張 鑫, 魯文儒, 繆仲翠, 姜子運, 徐文波
(1.蘭州交通大學 自動化與電氣工程學院,甘肅 蘭州 730070;2.甘肅省人工智能與圖形圖像處理工程研究中心,甘肅 蘭州 730070)
滑模控制的特點是在其設計過程中不需要系統(tǒng)提供十分精確的動力學模型,只需要利用軌跡的跟蹤誤差或者位置控制誤差合理設計滑模面即可,并擁有響應快、魯棒性好等特點,這種方法在此類非線性、不確定性的系統(tǒng)中應用十分廣泛[1~4]?;?刂频脑O計主要包括滑模面和趨近律的設計,其中趨近律的設計問題一直備受關注。
趨近運動作為滑模運動中的一大重要組成部分,其過程是指系統(tǒng)由任意的初始位置向切換面趨近,最終得以到達切換面的一種運動形式。能夠合理選用趨近律,可以加快趨近的速度、減少系統(tǒng)抖振。在傳統(tǒng)的滑模控制理論當中,十分常用的趨近律主要是等速趨近律、指數(shù)趨近律等[5]。
不同于整數(shù)階微積分理論,分數(shù)階微積分的階次是能夠任意選取的,從而大大提升了控制系統(tǒng)設計過程中的靈活度[6]。近年來,許多學者將分數(shù)階微積分與滑??刂葡嘟Y合,形成分數(shù)階滑??刂芠7]。 其中,文獻[8]以一類不確定性系統(tǒng)為研究對象,提出了一種基于分數(shù)階微積分理論的滑模控制方法,并在磁軸承系統(tǒng)和陀螺儀系統(tǒng)上進行了驗證。文獻[9]以永磁同步電機為研究對象,提出一種參數(shù)自整定的分數(shù)階滑模控制方法。文獻[10]以永磁同步電機為研究對象,針對其位置控制,提出一種分數(shù)階滑模控制器。文獻[11]將分數(shù)階滑模控制策略應用于一種撓性航天器上,以此實現(xiàn)對航天器姿態(tài)跟蹤問題的解決,并取得了較好的效果。文獻[12]則在直流調(diào)速系統(tǒng)中使用一種改進型的分數(shù)階滑??刂品椒?,以此實現(xiàn)對直流調(diào)速系統(tǒng)動態(tài)性能的改善,達到減小抖振的效果。但是以上文獻均沒有從數(shù)學角度來充分證明分數(shù)階微積分與滑??刂葡嘟Y合后的趨近問題以及滑??刂扑嬖诘亩墩瘳F(xiàn)象。
本文利用分數(shù)階微積分與滑??刂铺岢龇謹?shù)階滑模趨近律,重點從數(shù)學角度分析了分數(shù)階趨近律的趨近速度問題以及滑模控制所存在的抖振現(xiàn)象,并且通過仿真實驗證明的所提出分數(shù)階趨近律的有效性和穩(wěn)定性。
目前,在控制領域中應用較多的分數(shù)階微積分定義有三種,分別為:Grunwald-Liouvile(GL)定義、Riemann-Liouvile(RL)定義以及Caputo定義[13]。Caputo型分數(shù)階微積分初始條件的定義與整數(shù)階微積分的相一致,近年來在工程應用中得到了廣泛的研究。
m-1<α≤m
(1)
引理1[8]:已知如下系統(tǒng)
Dαx(t)=f(x,t)
(2)
如果x=0是該非自治分數(shù)階系統(tǒng)的平衡點,且f(x,t)滿足Lipschitz條件。假設存在一個Lyapunov函數(shù)V(t,x(t))滿足下列條件
α1‖x‖≤V(t,x)≤α2‖x‖,
V(t,x)≤-α3‖x‖
(3)
式中α1,α2和α3均為正常數(shù),β∈(0,1)。則式(2)是漸近穩(wěn)定的。
本文設計的分數(shù)階趨近律為
Dαs=-ksign(s)
(4)
其中,0<α<1??刂葡到y(tǒng)狀態(tài)到達滑模面速度通過改變階次α和系數(shù)k改變。
證明:采用Lyapunov函數(shù)
(5)
根據(jù)Caputo分數(shù)階微積分定義形式(1)
(6)
對式(5)兩端進行求導,結合所選取分數(shù)階趨近律和式(6),得
(7)
利用sign(D1-α(-ksign(s)))=-ksign(s)[14],得
=-ksign(sT)sign(s)=-k
(8)
以傳統(tǒng)指數(shù)趨近律為例
(9)
當S趨近于0時,在滑模面上的極限為
(10)
