度变缓；模糊语言变量的函数图像在横轴上的投影分别记为ΔfNBX、ΔfNMX、ΔfNSX、ΔfZOX、ΔfPSX、ΔfPMX、ΔfPBX，k1、k2的变化量记为Δk1、Δk2，则此投影均与Δk1、Δk2成线性正比例关系，也即ΔfNBX∝Δk1,ΔfNBX∝Δk2、ΔfNMX∝Δk1,ΔfNMX∝Δk2、ΔfNSX∝Δk1,ΔfNSX∝Δk2、ΔfZOX∝Δk1,ΔfZOX∝Δk2、ΔfPSX∝Δk1,ΔfPSX∝Δk2、ΔfPMX∝Δk1,ΔfPMX∝Δk2、ΔfPBX∝Δk1,ΔfPBX∝Δk2；当k1、k2增至4时，隶属度函数图中折线坡度变陡；随着k1、k2的再增大，隶属度函数图中曲线不再变化；
对于高低向角度的输入量ec来说，所述模糊语言变量的隶属度函数分别定义为：
其中，x是模糊语言变量负大NB的隶属度函数的变量，隶属度函数fNB(x；a,b)中的系数a＝-3,b＝-1；
其中a＝-3,b＝0
其中，x是模糊语言变量负中NM的隶属度函数的变量，隶属度函数fNM(x；a,b,c)中的系数a＝-2,b＝-3,c＝0；或
其中，x是模糊语言变量负小NS的隶属度函数的变量，隶属度函数fNS(x；a,b,c)中的系数a＝-1,b＝-3,c＝1；
其中，x是模糊语言变量零ZO的隶属度函数的变量，隶属度函数fZO(x；a,b,c)中的系数a＝0,b＝-2,c＝2；
其中，x是模糊语言变量正小PS的隶属度函数的变量，隶属度函数fPS(x；a,b,c)中的系数a＝1,b＝-1,c＝3；
其中，x是模糊语言变量正中PM的隶属度函数的变量，隶属度函数fPM(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝0,c＝3；
其中，x是模糊语言变量正大PB的隶属度函数的变量，隶属度函数fPB(x；a,b,c)中的系数a＝1，b＝3。
进一步地，所述步骤(3)中，当k1≤2且k2≤2时，制定模糊规则为：
50)If(e is NB)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
51)If(e is NM)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
52)If(e is NS)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NB)；
53)If(e is ZO)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
54)If(e is PS)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is NM)；
55)If(e is PM)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is ZO)；
56)If(e is PB)and(ec is NB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
57)If(e is NB)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
58)If(e is NM)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
59)If(e is NS)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
60)If(e is ZO)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
61)If(e is PS)and(ec is NM)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
62)If(e is PM)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
63)If(e is PB)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
64)If(e is NB)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
65)If(e is NM)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
66)If(e is NS)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NS)；
67)If(e is ZO)and(ec is NS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
68)If(e is PS)and(ec is NS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
69)If(e is PM)and(ec is NS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
70)If(e is PB)and(ec is NS)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
71)If(e is NB)and(ec is ZO)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
72)If(e is NM)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
73)If(e is NS)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
74)If(e is ZO)and(ec is ZO)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
75)If(e is PS)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
76)If(e is PM)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
77)If(e is PB)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
78)If(e is NB)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
79)If(e is NM)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
80)If(e is NS)and(ec is PS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
81)If(e is ZO)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
82)If(e is PS)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
83)If(e is PM)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
84)If(e is PB)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
85)If(e is NB)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
86)If(e is NM)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
87)If(e is NS)and(ec is PM)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
88)If(e is ZO)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
89)If(e is PS)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
90)If(e is PM)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PB)；
91)If(e is PB)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
92)If(e is NB)and(ec is PB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
93)If(e is NM)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is ZO)；
94)If(e is NS)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
95)If(e is ZO)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
96)If(e is PS)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PB)；
