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2019-07-24 09:49李慧
商品與質(zhì)量 2019年8期
李慧
中興通訊股份有限公司天津分公司 天津 300300
三相永磁同步電機(以下簡稱PMSM)是一個強耦合、多變量的非線性復雜系統(tǒng)，具有體積小、效率高、可靠性強等優(yōu)點，在許多高精度控制場合被廣泛應用。目前PMSM調(diào)速大都采用PI調(diào)節(jié)器進行控制，但是當電機內(nèi)部參數(shù)發(fā)生變化或者有外部擾動時，傳統(tǒng)的PI控制算法難以實現(xiàn)理想的高精度的調(diào)速要求。因此，PMSM的控制系統(tǒng)中應用了許多效果優(yōu)異的非線性控制方法，其中包括滑?？刂啤㈩A測控制、魯棒控制、自抗擾控制等。
1 前向追蹤攔截模型
圖1是前向追蹤攔截方式的彈目運動關(guān)系圖。圖中T和M分別為目標和導彈，vt和vm分別為目標和導彈的速度，α和β分別是vt和vm與水平線的夾角，r是彈目距離矢量，方向從T到M，q是彈目視線角，θ和δ分別是vt和vm與彈目視線的夾角。
2 模糊自適應滑?？刂破?/h2>2.1 改進的冪次指數(shù)趨近律滑模控制性能分析
以形如式（10）的控制系統(tǒng)為例，對改進的冪次指數(shù)趨近律滑模控制性能進行分析，設系統(tǒng)狀態(tài)方程為{x?1=x2x?2=-25x2+133u+0.1sint（18）選取系統(tǒng)參數(shù)ε=5，k=10，α=0.3，β=1。分別選取距離平衡點較近的初始狀態(tài)[0.5，-0.5]T和較遠的初始狀態(tài)[10，-10]T2種情況，將指數(shù)趨近律（EALSMC）與改進的冪次指數(shù)趨近律（IPEALSMC）仿真對比。仿真結(jié)果如圖2和圖3所示。仿真結(jié)果表明：1）在距離平衡點較近的初始條件下采用改進的冪次指數(shù)趨近律，控制信號輸入抖振降低約80%，滑模運動軌跡更平滑，控制性能提升明顯。2）在距離平衡點較遠的初始條件下，后者控制信號輸入抖振也能明顯降低。因此，改進的冪次指數(shù)趨近律滑?？刂撇呗阅鼙ＷC系統(tǒng)有限時間內(nèi)到達，克服距離平衡點較近時，指數(shù)趨近律作用下系統(tǒng)運動點呈帶狀滑模運行的缺點，降低控制器負擔，提高系統(tǒng)性能[1]。
2.2 模糊自適應滑?？刂破鞯脑O計
模糊滑模控制器能柔化控制信號，對控制對象參數(shù)變化適應力強，能實現(xiàn)參數(shù)的自適應調(diào)節(jié)。在保證滑模存在和到達條件的情況下，本文實現(xiàn)對改進的冪次指數(shù)趨近律參數(shù)ε和k在線調(diào)整。為滿足運行期間電機參數(shù)變化及干擾作用存在條件下對系統(tǒng)穩(wěn)定性的要求，本文設計二維模糊控制器，設模糊自適應滑?？刂破鞯妮斎胄盘枮檗D(zhuǎn)速誤差e及其導數(shù)de/dt，輸出信號為趨近律參數(shù)ε和k。輸入變量與輸出變量的模糊子集為{負大，負中，負小，不變，正小，正中，正大}，即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并量化在（-3，3）區(qū)域內(nèi)。隸屬度函數(shù)選取為高斯函數(shù)，且模糊子集的每個值所取的范圍寬度相等。
3 仿真與分析
基于機動目標攔截設計的制導律必須能攔截非機動目標。在目標機動情況下，正弦機動是目標常見的逃逸方式，本文設定目標以非機動飛行和以5g的最大機動能力做正弦機動逃逸2種情況，利用上文所設計的制導律進行攔截，并分析其導引品質(zhì)。設置初始條件:攔截彈位置(2000，800)，速率1200m/s，俯仰角60°；目標位置(0，0)，速率1600m/s，俯仰角30°。圖2～3顯示了目標非機動和機動情況下的視線角變化率。從圖2可以看出，當目標非機動飛行時，視線角變化率逐漸變小，最終趨近為0。而在攔截機動目標時，視線角變化率會產(chǎn)生震蕩，這是因為目標的周期性機動變化；圖3顯示，視線角變化率的震蕩幅度逐漸變大，這是因為在攔截過程中，彈目距離逐漸變小。
圖2 視角角速度變化（目標非機動）
圖3 視角角速度變化（目標機動）
4 結(jié)語