趨近速率分析:
1)指數(shù)趨近律趨近時間
由式(9)可得
(11)
當滑模面s>0時
(12)
當滑模面s<0時
(13)
(14)
2)分數(shù)階趨近律趨近時間
為解決此問題,使用?階Riemnnan-Liouvile分數(shù)積分,然后使用標準導數(shù)。
(15)
Gamma函數(shù)定義為
(16)
由文獻[15,16]得
(17)
利用s(t)-s(0)=J?(-ksign(s))簡化上式為
(18)
由式(18)得
(19)
所以分數(shù)階趨近律趨近時間為
(20)
由式(14)、式(20)可得
(21)
從上面的推導可以得出結論:分數(shù)階趨近律的趨近速度要比指數(shù)趨近律的趨近速度快。
n關節(jié)機械臂動力學模型如下[17]
(22)
將本文所提出來的分數(shù)階趨近律與傳統(tǒng)指數(shù)趨近律進行對比分析,選擇滑模面為
(23)
策略1指數(shù)趨近律控制律[18]
策略2分數(shù)階滑??刂坡?/p>
根據(jù)機械臂動力學模型,qd(t)為關節(jié)期望位置,q(t)為關節(jié)實際位置,定義關節(jié)位置跟蹤誤差為
e(t)=qd(t)-q(t)
(24)
對式(24)求二次導為
(25)
對式(23)求一次導為
(26)
將式(22)和式(24)代入式(26)得
(27)
對式(4)求一次導為
(28)
由式(27)和式(28)得到控制律為
(29)
以兩關節(jié)機械臂為例,通過FOMCON[19]工具箱進行仿真分析。
當給定期望軌跡為單位階躍響應時,得到如下結果。圖1為三種方法下的單位階躍響應曲線,表1為三種方法下的單位階躍響應性能指標,由圖1和表1可知,本文所提方法可以較好地滿足單位階躍響應中動態(tài)性能指標與穩(wěn)態(tài)性能指標的要求(當以正弦為輸入信號時)。
圖1 階躍響應曲線
表1 單位階躍響應性能指標
圖2為機械臂兩個關節(jié)的控制輸入曲線。由圖2可得,在指數(shù)趨近律下系統(tǒng)抖振明顯,即本文所提出的分數(shù)階趨近律可以使機械臂運行更加平滑穩(wěn)定,很大程度上削弱了抖振。
圖2 控制輸入曲線
圖3為在兩種趨近律下兩個關節(jié)的位置跟蹤曲線。由圖3可知,在分數(shù)階趨近律下兩個關節(jié)的位置跟蹤效果更好,跟蹤速率更快,控制精度更高。
圖3 位置跟蹤曲線
圖4為位置跟蹤誤差曲線,選取角位移調(diào)整時間與位置誤差的均方根誤差作為判斷參考值,所得數(shù)據(jù)比較結果如表2所示。
圖4 位置跟蹤誤差曲線
表2 控制方法數(shù)據(jù)比較
為了進一步驗證在分數(shù)階趨近律下系統(tǒng)的抗干擾能力,引入干擾
f(t)=200×exp(-(t-3)2/(2×0.12))
(30)
式中 200為干擾峰值,3為干擾中心位置,0.1為干擾時間寬度。仿真得到如圖5的位置跟蹤誤差曲線。由圖5可得,分數(shù)階微積分的引入可以增強系統(tǒng)的魯棒性。
圖5 干擾下的位置跟蹤誤差曲線
本文首先介紹了分數(shù)階微積分的相關定義,然后以機械臂為研究對象,把分數(shù)階微積分與滑??刂葡嘟Y合,提出一種分數(shù)階趨近律,并利用仿真實驗與指數(shù)趨近律進行了對比分析,得到如下結論:
1)分數(shù)階趨近律的引入主要表現(xiàn)在能夠柔化運動軌跡,具有更優(yōu)良的平滑特性,同時在很大程度上實現(xiàn)了對抖振的削弱。此外,分別在分數(shù)階趨近律以及傳統(tǒng)指數(shù)趨近律下關節(jié)1的角位移調(diào)整時間分別為1.75,0.71 s,關節(jié)2的角位移調(diào)整時間分別為1.62,0.90 s,同時各關節(jié)的均方根誤差也大大減小。
2)在引入干擾后在分數(shù)階趨近律下的控制器具有更好的魯棒性,系統(tǒng)的抗干擾能力更強。
因此,與傳統(tǒng)指數(shù)趨近律相比,分數(shù)階趨近律,在很大程度上使各關節(jié)的跟隨速度與跟隨效果得到增強,系統(tǒng)抖振明顯減小。