97)If(e is PM)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
98)If(e is PB)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
当k1、k2>2时，制定模糊规则为：
50)If(e is NB)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
51)If(e is NM)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
52)If(e is NS)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NB)；
53)If(e is ZO)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
54)If(e is PS)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
55)If(e is PM)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is ZO)；
56)If(e is PB)and(ec is NB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
57)If(e is NB)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
58)If(e is NM)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
59)If(e is NS)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
60)If(e is ZO)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
61)If(e is PS)and(ec is NM)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
62)If(e is PM)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
63)If(e is PB)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
64)If(e is NB)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
65)If(e is NM)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
66)If(e is NS)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NS)；
67)If(e is ZO)and(ec is NS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
68)If(e is PS)and(ec is NS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
69)If(e is PM)and(ec is NS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
70)If(e is PB)and(ec is NS)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
71)If(e is NB)and(ec is ZO)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
72)If(e is NM)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
73)If(e is NS)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
74)If(e is ZO)and(ec is ZO)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
75)If(e is PS)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
76)If(e is PM)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
77)If(e is PB)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
78)If(e is NB)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
79)If(e is NM)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
80)If(e is NS)and(ec is PS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
81)If(e is ZO)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
82)If(e is PS)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
83)If(e is PM)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
84)If(e is PB)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
85)If(e is NB)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
86)If(e is NM)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
87)If(e is NS)and(ec is PM)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
88)If(e is ZO)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
89)If(e is PS)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
90)If(e is PM)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
91)If(e is PB)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
92)If(e is NB)and(ec is PB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
93)If(e is NM)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is ZO)；
94)If(e is NS)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
95)If(e is ZO)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
96)If(e is PS)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PB)；
97)If(e is PM)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
98)If(e is PB)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
其中：e和ec分别表示水平向角度和高低向角度的输入量；Kp为比例增益系数；Ki为积分增益系数；模糊语言变量NB、NM、NS、ZO、PS、PM和PB分别表示为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。
进一步地，所述双缸协同运动机构的在稳定工况中，在模糊PI控制器的基础上增加了下平台速度陀螺仪作为前馈传感器的环节，得到下平台在运动平台旋转平面内的振动角速度的大小和方向，将振动角速度的大小和方向信号值和其微分后的值分别乘以相应比例系数，加入速度环；双缸协同运动机构的控制为在原始的闭环控制系统中，增加了一个前馈的开环补偿控制，组成复合控制。
原始的闭环控制系统指的是三闭环控制策略的控制系统或加模糊PI的三闭环控制的控制系统。
进一步地，所述下平台速度陀螺仪包括下平台水平陀螺仪和下平台高低陀螺仪，所述稳定控制指的是下平台相对于惯性空间的两自由度晃动，上平台保持相对惯性空间内的位置稳定。
为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有的优异效果是：
