CN113238481B - 一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统，属于控制技术领域，包括高速相机、上位机、滑模自抗扰控制器、驱动器、直流电机、转镜。本发明采用滑模控制理论和自抗扰控制相结合的控制策略，提高了转镜伺服控制系统的性能；通过将滑模最优控制函数引入到扩张状态观测器和非线性误差反馈控制律中，增强了转镜伺服控制系统的快速响应能力和稳定性，使得转镜伺服控制系统能够更准确地更快速地跟踪移动目标，值得被推广使用。

Description

一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统

技术领域

本发明涉及控制技术领域，具体涉及一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统。

背景技术

相机捕获移动物体时，能够实时调整视角方向，使被跟踪的物体一直出现在相机画面内，这种技术称为视觉伺服，但是由于在高速运动中，目标在画面里的位移较大，若仅仅采用高速相机接收画面，将会产生因相对运动造成的“运动模糊”。因此，为了减少相机与目标的相对运动，降低“运动模糊”，传统的方法是在用各式云台进行伺服控制。然而，即使通过旋转云台快速地控制高速相机的视觉方向，也不能够获得足够的高速性能，特别是云台的重量在旋转时产生的惯性，且不断积累下产生的误差将会非常大，很难实现高速度的视觉伺服。

后来又提出了采用转镜伺服控制系统来控制高速相机的视角方向，对于相机本身是固定的，运动的部分只有反射镜片。镜片直接固定在直流电机轴上，质量很小，对直流电机的干扰可以忽略不计，同时相比于传统云台直接搭载高速相机，大大的降低了系统的惯性。

由于转镜的镜片直接固定在直流电机的直流电机轴上，其位置角控制极易受到直流电机参数变化和外界干扰的影响。因此，将高性能的控制算法引入到转镜伺服控制系统中变得尤为迫切。目前，国内外的学者们主要采用的方法有经典PID控制、反演控制、自适应控制、滑模控制以及自抗扰控制等。尽管这些控制方法都具有较强的控制性能，但也存在者较大的局限性。其中PID控制难以解决转镜伺服控制系统的强耦合、非线性等问题。反演控制的控制效果在很大程度上依赖于精准的数学模型，难以在转镜伺服控制系统中去实现；滑模控制在非线性系统中“抖振”明显，会对系统的稳定性产生损害；自适应控制要求将非线性参数线性化，会对系统的稳定性造成影响；自抗扰控制的抗干扰能力虽强，但其响应速度不足于处理转镜的实时跟踪。因此，提出一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有转镜伺服控制系统所采用的控制方式中存在的控制效果差等问题，提供了一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括高速相机、上位机、滑模自抗扰控制器、驱动器、直流电机、转镜；

所述高速相机，用于通过转镜的反射镜片捕捉到模拟发射器发射出的模拟目标，采集图像信息；

所述上位机，用于通过图像算法对由所述高速相机采集的图像信息进行处理，得到下一帧的位置角信号，将位置角信号发送给所述滑模自抗扰控制器；

所述滑模自抗扰控制器，用于将下一帧的位置角信号并与转镜反馈的位置角信息作比较，输出控制信号至所述驱动器；

所述驱动器，用于接收所述滑模自抗扰控制器的控制信号，并进行放大来驱动所述直流电机；

所述直流电机，用于接收所述驱动器的控制信号，并将自身速度反馈给所述驱动器；

所述转镜，设置在所述直流电机的输出轴上，用于反馈自身的位置角信息给所述滑模自抗扰控制器。

更进一步地，所述直流电机接受直流电机反馈的转速信号，通过脉宽调制，实现直流电机转速调节，从而实现转镜的速度闭环控制。

更进一步地，所述滑模自抗扰控制器包括跟踪微分器、滑模-扩张状态观测器、滑模-非线性误差反馈控制律；

所述跟踪微分器，用于安排过渡过程，解决快速响应与超调之间的矛盾以及提取参考输入的准确的微分信号；

所述滑模-扩张状态观测器，用于设计代替非线性函数fal(e,α,δ)的滑模最优控制函数H(e)，进而对扰动进行观测；

所述滑模-非线性误差反馈控制律，用于描述转镜反馈的位置角信息与上位机处理得出的目标位置角信息之间的函数关系，获得更有效的误差反馈控制律，这里的函数关系就是两者的差值(误差)的一个非线性函数，以实现“小误差大增益，大误差小增益”的效果。

