直驱式永磁直线电机深度模糊滑模-自抗扰控制_谭草.pdf
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1、第5 7卷 第1期2 0 2 3年1月西 安 交 通 大 学 学 报J OUR NA LO FX IANJ I AO T ON GUN I V E R S I T YV o l.5 7 N o.1J a n.2 0 2 3.*直驱式永磁直线电机深度模糊滑模-自抗扰控制谭草,鲁应涛,葛文庆,李波,陆佳瑜(山东理工大学交通与车辆工程学院,2 5 5 0 0 0,山东淄博)摘要:针对直驱系统中各种非线性干扰直接作用下的永磁直线电机控制性能恶化的问题,提出一种深度模糊滑模-自抗扰控制方法。首先,通过非线性扩张状态观测器估计系统不确定扰动,在滑动面设计中引入跟踪误差的积分项,结合饱和函数s a t(s)
2、与位移误差的幂函数设计趋近律,从而改进滑模-自抗扰控制方法;其次,为避免设计过程中的主观影响,进一步提升直线电机在复杂工况下的适应能力,基于深度神经网络训练模糊规则,进而调节滑模控制的关键参数。采用所提方法在直驱泵性能测试平台进行了实验研究,结果表明:所提深度模糊滑模-自抗扰控制方法有效提高了直线电机控制精度、响应速度与鲁棒性,直线电机的阶跃响应时间相对于传统滑模控制方法提升了2 3.8 7%;正弦目标跟踪的I T A E指标改善是传统滑模控制方法的4.7%、是改进滑模-自抗扰控制方法的1 3.2%;在传感器白噪声干扰下,正弦目标跟踪的最大跟踪误差相对于改进滑模-自抗扰控制方法改善了一个数量级
3、。关键词:永磁直线电机;直驱泵;深度神经网络;滑模控制;自抗扰控制中图分类号:TM 3 0 1 文献标志码:AD O I:1 0.7 6 5 2/x j t u x b 2 0 2 3 0 1 0 1 8 文章编号:0 2 5 3-9 8 7 X(2 0 2 3)0 1-0 1 8 5-1 0D e p t hF u z z yS l i d i n g-M o d eA c t i v eD i s t u r b a n c eR e j e c t i o nC o n t r o lM e t h o do fP e r m a n e n tM a g n e tL i n e a
4、rM o t o r f o rD i r e c tD r i v eS y s t e mT ANC a o,L UY i n g t a o,G E W e n q i n g,L IB o,L UJ i a y u(S c h o o l o fT r a n s p o r t a t i o na n dV e h i c l eE n g i n e e r i n g,S h a n d o n gU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g y,Z i b o,S h a n d o n g2 5 5 0 0 0,C h i n a)A b
5、s t r a c t:Ad e p t h f u z z ys l i d i n g-m o d e a c t i v ed i s t u r b a n c e r e j e c t i o nc o n t r o l(D F S M-A D R C)m e t h o di sp r o p o s e dt os o l v e t h ep r o b l e mt h a t t h e c o n t r o l p e r f o r m a n c eo f p e r m a n e n tm a g n e t l i n e a rm o t o r s(P
6、MLM)d e t e r i o r a t e su n d e r t h ed i r e c t a c t i o no fv a r i o u sn o n l i n e a rd i s t u r b a n c e s.F i r s t l y,t h es y s-t e mu n c e r t a i n t yd i s t u r b a n c e i se s t i m a t e db yan o n l i n e a re x t e n d e ds t a t eo b s e r v e r.T h e i n t e g r a t i
