【畢業(yè)學(xué)位論文】電液伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與魯棒控制研究-控制理論與控制工程博士論文

博士學(xué)位論文 電液伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與魯棒控制研究 作 者 姓 名：張友旺 學(xué) 科 專 業(yè)：控制理論與控制工程 學(xué)院 (系、所 )：信息科學(xué)與工程學(xué)院 指 導(dǎo) 教 師：桂衛(wèi)華 教授 中 南 大 學(xué) 二六年三月 圖書分類號(hào)： D C ： 62士學(xué)位論文 電液伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與魯棒控制研究 作 者 姓 名： 張友旺 學(xué) 科 專 業(yè)： 控制理論與控制工程 學(xué)院 (系、所 )： 信息科學(xué)與工程學(xué)院 指 導(dǎo) 教 師： 桂衛(wèi)華 教授 論文答辯日期 答辯委員會(huì)主席 中 南 大 學(xué) 二六年三月 D C ： 62 006博士學(xué)位論文 摘 要 要 電液伺服系統(tǒng)是一種具有時(shí)變、嚴(yán)重非線性、參數(shù)和結(jié)構(gòu)不確定性以及多數(shù)情況下還承受不確定負(fù)載干擾等特性的系統(tǒng)，這些特性使得常規(guī)控制方法難以實(shí)現(xiàn)對(duì)電液伺服系統(tǒng)的高精度控制。近年來，以模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、知識(shí)基專家控制和遺傳算法等軟計(jì)算技術(shù)為代表的智能控制理論方法與以自適應(yīng)、 變結(jié)構(gòu)和 H等為代表的現(xiàn)代魯棒控制理論方法及其綜合集成，為解決具有上述特性的電液伺服系統(tǒng)的建模和控制問題提供了有效的途徑。本文借鑒模糊系統(tǒng)集成專家知識(shí)的能力、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)的能力以及自適應(yīng)控制、變結(jié)構(gòu)控制和 H控制具有魯棒鎮(zhèn)定系統(tǒng)的能力， 以電液伺服系統(tǒng)為研究對(duì)象，就這些控制理論方法的交叉協(xié)作控制問 題，做了如下幾方面的工作： 1) 由于傳統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而現(xiàn)實(shí)工程中的控制對(duì)象，如電液伺服系統(tǒng)，反映的是系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為，不適宜用靜態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)，因此本文提出了一種動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法，分析了它的穩(wěn)定性，并對(duì)其對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的辨識(shí)效果進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明：采用動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)，由于充分利用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，從而獲得了比傳統(tǒng)靜態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高的辨識(shí)精度。 2) 基于動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電液伺服系統(tǒng)非線性和不確定性的辨識(shí)，依據(jù)對(duì)系統(tǒng)認(rèn)知程度的不同，以及為克服傳統(tǒng)變結(jié)構(gòu)控制為保證系統(tǒng)魯棒性而選用保守的變結(jié)構(gòu)控制增益，以致控制量過大而不易實(shí)現(xiàn)，以及引起較大的顫振并激發(fā)系統(tǒng)的高頻動(dòng)態(tài)等不良現(xiàn)象，研究了如下三種變結(jié)構(gòu)控制算法： 針對(duì)系統(tǒng)模型公稱參數(shù)已知，但系統(tǒng)的非線性、不確定性以及輸入增益函數(shù)下界未知的對(duì)象，提出了增益自適應(yīng)滑模變結(jié)構(gòu)控制。 針對(duì)系統(tǒng)輸入增益函數(shù)下界已知，其余特性與中描述的系統(tǒng)相同的對(duì)象，提出了間接自適應(yīng)動(dòng) 態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。 針對(duì)系統(tǒng)模型知之甚少，尤其系統(tǒng)參數(shù)完全未知，但有相關(guān)博士學(xué)位論文 摘 要 出了直接自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。 在上述控制算法中提出的增益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制， 控制增益可以根據(jù)在線估計(jì)的系統(tǒng)不確定性、建模誤差和干擾等因素的界進(jìn)行在線調(diào)整。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出基于動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的上述三種變結(jié)構(gòu)控制算法使系統(tǒng)具有較強(qiáng)魯棒性同時(shí)，減弱了顫振現(xiàn)象，并獲得優(yōu)異的穩(wěn)態(tài)性能。 