更进一步地，所述跟踪微分器的表达式如下：

其中，θ₀为上位机给出的实时输入信号；v₁为θ₀的跟踪信号；v₂为v₁的微分信号；h为积分步长；h₀为滤波因子；n为滤波系数；r₀为跟踪速度因子；fhan(v₁,v₂,r₀,h₀)为最速综合控制函数，表达式如下：

更进一步地，所述滑模-扩张状态观测器的表达式如下：

其中，e₁为位置角跟踪误差；z₁为移动目标位置角θ₀的跟踪信号；z₂为移动目标位置角θ₀的微分信号；z₃为系统总扰动的观测信号；b为补偿因子；α₁为SM-ESO(Sliding Mode-Extended State Observer)的增益；函数H(e)为基于扩张状态观测器的滑模最优控制函数，其中e＝(e₁,e₂)，e₂为角速度跟踪误差。

更进一步地，所述滑模-非线性误差反馈控制律的表达式如下：

其中，ε₁、ε₂分别为跟踪过度过程的误差信号和误差微分信号，α₂为SM-NLSEF的增益，函数H(ε)为基于非线性误差反馈控制律的滑模最优控制函数，其中ε＝(ε₁,ε₂)。

本发明相比现有技术具有以下优点：该基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统，采用滑模控制理论和自抗扰控制相结合的控制策略，提高了转镜伺服控制系统的性能；通过将滑模最优控制函数引入到扩张状态观测器和非线性误差反馈控制律中，增强了滑模自抗扰控制器的快速响应能力和稳定性，使得转镜伺服控制系统能够更准确地更快速地跟踪移动目标，值得被推广使用。

附图说明

图1是本发明实施例二的转镜伺服控制系统原理图；

图2是本发明实施例二中模拟导弹通过转镜反射到高速相机的三维坐标分解，其中(a)为目标俯仰角坐标系，(b)为转镜转角坐标系；

图3是本发明实施例二中滑模自抗扰控制器的结构图；

图4是本发明实施例二中三种控制策略的阶跃信号响应速度比较图；

图5是本发明实施例二中三种控制策略的抗噪能力响应曲线图；

图6是本发明实施例二中三种控制策略跟踪效果比较图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例提供一种技术方案：一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统，包括高速相机、上位机、滑模自抗扰控制器、驱动器、直流电机、转镜；

所述高速相机，用于通过转镜的反射镜片捕捉到模拟发射器发射出的模拟目标，采集图像信息；

所述上位机，用于通过图像算法对由所述高速相机采集的图像信息进行处理，得到下一帧的位置角信号，将位置角信号发送给所述滑模自抗扰控制器；

所述滑模自抗扰控制器，用于将下一帧的位置角信号并与转镜反馈的位置角信息作比较，输出控制信号至所述驱动器；

所述驱动器，用于接收所述滑模自抗扰控制器的控制信号，并进行放大来驱动所述直流电机；

所述直流电机，用于接收所述驱动器的控制信号，并将自身速度反馈给所述驱动器；

所述转镜，设置在所述直流电机的输出轴上，用于反馈自身的位置角信息给所述滑模自抗扰控制器。

在本实施例中，所述直流电机接受直流电机反馈的转速信号，通过脉宽调制，实现直流电机转速调节，从而实现转镜的速度闭环控制。

在本实施例中，所述滑模自抗扰控制器包括跟踪微分器、滑模-扩张状态观测器、滑模-非线性误差反馈控制律；

所述跟踪微分器，用于安排过渡过程，解决系统的快速响应与超调之间的矛盾以及提取参考输入的准确的微分信号；

所述滑模-扩张状态观测器，用于在传统ESO的结构基础上引用了滑模控制原理，设计了代替了非线性函数fal(e,α,δ)的滑模最优控制函数H(e)，进而对扰动进行观测；