7、o no f t r a c k i n ge r r o r i s a p p l i e d t o t h ed e s i g no f t h e s l i d i n gs u r f a c e,a n d t h e s a t u r a t i o n f u n c t i o ns a t(s)a n dt h ep o w e rf u n c t i o no fd i s p l a c e m e n te r r o ra r ei n t r o d u c e di n t ot h ea p p r o a c hl a w,s ot h a tt
8、h ei m p r o v e ds l i d i n g m o d ea c t i v ed i s t u r b a n c er e j e c t i o nc o n t r o l(I S M-A D R C)m e t h o di sp r o p o s e d.S e c o n d l y,t oa v o i dt h es u b j e c t i v e i n f l u e n c ea n df u r t h e r i m p r o v et h ea d a p t a b i l i t yo fPMLMu n d e rc o m p
9、l e xc o n d i t i o n s,f u z z yr u l e sa r et r a i n e db yd e e pn e u r a ln e t w o r k s,a n dt h ek e yp a r a m e t e r so fs l i d i n gm o d ec o n t r o la r ea d j u s t e d.T h ee x p e r i m e n t a lr e s e a r c hh a sb e e nc a r r i e do u tt h r o u g ht h ep e r f o r m a n c
10、e t e s tp l a t f o r mo f t h ed i r e c td r i v ep u m p.T h er e s u l t ss h o wt h a t t h ep r o p o s e dD F S M-A D R Cm e t h o de f f e c t i v e l yi m p r o v e st h ec o n t r o la c c u r a c y,r e s p o n s es p e e da n dr o b u s t n e s so ft h e*收稿日期:2 0 2 2-0 6-0 1。作者简介:谭草(1 9
11、9 1),男,副教授;葛文庆(通信作者),男,教授,博士生导师。基金项目:国家自然科学基金资助项目(5 1 9 0 5 3 1 9,5 1 8 7 5 3 2 6);山东省青年科技人才托举工程项目(S D A S T 2 0 2 1 q t 2 0)。网络出版时间:2 0 2 2-1 0-0 9 网络出版地址:h t t p s:k n s.c n k i.n e t/k c m s/d e t a i l/6 1.1 0 6 9.T.2 0 2 2 1 0 0 1.2 0 4 1.0 0 2.h t m l西 安 交 通 大 学 学 报第5 7卷 h t t p:z k x b.x j t
12、u.e d u.c n c o n t r o l l e r.T h ep r o p o s e dD F S M-A D R C m e t h o di m p r o v e st h es t e pr e s p o n s et i m eb y2 3.8 7%,c o m p a r e dw i t ht h ec o n v e n t i o n a ls l i d i n gm o d ec o n t r o l(S MC);i m p r o v e st h eI T A Eo fs i n u s o i d a lt a r g e t t r a c k
