CN110262226B - 一种欠驱动系统控制方法、装置、设备及介质 - Google Patents
一种欠驱动系统控制方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110262226B CN110262226B CN201910250893.8A CN201910250893A CN110262226B CN 110262226 B CN110262226 B CN 110262226B CN 201910250893 A CN201910250893 A CN 201910250893A CN 110262226 B CN110262226 B CN 110262226B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- variable
- control
- subsystem
- deviation
- dynamic model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 94
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 15
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 6
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 4
- 244000201986 Cassia tora Species 0.000 abstract description 33
- NCAIGTHBQTXTLR-UHFFFAOYSA-N phentermine hydrochloride Chemical compound [Cl-].CC(C)([NH3+])CC1=CC=CC=C1 NCAIGTHBQTXTLR-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 33
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 32
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 28
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 10
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 10
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 8
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 6
- 239000008188 pellet Substances 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical group C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000001050 lubricating effect Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000013641 positive control Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
Abstract
对于欠驱动TORA系统，目前常用的积分反步控制方法存在控制方法结构复杂，不易实现等问题，本发明提供了一种基于级联控制技术和滤波器技术的欠驱动系统的控制方法、装置、设备及计算机存储介质，可以有效地简化所述欠驱动TORA系统控制方法的设计，使控制方法结构更加简单，并且易于实现。
Description
技术领域
本发明涉及一种欠驱动系统的控制技术，具体是一种具有旋转激励的平移振荡器系统的控制方法、装置、设备及计算机存储介质。
背景技术
欠驱动系统是系统的控制量少于系统自由度的一类非线性系统，其具有结构简单、能耗低、硬件成本低等优点，广泛地应用在机器人、航天航空、车辆等领域。具有旋转激励的平移振荡器(Translational Oscillators with Rotating Actuator，简称TORA)作为其中一种典型的欠驱动基准系统，该模型原本作为双自旋航天器的简化模型用来研究共振现象，其组成结构包括一个不可直接驱动的平移振荡小车和一个可直接驱动的旋转小球，所述平移振荡小车通过一个弹簧连接在固定面上，所述旋转小球由电机驱动可在水平平面上旋转。所述TORA系统一般作为一个四阶非线性基准系统，对一些低阶非线性控制器的性能进行研究[1]。