3) 針對(duì)電液伺服系統(tǒng)的負(fù)載干擾、不確定性等影響系統(tǒng)穩(wěn)定性和精度的主要因素，本文提出了基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的增益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)和 H控制兩種魯棒控制方法相結(jié)合的系統(tǒng) 用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線估計(jì)系統(tǒng)的未知非線性動(dòng)態(tài)特性，用增益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制對(duì)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償， 而用 H控制抑制負(fù)載干擾對(duì)系統(tǒng)的影響， 實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了本文提出的系統(tǒng) 4) 提出了對(duì)摩擦力的不同分量分別進(jìn)行補(bǔ)償?shù)哪Σ亮Ψ植垦a(bǔ)償算法。摩擦力是影響電液伺服系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度和引起極限環(huán)等不良現(xiàn)象的主要因素，特別是由于摩擦力的非光滑特性使得用一個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)摩擦力整體進(jìn)行辨識(shí)時(shí)，會(huì)引起較大的誤差，從而較難對(duì)其進(jìn)行有效的補(bǔ)償。本文提出的摩擦力分部補(bǔ)償算法能對(duì)摩擦力非線性進(jìn)行有效補(bǔ)償，并使系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的穩(wěn)態(tài)跟蹤特性。 5) 討論了一個(gè)重要的工程實(shí)例。 300鍛液壓機(jī)活動(dòng)橫梁的平衡校正系統(tǒng)為典型的具有傾覆力矩形成的不確定干擾、參數(shù)不確定性和非線性嚴(yán)重等特性的電液位置伺服系統(tǒng)，應(yīng)用本文典型的控制策略對(duì)其控制的結(jié)果表明：系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性和較高的控制精度。 關(guān)鍵詞： 電液伺服系統(tǒng)，非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制，摩擦力分部補(bǔ)償， H控制， 棒控制，模鍛液壓機(jī)，平衡校正系統(tǒng) 博士學(xué)位論文 is a of of in it to it by In by by to is as in of s of of of to to of is as 1) is a of in of so t of in of of 2) on of in of to of by 士學(xué)位論文 to s of s is s is of is of is as . is is on to of so on by 3) on 2is s In is to of to to on by 2to 4) to of is in is 士學(xué)位論文 s in is to of of so it is to it in of 5) An is 00MN is a by in is to it H士學(xué)位論文 目 錄 錄 摘 要 一章 緒論 1 述 1 液伺服系統(tǒng)及其特點(diǎn) 1 液伺服系統(tǒng)控制策略的現(xiàn)狀與發(fā)展 2 典控制 2 適應(yīng)控制 3 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 3 適應(yīng)模糊邏輯控制 4 適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 8 益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)和 H控制 10 液伺服系統(tǒng)摩擦力的分部補(bǔ)償方法 13 饋線性化和 法 13 文的工作和研究?jī)?nèi)容安排 14 題的意義 14 究的內(nèi)容安排 14 第二章 動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的辨識(shí) 16 言 16 統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 17 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其數(shù)學(xué)描述 17 習(xí)算法 18 態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 20 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其數(shù)學(xué)描述 20 博士學(xué)位論文 目 錄 動(dòng)態(tài) 21 穩(wěn)定性分析 23 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用 25 始參數(shù)的確定方法 25 真分析 25 章小結(jié) 29 第三章 基于 識(shí)的增益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制 30 言 30 液伺服系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型 31 驗(yàn)系統(tǒng)組成 31 液伺服閥的流量方程 32 控缸動(dòng)力機(jī)構(gòu)的流量連續(xù)方程 32 