所述滑模-非线性误差反馈控制律，用于描述转镜反馈的位置角信息与上位机处理得出的目标位置角信息之间的函数关系，获得更有效的误差反馈控制律，这里的函数关系就是两者的差值(误差)的一个非线性函数，以实现“小误差大增益，大误差小增益”的效果。

在本实施例中，所述跟踪微分器的表达式如下：

其中，θ₀为上位机给出的实时输入信号；v₁为θ₀的跟踪信号；v₂为v₁的微分信号；h为积分步长；h₀为滤波因子；n为滤波系数；r₀为跟踪速度因子；fhan(v₁,v₂,r₀,h₀)为最速综合控制函数，表达式如下：

在本实施例中，所述滑模-扩张状态观测器的表达式如下：

其中，e₁为位置角跟踪误差；z₁为移动目标位置角θ₀的跟踪信号；z₂为移动目标位置角θ₀的微分信号；z₃为系统总扰动的观测信号；b为补偿因子；α₁为SM-ESO的增益；函数H(e)为基于扩张状态观测器的滑模最优控制函数，其中e＝(e₁,e₂)，e₂为角速度跟踪误差。

在本实施例中，所述滑模-非线性误差反馈控制律的表达式如下：

其中，ε₁、ε₂分别为跟踪过度过程的误差信号和误差微分信号，α₂为SM-NLSEF的增益，函数H(ε)为基于非线性误差反馈控制律的滑模最优控制函数，其中ε＝(ε₁,ε₂)。

实施例二

如图1所示，为转镜伺服控制系统原理图，本实施例提出了一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统。本转镜伺服控制系统采用光学的方式控制高速相机的视角方向，对于相机本身是固定的，运动的部分只有反射镜片。镜片直接固定在直流电机轴上，质量很小，对直流电机的干扰可以忽略不计，同时相比于传统云台直接搭载高速相机，大大的降低了系统的惯性。

如图2所示，为模拟导弹通过转镜反射到高速相机的三维坐标分解图。

高速相机通过转镜的反射镜片捕捉到模拟发射器发射出的导弹，将其图像信息传递给PC(上位机)，PC(上位机)通过图像算法进行处理后，通过通信串口给下位控制器(滑模自抗扰控制器)发出下一帧的位置角信号并与转镜系统反馈的位置角信息作比较(当目标物体已知时，可以在已知距离Y1拍摄一张图片,标注物体轮廓为L1，当物体移至任意Y距离，只需知道拍摄图片中轮廓L，就可以通过相似三角形原理得出距离Y，因此，在高速相机拍摄的第一帧和第二帧的图片我们可以得到第一帧物体到镜片的距离和第二帧物体到镜片的距离，以及第一帧和第二帧物体移动的距离，三边都可以得到，转角也就可以得出)，再通过控制策略实现反馈控制，进行转镜的位置调节，实现转镜系统的位置闭环控制。因为由单片机(控制器)输出的控制电压为0～3.3V，不足以驱动直流电机。因此加入驱动器对控制器输出信号进行放大来驱动直流电机。同时驱动器将接受到直流电机反馈的转速信号，通过脉宽调制，实现直流电机转速调节，从而实现转镜系统的速度闭环控制。

本实施例转镜伺服控制系统所采用的滑模自抗扰控制方法，可以保留在原有自抗扰控制的抗扰能力的基础上，加快系统的响应速度，增强系统的鲁棒性。

为了使转镜伺服控制系统能够准确地跟踪到高速移动目标，本发明采用了滑模自抗扰控制策略对转镜伺服控制系统实施控制。滑模自抗扰控制(SM-ADRC)是将滑模控制引入到自抗扰控制中，利用滑模控制对ADRC的结构进行改造，即通过滑模面函数设计最优控制函数来代替非线性函数，对ADRC各模块进行改进，可在保留ADRC原有自抗扰能力的基础上，简化了传统自抗扰控制的参数整定问题，提高系统的响应速度，滑模自抗扰控制器的结构图如图3所示。