近年来已有多位学者对所述TORA系统进行过广泛的研究，目前比较常见的控制方法有：基于级联和基于无源性的控制方法[2]、基于积分反步法的控制方法[3]和基于能量分析的控制方法[4]等。其中，基于积分反步法的控制方法在所述TORA系统研究中为运用较为广泛的控制方法之一。众所周知，基于积分反步法设计的控制方法在解决某些不确定性系统的跟踪或调节问题有很大的优势，但是积分反步控制方法需要先将系统分解为多个子系统构成的级联系统，然后从第一个子系统开始，对每一个子系统构造一个虚拟控制变量进行设计，直至设计出真正的控制输入实现每一个子系统的控制目标，并使整个系统完成调节或跟踪控制功能[5]。但如果系统分解成为多个子系统，那么就需要对多个子系统进行分析，就有多个虚拟控制变量，所以其控制方法结构十分复杂，使得其在具体实践过程中较难实现。
发明内容
鉴于以上现有的积分反步控制方法的缺点，本发明的目的在于提供一种欠驱动系统的控制方法、装置、设备及计算机存储介质，用于解决现有的积分反步控制方法结构复杂且不易实现的问题，有效地简化所述控制方法的设计，使所述控制方法具有结构简单、易于实现等优点。
为了有效地解决所述TORA系统控制方法结构复杂的问题，不同于现有方法，本发明所提出的方法结合级联控制技术和滤波器技术，从而有效得简化了所述控制方法的设计，使所述控制方法具有更为简单的表达式，并且易于实现。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种欠驱动系统的控制方法，所述欠驱动系统为具有旋转激励的平移振荡器，包括一个平移振荡小车和一个由外力驱动的旋转小球，所述控制方法包括以下步骤：
根据所述系统的特征，确定所述系统的动态模型；
将所述动态模型变换为所述系统的级联模型，所述级联模型包括第一子系统和第二子系统；
基于所述第一子系统的控制输入设计虚拟控制变量，以实现所述第一子系统的控制目标；
构建所述第一子系统的所述控制输入和所述虚拟控制变量的偏差变量，基于所述偏差变量构建滤波器变量，以实现所述第二子系统的控制目标；
基于所述虚拟控制变量和所述偏差变量构建整个系统的全局控制器，所述全局控制器为所述系统的实际控制输入与所述系统的实际控制输出之间的关系，从而通过调整所述系统的实际控制输入对所述系统的实际控制输出进行控制，实现整个系统的控制目标。
于本发明的一实施例中，所述控制方法还包括：在将所述动态模型变换为所述系统的级联模型前，先对所述动态模型进行无量纲化处理，通过引入第一辅助变量，将有量纲的所述动态模型通过坐标变换转换为无量纲的所述动态模型。
于本发明的一实施例中，将所述动态模型变换为所述系统的级联模型的具体实现方式包括：设计第二辅助变量，根据所述第二辅助变量将所述动态模型通过级联变换转变为具有级联形式的所述级联模型统。
于本发明的一实施例中，所述滤波器变量为关于所述偏差变量和所述偏差变量导数的线性函数。
本发明还提供一种用于实现欠驱动系统控制目标的装置，所述装置包括：
第一模块，用于根据所述系统的特征，生成所述系统的动态模型：
第二模块，用于将所述动态模型变换为所述系统的级联模型，所述级联模型包括第一子系统和第二子系统；
第三模块，基于所述第一子系统的控制输入，生成虚拟控制变量，以实现所述第一子系统的控制目标；
第四模块，基于所述第一子系统的所述控制输入和所述虚拟控制变量生成偏差变量，基于所述偏差变量生成滤波器变量，以实现所述第二子系统的控制目标；
第五模块，基于所述虚拟控制变量和所述偏差变量生成整个系统的全局控制器，所述全局控制器为所述系统的实际控制输入与所述系统的实际控制输出之间的关系，从而通过调整所述系统的实际控制输入对所述系统的实际控制输出进行控制，实现整个所述系统的控制目标。
于本发明的一实施例中，所述装置还包括第六模块，用于在将所述动态模型变换为所述系统的级联模型前，先对所述动态模型进行无量纲化处理，通过生成第一辅助变量，将有量纲的所述动态模型通过坐标变换转换为无量纲的所述动态模型。
于本发明的一实施例中，所述第二模块的具体实现方式包括：生成第二辅助变量，根据所述第二辅助变量将所述动态模型通过级联变换转变为具有级联形式的所述级联模型。
于本发明的一实施例中，所述滤波器变量为关于所述偏差变量和所述偏差变量导数的线性函数
本发明还提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行所述欠驱动系统的控制方法。
此外，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述欠驱动系统的控制方法。
如上所述，本发明提供的一种所述欠驱动系统的控制方法、装置、设备及计算机存储介质，具有以下有益效果：
本发明所述的欠驱动系统为所述TORA系统，针对所述TORA系统的镇定控制问题，提出了一种基于级联技术和滤波器技术的控制方法。具体地说，运用所述级联控制技术，将所述TORA系统模型转换为级联模型，将所述系统分解为以级联形式连接的第一子系统和第二子系统，基于所述第一个子系统设计了一虚拟控制变量，实现了所述第一子系统关于平衡点的渐近稳定；基于所述虚拟控制变量设计了一偏差变量，并基于所述偏差变量构建了一滤波器变量，实现了所述第二子系统关于平衡点的渐近稳定；最后，基于所述虚拟控制变量和所述滤波器变量获得所述系统的全局控制器，实现了整个系统关于平衡点的渐近稳定。综上所述，本发明提出的控制方法不仅能同时保证整个系统和各个子系统的稳定性，而且相比较现有的积分反步控制方法，本发明提出的方法结构较为简单，更加便于实现及应用，提高了实用性，具有广阔的实际应用价值。
附图说明
图1显示为本发明所应用的欠驱动TORA系统的结构示意图
