模糊滑??刂圃谲E蹺板系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
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1 引言
一般來說,大多數(shù)物理過程都具有復(fù)雜、高度非線性、易受外界干擾影響,且存在很大的不可知性等特點(diǎn)。利用傳統(tǒng)的控制器來處理該類系統(tǒng)是非常困難的。然而,隨著控制理論的不斷發(fā)展,智能控制即使在不知道系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的情況下也能獲得比傳統(tǒng)控制方法更好的控制效果[1]。蹺蹺板系統(tǒng)是一個(gè)比倒立擺系統(tǒng)更為復(fù)雜,更接近于實(shí)際應(yīng)用的典型控制系統(tǒng)。它具有嚴(yán)重的非線性、強(qiáng)耦合、對(duì)干擾敏感、模型過于復(fù)雜等特點(diǎn)[2-5]。蹺蹺板系統(tǒng)是由一部小車、一個(gè)直流伺服電動(dòng)機(jī)、兩個(gè)分別用于測(cè)量角度和位置的電位計(jì)以及蹺蹺板三角體組成。而讓蹺蹺板平衡的機(jī)制就是利用蹺蹺板系統(tǒng)中小車的移動(dòng)來完成平衡的目的[6]。
由于蹺蹺板系統(tǒng)具有高度的非線性和強(qiáng)耦合性等特點(diǎn)以及變結(jié)構(gòu)控制的抖振問題,本文將模糊滑??刂?/strong>算法引入系統(tǒng)控制中以柔化控制量。使用模糊控制策略不僅可以使控制系統(tǒng)滑動(dòng)模態(tài)的品質(zhì)得到保證和改善,同時(shí)消除了滑??刂浦械亩墩瘳F(xiàn)象。
2 蹺蹺板系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
蹺蹺板系統(tǒng)示意圖如圖(1)所示。
圖(1)蹺蹺板系統(tǒng)示意圖
圖中各參數(shù)定義如下:
杠桿的傾斜角度;X : 小車的位置;d1 : 杠桿相對(duì)支點(diǎn)高度0.125 m;d2 : 杠桿中心點(diǎn)相對(duì)支點(diǎn)高度0.058 m;Iw : 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量0.395kg.m2;mb : 小車的質(zhì)量0.57㎏;mw : 杠桿的質(zhì)量3.6㎏; : 重力加速度9.81N/㎏。
定義拉格朗日算子
L=T-U (1)
其中T 為系統(tǒng)的動(dòng)能,U 為系統(tǒng)的勢(shì)能。取狀態(tài)變量為 ,為構(gòu)造拉格朗日方程,分別求出
將(4)式代入(2)式和(3)式,即可得到(5)和(6)式
通過(5)和(6)式可分別求得 和 的表達(dá)式
方程組(7)即為系統(tǒng)的非線性狀態(tài)方程表達(dá)式。
3 模糊滑??刂破鞯脑O(shè)計(jì)
滑模變結(jié)構(gòu)控制具有響應(yīng)速度快、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用與非線性系統(tǒng)控制當(dāng)中,但是滑??刂迫菀滓鹣到y(tǒng)的抖振現(xiàn)象,導(dǎo)致系統(tǒng)的最終不穩(wěn)定。模糊滑模控制是在不確定環(huán)境下,對(duì)于復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行有效控制的一種智能控制方法。它不依賴系統(tǒng)的模型,而且對(duì)干擾具有完全的魯棒性,同時(shí)保持了模糊控制和滑??刂频膬?yōu)點(diǎn)。模糊滑??刂频幕驹O(shè)計(jì)方法是在滑??刂葡到y(tǒng)的趨近階段通過模糊邏輯調(diào)節(jié)控制作用來補(bǔ)償未建模動(dòng)力學(xué)的影響,其目的是提高控制系統(tǒng)的品質(zhì)、減少到達(dá)滑動(dòng)面時(shí)間、降低抖振。文中利用模糊控制規(guī)則調(diào)整控制輸入量 的大小,保證滑模控制到達(dá)條件得到滿足。模糊滑模控制原理如圖1所示。
圖1 模糊滑??刂圃韴D
