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基于Stribeck摩擦模型的模糊PID控制在伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用

時間:2007-11-16 11:17:00來源:caojing

導(dǎo)語:?第三屆伺服與運動控制論壇論文集,基于Stribeck摩擦模型的模糊PID控制在伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用(彭繼慎 蘇慶宇 宋紹樓).
遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣工程系 彭繼慎 蘇慶宇 宋紹樓
由于采用常規(guī)PID算法很難跟蹤上基于Stribeck摩擦模型的伺服系統(tǒng)的輸入信號,本文采用了模糊PID與傳統(tǒng)PID控制相串聯(lián)的方法,以飛行模擬臺伺服系統(tǒng)背景進行仿真實驗研究,結(jié)果表明,該方法設(shè)計簡單,能對具有帶摩擦的伺服系統(tǒng)進行有效控制,具有較強的魯棒性和抗干擾性能,并明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制的性能。 1 Stribeck摩擦模型介紹(Introduction of Stribeck Friction Model) 在伺服系統(tǒng)中我們總是希望輸出能快速準確地跟蹤輸入以達到隨動的效果。在理想狀況下這也許并非難事,但問題是,在實際的伺服系統(tǒng)中,機械伺服系統(tǒng)不可避免地要受到摩擦環(huán)節(jié)的影響,尤其是在高精度、超低速伺服系統(tǒng)中,由于非線性摩擦環(huán)節(jié)的存在,使系統(tǒng)的動態(tài)性能受到很大程度的影響,主要表現(xiàn)為低速時出現(xiàn)爬行現(xiàn)象,穩(wěn)態(tài)時有較大的靜差或出現(xiàn)極限環(huán)振蕩,因此建立摩擦模型并在此基礎(chǔ)上采用動態(tài)補償及先進的PID控制算法就成為了解決這一問題的關(guān)鍵所在,而其中Stribeck曲線就是比較著名的摩擦模型。 Stribeck摩擦模型可表示為:如圖1。
[IMG=圖1 Stribeck摩擦模型示意圖]/uploadpic/THESIS/2007/11/2007111611151885196J.jpg[/IMG]
圖1 Stribeck摩擦模型示意圖
時,靜摩擦為:時,動摩擦為
式中:XXX為驅(qū)動力,XXX為最大靜摩擦力,XXX為庫侖摩擦力,XXXX為粘性摩擦力矩比例系數(shù),XXXX為轉(zhuǎn)動角速度,α和α1為非常小的、正的常數(shù)。 2 模糊PID控制(Fuzzy PID Control) 在常規(guī)控制中,PID控制是最簡單實用的一種控制方法,它既可以依靠數(shù)學(xué)模型通過解析的方法進行設(shè)計,也可以不依賴模型而憑經(jīng)驗和試湊來確定。但在本文所討論的伺服系統(tǒng)中由于考慮了摩擦的因素,增加了控制難度,僅采用傳統(tǒng)PID算法無法達到滿意的控制效果。與傳統(tǒng)PID控制相比,模糊PID控制利用人類專家控制經(jīng)驗,對于非線性、復(fù)雜的控制顯示了魯棒性好、控制性能高的優(yōu)點。當然,模糊控制從本質(zhì)上講也相當于一種非線性PD控制,大量理論分析和實驗都表明,只利用模糊控制器進行系統(tǒng)控制往往不能滿足控制對象的所有指標。因此,本文將模糊PID控制器與常規(guī)PID控制器串聯(lián)組成一個完整的模糊控制系統(tǒng)。
[IMG=圖2 摩擦條件下的伺服系統(tǒng)控制方框圖]/uploadpic/THESIS/2007/11/20071116111748439591T.jpg[/IMG]
圖2 摩擦條件下的伺服系統(tǒng)控制方框圖
[IMG=圖3 PID控制的Simulink仿真圖]/uploadpic/THESIS/2007/11/2007111611180460488F.jpg[/IMG]
圖3 PID控制的Simulink仿真圖
[IMG=圖4 模糊控制器輸入輸出隸屬度函數(shù)]/uploadpic/THESIS/2007/11/20071116111852822156.jpg[/IMG]
圖4 模糊控制器輸入輸出隸屬度函數(shù)
[IMG=表1 模糊控制規(guī)則表]/uploadpic/THESIS/2007/11/2007111611193761802U.jpg[/IMG]