图2显示为本发明提供的欠驱动系统控制方法于一实施例中的流程示意图
图3显示为本发明提供的欠驱动系统控制方法于一实施例中的当ε＝0.2时不同初始条件下的系统仿真测试结果
图4显示为本发明提供的欠驱动系统控制方法于一实施例中的在不同系统参数条件下的鲁棒性仿真测试结果
图5显示为本发明提供的欠驱动系统控制方法于一实施例中的在对振荡平移振荡小车位移加入外界干扰情况下的系统仿真测试结果
图6显示为本发明提供的欠驱动系统控制方法于一实施例中的当ε＝0.2时的不同初始条件下基于积分反步控制方法的系统对比仿真测试结果
图7显示为本发明提供的欠驱动系统控制方法于一实施例中的在对振荡平移振荡小车位移加入外界干扰情况下基于积分反步控制方法的系统对比仿真测试结果
图8显示为本发明提供的用于实现欠驱动系统控制方法的装置于一实施例中的结构框图
元件标号说明
1 第一模块
2 第二模块
3 第三模块
4 第四模块
5 第五模块
S1～S5 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1，本发明中的所述TORA系统具体为旋转小球在水平方向上旋转的TORA系统，由一个平移振荡小车与一个由电机驱动的旋转小球组成。其系统特征为所述小车通过一个弹簧连接在固定面上，所述小球固定在所述小车上，并且可在水平平面上做圆周运动；整个系统的控制输入为作用在所述小球上的输入转矩，控制输出为所述小车的位移和所述小球转离规定方向的偏离角度；由于所述小球的转动角度与所述小车的位移之间存在耦合关系，从而实现通过调整控制输入转矩可以同时控制转动角度和位移两个控制输出量。
基于所述TORA系统的系统特征，确定所述TORA系统的控制目标为：当所述平移振荡小车受到外界干扰时，通过一种控制方法控制所述旋转小球以间接控制所述平移振荡小车，使所述平移振荡小车和所述旋转小球最终稳定在平衡点的位置。
本发明提供的一种所述欠驱动系统的控制方法，具体而言，首先确定所述TORA系统的动态模型，通过级联控制技术，将所述系统的动态模型转换为第一级联模型，将所述TORA系统分解为以级联形式相连的两个子系统，分别为第一子系统和第二子系统；基于所述第一子系统的控制输入设计一个虚拟控制变量使所述第一个子系统关于平衡点渐近稳定；基于所述第一子系统的控制输入和所述虚拟控制变量构建一偏差变量，基于所述偏差变量及所述偏差变量导数对所述第一级联模型进行级联变换，获得所述系统的第二级联模型，基于所述偏差变量及所述偏差变量的导数设计一滤波器变量，实现了所述第二子系统关于平衡点渐近稳定；最后，基于所述虚拟控制变量和所述滤波器变量获得所述系统的全局控制器，实现了整个系统关于平衡点的渐近稳定。
实施例1
本发明所提出的所述TORA系统的控制方法，其实现包括如下步骤：
S1，确定所述系统的动态模型，并对所述动态模型进行无量纲化处理。
基于所述系统的特征，根据文献[6](Wan C-J,Bernstein D S,and Coppol VT.Global stabilization of the oscillating eccentric rotor[J].NonlinearDynamics,1996,10(1):49-62)，确定所述系统的动态模型为：
其中，M为所述平移振荡小车的质量；k为所述弹簧的弹性系数；m为所述旋转小球的质量，I为所述旋转小球质心的转动惯量，e为所述旋转小球的半径；x、
分别表示所述平移振荡小车偏离平衡点的水平位移、速度和加速度；θ、
分别表示所述旋转小球偏离平衡点的角度、角速度和角加速度的第一变量表达，以逆时针方向为正方向；N表示施加到所述旋转小球上的输入转矩。
为便于随后的分析与设计，对所述TORA系统的所述动态模型通过引入第一辅助变量来进行无量纲化处理，所述第一辅助变量包括：
x＝[x1,x2,x3,x4]T (3e)
其中，δ为无量纲化的所述平移振荡小车偏离平衡点的水平位移，t为时间，τ为无量纲化的时间；u为无量纲化的输入转矩；ε为所述平移振荡小车的平移运动和所述旋转小球的旋转运动之间的耦合系数，为所述TORA系统的特征值，满足0＜ε＜1。
为了方便说明，令
其中，
表示δ关于时间的一阶导数，即无量纲化的所述平移振荡小车偏离平衡点的速度；x1、x2分别表示无量纲化的所述平移振荡小车偏离平衡点的位移和速度；x3、x4分别表示所述旋转小球偏离平衡点的角度和角速度的第二变量表达；符号“T”表示矩阵或向量的转置。
根据所述第一辅助变量以及文献[7](Bupp R T,Bernstein D S,and Coppola VT.A benchmark problem for nonlinear control design[J].International Journalof Robust Nonlinear Control,1998,8(45):307-310)，对所述动态模型(1-2)进行无量纲化处理，得到如下方程：
根据无量纲化的所述系统的动态模型的参数，将所述系统的控制目标用数学式表达，为：
S2，对无量纲化的所述系统的动态模型进行级联变换。在具体实现时，设计所述第二辅助变量，通过级联变换将无量纲化的所述动态模型变换为所述系统的第一级联模型，将所述TORA系统分解为两个子系统，分别为第一子系统(6a-6b)和第二子系统(6c-6d)。