以下对滑模自抗扰控制器的结构图进行详细说明：

跟踪微分器(TD)

在滑模自抗扰控制中，TD用于安排过渡过程，解决系统的快速响应与超调之间的矛盾以及提取参考输入的准确的微分信号，以便设计更合理的控制器，其表达式为：

式中：θ₀为上位机给出的实时输入信号；v₁为θ₀的跟踪信号；v₂为v₁的微分信号；h为积分步长；h₀为滤波因子；n为滤波系数；r₀为跟踪速度因子；fhan(v₁,v₂,r₀,h₀)为最速综合控制函数，表达式如下：

本实施例中暂时不考虑TD的滤波性能，故取n＝1。TD除了具有其对输入信号的跟踪滤波特性，还可以为控制器的输入信号安排过渡过程，通过安排合适的过渡过程，可以有效缓解由于信号突变而造成的控制量剧烈变化以及输出量的超调现象，缓解了快速性与超调之间的矛盾。而过度过程的快慢由跟踪速度因子r₀和滤波因子h₀来进行调整。r₀决定跟踪速度的快慢，r₀越大，v₁更快地跟踪信号θ₀，但是取值过大会产生超调；h₀决定跟踪精度，h₀越大，跟踪精度越好，但是v₁跟踪信号θ₀的相位损失也越大。因此，TD参数的整定原则就是在不损失信号相位的情况下尽可能地提高跟踪速度和精度。

滑模—扩张状态观测器(SM-ESO)

扩张状态观测器(ESO)是传统ADRC的核心部分，用于对扰动进行观测。通过将总扰动扩张成系统的一个新状态变量，然后利用系统的输入、输出重构出包含系统原有状态变量与扰动的所有状态，其表达式为：

式中fal(e,α,δ)为非线性函数：

结合滑模控制的滑模-扩张状态观测器(Sliding mode-Expanded stateobserver,SM-ESO)将在传统ESO的结构基础上引用了滑模控制的原理，设计了代替了非线性函数fal(e,α,δ)的滑模最优控制函数H(e)，减少了可调参数，同时故在式(1)的基础上可以得到SM-ESO的表达式为：

其中：e₁为位置角跟踪误差；z₁为移动目标位置角θ₀的跟踪信号；z₂为移动目标位置角θ₀的微分信号；z₃为系统总扰动的观测信号；b为补偿因子；α₁为SM-ESO的增益；函数H(e)为基于扩张状态观测器的滑模最优控制函数，其中e＝(e₁,e₂)，e₂为角速度跟踪误差。

根据传统扩张状态观测器，我们可以得到转镜的位置角跟踪误差e₁和角速度跟踪误差e₂，对应的误差方程为：

结合式(1.6)、(7)求导得：

此处，令

因为在转镜电机系统中扰动值是有限的，故能保证D为有界函数。

设计基于趋近律的滑模最优控制函数H(e)的过程如下：

S1：构造系统的滑模面函数：

s＝c₁e₁+e₂ (10)

其中，c₁为滑模面参数，且c₁＞0。调节c₁的大小可以调节状态趋近于零的速度，c₁越大，调节速度越快。

S2：由式(9)得：

设计基于趋近律的滑模最优控制函数H₁(e)为：

H₁(e)＝-c₁e₂-p₁sgn(s)-q₁s (12)

式中，p₁为等速趋近项系数、q₁为指数趋近项系数，且p₁、q₁＞0。系数q₁直接影响响应速度和到达滑模面的时间；当s接近于零时，系数p₁越小，趋近速度越慢，p₁越大，趋近速度越快，但引起的抖动也越大；参数c影响当在滑模面上时接近原点的速度，在最优控制函数中，为了保证快速趋近的同时削弱“抖振”，应在增大q₁的同时减小p₁。