13、 i n gb y4.7%a n d1 3.2%,c o m p a r e dw i t ht h eS MCm e t h o da n d t h e I S M-A D R Cm e t h-o dr e s p e c t i v e l y;a n di m p r o v e st h em a x i m u mt r a c k i n ge r r o ro fs i n u s o i d a lt a r g e tt r a c k i n gu n d e rs e n s o rw h i t en o i s eb yo n eo r d e ro fm a g
14、 n i t u d e,c o m p a r e dw i t ht h e I S M-A D R Cm e t h o d.K e y w o r d s:p e r m a n e n tm a g n e tl i n e a rm o t o r;d i r e c td r i v ep u m p;d e e pn e u r a ln e t w o r k;s l i d i n gm o d ec o n t r o l;a c t i v ed i s t u r b a n c er e j e c t i o nc o n t r o l 直驱式永磁直线电机具有功
15、率密度高、驱动能力强等优点,由于没有运动转换机构,有效提高了直驱系统动力传递效率、控制灵活性与动态响应品质1-2。由于直线电机与负载间缺少缓冲环节,非线性干扰的作用将影响其动、稳态性能。永磁直线电机运动灵活可控,提高其控制精度和响应速度是直驱系统性能提升的关键。P I D控制、滑模控制、自抗扰控制和鲁棒控制等已在永磁直线电机运动控制中应用3。滑模控制以其良好的鲁棒性等优点,在电液伺服系统、机电伺服系统中具有显著潜力。针对高增益补偿不确定性造成的抖振严重影响的问题,神经网络算法、模糊控制等被用于改进滑模控制4。文献5 提出了改进的滑模-自抗扰控制方法,在提高直线电机的控制精度同时减弱系统抖振。文
16、献6 设计了基于自适应动态P I D滑模面的二阶滑模控制器。针对各种非线性干扰直接作用下的永磁直线电机控制性能恶化的问题,文献7 提出将分数阶滑模控制和状态观测器结合,改善抖振的同时提高系统鲁棒性。文献8 针对系统的强非线性、外部扰动等问题,设计基于R B F神经网络自适应控制器。文献9 提出了一种基于自适应控制的改进滑模观测器,实现了估计补偿。文献1 0 提出了一种基于粒子群算法优化的最优双面滑模观测器来改善瞬态响应。近年来,众多学者运用不同算法的优势互补,获得了较好的控制效果,然而在实际工况下,被控系统面临高频测量噪声干扰、非线性摩擦等问题,高性能控制方法仍需进一步研究。控制器参数往往较多
17、且依靠经验整定,导致控制器性能不能充分体现。有关学者设计了基于模糊控制、神经网络和粒子群优化等算法,实现了控制器参数的自整定1 1-1 2。文献3 设计的基于遗传算法的P I D参数优化方法可以保证在模型失配和负载扰动时仍能较好响应。文献1 3 提出一种基于P D神经滑模的自适应跟踪控制方法,实现了控制方法在线自适应学习。文献1 4 通过设计R B F网络的自适应律来实现滑模控制参数的自适应调整。文献1 5 设计了基于神经网络的自适应反步控制器,在保证控制器鲁棒性的同时提高跟踪性能。文献1 6 设计出一个结构简单的基于滑模趋近律在线参数整定的R B F函数神经网络控制器。文献1 7 提出了基于
18、扩张状态观测器和反步法的自适应控制方法,并结合连续动作强化学习器进行控制器参数整定。智能学习算法继承了自然和人脑思维的非线性并通过自校正、自学习等方式进行调节,进一步保证系统的实时性和鲁棒性1 8。然而,智能学习算法在控制方法中的潜力有待进一步被挖掘。本文针对非线性干扰作用下的永磁直线电机响应性能恶化的问题,建立一种考虑动态摩擦特性的永磁直线电机非线性数学模型,设计了深度模糊滑模-自抗扰控制器,通过不同期望目标的响应对比结果分析所提控制器的性能,最后通过实验验证控制方法的有效性。图1 基于永磁直线电机的直驱泵工作原理图 F i g.1S c h e m a t i cd i a g r a m
19、o fd i r e c td r i v ep u m pb a s e do np e r m a n e n tm a g n e t l i n e a rm o t o r1 永磁直线电机原理与建模本文以直驱泵中永磁直线电机为研究对象。直驱泵活塞由永磁直线电机直接驱动,直驱活塞(直线电机线圈骨架固连的液压泵活塞)在液压缸中往复运动,同时,在单向阀的配流作用下,对外输出流量,其工作原理如图1所示。其中,永磁直线电机主要由内磁轭、外磁轭、永磁阵列、线圈绕组及线圈骨架681 第1期谭草,等:直驱式永磁直线电机深度模糊滑模-自抗扰控制 h t t p:z k x b.x j t u.e d