所述第二辅助变量包括χ1、χ2、z1、z2和v：
χ1＝x1+εsinx3 (5a)
χ2＝x2+εx4cosx3 (5b)
z1＝x3 (5c)
z2＝x4 (5d)
将无量纲化的所述动态模型(4a-4d)进行级联变换，获得所述第一级联模型，所述第一级联模型包括：
其中，所述第一子系统为：
所述第二子系统为：
S3，基于所述第一子系统，为实现所述第一子系统的控制目标，设计一虚拟控制变量；即对于所述第一子系统(6a-6b)，首先将z1视为所述第一子系统的控制输入，基于所述第一子系统的所述控制输入，设计所述虚拟控制变量z1d，使其能控制所述第一子系统实现所述第一子系统关于平衡点的渐近稳定。
在具体实现时，可设计z1d为：
z1d＝-arctan(αχ2) (7)
其中，
为正常数。
S4，基于所述第一子系统控制输入和所述虚拟控制变量，设计一偏差变量，所述偏差变量为所述第一子系统控制输入与所述虚拟控制变量之间的偏差；对所述偏差变量求导，获得所述偏差变量的导数；根据所述偏差变量及所述偏差变量的导数，对所述第一级联模型进行级联变换，获得所述系统的所述第二级联模型。
所述偏差变量为：
ξ1＝z1-z1d＝z1+arctan(αχ2) (10)
对ξ1分别关于时间求一阶导数和两阶导数，并利用式(6c)、式(6d)和式(10)简化得到：
其中，
分别是z1d关于时间的一阶导数和二阶导数，通过代入式(6a)、式(6b)、式(6c)、式(6d)和式(5e)获得：
根据所述偏差变量及所述偏差变量的导数，对所述第一级联模型进行级联变换，获得所述系统的所述第二级联模型；即将式(10)、式(11)和式(12)代入式(6)，将所述第一级联模型转变为所述第二级联级模型，所述第二级联模型为：
即式(15a)-式(15d)为所述系统的所述第二级联模型，包括所述第二级联模型中的所述第一子系统(15a-15b)，以及所述第二级联模型中的所述第二子系统(15c-15d)。
S5，基于所述偏差变量及所述偏差变量的导数，设计一滤波器变量，实现所述第二子系统关于所述系统平衡点的渐近稳定；并且通过引入所述滤波器变量降低系统的阶次，以实现简化控制方法结构的目的。
具体实现时，所述滤波器变量为所述偏差变量及所述偏差变量导数的线性函数，为：
φ＝ξ2+βξ1 (16)
其中，φ为所述滤波器变量，
是正常数。
S6，基于所述虚拟控制变量和所述偏差变量，通过坐标变换获得所述系统的全局控制器，所述全局控制器为所述系统的实际控制输入和所述系统的实际控制输出之间的关系函数，通过调整所述系统的实际控制输入对所述系统的实际控制输出进行控制，实现整个系统的所述控制目标，即实现整个系统关于所述系统平衡点的渐近稳定。
对所述虚拟控制变量关于时间求一阶导数，得到：
基于对式(17)进行分析，设计所述辅助变量v为：
其中，
是一个正控制增益。
根据步骤S2中所述辅助变量v的设计(5e)，将式(18)结合式(5e)，得到所述系统的实际的控制输入与实际控制输出的函数表达式，为：
所述式(19)为所述系统的全局控制器。
为证明本发明提出的所述控制方法可以实现所述系统的控制目标，对所述系统及各子系统进行稳定性分析。通过数学推演证明本发明提出的所述控制方法可以保证所述第一子系统、所述第二子系统和所述TORA系统均在所述系统平衡点处渐近稳定，即：
对于所述第一级联模型中的所述第一子系统(6a-6b)，选择如下李雅普诺夫(Lyapunov)函数Vχ(t)：
对Vχ(t)关于时间求导，并用所述虚拟控制变量z1d取代在结果表达式中的z1，得到：
由式(22)知，
是半负定的函数，所以Vχ不递增，根据所述李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性原理，所述第一子系统(6a-6b)在李雅普诺夫稳定性(Lyapunov)意义上稳定；根据拉萨尔(LaSalle)不变性定理可知，所述第一子系统(6a-6b)将渐近收敛于所述系统平衡点。因此，所述虚拟控制变量z1d可以实现所述第一子系统(6a-6b)在所述系统平衡点处的全局渐近稳定。
所述李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性定理和拉萨尔(LaSalle)不变性定理为本领域的公知常识，在此不在具体展开。
同理，根据拉萨尔(LaSalle)不变性原理，可证明所述第二级联模型中所述第一子系统(15a-15b)关于所述系统平衡点渐近稳定；
对于所述第二级联模型中的第二子系统，将式(18)代入式(17)，得到：
由上式(23)可知所述滤波器变量φ在时间t趋于无穷时指数收敛于零，由式(16)可知φ指数收敛于零，则ξ1，ξ2也指数收敛于零。即：
因此，所述第二级联模型中的第二子系统(15c-15d)关于所述系统平衡点全局指数稳定。
根据利普希茨条件(Lipschitz条件)定理，所述第二级联模型的第一子系统中式(15a)和式(15b)的右半部分函数均满足全局Lipschitz条件且有界；且所述第一子系统(15a-15b)关于所述系统平衡点全局渐近稳定，所述第二级模型的第二子系统(15c-15d)关于所述系统平衡点全局指数稳定，根据文献[8]的定理6.2(文献8：Sussmann H J andKokotovic P V.The peaking phenomenon and the global stabilization ofnonlinear systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1991,36(4):424-440.)，可知所述第二级联模型(15a-15d)关于所述系统平衡点全局渐近稳定的，即：