本发明提供的控制方法能良好地控制此类机构，并且根据此类机构不同的特性，调整相应的控制方案，使得双缸协同运动机构可以良好地应用于稳定控制领域。使得双缸协同运动这一类机构可以实现稳定控制，并且在稳定控制的基础上增加了模糊PI-前馈复合控制的控制策略。根据和力矩的比值大小，分别设计了不同的隶属度函数和模糊规则库，这样进一步提高了控制效果和稳定精度。经仿真以及实物试验，在下平台高低方向和水平方向同时以0.8Hz，0.8°晃动时，稳定精度达到了高低向<0.23密位，水平向<0.32密位。
附图说明
图1是本发明提供的双缸协同运动机构示意图；
图2是本发明提供的双缸协同运动机构控制策略框图；
图3是本发明提供的模糊PI原理框图；
图4是本发明提供的k1、k2<1.5时的e隶属度函数图；
图5是本发明提供的k1、k2≥4时的e隶属度函数图；
图6是本发明提供的ec隶属度函数函数图；
图7是本发明提供的带有模糊PI-前馈复合控制的双缸协同运动稳定控制框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的组件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。
本发明方法最想保护的是实现双缸协同运动机构的稳定控制方法，和根据不同和力矩之比构造不同的隶属度函数和规则库的方法。本发明的一种双缸协同运动机构的稳定控制方法具体如下：
双缸协同运动机构如图1所示，是指两个缸(如液压缸或电动缸)通过伸缩协同运动，使得上平台在其能作运动的两个自由度里(俯仰向自由度和方位向自由度)运动到不同的位置。
这种双缸协同运动机构稳定控制的总策略为：三闭环控制。具体控制方式为：最内环为缸长度闭环、中环为稳定平台两自由度相对于惯性空间的速度闭环，外环为稳定平台两自由度相对于惯性空间的位置闭环。由于此类机构尺寸种类不同，由角度转换为长度需要进行相应的位置反解。整体控制策略框图如图2所示。
针对此双缸协同运动机构，计算两个缸相对于稳定平台在两个自由度运动范围内的各个点的和力矩，求得和力矩的最大值和最小值。高低向和力矩的最大值与最小值之比记为k1，水平向和力矩的最大值与最小值之比记为k2。
由于双缸协同运动机构的非线性程度高，为了提高稳定精度以及动态响应特性，图2中最外环控制器采用模糊PI控制的方法。模糊PI控制的原理框图如图3所示，该模糊控制器的输入量为误差e和误差的一阶导数ec，输出量为比例增益系数、积分增益系数，这些量与原始PI控制器的P、I参数相加，从而完成对PI控制器的设计。
模糊控制的具体计算方法如下：
1、输入量e和ec首先进行论域变换，将实际变量变化区间变换至[-3,3]，对于水平向角度和高低向角度的输入量e和ec变换表如下表1所示：
表1论域变换表(变量列有显示不全)
2、将[-3,3]之间变化的连续量分成7个等级，这7个等级用模糊语言变量表示为NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)。
根据高低向和水平向和力矩的比值k1、k2，定义隶属度函数。当k1<1.5且k2<1.5时。对于误差e来说，这7个模糊语言变量的隶属度函数分别定义为：
其中，x是模糊语言变量负大NB的隶属度函数的变量，隶属度函数fNB(x；a,b)中的系数a＝-3，b＝-2；
其中，x是模糊语言变量负中NM的隶属度函数的变量，隶属度函数fNM(x；a,b,c)中的系数a＝-2,b＝-3,c＝-1；
其中，x是模糊语言变量负小NS的隶属度函数的变量，隶属度函数fNS(x；a,b,c)中的系数a＝-1,b＝-2,c＝0；
其中，x是模糊语言变量零ZO的隶属度函数的变量，隶属度函数fZO(x；a,b,c)中的系数a＝0,b＝-1,c＝1；
其中，x是模糊语言变量正小PS的隶属度函数的变量，隶属度函数fPS(x；a,b,c)中的系数a＝1,b＝0,c＝2；
其中，x是模糊语言变量正中PM的隶属度函数的变量，隶属度函数fPM(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝1,c＝3；
其中a＝2,b＝3
其中，x是模糊语言变量正大PB的隶属度函数的变量，隶属度函数fPB(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝3；
k1<1.5且k2<1.5时隶属度函数图如图4所示。
当k1≥1.5且k2≥1.5时，随着k1、k2的增大，隶属度函数图中折线坡度变缓。七个变量函数图像在横轴上的投影分别记为ΔfNBX、ΔfNMX、ΔfNSX、ΔfZOX、ΔfPSX、ΔfPMX、ΔfPBX，k1、k2的变化量记为Δk1、Δk2，则此投影均与Δk1、Δk2成线性正比例关系。也即ΔfNBX∝Δk1,ΔfNBX∝Δk2、ΔfNMX∝Δk1,ΔfNMX∝Δk2、ΔfNSX∝Δk1,ΔfNSX∝Δk2、ΔfZOX∝Δk1,ΔfZOX∝Δk2、ΔfPSX∝Δk1,ΔfPSX∝Δk2、ΔfPMX∝Δk1,ΔfPMX∝Δk2、ΔfPBX∝Δk1,ΔfPBX∝Δk2。当k1、k2增至4时，e隶属度函数图如图5所示，并且随着k1、k2的再增大，隶属度函数图中曲线不再变化。
此时对于误差ec来说，这7个模糊语言变量的隶属度函数分别定义为：
其中，x是模糊语言变量负大NB的隶属度函数的变量，隶属度函数fNB(x；a,b)中的系数a＝-3,b＝-1；
其中a＝-3,b＝0
其中，x是模糊语言变量负中NM的隶属度函数的变量，隶属度函数fNM(x；a,b,c)中的系数a＝-2,b＝-3,c＝0；或
其中，x是模糊语言变量负小NS的隶属度函数的变量，隶属度函数fNS(x；a,b,c)中的系数a＝-1,b＝-3,c＝1；
其中，x是模糊语言变量零ZO的隶属度函数的变量，隶属度函数fZO(x；a,b,c)中的系数a＝0,b＝-2,c＝2；
其中，x是模糊语言变量正小PS的隶属度函数的变量，隶属度函数fPS(x；a,b,c)中的系数a＝1,b＝-1,c＝3；
其中，x是模糊语言变量正中PM的隶属度函数的变量，隶属度函数fPM(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝0,c＝3；
其中，x是模糊语言变量正大PB的隶属度函数的变量，隶属度函数fPB(x；a,b,c)中的系数a＝1，b＝3。
隶属度函数图如附图6所示。
3.将得到的输入语言变量按照模糊规则进行推理，当k1、k2<＝2时，制定模糊规则为：
99)If(e is NB)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)
100)If(e is NM)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)
101)If(e is NS)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NB)
102)If(e is ZO)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NM)
103)If(e is PS)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is NM)
104)If(e is PM)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is ZO)
105)If(e is PB)and(ec is NB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
106)If(e is NB)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)
107)If(e is NM)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)
108)If(e is NS)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)
109)If(e is ZO)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)
110)If(e is PS)and(ec is NM)then(Kp is PS)(Ki is NS)
111)If(e is PM)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
112)If(e is PB)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
113)If(e is NB)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)
114)If(e is NM)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)
115)If(e is NS)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NS)
116)If(e is ZO)and(ec is NS)then(Kp is PS)(Ki is NS)
117)If(e is PS)and(ec is NS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
118)If(e is PM)and(ec is NS)then(Kp is NS)(Ki is PS)
119)If(e is PB)and(ec is NS)then(Kp is NM)(Ki is PS)