20、u.c n 组成,为一种高功率密度动圈式永磁直线电机,详细工作原理见文献1 9。电机采用H a l b a c h永磁阵列提升气隙磁场强度,相邻线圈绕组反向排列,有效减小电枢反应的影响,具有功率密度高、响应迅速等优点。在直驱泵中,通过控制电机电线圈两端驱动电压即可实现直驱活塞的精确运动控制,从而实现输出流量的控制。永磁直线电机由电路子系统、磁路子系统和机械子系统互相耦合,其状态空间方程为x1=x2=vx2=KmMu-Ff+c vM-FdMy=x1(1)式中:x1为动子位移;x2为动子速度;M为动子质量;u为控制输入量;c为阻尼系数;Km为电磁力系数;Fd为不确定性的外部干扰包含直驱泵泵油时的液
21、压负载等;Ff为摩擦力;y为位移。本文采用的L u G r e动态摩擦力模型为Ff=0z+1dzdt+2vdzdt=v-vg(v)z0g(v)=FC+(FS-FC)e-(v/vs)2(2)式中:0、1、2为模型参数;z为内部摩擦状态;v为相对速度;vs为S t r i b e c k效应的经验系数;0z+1(dz/dt)为由接触表面间刚毛的形变引起的摩擦力;FC为库仑摩擦力;FS为静摩擦力。2 改进滑模-自抗扰控制器设计2.1 改进滑模-自抗扰控制器结构传统自抗扰控制器包括跟踪微分器(T D)、扩张状态观测器(E S O)和误差反馈控制律2 0-2 1。T D根据实际安排输入目标的过渡过程,通
22、过调整滤波参数过滤指令信号噪声提高控制性能;E S O估计系统的“总和扰动”并动态反馈补偿。永磁直线电机采用双闭环的串级控制,其中电流环为P I控制,保证电流环稳态无静差、动态无超调。位置环为基于改进指数趋近律的改进滑模-自抗扰控制,图2所示为控制器结构示意图。改进滑模-自抗扰控制器中跟踪微分器的 设计详见参 考文献 5,本文不 再赘述。E S O不仅能对被控系统的总和扰动进行观测补偿,还能通过输入输出信号估计和观测系统的位移与速度,进一步提高整个系统的响应性能。依据图2 改进滑模-自抗扰控制器结构示意图F i g.2S c h e m a t i cd i a g r a mo f I S
23、M-A D R C式(1)的二阶系统,令f(x,v)=-Ff+c vM-FdM(3)式中:f(x,v)为系统内外扰动总和。则积分串联型系统为x1=x2x2=b u+x3x3=(t)y=x1(4)针对上述扩张的系统模型,设计E S O系统为e=z1-yz1=z2-0 1ez2=z3-0 2f a l(e,0.5,1)+b0uz3=-0 3f a l(e,0.2 5,2)(5)式中:z1、z2、z3和z1、z2、z3分别为位置估计和其微分;f a l(e,)可表示为f a l(e,)=es g n(e),e0e1-,e(6)在f a l()函数中,一般取1=0.5,2=0.2 5;参数b0依据永磁
24、直线电机模型的已知信息得到。2.2 改进滑模控制律设计基于永磁直线电机的二阶模型,定义位置误差ey=yt-y,其中yt为控制目标位移。在传统滑模面的基础上引入跟踪误差的积分项,改进的积分滑模通过寻找 合适的初始 位置保证其 具 有 滑 动项,避免常规滑模逼近相的缺点2 2。对滑模面求导后得s=k1ey+ey+k2ey=k1ey+yt-KmMu+Ff(y)+cyM+k2ey(7)式中:k1、k2为控制器的增益参数。考虑到直线电机的实际复杂工况,采用饱和函数s a t(s)来代替符号函数s g n(s)以削弱抖振2 3。将位置误差的幂函数引入到传统指数趋近律中,以保证趋近滑模面时781西 安 交
25、通 大 学 学 报第5 7卷 h t t p:z k x b.x j t u.e d u.c n 其指数项趋近零,此时系统趋近运动速度就取决于-eyas a t(s)。改进的指数趋近律如下s=-eyas a t(s)-s(8)s a t(s)=1,ss,s-1,s0。将改进指数趋近律与一般指数趋近律在二阶系统中进行比较的结果如图3所示,从相轨迹图看出改进趋近律不仅削弱在滑模面的高频抖动,同时减少了响应时间。(a)一般指数趋近律(b)改进指数趋近律图3 不同指数趋近律的相轨迹图F i g.3P h a s e t r a j e c t o r yo f d i f f e r e n t e
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