所述利普希茨条件(Lipschitz条件)定理为本领域的公知常识，在此不在具体展开。
由于所述第一级联模型和所述第二级联模型均为闭环系统，根据闭环系统的稳定性等价原理，可通过上述对所述第二级联模型(15a-15d)的稳定性证明分析可以证明所述第一级联模型(4a-4d)的稳定性，即：
因此，无量纲化的所述系统动态模型(4a-4d)在本发明提出的所述控制方法下随着时间推移渐近稳定至平衡点处，即所述TORA系统在依据本发明提出的所述控制方法下可以关于所述系统平衡点渐近稳定。
为了进一步验证本发明提出的所述控制方法的有效性，基于所述TORA系统，对所述控制方法的控制性能进行仿真测试和对比仿真测试。
在一实施例中，所述仿真测试选择无量纲化的所述系统动态模型(4a-4d)和所述系统全局控制器中的控制参数分别为α＝1.6，β＝0.6，κ＝0.6。
仿真测试1：不同初始条件时的镇定控制性能测试
为了分析本发明所提的控制方法在不同初始条件的控制性能，分别选择了三组不同的初始条件进行仿真测试，具体实现时，设定系统参数ε＝0.2。
条件1：[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[1,0,0,0]T，表示所述小车的初始位置较平衡点为1。
条件2：[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[0.5,0,-0.5,0]T，表示所述小车的初始位置较平衡点为0.5，小球的初始角度较平衡时的角度为-0.5。
条件3：[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[-0.5,0,0.5,0]T，表示所述小车的初始位置较平衡点为-0.5，小球的初始角度较平衡时的角度为0.5
该组测试结果如图3所示，所述条件1、所述条件2和所述条件3的仿真图分别用虚线、短划线、实线表示，在初始条件不同的情况下，本发明所提出的控制方法都能使系统状态收敛至平衡点，证明了本发明所提方法的优越性能。
仿真测试2：不定参数的鲁棒性测试
为测试本发明所提出的控制方法在不确定系统参数时的鲁棒性，选定初始条件为：
[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[1,0,0,0]T
选取系统参数分别为ε＝0.1，ε＝0.2，ε＝0.3，仿真测试结果如图4所示，分别用虚线、短划线、实线表示。通过比较这些结果可以看出，不确定的系统参数对闭环系统的整体控制影响不大。
仿真测试3：对外界干扰的鲁棒性
为分析本发明所提出的控制方法在有外部干扰时的鲁棒性，在进行仿真测试时加了外部干扰。将初始条件置为零，在时间1s到1.01s时施加一个振幅为1的脉冲干扰和在25s到26s时间内施加一个振幅为1的随机干扰到所述振动平移振荡小车的位移上，所述仿真测试结果如图5所示。由图5可知，在本发明提出的方法控制下，所加的外部扰动均得到了快速的抑制和消除。表明本发明所提出的控制方法对外部干扰具有良好的鲁棒性。
与积分反步控制方法的比较，为证明本发明提出的所述控制方法与现有技术相比具有更优越的控制性能，根据文献[2](Jankovic M,Fontaine D,and V.Kokotovic P.TORAexample:cascade-and passivity-based control designs[J].IEEE Transactions onControl Systems Technology,1996,4(3):292-297)提出的积分反步控制方法进行如上所述不同初始条件的镇定性能的对比仿真测试以及所述对外界鲁棒性的对比仿真测试，与本发明提出的所述控制方法的性能进行对比。
根据所述文献[2]，所述积分反步控制方法及所述积分反步控制方法中的参数设计如下：
其中，参数为p0＝2，p1＝0.2，p2＝1，c0＝2.3，c1＝0.6，c2＝0.6；ε选择与所述仿真测试1中相同，即ε＝0.2。
对比仿真测试1：不同初始条件的镇定性能测试
首先对所述积分反步控制方法在不同初始条件的镇定性能进行测试，所述初始条件与所述仿真测试1相同：
条件1：[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[1,0,0,0]T，表示小车的初始位置较平衡点为1。
条件2：[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[0.5,0,-0.5,0]T，表示小车的初始位置较平衡点为0.5，小球的初始角度较平衡时的角度为-0.5。
条件3：[x1(0),x2(0),x3(0),x4(0)]T＝[-0.5,0,0.5,0]T，表示小车的初始位置较平衡点为-0.5，小球的初始角度较平衡时的角度为0.5