120)If(e is NB)and(ec is ZO)then(Kp is PM)(Ki is NM)
121)If(e is NM)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)
122)If(e is NS)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)
123)If(e is ZO)and(ec is ZO)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
124)If(e is PS)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)
125)If(e is PM)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PS)
126)If(e is PB)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PM)
127)If(e is NB)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)
128)If(e is NM)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)
129)If(e is NS)and(ec is PS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
130)If(e is ZO)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)
131)If(e is PS)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)
132)If(e is PM)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)
133)If(e is PB)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)
134)If(e is NB)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
135)If(e is NM)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
136)If(e is NS)and(ec is PM)then(Kp is NS)(Ki is PS)
137)If(e is ZO)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)
138)If(e is PS)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)
139)If(e is PM)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PB)
140)If(e is PB)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)
141)If(e is NB)and(ec is PB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
142)If(e is NM)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is ZO)
143)If(e is NS)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is PS)
144)If(e is ZO)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PM)
145)If(e is PS)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PB)
146)If(e is PM)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)
147)If(e is PB)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)
将规则用表格方式可以为表2、表3所示：
表2 k1、k2≤2时kp规则库
表3 k1、k2≤2时ki规则库
当k1>2且k2>2时，制定模糊规则为：
99)If(e is NB)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)
100)If(e is NM)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)
101)If(e is NS)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NB)
102)If(e is ZO)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NM)
103)If(e is PS)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is NS)
104)If(e is PM)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is ZO)
105)If(e is PB)and(ec is NB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
106)If(e is NB)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)
107)If(e is NM)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)
108)If(e is NS)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)
109)If(e is ZO)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)
110)If(e is PS)and(ec is NM)then(Kp is PS)(Ki is NS)
111)If(e is PM)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
112)If(e is PB)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
113)If(e is NB)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)
114)If(e is NM)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)
115)If(e is NS)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NS)
116)If(e is ZO)and(ec is NS)then(Kp is PS)(Ki is NS)
117)If(e is PS)and(ec is NS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
118)If(e is PM)and(ec is NS)then(Kp is NS)(Ki is PS)
119)If(e is PB)and(ec is NS)then(Kp is NM)(Ki is PS)
120)If(e is NB)and(ec is ZO)then(Kp is PM)(Ki is NM)
121)If(e is NM)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)
122)If(e is NS)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)
123)If(e is ZO)and(ec is ZO)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
124)If(e is PS)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)
125)If(e is PM)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)
126)If(e is PB)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PM)
127)If(e is NB)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)
128)If(e is NM)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)
129)If(e is NS)and(ec is PS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