前向追蹤攔截制導律能用低速攔截彈攔截高速目標，由此解決了攔截高超音速目標的攔截彈能量、紅外導引頭精度等問題。本文從脫靶量的角度出發(fā)，研究了前向追蹤攔截方式的一種制導方法，即以脫靶量為滑模面，使系統(tǒng)逐漸趨近于零脫靶量，這樣就克服了其它前向追蹤攔截制導律對目標速度矢量變化的敏感性。由于對目標的機動加速度及其變化率進行了估計，該制導律適合攔截作復雜機動目標的攔截。仿真表明，該制導律不只在攔截非機動目標時能取得理想的攔截效果，也能對機動目標的攔截具有高精度、低過載等良好品質(zhì)[2-3]。
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1 前向追蹤攔截模型
圖1是前向追蹤攔截方式的彈目運動關(guān)系圖。圖中T和M分別為目標和導彈，vt和vm分別為目標和導彈的速度，α和β分別是vt和vm與水平線的夾角，r是彈目距離矢量，方向從T到M，q是彈目視線角，θ和δ分別是vt和vm與彈目視線的夾角。
2 模糊自適應滑?？刂破?/h2>2.1 改進的冪次指數(shù)趨近律滑模控制性能分析
以形如式（10）的控制系統(tǒng)為例，對改進的冪次指數(shù)趨近律滑模控制性能進行分析，設系統(tǒng)狀態(tài)方程為{x?1=x2x?2=-25x2+133u+0.1sint（18）選取系統(tǒng)參數(shù)ε=5，k=10，α=0.3，β=1。分別選取距離平衡點較近的初始狀態(tài)[0.5，-0.5]T和較遠的初始狀態(tài)[10，-10]T2種情況，將指數(shù)趨近律（EALSMC）與改進的冪次指數(shù)趨近律（IPEALSMC）仿真對比。仿真結(jié)果如圖2和圖3所示。仿真結(jié)果表明：1）在距離平衡點較近的初始條件下采用改進的冪次指數(shù)趨近律，控制信號輸入抖振降低約80%，滑模運動軌跡更平滑，控制性能提升明顯。2）在距離平衡點較遠的初始條件下，后者控制信號輸入抖振也能明顯降低。因此，改進的冪次指數(shù)趨近律滑?？刂撇呗阅鼙ＷC系統(tǒng)有限時間內(nèi)到達，克服距離平衡點較近時，指數(shù)趨近律作用下系統(tǒng)運動點呈帶狀滑模運行的缺點，降低控制器負擔，提高系統(tǒng)性能[1]。
2.2 模糊自適應滑?？刂破鞯脑O計
模糊滑模控制器能柔化控制信號，對控制對象參數(shù)變化適應力強，能實現(xiàn)參數(shù)的自適應調(diào)節(jié)。在保證滑模存在和到達條件的情況下，本文實現(xiàn)對改進的冪次指數(shù)趨近律參數(shù)ε和k在線調(diào)整。為滿足運行期間電機參數(shù)變化及干擾作用存在條件下對系統(tǒng)穩(wěn)定性的要求，本文設計二維模糊控制器，設模糊自適應滑?？刂破鞯妮斎胄盘枮檗D(zhuǎn)速誤差e及其導數(shù)de/dt，輸出信號為趨近律參數(shù)ε和k。輸入變量與輸出變量的模糊子集為{負大，負中，負小，不變，正小，正中，正大}，即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并量化在（-3，3）區(qū)域內(nèi)。隸屬度函數(shù)選取為高斯函數(shù)，且模糊子集的每個值所取的范圍寬度相等。
3 仿真與分析
基于機動目標攔截設計的制導律必須能攔截非機動目標。在目標機動情況下，正弦機動是目標常見的逃逸方式，本文設定目標以非機動飛行和以5g的最大機動能力做正弦機動逃逸2種情況，利用上文所設計的制導律進行攔截，并分析其導引品質(zhì)。設置初始條件:攔截彈位置(2000，800)，速率1200m/s，俯仰角60°；目標位置(0，0)，速率1600m/s，俯仰角30°。圖2～3顯示了目標非機動和機動情況下的視線角變化率。從圖2可以看出，當目標非機動飛行時，視線角變化率逐漸變小，最終趨近為0。而在攔截機動目標時，視線角變化率會產(chǎn)生震蕩，這是因為目標的周期性機動變化；圖3顯示，視線角變化率的震蕩幅度逐漸變大，這是因為在攔截過程中，彈目距離逐漸變小。
圖2 視角角速度變化（目標非機動）
圖3 視角角速度變化（目標機動）
4 結(jié)語
前向追蹤攔截制導律能用低速攔截彈攔截高速目標，由此解決了攔截高超音速目標的攔截彈能量、紅外導引頭精度等問題。本文從脫靶量的角度出發(fā)，研究了前向追蹤攔截方式的一種制導方法，即以脫靶量為滑模面，使系統(tǒng)逐漸趨近于零脫靶量，這樣就克服了其它前向追蹤攔截制導律對目標速度矢量變化的敏感性。由于對目標的機動加速度及其變化率進行了估計，該制導律適合攔截作復雜機動目標的攔截。仿真表明，該制導律不只在攔截非機動目標時能取得理想的攔截效果，也能對機動目標的攔截具有高精度、低過載等良好品質(zhì)[2-3]。
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