所述对比仿真结果如图6所示，将三种不同初始条件的结果图分别用虚线、短划线、实线表示。在初始条件不同的情况下，所述积分反步控制方法均能使系统状态收敛至平衡点。
对比仿真测试2：对外界干扰的鲁棒性
为了检测所述积分反步法控制方法的鲁棒性，在所述对比仿真测试2中加入与所述仿真测试3相同的外界干扰，即在时间1s到1.01s时施加一个振幅为1的脉冲干扰和在25s到26s时间内施加一个振幅为1的随机干扰到平移振荡小车的位移上，实验结果如附图7所示，在所述积分反步控制方法控制下，所加的外部扰动均得到了快速的抑制和消除。
由所述对比仿真测试1和对比仿真测试2的结果看，所述积分反步控制方法的控制性能虽然也能达到本发明提出的所述控制方法的性能，但是结构上十分复杂，而本发明提出的所述控制方法在结构上则简单很多，且更易实现和运用。
实施例2
请参阅图8，本发明提供一种用于实现欠驱动系统控制目标装置，所述装置包括：
第一模块1，用于根据所述系统的特征，生成所述系统的动态模型；
第二模块2，用于将所述动态模型变换为所述系统的级联模型，所述级联模型包括第一子系统和第二子系统；
可选地，所述第二模块通过生成第二辅助变量，根据所述第二辅助变量实现将所述动态模型通过级联变换转变为具有级联形式的所述级联模型；
第三模块3，基于所述第一子系统的控制输入，生成虚拟控制变量，以实现所述第一子系统的控制目标；
第四模块4，基于所述第一子系统的所述控制输入和所述虚拟控制变量生成偏差变量，基于所述偏差变量生成滤波器变量，以实现所述第二子系统的控制目标；
可选地，所述滤波器变量为关于所述偏差变量和所述偏差变量导数的线性函数；
第五模块5，基于所述虚拟控制变量和所述偏差变量生成整个系统的全局控制器，所述全局控制器为所述系统的实际控制输入与所述系统的实际控制输出之间的关系，从而通过调整所述系统的实际控制输入对所述系统的实际控制输出进行控制，实现整个所述系统的控制目标。
可选地，所述装置还包括第六模块，用于在将所述动态模型变换为所述系统的级联模型前，先对所述动态模型进行无量纲化处理，通过生成第一辅助变量，将有量纲的所述动态模型通过坐标变换转换为无量纲的所述动态模型。
需要说明的是，应理解所述用于实现欠驱动系统控制目标装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如：x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现。此外，x模块也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以下x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以下各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)，一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor，简称DSP)，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。当某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起，以片上系统(System-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
实施例3
本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器、收发器、通信接口和系统总线；存储器和通信接口通过系统总线与处理器和收发器连接并完成相互间的通信，存储器用于存储计算机程序，通信接口用于和其他设备进行通信，处理器和收发器用于运行计算机程序，使处理设备执行如上所述欠驱动系统控制方法的各个步骤。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
实施例4
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器调用时实现所述欠驱动系统的控制方法。所述计算机可读存储介质可能包含随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。
综上所述，本发明提出的欠驱动TORA系统的控制方法、装置、设备及计算机存储介质，可以解决所述TORA系统现有的控制方法，尤其现有的积分反步控制方法结构复杂，不易实现的问题，相比于现有的控制方法具有更简单的结构，更易于实施和实现，且具有优越的系统控制性能，因而具有高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
本说明书所引用的参考文献如下：
1.高丙团,孙国兵.TORA转子位置反馈的稳定控制方法[J].电机与控制学报,2010,14(8):58-62.
2.Jankovic M,Fontaine D,and V.Kokotovic P.TORA example:cascade-andpassivity-based control designs[J].IEEE Transactions on Control SystemsTechnology,1996,4(3):292-297.