130)If(e is ZO)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)
131)If(e is PS)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PS)
132)If(e is PM)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)
133)If(e is PB)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)
134)If(e is NB)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
135)If(e is NM)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
136)If(e is NS)and(ec is PM)then(Kp is NS)(Ki is PS)
137)If(e is ZO)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)
138)If(e is PS)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)
139)If(e is PM)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)
140)If(e is PB)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)
141)If(e is NB)and(ec is PB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)
142)If(e is NM)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is ZO)
143)If(e is NS)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is PS)
144)If(e is ZO)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PM)
145)If(e is PS)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PB)
146)If(e is PM)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)
147)If(e is PB)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)
将规则用表格方式可以为表4、表5所示：
表4 k1>2且k2>2时kp规则库
表5 k1、k2>2时ki规则库
其中：e和ec分别表示水平向角度和高低向角度的输入量；Kp为比例增益系数；Ki为积分增益系数；模糊语言变量NB、NM、NS、ZO、PS、PM和PB分别表示为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。
4.根据模糊规则，按公式进行推理，其中R为根据规则库建立的模糊关系，式中×运算采用模糊算法中取小运算方法，运算采用模糊合成中取大运算方法。这样得到一个输出的模糊集合。
5.定义输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki的隶属度函数与误差e的隶属度函数相同，定义输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki的隶属度函数与误差e的隶属度函数相同，将步骤(4)中得到的输出模糊集合U去模糊化得到控制量在[-3,3]内的精确值；最后，得到的输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki分别乘以相对应的量化因子Pp和Pi，得到在实际控制中的P、I参数变化量；
重心法是取模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理最终输出值，即，
其中，μv(v)代表隶属度函数；v0代表经去模糊化得到的精确值，v代表经模糊推理后得到的模糊集合；
6.将得到的控制量与原始PI控制器中的P、I参数相加，得到P、I参数根据输入实时进行调整变化的模糊PI控制器。
并联机构在稳定工况中，为了进一步提高其稳定精度，改善其性能，本发明在图2控制方法基础上增加了下平台速度陀螺仪作为前馈传感器的环节。这样可以得到下平台在运动平台旋转平面内的振动角速度的大小和方向，将此信号值和其微分后的值分别乘以相应比例系数，加入速度环。这样整个控制系统为在原始的闭环系统中，增加了一个前馈的开环补偿控制，组成复合控制方法。复合控制方法框图如图7所示。
本发明中将控制器以PI控制器所示，在最外环采用了模糊PI的控制器。根据该类型机构和力矩比值大小不同，为了提高稳定精度，设计了模糊PI控制器的不同隶属度函数。根据该类型机构和力矩比值大小不同，为了提高稳定精度，设计了模糊PI控制器的不同模糊规则库。在PI控制器的基础上，增加了基于前馈的复合控制策略。在模糊PI的控制器的基础上，外环同时也增加了基于前馈的复合控制策略。在复合控制策略的基础上，结合不同隶属度函数、不同模糊规则库的设计结果，即根据和力矩不同而采取不同隶属度函数、不同模糊规则库的控制策略。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种双缸协同运动机构的稳定控制方法，所述双缸协同运动机构是指液压缸或电动缸通过伸缩协同运动，使得上平台在其能作运动的俯仰向自由度和方位向自由度的两个自由度里运动到不同的位置并且在惯性空间稳定，其特征在于，所述控制方法采用三闭环控制策略：最内环采用缸长度闭环控制策略，中环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的速度闭环控制策略，以及最外环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的位置闭环控制策略。
2.如权利要求1所述的稳定控制方法，其特征在于，所述最内环缸长度闭环控制策略为：通过给定上平台水平角度和高低角度位置，经位置反解出两个缸的长度，与实际传感器测量解算后的缸长度做闭环进行控制；
所述中环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的速度闭环的控制策略为：通过上平台水平向和高低向陀螺仪检测到上平台相对于惯性空间的速度，与上平台相对于惯性空间的速度给定值做闭环；
所述最外环采用稳定平台两自由度相对于惯性空间的位置闭环策略为：通过上平台水平向和高低向陀螺仪检测到上平台相对于惯性空间的速度，将此积分得到相对惯性空间的位置。将此位置与输入的上平台相对于惯性空间的位置做闭环，使得上平台稳定到相对于惯性空间的位置。
3.如权利要求2所述的稳定控制方法，其特征在于，计算液压缸或电动缸相对于稳定平台在两个自由度运动范围内的各个点的和力矩，求得和力矩的最大值和最小值；高低向和力矩的最大值与最小值之比记为k1，方位向和力矩的最大值与最小值之比记为k2；
所述最外环的控制器采用模糊PI控制器；模糊PI控制器的水平向角度和高低向角度的输入量为e和ec，输出量为比例增益系数Kp、积分增益系数Ki，所述比例增益系数Kp、积分增益系数Ki的控制量与原始PI控制器的比例增益系数P、积分增益系数I相加，完成对模糊PI控制器的设计。
4.如权利要求3所述的稳定控制方法，其特征在于，所述模糊PI控制器的模糊控制包括下述步骤：
(1)水平向角度和高低向角度的输入量e和ec首先进行论域变换，将实际变量变化区间变换至[-3,3]；
(2)将区间[-3,3]之间变化的连续量分成7个等级，分别用模糊语言变量表示为负大NB、负中NM、负小NS、零ZO、正小PS、正中PM、正大PB，并确定模糊语言变量的隶属度函数；
(3)将得到的输入语言变量按照模糊规则进行推理；
(4)根据模糊规则，按公式进行推理，其中：R为根据规则库建立的模糊关系，式中×运算采用模糊算法中取小运算方法，运算采用模糊合成中取大运算方法，得到一个输出模糊集合U；
(5)定义输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki的隶属度函数与误差e的隶属度函数相同，定义输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki的隶属度函数与误差e的隶属度函数相同，将步骤(4)中得到的输出模糊集合U去模糊化得到控制量在[-3,3]内的精确值；最后，得到的输出量比例增益系数Kp和积分增益系数Ki分别乘以相对应的量化因子Pp和Pi，得到在实际控制中的P、I参数变化量；
重心法是取模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理最终输出值，即，
<mrow>
<msub>
<mi>v</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
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<mrow>