控缸動(dòng)力機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)方程 33 液伺服系統(tǒng)的非線性和不確定性分析 33 液伺服系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述 34 于 識(shí)的 35 設(shè)計(jì) 36 穩(wěn)定性分析 40 數(shù)的標(biāo)量約束和向量投影混合算法 41 設(shè)計(jì)步驟 43 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 44 接自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 50 接自適應(yīng) 設(shè)計(jì) 50 接自適應(yīng) 穩(wěn)定性分析 51 接自適應(yīng) 數(shù)的標(biāo)量約束和向量投影混合算法 53 接自適應(yīng) 設(shè)計(jì)步驟 53 接自適應(yīng) 驗(yàn)結(jié)果分析 53 接自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 56 接自適應(yīng) 設(shè)計(jì) 56 接自適應(yīng) 穩(wěn)定性分析 58 接自適應(yīng) 數(shù)的標(biāo)量約束和向量投影混合算法 60 博士學(xué)位論文 目 錄 接自適應(yīng) 設(shè)計(jì)步驟 61 接自適應(yīng) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 61 章小結(jié) 65 第四章 基于自適應(yīng) 識(shí)的系統(tǒng) 66 言 66 統(tǒng) 67 于間接 系統(tǒng) 69 制器的設(shè)計(jì) 69 定性分析 69 驗(yàn)結(jié)果分析 73 于直接自適應(yīng) 系統(tǒng) 77 制器的設(shè)計(jì) 77 定性分析 77 驗(yàn)結(jié)果分析 80 章小結(jié) 84 第五章 電液伺服系統(tǒng)摩擦力的分部補(bǔ)償算法 85 言 85 液伺服系統(tǒng)摩擦力的數(shù)學(xué)描述 85 液伺服系統(tǒng)中的摩擦力 85 擦力模型 86 液伺服系統(tǒng)摩擦力的分部補(bǔ)償算法 87 液伺服系統(tǒng)摩擦力分部補(bǔ)償算法 87 液伺服系統(tǒng)摩擦力分部補(bǔ)償算法的穩(wěn)定性分析 88 調(diào)參數(shù)漂移的抑制 89 驗(yàn)結(jié)果分析 90 章小節(jié) 93 第六章 巨型模鍛液壓機(jī)平衡校正系統(tǒng)的魯棒控制 94 言 94 型模鍛液壓機(jī)平衡校正系統(tǒng)工作原理 95 博士學(xué)位論文 目 錄 型模鍛液壓機(jī)平衡校正系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述 97 真分析 99 章小結(jié) 101 第七章 結(jié)論與展望 102 參考文獻(xiàn) 104 致 謝 114 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的主要論文和從事的科研情況 115 博士學(xué)位論文 第一章 緒論 1第一章 緒論 述 近年來，新概念、新理論和新技術(shù)的不斷應(yīng)用以及多學(xué)科的交叉和融合，促使電液伺服控制技術(shù)得到了飛速的發(fā)展和越來越廣泛的應(yīng)用，正成為現(xiàn)代高科技中的一項(xiàng)重要支撐技術(shù)，在國(guó)家的工業(yè)科技發(fā)展中起著舉足輕重的作用。 隨著機(jī)械工作精度、響應(yīng)速度和自動(dòng)化程度的提高，對(duì)液壓控制技術(shù)提出了越來越高的要求。液壓控制技術(shù)本身也從傳統(tǒng)的機(jī)械、操縱和助力裝置等應(yīng)用場(chǎng)合擴(kuò)展到航空航天、海底作業(yè)、車輛和工程機(jī)械等領(lǐng)域，如模擬加載裝置、車輛主動(dòng)懸掛裝置、車輛防抱死制動(dòng)系統(tǒng)和機(jī)器人電液伺服系統(tǒng)等。廉價(jià)而性能優(yōu)越的數(shù)字處理芯片的不斷推出和應(yīng)用，促進(jìn)了數(shù)字電液伺服系統(tǒng)的研究、發(fā)展和應(yīng)用，相應(yīng)地提高了電液伺服系統(tǒng)的控制精度和工作可靠性。但是在近代電液伺服系統(tǒng)中，非線性、參數(shù)變化、外負(fù)載干擾和交叉干擾對(duì)控制系統(tǒng)的影響至關(guān)重要1，而智能控制能有效克服被控對(duì)象（過程）的不確定性和高度非線性，使系統(tǒng)從無序到期望的有序狀態(tài)轉(zhuǎn)移2，因此，開展電液伺服系統(tǒng)的智能型魯棒控制研究，對(duì)推廣現(xiàn)代電液伺服系統(tǒng)的應(yīng)用和建立現(xiàn)代電液伺服系統(tǒng)設(shè)計(jì)理論和控制方法的完整體系具有重要的指導(dǎo)意義，從而成為本文的具體研究對(duì)象。 液伺服系統(tǒng)及其特點(diǎn) 典型的數(shù)字電液伺服系統(tǒng)如圖 示，控制算法部分由計(jì)算機(jī)運(yùn)行相應(yīng)的程序來實(shí)現(xiàn)，改變計(jì)算機(jī)的應(yīng)用程序，便可實(shí)現(xiàn)不同的控制策略，以達(dá)到改善系統(tǒng)性能的目的。 電液伺服系統(tǒng)與其他控制系統(tǒng)相比，具有如下特點(diǎn) (1) 系統(tǒng)存在嚴(yán)重非線性 電液伺服系統(tǒng)中流體的層流與紊流、管道的幾何形狀與結(jié)構(gòu)、閥零位附近的不靈敏性和最大開口附近的流量飽和特性、閥流量方程的非線性、溫漂、滯環(huán)、系統(tǒng)中存在的摩擦力等都是高度非線性的3針對(duì)這些非線性，通常的做法是將系統(tǒng)在工作點(diǎn)附近線性化，但非線性比較嚴(yán)重或系統(tǒng)博士學(xué)位論文 第一章 緒論 2的工作范圍比較大時(shí)，依據(jù)線性化方法獲得的數(shù)學(xué)模型所設(shè)計(jì)的控制策略難以使系統(tǒng)獲得滿意的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能。 