3.高丙团,贾智勇,陈宏钧,张晓华.TORA的动力学建模与Bcakstepping控制[J].控制与决策,2007,22(11):1284-1288.
4.高丙团.TORA的动力学建模及基于能量的控制设计[J].自动化学报,2008,34(9):1221-1224.
5.方勇纯,卢桂章.非线性系统理论[M].清华大学出版社,2009:56-60.
6.Wan C-J,Bernstein D S,and Coppol V T.Global stabilization of theoscillating eccentric rotor[J].Nonlinear Dynamics,1996,10(1):49-62.
7.Bupp R T,Bernstein D S,and Coppola V T.A benchmark problem fornonlinear control design[J].International Journal of Robust NonlinearControl,1998,8(45):307-310.
8.Sussmann H J and Kokotovic P V.The peaking phenomenon and theglobal stabilization of nonlinear systems[J].IEEE Transactions on AutomaticControl,1991,36(4):424-440.
Claims (10)
1.一种欠驱动系统的控制方法，其特征在于，所述欠驱动系统为具有旋转激励的平移振荡器，包括一个平移振荡小车和一个由外力驱动的旋转小球，所述控制方法包括以下步骤：
根据所述系统的特征，确定所述系统的动态模型；
将所述动态模型变换为所述系统的级联模型，所述级联模型包括第一子系统和第二子系统；
基于所述第一子系统的控制输入设计虚拟控制变量，以实现所述第一子系统的控制目标；构建所述第一子系统的所述控制输入和所述虚拟控制变量的偏差变量，所述偏差变量为所述第一子系统控制输入与所述虚拟控制变量之间的偏差；对所述偏差变量求导，获得所述偏差变量的导数；
基于所述偏差变量和所述偏差变量的导数构建滤波器变量，以实现所述第二子系统的控制目标；
基于所述滤波器变量、所述虚拟控制变量和所述偏差变量构建整个系统的全局控制器，所述全局控制器为所述系统的实际控制输入与所述系统的实际控制输出之间的关系，从而通过调整所述系统的实际控制输入对所述系统的实际控制输出进行控制，实现整个系统的控制目标。
2.根据权利要求1所述的一种欠驱动系统的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：在将所述动态模型变换为所述系统的级联模型前，先对所述动态模型进行无量纲化处理，通过引入第一辅助变量，将有量纲的所述动态模型通过坐标变换转换为无量纲的所述动态模型。
3.根据权利要求1所述的一种欠驱动系统的控制方法，其特征在于，将所述动态模型变换为所述系统的级联模型，包括：设计第二辅助变量，根据所述第二辅助变量将所述动态模型通过级联变换转变为具有级联形式的所述级联模型。
4.根据权利要求1所述的一种欠驱动系统的控制方法，其特征在于，所述滤波器变量为关于所述偏差变量和所述偏差变量导数的线性函数。
5.一种用于实现欠驱动系统控制目标的装置，其特征在于，所述装置包括：
第一模块，用于根据所述系统的特征，生成所述系统的动态模型：
第二模块，用于将所述动态模型变换为所述系统的级联模型，所述级联模型包括第一子系统和第二子系统；
第三模块，基于所述第一子系统的控制输入，生成虚拟控制变量，以实现所述第一子系统的控制目标；
第四模块，基于所述第一子系统的所述控制输入和所述虚拟控制变量生成偏差变量，所述偏差变量为所述第一子系统控制输入与所述虚拟控制变量之间的偏差；对所述偏差变量求导，获得所述偏差变量的导数；基于所述偏差变量和所述偏差变量的导数生成滤波器变量，以实现所述第二子系统的控制目标；
第五模块，基于所述滤波器变量、虚拟控制变量和所述偏差变量生成整个系统的全局控制器，所述全局控制器为所述系统的实际控制输入与所述系统的实际控制输出之间的关系，从而通过调整所述系统的实际控制输入对所述系统的实际控制输出进行控制，实现整个系统的控制目标。
6.根据权利要求5所述的一种用于实现欠驱动系统控制目标的装置，其特征在于，所述装置还包括第六模块，用于在将所述动态模型变换为所述系统的级联模型前，先对所述动态模型进行无量纲化处理，通过生成第一辅助变量，将有量纲的所述动态模型通过坐标变换转换为无量纲的所述动态模型。
7.根据权利要求5所述的一种用于实现欠驱动系统控制目标的装置，其特征在于，所述第二模块的具体实现方式包括：生成第二辅助变量，根据所述第二辅助变量将所述动态模型通过级联变换转变为具有级联形式的所述级联模型。
8.根据权利要求5所述的一种用于实现欠驱动系统控制目标的装置，其特征在于，所述滤波器变量为关于所述偏差变量和所述偏差变量导数的线性函数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行如权利要求1至4中任一项所述欠驱动系统的控制方法。
10.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述欠驱动系统的控制方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910250893.8A CN110262226B (zh) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 一种欠驱动系统控制方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910250893.8A CN110262226B (zh) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 一种欠驱动系统控制方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110262226A CN110262226A (zh) | 2019-09-20 |
| CN110262226B true CN110262226B (zh) | 2022-05-06 |
Family
ID=67913069
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910250893.8A Expired - Fee Related CN110262226B (zh) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 一种欠驱动系统控制方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110262226B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110347037A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-10-18 | 浙江理工大学 | 欠驱动系统的控制方式构建方法及装置、存储介质和终端 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106402089A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-02-15 | 电子科技大学 | 一种基于耦合干扰观测器的级联电液伺服系统控制方法及系统 |
| CN108762070A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-06 | 南京邮电大学 | 一种欠驱动无人机的分数阶控制方法 |