对该最优控制函数H(e)的稳定性证明如下：

首先定义李雅普诺夫函数为：

由李雅普诺夫稳定性理论可知，滑模控制系统的稳定性需要满足以下条件：

综合式(7)、(11)、(12)可得：

故只要选取适当的p₁＞D_H即可保证

从而满足李雅普诺夫稳定性条件，则系统将在有限时间内逐渐到达平衡点，从而使得SM-ESO能够很好地跟踪系统的状态。为了保证控制系统的抗扰性和控制量的连续性的同时抑制系统可能产生的抖振现象，这里采用继电器特性引入连续函数G(s)取代符号函数sgn(s)，其表达式为：

式中，δ为抗抖振因子，且δ＞0。

综上可得，SM-ESO的具体表达式为：

由式(17)可知，相比于传统ADRC的ESO需要整定的三个参数而言，SM-ESO只需要整定α₁即可，通过二分法即可进行参数的整定。

滑模-非线性误差反馈控制律(SM-NLSEF)

传统ADRC的非线性误差反馈控制律表达式为：

同理，结合滑模控制理论的滑模-非线性误差反馈控制律(SM-NLSEF)可表示为：

式中ε₁、ε₂分别为跟踪过度过程的误差信号和误差微分信号，α₂为SM-NLSEF的增益，函数H(ε)为基于非线性误差反馈控制律的滑模最优控制函数，其中ε＝(ε₁,ε₂)。

采用基于趋近律的滑模控制函数H₂(ε)对其进行非线性组合，令

构造滑模面函数：

s＝c₂ε₁+ε₂ (20)

对其进行求导得：

式中，c₂为滑模面参数，且c₂＞0。选取指数趋近律，其表达式如下：

故可得基于趋近律的滑模非线性函数H₂(e)，其表达式为：

H₂(e)＝-p₂sgn(s)-q₂s (23)

式中，p₁为等速趋近项系数、q₁为指数趋近项系数，且p₁、q₁＞0。

稳定性证明：

因为p₂、q₂＞0，故系统的稳定性得证。

同理，引入连续函数G(s)取代开关符号函数sgn(s)。最终可得SM-NLSEF表达式为：

由式(25)可知，相比于传统ADRC的NLSEF需要整定的四个参数而言，SM-NLSEF只需要整定α₂。

为了验证本发明所设计的滑模自抗扰控制器及控制方法在转镜伺服控制系统中的性能，在Matlab/Simulink环境下进行仿真研究。同时将本控制方法与自抗扰控制和滑模控制相比较，从而更好地验证了该控制方法的优势。其结果图4、5所示。

由图4和图5中的响应曲线可以看出SM-ADRC控制策略的响应速度和噪声抑制能力明显优于其他两种控制策略。

为了验证基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制方法的性能，对其进行了模拟实验，其实验过程如图1所示，其结果如图6所示。

图6为转角位置跟踪曲图，图中X坐标为时间，单位毫秒。Y坐标为CTS(编码器计数单位，100stc对应的电机转角为1°)，以模拟发射器出口对应转镜转角角度0°，从发射到拍摄结束转镜转动角度为60°，其跟踪结果如下图所示，通过三种控制策略的响应曲线图可以明显看出SM-ADRC相比于其它两种控制策略的跟踪更快速更准确。

综上所述，上述实施例的基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统，采用滑模控制理论和自抗扰控制相结合的控制策略，提高了转镜伺服控制系统的性能；通过将滑模最优控制函数引入到扩张状态观测器和非线性误差反馈控制律中，增强了滑模自抗扰控制器的快速响应能力和稳定性，使得转镜伺服控制系统能够更准确地更快速地跟踪移动目标，值得被推广使用。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (2)

1.一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统，其特征在于：包括高速相机、上位机、滑模自抗扰控制器、驱动器、直流电机、转镜；

