CN109116727B - 一种基于低通滤波器的pid型一阶全格式无模型自适应航速控制算法 - Google Patents

一种基于低通滤波器的pid型一阶全格式无模型自适应航速控制算法 Download PDF

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Abstract

本发明属于海洋运载器运动控制领域，具体涉及一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法；包括向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k)；通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k)，并计算航速误差e(k)；若|e(k)|小于预先设定的误差阈值e0，则认为海洋运载器航速收敛到期望航速，否则将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进等模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变；通过海洋运载器上搭载的传感器测得此刻海洋运载器的实际航速，本发明通过引入低通滤波器降低了微分项的引入对系统性能的不利影响，从而使得海洋运载器航速能够快速稳定收敛到期望航速。

Description

一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速 控制算法
技术领域
本发明属于海洋运载器运动控制领域，具体涉及一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法。
背景技术
准确的控制海洋运载器航速，才能使海洋运载器安全有效的从而执行各种任务，如海图绘制，水文测量等。目前工程应用中，海洋运载器的航速控制，基本上采用的是PID控制算法，以及常规的基于“模型导向”设计策略开发的控制算法。PID是一种基于离线数据的数据驱动控制算法，无人艇容易受到模型摄动，环境干扰力等影响，导致PID控制器难以维持一致的控制效果，需要重新调整参数才能使系统稳定。而基于“模型导向”设计策略开发的控制器，由于获得系统精确的数学模型十分困难，导致控系统的自适应较差，难以保证系统鲁棒性能，从而很难在工程中获得应用。
公开日2016年09月21日，公布号为CN105955206A，发明名称“一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法”将多电机驱动系统解耦成一系列单关节电机驱动系统采用MFAC算法实现对各关节电机电压的控制从而实现对由多电机驱动的多轴的运动状态的准确控制。在文献MFAC在PVC反应釜温度的控制中，作者提出将CFDL_MFAC算法应用在VCM(氯乙烯单体)聚合生产过程中恒温阶段的温度控制，并在仿真试验中取得良好的控制效果。
FO_FFDL_MFAC控制器属于增量式比例-积分控制结构，下一时刻控制器输出是在上一时刻控制器输出基础上累加得到，导致当海洋运载器的实际航速趋于期望航速时，航速系统的期望输入并不能迅速减小以避免超调；同时，海洋运载器的航速系统具有大时滞特性，在期望输入作用下，航速系统的实际输出在时间上存在严重的滞后性，导致航速系统的实际输入不断偏离期望输入，进一步加剧了超调及震荡。因此将FO_FFDL_MFAC算法直接用于海洋运载器的航速控制时，必然导致海洋运载器航速系统产生严重的超调和震荡现象，航速系统的收敛速度变慢。
发明内容
本发明的目的在于提供一种使海洋运载器航速能够稳定收敛到期望航速的基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法。
一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法，具体包括如下步骤：
步骤1：向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k)；
步骤2：通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k)，并计算航速误差e(k)；
步骤3：判断|e(k)|与误差阈值e0的关系，若|e(k)|小于预先设定的误差阈值e0，则认为海洋运载器航速收敛到期望航速，否则执行步骤4；
步骤4：将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进等模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变；
步骤5：通过海洋运载器上搭载的传感器测得此刻海洋运载器的实际航速，并计算当前的海洋运载器航速误差绝并执行步骤3。
所述一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法，步骤4具体包括如下步骤：
步骤4.1、在FO_FFDL_MFAC算法的基础上引入微分项kd·(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))，kd为微分控制系数，k为控制周期的序号，e(k)、e(k-1)、e(k-2)分别为第k，第k-1、第k-2个控制周期的航向偏差，同时引入一阶低通滤波器；
步骤4.2、PID_FO_FFDL_MFAC算法的具体表达形式为：
Figure BDA0001789944350000021
Figure BDA0001789944350000022
uD(k)＝KD(1-α)Δy(k)+αuD(k-1)
其中η∈(0,1]，ρ2∈(0,1]均为步长因子，μ＞0，λ＞0为权重系数，ε为充分小的正数，
Figure BDA0001789944350000023
为系统运行第k次伪偏导数的估计向量，
Figure BDA0001789944350000024
为系运行第k次伪偏导数的估计值ΔH1,1(k)＝[Δy(k),Δu(k)]当||ΔH1,1(k-1)||≤ε或
Figure BDA0001789944350000025
或
Figure BDA0001789944350000026
uD(k)为引入的经过一阶低通滤波器作用之后的微分项，KD＝kp·TD/Ts，Ts为系统采样时间，TD为微分时间常数，kp为比例系数，α＝Tf/(Ts+Tf)，Tf为滤波系数；
步骤4.3、将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进等模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变。
本发明的有益效果在于：
本发明在FO_FFDL_MFAC算法中引入微分项，通过引入微分项，使得FO_FFDL_MFAC算法转化为比例-积分-微分(PID)控制结构。微分项的引入使得FO_FFDL_MFAC算法对海洋运载器航速的动态演变具有预测作用，从而显著降低航速控制系统的超调量及稳态调节耗时；微分项的存在加剧了高频干扰信号对系统性能的不利影响，本发明通过引入低通滤波器降低了微分项的引入对系统性能的不利影响，从而使得海洋运载器航速能够快速稳定收敛到期望航速。
附图说明
图1为本发明海洋运载器航速控制系统的框图；
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述：
图1表述了本发明的海洋运载器航速系统模型，向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k)，利用罗经测得船舶当前的实际航速y(k)，计算航速误差e(k)，作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由控制器解算出期望指令u(k)即期望电压或期望转速或期望推力，本发明以期望电压为例，海洋运载器推进机构接收并执行期望电压指令，从而改变海洋运载器航速，通过海洋运载器上搭载的磁罗经测得下一时刻海洋运载器航速，并与期望航速做差并取绝对值，并作为PID_FO_FFDL_MFAC控制器下一时刻的输入。同时考虑到环境干扰对海洋运载器航速的影响，重复上述过程直到海洋运载器实际航速稳定收敛到期望航速。
图2表述了本发明的系统流程图。具体实现步骤如下:
步骤1：向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k)；
步骤2：通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k)，并计算航速误差e(k)；
步骤3：判断|e(k)|与误差阈值e0的关系，若|e(k)|小于预先设定的误差阈值e0，则认为海洋运载器航速收敛到期望航速，否则执行步骤4；
步骤4：将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进等模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变；
步骤5：通过海洋运载器上搭载的传感器测得此刻海洋运载器的实际航速，并计算当前的海洋运载器航速误差绝并执行步骤3。
所述一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法，步骤4具体包括如下步骤：
步骤4.1、在FO_FFDL_MFAC算法的基础上引入微分项kd·(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))，kd为微分控制系数，k为控制周期的序号，e(k)、e(k-1)、e(k-2)分别为第k，第k-1、第k-2个控制周期的航向偏差，同时引入一阶低通滤波器；
步骤4.2、PID_FO_FFDL_MFAC算法的具体表达形式为：
Figure BDA0001789944350000041
Figure BDA0001789944350000042
uD(k)＝KD(1-α)Δy(k)+αuD(k-1)
其中η∈(0,1]，ρ2∈(0,1]均为步长因子，μ＞0，λ＞0为权重系数，ε为充分小的正数，
Figure BDA0001789944350000043
为系统运行第k次伪偏导数的估计向量，
Figure BDA0001789944350000044
为系运行第k次伪偏导数的估计值ΔH1,1(k)＝[Δy(k),Δu(k)]当||ΔH1,1(k-1)||≤ε或
Figure BDA0001789944350000045
或
Figure BDA0001789944350000046
uD(k)为引入的经过一阶低通滤波器作用之后的微分项，KD＝kp·TD/Ts，Ts为系统采样时间，TD为微分时间常数，kp为比例系数，α＝Tf/(Ts+Tf)，Tf为滤波系数；
步骤4.3、将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进等模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变。