| CN109116732A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于Hurwitz稳定的欠驱动无人艇滑模镇定控制方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102765665A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-11-07 | 南开大学 | 基于负载广义运动的桥式吊车非线性耦合控制方法 |
-
2019
- 2019-03-29 CN CN201910250893.8A patent/CN110262226B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106402089A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-02-15 | 电子科技大学 | 一种基于耦合干扰观测器的级联电液伺服系统控制方法及系统 |
| CN108762070A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-06 | 南京邮电大学 | 一种欠驱动无人机的分数阶控制方法 |
| CN109116732A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于Hurwitz稳定的欠驱动无人艇滑模镇定控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| "非线性递推控制TORA系统";郭卫平 等;《电子学报》;20130930;第41卷(第11期);第2252-2255页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110262226A (zh) | 2019-09-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Xu et al. | Fractional-order fuzzy sliding mode control for the deployment of tethered satellite system under input saturation | |
| Kilin et al. | Spherical robot of combined type: Dynamics and control | |
| Wang et al. | Model-free–based terminal SMC of quadrotor attitude and position | |
| Fei et al. | Adaptive fuzzy super-twisting sliding mode control for microgyroscope | |
| Mao et al. | Design and implementation of continuous finite-time sliding mode control for 2-DOF inertially stabilized platform subject to multiple disturbances | |
| Shahbazi et al. | Robust constrained attitude control of spacecraft formation flying in the presence of disturbances | |
| Ding et al. | Nonsmooth attitude stabilization of a flexible spacecraft | |
| CN111258216B (zh) | 一种适用于四旋翼飞行器的滑模重复控制器 | |
| CN113419565B (zh) | 四旋翼飞行器预设性能轨迹跟踪反演控制方法及系统 | |
| CN104656447A (zh) | 一种航天器抗干扰姿态跟踪的微分几何非线性控制方法 | |
| CN110758774B (zh) | 带有挠性附件和液体晃动航天器的自抗扰姿态控制方法 | |
| CN110262226B (zh) | 一种欠驱动系统控制方法、装置、设备及介质 | |
| Sun et al. | A design for two-wheeled self-balancing robot based on Kalman filter and LQR | |
| Wang et al. | Cascaded continuous sliding mode control for tracked mobile robot via nonlinear disturbance observer | |
| Chiu et al. | Design of a decoupling fuzzy control scheme for omnidirectional inverted pendulum real-world control | |
| Shan et al. | Fuzzy automatic disturbance rejection control of quadrotor UAV based on improved whale optimization algorithm | |
| Razmjooei et al. | Partial finite-time stabilization of perturbed nonlinear systems based on the novel concept of nonsingular terminal sliding mode method | |
| Li et al. | A finite time composite control method for quadrotor UAV with wind disturbance rejection | |
| Yao | Robust adaptive finite-time attitude tracking control of a 3D pendulum with external disturbance: numerical simulations and hardware experiments | |
| Niu et al. | Global asymptotic nonlinear PID control with a new generalized saturation function | |
| CN113859589A (zh) | 一种基于模型预测控制与滑模控制的航天器姿态控制方法 | |
| Zhiyuan et al. | Fuzzy sliding mode control for rotorcraft aerial manipulator with extended state observer | |
| Liu et al. | Adaptive fuzzy fractional order PID control for 6-DOF quadrotor | |
| CN111880552A (zh) | 多旋翼无人机轨迹跟踪复合控制方法 | |
| Trentin et al. | Variable speed control moment gyroscope in an inverted pendulum |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20220506 |