表1 模糊控制規(guī)則表
[IMG=圖5 模糊控制規(guī)則曲面圖]/uploadpic/THESIS/2007/11/200711161120037550806.jpg[/IMG]
圖5 模糊控制規(guī)則曲面圖
3 仿真實例(Simulation Example) 為了說明基于Stribeck摩擦模型模糊PID算法的優(yōu)勢,下面以簡化為線性二階環(huán)節(jié)的飛行模擬臺伺服系統(tǒng)為例進行Matlab仿真。在低速情況下具有較強的摩擦現(xiàn)象。此時,控制對象變?yōu)榉蔷€性,很難用傳統(tǒng)控制方法達到高精度控制。該仿真系統(tǒng)采用直流電機,忽略電樞電感,電流環(huán)和速度環(huán)為開環(huán),如圖2所示。 其中:XXX為PWM功率放大器放大系數(shù),R為電樞電阻,XXX為電機力矩系數(shù),ce為電壓反饋系數(shù),J為該框的轉(zhuǎn)動慣量,θ(t)為轉(zhuǎn)速,r(t)為指令信號,u(t)為控制輸入。 根據(jù)伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),飛行模擬轉(zhuǎn)臺位置狀態(tài)方程可描述如下:
式中:X1(t)=θ(t)為轉(zhuǎn)角,X2(t)=(t)為轉(zhuǎn)速。設(shè)某轉(zhuǎn)臺伺服系統(tǒng)參數(shù)如下: R=7.77Ω,=6Nm/A, Ce=1.2V/(rad/s), j=kgm2,=11V/V,F(xiàn)c=15Nm,F(xiàn)m=20Nm, =2.0Nms/rad,α1=1.0,α=0.01 低速正弦跟蹤信號指令為r(t)=0.10sin(2πt) 當采用傳統(tǒng)PID控制時 u(t)=200*e+40*e      此時對應(yīng)PID控制系統(tǒng)在Matlab中的Simulink仿真圖如圖3。 當采用模糊PID與常規(guī)PID控制器串聯(lián)控制時,其控制器輸入量和輸出量的隸屬度函數(shù)均如圖4。 所對應(yīng)的模糊控制表如表1。 為了直觀,我們可見此時控制規(guī)則所對應(yīng)形成的控制曲面圖如圖5。 u(t)=200*u(t)+40*u(t) 并且采用PD控配合模糊控制。 此時對應(yīng)系統(tǒng)的Matlab控制圖如圖6。
[IMG=圖6模糊和PID串聯(lián)控制的Simulink]/uploadpic/THESIS/2007/11/20071116112120227291L.jpg[/IMG]
圖6模糊和PID串聯(lián)控制的Simulink
仿真圖
[IMG=圖7 位置仿真結(jié)果圖]/uploadpic/THESIS/2007/11/20071116112136394566.jpg[/IMG]
圖7 位置仿真結(jié)果圖
[IMG=圖8 速度仿真結(jié)果圖]/uploadpic/THESIS/2007/11/20071116112146247405.jpg[/IMG]
圖8 速度仿真結(jié)果圖
仿真結(jié)果曲線1 帶摩擦?xí)r采用傳統(tǒng)PID算法和帶摩擦?xí)r采用模糊PID與常規(guī)PID控制器串聯(lián)算法時得到的位置仿真對比曲線如圖7。 對比可見,采用傳統(tǒng)PID具有明顯的平頂現(xiàn)象,而采用模糊控制時平頂減小乃至消失。 仿真結(jié)果曲線2 帶摩擦?xí)r采用傳統(tǒng)PID算法和帶摩擦?xí)r采用模糊PID與常規(guī)PID控制器串聯(lián)算法時得到的速度仿真對比曲線如圖8。 對比曲線可見,采用模糊控制時雖有抖動,但其過死區(qū)時間短,位移偏離小,未見平頂,精度高。 4 結(jié)論(Conclusion) 通過以上仿真曲線的對比可以看出:若不考慮摩擦的影響,采用傳統(tǒng)PID控制算法就能取得良好的控制效果;若考慮摩擦環(huán)節(jié),則位置跟蹤存在“平頂”現(xiàn)象,速度跟蹤存在“死區(qū)”現(xiàn)象。可見,此時仍采用傳統(tǒng)PID算法則控制魯棒性差,不能達到高精度跟蹤,由第三組仿真曲線可見在采用了模糊PID算法后,由模糊PID與傳統(tǒng)PID串聯(lián)所組成模糊控制系統(tǒng)可以有效地消除“平頂”,“死區(qū)”等不良效應(yīng),改善了控制效果,基本滿足了控制精度地要求。 第二屆伺服與運動控制論壇論文集 第三屆伺服與運動控制論壇論文集

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