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<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
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<mi>d</mi>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<munder>
<mo>&Integral;</mo>
<mi>V</mi>
</munder>
<msub>
<mi>&mu;</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>v</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>d</mi>
<mi>v</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中，μv(v)代表隶属度函数；v0代表经去模糊化得到的精确值，v代表经模糊推理后得到的模糊集合；
(6)将得到的控制量与原始PI控制器中的P、I参数相加，得到P、I参数根据输入实时进行调整变化的模糊PI控制器。
5.如权利要求4所述的稳定控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中，对于水平向角度和高低向角度的输入量e和ec变换为：
eθ水平的单位为度，eθ水平的实际变化区间(-6,6)，实际变化范围12，尺度变换公式为(N*6)/12，变换后区间为(-3,3)；
ecθ水平的单位为度/秒，ecθ水平的实际变化区间(-30,30)，实际变化范围60，尺度变换公式为(N*6)/60，变换后区间为(-3,3)；
eθ高低的单位为度，eθ高低的实际变化区间(-6,6)，实际变化范围12，尺度变换公式为(N*6)/12，变换后区间为(-3,3)；
ecθ高低的单位为度/秒，ecθ高低的单位为度/秒，实际变化区间(-30,30)，实际变化范围60，尺度变换公式为(N*6)/60，变换后区间为(-3,3)；
其中：eθ水平指期望水平向角度度和实际水平向角度之差；ecθ水平指期望水平向角度和实际水平向角度之差的导数；eθ高低指期望高低向角度和实际高低向角度之差；ecθ高低指期望高低向角度和实际高低向角度之差的导数。
6.如权利要求4所述的稳定控制方法，其特征在于，所述步骤(2)中，根据高低向和力矩的最大值与最小值之比记为k1，水平向和力矩的最大值与最小值之比记为k2，定义隶属度函数；
当k1<1.5且k2<1.5时，对于水平向角度的输入量e来说，所述模糊语言变量的隶属度函数分别定义为：
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
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<mi>N</mi>
<mi>B</mi>
</mrow>
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<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>1</mn>
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<mo>(</mo>
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<mi>x</mi>
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<mo>-</mo>
<mi>a</mi>
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<mn>2</mn>
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<mo>,</mo>
<mi>a</mi>
<mo>&le;</mo>
<mi>x</mi>
<mo>&le;</mo>
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<mi>a</mi>
<mo>+</mo>
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<mn>2</mn>
</mfrac>
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<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>2</mn>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
<mi>b</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mo>-</mo>
<mi>a</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mo>+</mo>
<mi>b</mi>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>&le;</mo>
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<mo>&le;</mo>
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</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mi>x</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mi>b</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
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</mfenced>
</mrow>
其中，x是模糊语言变量负大NB的隶属度函数的变量，隶属度函数fNB(x；a,b)中的系数a＝-3，b＝-2；
其中，x是模糊语言变量负中NM的隶属度函数的变量，隶属度函数fNM(x；a,b,c)中的系数a＝-2,b＝-3,c＝-1；
其中，x是模糊语言变量负小NS的隶属度函数的变量，隶属度函数fNS(x；a,b,c)中的系数a＝-1,b＝-2,c＝0；
其中，x是模糊语言变量零ZO的隶属度函数的变量，隶属度函数fZO(x；a,b,c)中的系数a＝0,b＝-1,c＝1；
其中，x是模糊语言变量正小PS的隶属度函数的变量，隶属度函数fPS(x；a,b,c)中的系数a＝1,b＝0,c＝2；
其中，x是模糊语言变量正中PM的隶属度函数的变量，隶属度函数fPM(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝1,c＝3；
其中a＝2,b＝3
其中，x是模糊语言变量正大PB的隶属度函数的变量，隶属度函数fPB(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝3；
当k1≥1.5且k2≥1.5时，随着k1、k2的增大，隶属度函数图中折线坡度变缓；模糊语言变量的函数图像在横轴上的投影分别记为ΔfNBX、ΔfNMX、ΔfNSX、ΔfZOX、ΔfPSX、ΔfPMX、ΔfPBX，k1、k2的变化量记为Δk1、Δk2，则此投影均与Δk1、Δk2成线性正比例关系，也即ΔfNBX∝Δk1,ΔfNBX∝Δk2、ΔfNMX∝Δk1,ΔfNMX∝Δk2、ΔfNSX∝Δk1,ΔfNSX∝Δk2、ΔfZOX∝Δk1,ΔfZOX∝Δk2、ΔfPSX∝Δk1,ΔfPSX∝Δk2、ΔfPMX∝Δk1,ΔfPMX∝Δk2、ΔfPBX∝Δk1,ΔfPBX∝Δk2；当k1、k2增至4时，隶属度函数图中折线坡度变陡；随着k1、k2的再增大，隶属度函数图中曲线不再变化；
对于高低向角度的输入量ec来说，所述模糊语言变量的隶属度函数分别定义为：
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mi>N</mi>
<mi>B</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>;</mo>
<mi>a</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>x</mi>
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<mi>a</mi>
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</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
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<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
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</mrow>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mo>-</mo>
