博士學(xué)位論文 電液伺服系統(tǒng)的動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與魯棒控制研究 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： D C ： 62士學(xué)位論文 電液伺服系統(tǒng)的動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與魯棒控制研究 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)控制方法難以實現(xiàn)對電液伺服系統(tǒng)的高精度控制。近年來，以模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、知識基專家控制和遺傳算法等軟計算技術(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)實工程中的控制對象，如電液伺服系統(tǒng)，反映的是系統(tǒng)的動態(tài)行為，不適宜用靜態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識，因此本文提出了一種動態(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，并對其對非線性動態(tài)系統(tǒng)的辨識效果進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明：采用動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行辨識，由于充分利用動態(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)更高的辨識精度。 2) 基于動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電液伺服系統(tǒng)非線性和不確定性的辨識，依據(jù)對系統(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現(xiàn)，以及引起較大的顫振并激發(fā)系統(tǒng)的高頻動態(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)下界未知的對象，提出了增益自適應(yīng)滑模變結(jié)構(gòu)控制。 針對系統(tǒng)輸入增益函數(shù)下界已知，其余特性與中描述的系統(tǒng)相同的對象，提出了間接自適應(yīng)動 態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。 針對系統(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。實驗結(jié)果表明：本文提出基于動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的上述三種變結(jié)構(gòu)控制算法使系統(tǒng)具有較強(qiáng)魯棒性同時，減弱了顫振現(xiàn)象，并獲得優(yōu)異的穩(wěn)態(tài)性能。 3) 針對電液伺服系統(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)動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的增益自適應(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)動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線估計系統(tǒng)的未知非線性動態(tài)特性，用增益自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制對自適應(yīng)動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計誤差進(jìn)行補(bǔ)償， 而用 H控制抑制負(fù)載干擾對系統(tǒng)的影響， 實驗結(jié)果顯示了本文提出的系統(tǒng) 4) 提出了對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模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對摩擦力整體進(jìn)行辨識時，會引起較大的誤差，從而較難對其進(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) 討論了一個重要的工程實例。 300鍛液壓機(jī)活動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)，非線性動態(tài)系統(tǒng)，動態(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 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 文的工作和研究內(nèi)容安排 14 題的意義 14 究的內(nèi)容安排 14 第二章 動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其對動態(tài)系統(tǒng)的辨識 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 動態(tài) 21 穩(wěn)定性分析 23 動態(tài)系統(tǒng)辨識中的應(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)的動力學(xué)模型 31 驗系統(tǒng)組成 31 液伺服閥的流量方程 32 控缸動力機(jī)構(gòu)的流量連續(xù)方程 32 控缸動力機(jī)構(gòu)的運(yùn)動方程 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 識的 35 設(shè)計 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)計步驟 43 實驗結(jié)果分析 44 接自適應(yīng)動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 50 接自適應(yīng) 設(shè)計 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)計步驟 53 接自適應(yīng) 驗結(jié)果分析 53 接自適應(yīng)動態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 56 接自適應(yīng) 設(shè)計 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)計步驟 61 接自適應(yīng) 實驗結(jié)果分析 61 章小結(jié) 65 第四章 基于自適應(yīng) 識的系統(tǒng) 66 言 66 統(tǒng) 67 于間接 系統(tǒng) 69 制器的設(shè)計 69 定性分析 69 驗結(jié)果分析 73 于直接自適應(yīng) 系統(tǒng) 77 制器的設(shè)計 77 定性分析 77 驗結(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)代高科技中的一項重要支撐技術(shù)，在國家的工業(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)速度和自動化程度的提高，對液壓控制技術(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、車輛主動懸掛裝置、車輛防抱死制動系統(tǒng)和機(jī)器人電液伺服系統(tǒng)等。廉價而性能優(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象。 液伺服系統(tǒng)及其特點 典型的數(shù)字電液伺服系統(tǒng)如圖 示，控制算法部分由計算機(jī)運(yùn)行相應(yīng)的程序來實現(xiàn)，改變計算機(jī)的應(yīng)用程序，便可實現(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 (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針對這些非線性，通常的做法是將系統(tǒng)在工作點附近線性化，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，依據(jù)線性化方法獲得的數(shù)學(xué)模型所設(shè)計的控制策略難以使系統(tǒng)獲得滿意的動態(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)及被控對象 液壓源傳感器及信號處理裝置輸入 +輸出 D/計算機(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 們對油壓、油溫、閥開口量以及系統(tǒng)工作點的變化 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)是對象的本質(zhì)非線性，而且近代的控制對象的運(yùn)動是大范圍的，對于這類非線性系統(tǒng)的控制問題，不能簡單地通過泰勒展開，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)計能夠滿足工程需要。 適應(yīng)控制 早在 50 年代末，美國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， 利用 H魯棒控制對于未知干擾有著較好抑制效果的特性，基于非線性 H魯棒擾動抑制控制的設(shè)計方法，并結(jié)合自適應(yīng)控制，設(shè)計了魯棒自適應(yīng)跟蹤控制器，使系統(tǒng)對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。 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，不適合于實時控制16?；谏鲜鲈颍S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)對非線性系統(tǒng)的辨識，克服了傳統(tǒng)的非線性控制系統(tǒng)辨識方法在理論研究和實際應(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，可不受非線