控制算法伺服閥或比例閥液壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)及被控對(duì)象 液壓源傳感器及信號(hào)處理裝置輸入 +輸出 D/計(jì)算機(jī)圖 型數(shù)字電液伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖 (2) 系統(tǒng)存在時(shí)變性 電液伺服系統(tǒng)中的許多參數(shù)為軟參量，如體積彈性模量 e、油液粘度 、速度增益 、液壓固有頻率 h、 系統(tǒng)阻尼比 們對(duì)油壓、油溫、閥開口量以及系統(tǒng)工作點(diǎn)的變化 很敏感，特別是系統(tǒng)阻尼比 h，其變化范圍可達(dá) 2030 倍5，這些軟參量的存在給被控對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的建立造成了困難。 (3) 電液伺服系統(tǒng)中還往往存在著時(shí)變非線性 的負(fù)載干擾，如軋機(jī)液壓壓上系統(tǒng)，軋機(jī)入口板材厚度、材質(zhì)和溫度的不均勻會(huì)使系統(tǒng)的軋制力發(fā)生非線性變化，另外許多軋件本身就是非線性彈性體。 眾所周知，控制系統(tǒng)發(fā)展到今天，最明顯的挑戰(zhàn)是對(duì)象的本質(zhì)非線性，而且近代的控制對(duì)象的運(yùn)動(dòng)是大范圍的，對(duì)于這類非線性系統(tǒng)的控制問題，不能簡(jiǎn)單地通過泰勒展開，用線性化的方法將系統(tǒng)化為一般的線性系統(tǒng)問題，而必須采用非線性控制方法6，因此解決電液伺服系統(tǒng)的控制問題的理想方法應(yīng)是非線性控制方法。 液伺服系統(tǒng)控制策略的現(xiàn)狀與發(fā)展 典控制 液壓伺服控制系統(tǒng)的經(jīng)典控制理論于 50 年代初由美國(guó)麻省理工學(xué)院開始研究， 到 60 年代末構(gòu)成了其基本類型7， 其中 制因其控制律簡(jiǎn)單和易于理解，受到工程界的普遍歡迎。 70 年代末，北京航空航天大學(xué)以 典控制方法為基本框架提出了液壓伺服系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)理論8。雖然基于線性化模型的電液伺博士學(xué)位論文 第一章 緒論 3服系統(tǒng)經(jīng)典控制理論難以獲得優(yōu)異的控制性能，但其已經(jīng)成熟，而且對(duì)于一些頻寬不太高、參數(shù)變化和外干擾不太大的電液伺服系統(tǒng)，采用經(jīng)典控制方法進(jìn)行設(shè)計(jì)能夠滿足工程需要。 適應(yīng)控制 早在 50 年代末，美國(guó)的懷特克教授就已提出自適應(yīng)控制，但得到較大發(fā)展并獲得成功應(yīng)用是在 70 年代。到 80 年代，在電液伺服控制領(lǐng)域已有不少研究9。自適應(yīng)控制可以很好地解決模型參數(shù)不確定性問題10，但單一的自適應(yīng)控制難以保證在未知干擾下系統(tǒng)的穩(wěn)定性和良好的暫態(tài)性能，為此焦曉紅等11針對(duì)液壓伺服并聯(lián)機(jī)器人存在參數(shù)不確定性及外界干擾的特點(diǎn)， 利用 H魯棒控制對(duì)于未知干擾有著較好抑制效果的特性，基于非線性 H魯棒擾動(dòng)抑制控制的設(shè)計(jì)方法，并結(jié)合自適應(yīng)控制，設(shè)計(jì)了魯棒自適應(yīng)跟蹤控制器，使系統(tǒng)對(duì)不確定性和外界干擾具有較強(qiáng)的魯棒性；而 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)控制分別對(duì)系統(tǒng)的非線性部分和線性部分進(jìn)行處理。因此，自適應(yīng)控制同其他先進(jìn)控制理論的集成是目前乃至今后研究的熱點(diǎn)。 此外，模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、變結(jié)構(gòu)控制、迭代學(xué)習(xí)控制等非線性控制技術(shù)也都在電液伺服系統(tǒng)中取得了一席用武之地12 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 控制精度和控制性能要求較高的場(chǎng)合，由于液壓伺服系統(tǒng)的非線性、參數(shù)變化及外干擾等引起的不確定性的影響，經(jīng)典控制難以滿足要求。另一方面，自適應(yīng)控制技術(shù)隨著未知參數(shù)數(shù)量的增加，其復(fù)雜性呈幾何增長(zhǎng)，不適合于實(shí)時(shí)控制16。基于上述原因，許多學(xué)者被迫尋找其他的解決辦法。近年來，控制學(xué)科的發(fā)展推動(dòng)了電液伺服系統(tǒng)智能控制的研究17其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性系統(tǒng)的辨識(shí)，克服了傳統(tǒng)的非線性控制系統(tǒng)辨識(shí)方法在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中都存在極大困難的問題，而具有明顯的優(yōu)越性，這是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有通過學(xué)習(xí)逼近任意非線性的能力。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的建模與辨識(shí)，可不受非線