由圖可知,模糊滑??刂葡到y(tǒng)由三部分組成,即切換函數(shù)、模糊控制器、和被控對(duì)象?;:瘮?shù)的輸入為系統(tǒng)狀態(tài)變量,切換函數(shù)設(shè)計(jì)為s=C·X
(1)
模糊控制器的輸入為切換函數(shù) 及其變化率 ,這樣可有效的減少模糊規(guī)則的數(shù)量,很好的解決高階系統(tǒng)多輸入中存在的規(guī)則爆炸問題。控制的變化量 作為滑??刂破鞯妮敵?,可使模糊滑??刂瞥蔀闊o模型控制,依賴于被控對(duì)象的程度較小[7]。
根據(jù)模糊控制原理,定義模糊集 ,
其中PB,PM,PS,ZO,NS,NM,NB分別表示為正大,正中,正小,零,負(fù)小,負(fù)中,負(fù)大。在滿足不等式的條件下設(shè)計(jì) ,所獲得的控制表如表1所示。使用的模糊規(guī)則是
表1 模糊控制規(guī)則表
表中所有的控制規(guī)則是根據(jù)滿足 這個(gè)達(dá)到滑模的充要條件所設(shè)計(jì)的[8],所以設(shè)計(jì)的模糊滑??刂葡到y(tǒng)是穩(wěn)定的。
4 仿真研究
定義S , , 其論域分別為
, , ,模糊化變量均選擇正態(tài)分布隸屬函數(shù)。
(1)式中取 。仿真結(jié)果如圖2~5所示。
圖2 小車位置隨時(shí)間變化曲線
圖3 杠桿角度隨時(shí)間變化曲線
圖4 切換函數(shù)對(duì)時(shí)間變化曲線
圖5 控制律隨時(shí)間變化曲線
由以上仿真結(jié)果可以看出,利用本文方案設(shè)計(jì)的控制器大大加快了系統(tǒng)的響應(yīng)速度,且能有效地減小系統(tǒng)的最大偏差,系統(tǒng)的抖振現(xiàn)象也基本可以消除。
5結(jié)論
本文介紹了蹺蹺板系統(tǒng)的工作原理,建立了蹺蹺板系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)常規(guī)滑模控制中存在的抖振現(xiàn)象,將模糊滑模控制方法引入蹺蹺板控制系統(tǒng)中,通過仿真可以看出,將模糊滑模控制應(yīng)用于具有強(qiáng)耦合、非線性特性的蹺蹺板系統(tǒng)是切實(shí)可行的,而且使用滑模模糊控制算法設(shè)計(jì)出來的控制器具有很強(qiáng)的魯棒性。
參考文獻(xiàn)
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[3] Lon-Chen Hung, Hung-Yuan Chung .Decoupled Control Using Neural Network-based Sliding-mode Controller for Nonlinear Systems[J] .Expert Systems with Applications 32 (2007) 1168–1182
[4] Jeng-HannLI, Tzuu-Hseng S. Li* and Ting-Han Ou.Design and Implementation of Fuzzy Sliding-Mode Controller for a Wedge Balancing System[J]. Journal of Intelligent and Robotic Systems 37: 285–306, 2003.
[5] Chun-Hsien Tsai, Hung-Yuan Chung. Neuro-Sliding Mode Control With Its Applications to Seesaw Systems. IEEE Transactions on Nural Networks, vol 5, No. 1, Jaunary 2004
[6] Wincon User Guide[M].522-530.2003
[7] 劉金琨. 滑模變結(jié)構(gòu)控制Matlab仿真[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005:100-120.
[8] 劉金琨.滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真[M].北京,清華大學(xué)出版社,2005.