<mi>a</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>,</mo>
<mi>a</mi>
<mo>&le;</mo>
<mi>x</mi>
<mo>&le;</mo>
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其中，x是模糊语言变量负大NB的隶属度函数的变量，隶属度函数fNB(x；a,b)中的系数a＝-3,b＝-1；
其中a＝-3,b＝0
其中，x是模糊语言变量负中NM的隶属度函数的变量，隶属度函数fNM(x；a,b,c)中的系数a＝-2,b＝-3,c＝0；或
其中，x是模糊语言变量负小NS的隶属度函数的变量，隶属度函数fNS(x；a,b,c)中的系数a＝-1,b＝-3,c＝1；
其中，x是模糊语言变量零ZO的隶属度函数的变量，隶属度函数fZO(x；a,b,c)中的系数a＝0,b＝-2,c＝2；
其中，x是模糊语言变量正小PS的隶属度函数的变量，隶属度函数fPS(x；a,b,c)中的系数a＝1,b＝-1,c＝3；
其中，x是模糊语言变量正中PM的隶属度函数的变量，隶属度函数fPM(x；a,b,c)中的系数a＝2,b＝0,c＝3；
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</mrow>
其中，x是模糊语言变量正大PB的隶属度函数的变量，隶属度函数fPB(x；a,b,c)中的系数a＝1，b＝3。
7.如权利要求4所述的稳定控制方法，其特征在于，所述步骤(3)中，当k1≤2且k2≤2时，制定模糊规则为：
1)If(e is NB)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
2)If(e is NM)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
3)If(e is NS)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NB)；
4)If(e is ZO)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
5)If(e is PS)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is NM)；
6)If(e is PM)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is ZO)；
7)If(e is PB)and(ec is NB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
8)If(e is NB)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
9)If(e is NM)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
10)If(e is NS)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
11)If(e is ZO)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
12)If(e is PS)and(ec is NM)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
13)If(e is PM)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
14)If(e is PB)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
15)If(e is NB)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
16)If(e is NM)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
17)If(e is NS)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NS)；
18)If(e is ZO)and(ec is NS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
19)If(e is PS)and(ec is NS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
20)If(e is PM)and(ec is NS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
21)If(e is PB)and(ec is NS)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
22)If(e is NB)and(ec is ZO)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
23)If(e is NM)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
24)If(e is NS)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
25)If(e is ZO)and(ec is ZO)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
26)If(e is PS)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
27)If(e is PM)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
28)If(e is PB)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
29)If(e is NB)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
30)If(e is NM)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
31)If(e is NS)and(ec is PS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
32)If(e is ZO)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
33)If(e is PS)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
34)If(e is PM)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
35)If(e is PB)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
36)If(e is NB)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
37)If(e is NM)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
38)If(e is NS)and(ec is PM)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
39)If(e is ZO)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
40)If(e is PS)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
41)If(e is PM)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PB)；
42)If(e is PB)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
43)If(e is NB)and(ec is PB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
44)If(e is NM)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is ZO)；
45)If(e is NS)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
46)If(e is ZO)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
47)If(e is PS)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PB)；
48)If(e is PM)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
49)If(e is PB)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