所述高速相机，用于通过转镜的反射镜片捕捉到模拟发射器发射出的模拟目标，采集图像信息；

所述上位机，用于通过图像算法对由所述高速相机采集的图像信息进行处理，得到下一帧的位置角信号，将位置角信号发送给所述滑模自抗扰控制器；

所述滑模自抗扰控制器，以下一帧的位置角信号作为输入量，转镜反馈的位置角信息作为反馈量，所得输出控制信号至所述驱动器；

所述驱动器，用于接收所述滑模自抗扰控制器的控制信号，并进行放大来驱动所述直流电机；

所述直流电机，用于接收所述驱动器的控制信号，并将自身速度反馈给所述驱动器；

所述转镜，设置在所述直流电机的输出轴上，用于反馈自身的位置角信息给所述滑模自抗扰控制器；

所述直流电机接受直流电机反馈的转速信号，通过脉宽调制，实现直流电机转速调节，进而实现转镜的速度闭环控制；

所述滑模自抗扰控制器包括跟踪微分器、滑模-扩张状态观测器、滑模-非线性误差反馈控制律；

所述跟踪微分器，用于安排过渡过程，解决快速响应与超调之间的矛盾以及提取参考输入的准确的微分信号；

所述滑模-扩张状态观测器，用于设计代替非线性函数fal(e,α,δ)的滑模最优控制函数H(e)，进而对扰动进行观测；

所述滑模-非线性误差反馈控制律，用于描述转镜反馈的位置角信息与上位机处理得出的目标位置角信息之间的函数关系，获得更有效的误差反馈控制律；

所述滑模-扩张状态观测器的表达式如下：

其中，e₁为位置角跟踪误差；z₁为移动目标位置角θ₀的跟踪信号；z₂为移动目标位置角θ₀的微分信号；z₃为系统总扰动的观测信号；b为补偿因子；α₁为SM-ESO的增益；函数H₁(e)为基于扩张状态观测器的滑模最优控制函数，其中e＝(e₁,e₂)，e₂为角速度跟踪误差；

设计基于趋近律的滑模最优控制函数H₁(e)的过程如下：

S1：构造系统的滑模面函数：

s＝c₁e₁+e₂

其中，c₁为滑模面参数，且c₁＞0；调节c₁的大小可以调节状态趋近于零的速度，c₁越大，调节速度越快；

S2：由转镜的位置角跟踪误差e₁和角速度跟踪误差e₂对应的误差方程可得：

其中D为有界函数；

设计基于趋近律的滑模最优控制函数H₁(e)为：

H₁(e)＝-c₁e₂-p₁ sgn(s)-q₁s

式中，p₁为等速趋近项系数、q₁为指数趋近项系数，且p₁、q₁＞0；

所述滑模-非线性误差反馈控制律的表达式如下：

其中，v₁为θ₀的跟踪信号；v₂为v₁的微分信号，ε₁、ε₂分别为跟踪过度过程的误差信号和误差微分信号，α₂为SM-NLSEF的增益，函数H₂(ε)为基于非线性误差反馈控制律的滑模最优控制函数，其中ε＝(ε₁,ε₂)；

采用基于趋近律的滑模控制函数H₂(ε)对其进行非线性组合，令

构造滑模面函数：

s＝c₂ε₁+ε₂

对其进行求导得：

式中，c₂为滑模面参数，且c₂＞0；选取指数趋近律，其表达式如下：

故可得基于趋近律的滑模非线性函数H₂(ε)，其表达式为：

H₂(ε)＝-p₂ sgn(s)-q₂s

式中，p₂为等速趋近项系数、q₂为指数趋近项系数，且p₂、q₂＞0。

2.根据权利要求1所述的一种基于滑模自抗扰控制的转镜伺服控制系统，其特征在于：所述跟踪微分器的表达式如下：

其中，θ₀为上位机给出的实时输入信号；h为积分步长；h₀为滤波因子；n为滤波系数；r₀为跟踪速度因子；fhan(v₁,v₂,r₀,h₀)为最速综合控制函数，表达式如下：

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