Claims (1)

1.一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤1：向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k)；
步骤2：通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k)，并计算航速误差e(k)；
步骤3：判断|e(k)|与误差阈值e0的关系，若|e(k)|小于预先设定的误差阈值e0，则认为海洋运载器航速收敛到期望航速，否则执行步骤4；
步骤4：将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变；
步骤5：通过海洋运载器上搭载的传感器测得此刻海洋运载器的实际航速，并计算当前的海洋运载器航速误差并执行步骤3；
所述步骤4具体包括如下步骤：
步骤4.1、在FO_FFDL_MFAC算法的基础上引入微分项kd·(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))，kd为微分控制系数，k为控制周期的序号，e(k)、e(k-1)、e(k-2)分别为第k，第k-1、第k-2个控制周期的航向偏差，同时引入一阶低通滤波器；
步骤4.2、PID_FO_FFDL_MFAC算法的具体表达形式为：
Figure FDA0002962331540000011
Figure FDA0002962331540000012
uD(k)＝KD(1-α)Δy(k)+αuD(k-1)
其中η∈(0,1]，ρ2∈(0,1]均为步长因子，μ＞0，λ＞0为权重系数，ε为充分小的正数，
Figure FDA0002962331540000013
为系统运行第k次伪偏导数的估计向量，
Figure FDA0002962331540000014
Figure FDA0002962331540000015
为系运行第k次伪偏导数的估计值ΔH1,1(k)＝[Δy(k),Δu(k)]当||ΔH1,1(k-1)||≤ε或
Figure FDA0002962331540000016
或
Figure FDA0002962331540000017
令
Figure FDA0002962331540000018
uD(k)为引入的经过一阶低通滤波器作用之后的微分项，KD＝kp·TD/Ts，Ts为系统采样时间，TD为微分时间常数，kp为比例系数，α＝Tf/(Ts+Tf)，Tf为滤波系数；
步骤4.3、将e(k)作为基于低通滤波器的PID_FO_FFDL_MFAC算法的输入，并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)，海洋运载器推进机构即螺旋桨或喷水推进模式执行期望指令，海洋运载器航速发生改变。
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