当k1、k2>2时，制定模糊规则为：
1)If(e is NB)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
2)If(e is NM)and(ec is NB)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
3)If(e is NS)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NB)；
4)If(e is ZO)and(ec is NB)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
5)If(e is PS)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
6)If(e is PM)and(ec is NB)then(Kp is PS)(Ki is ZO)；
7)If(e is PB)and(ec is NB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
8)If(e is NB)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
9)If(e is NM)and(ec is NM)then(Kp is PB)(Ki is NB)；
10)If(e is NS)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
11)If(e is ZO)and(ec is NM)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
12)If(e is PS)and(ec is NM)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
13)If(e is PM)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
14)If(e is PB)and(ec is NM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
15)If(e is NB)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
16)If(e is NM)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
17)If(e is NS)and(ec is NS)then(Kp is PM)(Ki is NS)；
18)If(e is ZO)and(ec is NS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
19)If(e is PS)and(ec is NS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
20)If(e is PM)and(ec is NS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
21)If(e is PB)and(ec is NS)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
22)If(e is NB)and(ec is ZO)then(Kp is PM)(Ki is NM)；
23)If(e is NM)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
24)If(e is NS)and(ec is ZO)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
25)If(e is ZO)and(ec is ZO)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
26)If(e is PS)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
27)If(e is PM)and(ec is ZO)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
28)If(e is PB)and(ec is ZO)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
29)If(e is NB)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
30)If(e is NM)and(ec is PS)then(Kp is PS)(Ki is NS)；
31)If(e is NS)and(ec is PS)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
32)If(e is ZO)and(ec is PS)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
33)If(e is PS)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PS)；
34)If(e is PM)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
35)If(e is PB)and(ec is PS)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
36)If(e is NB)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
37)If(e is NM)and(ec is PM)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
38)If(e is NS)and(ec is PM)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
39)If(e is ZO)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
40)If(e is PS)and(ec is PM)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
41)If(e is PM)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
42)If(e is PB)and(ec is PM)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
43)If(e is NB)and(ec is PB)then(Kp is ZO)(Ki is ZO)；
44)If(e is NM)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is ZO)；
45)If(e is NS)and(ec is PB)then(Kp is NS)(Ki is PS)；
46)If(e is ZO)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PM)；
47)If(e is PS)and(ec is PB)then(Kp is NM)(Ki is PB)；
48)If(e is PM)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
49)If(e is PB)and(ec is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)；
其中：e和ec分别表示水平向角度和高低向角度的输入量；Kp为比例增益系数；Ki为积分增益系数；模糊语言变量NB、NM、NS、ZO、PS、PM和PB分别表示为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。
8.如权利要求1所述的稳定控制方法，其特征在于，所述双缸协同运动机构的在稳定工况中，在模糊PI控制器的基础上增加了下平台速度陀螺仪作为前馈传感器的环节，得到下平台在运动平台旋转平面内的振动角速度的大小和方向，将振动角速度的大小和方向信号值和其微分后的值分别乘以相应比例系数，加入速度环；双缸协同运动机构的控制为在原始的闭环控制系统中，增加了一个前馈的开环补偿控制，组成复合控制。
原始的闭环控制系统指的是三闭环控制策略的控制系统或加模糊PI的三闭环控制的控制系统。
9.如权利要求8所述的稳定控制方法，其特征在于，所述下平台速度陀螺仪包括下平台水平陀螺仪和下平台高低陀螺仪，所述稳定控制指的是下平台相对于惯性空间的两自由度晃动，上平台保持相对惯性空间内的位置稳定。
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2016
- 2016-07-18 CN CN201610566478.XA patent/CN107632519B/zh active Active
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