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PID控制在柔性结构控制中的应用

作者:时间:2012-05-29来源:网络收藏

  新一代大射电望远镜(LT)主要由悬索-馈源舱粗调系统和与馈源舱固连的精调 Stewart 平台子系统组成[1,2]。并联悬索-馈源舱子系统提供较大的馈源舱扫描工作空间,实现馈源舱轨迹跟踪的粗调;精调 Stewart 平台子系统在粗调基础上实现高精度轨迹跟踪。尽管采用精调平台能实现轨迹的精调,但轨迹精调是建立在悬索粗调的基础上的。因此,悬索的粗调就成为馈源舱轨迹跟踪精度能否达到要求的重要因素。由于轻型索驱动系统采用钢缆传动,钢缆的弹性变形、钢缆与轴之间的摩擦、以及钢缆松弛等一系列问题,使悬索-馈源舱系统是一个非线性慢时变大滞后柔性系统。常规 PID 控制是迄今为止最通用的控制方法,大多数反馈回路用该方法或其较小的变形来控制,而常规 PID 控制器及其改进型又是在工业过程控制中最常见的控制器[3],尤其适用于能建立精确数学模型的确定性控制系统;另外,常规 PID 控制器中的参数通常由人工整定,由于一次性整定得到的参数很难保证其控制效果始终处于最佳状态。因此,对于悬索-馈源舱这样一个非线性慢时变大滞后柔性系统,常规 PID 控制器很难保证控制精度。文[4]提出了带有学习功能的多变量自校正调节器,得到了较为理想的结果,但不足之处是线馈源运动第一圈的跟踪误差较大。近年来采用 BP 神经网络的控制方法已日益引起人们的重视。BP 网络具有逼近任意有界连续非线性函数的功能[5],通过网络自身的学习,可以找到最优的 PID 参数。将 BP 网络与 PID 控制相结合,既能够发挥神经网络学习能力和解决非线性问题方面的特长,又能够充分利用 PID 控制的有效性。为满  足悬索-馈源舱子系统的性能要求,笔者提出用参数BP PID 控制器来实现馈源舱轨迹跟踪策略。数值仿真证明了该方案的可行性。

  1 LT 悬索-馈源舱轨迹跟踪参数 BP PID 控制器的设计

  采用经典的控制理论设计常规 PID,在实际应用中对悬索-馈源舱这样一个非线性慢时变大滞后柔性系统,往往无法达到令人满意的效果。相比之下神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法,它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象,并具有较强的适应和学习功能。因此,神经网络所具有的任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最优组合的PID 控制。LT 悬索-馈源舱轨迹跟踪参数 BP PID 控制系统结构如图 1 所示。

  控制器由经典的 PID 控制器和神经网络(NN)组成, 神经网络的输出对应于 PID 控制器的 3 个可调参数PK ,IK ,DK 。通过神经网络的学习、加权系数的调整,使神经网络输出对应于某种最优控制律下的 PID 控制器参数[6]。这里采用 3 层BP 网络,网络结构如图 2 所示 。为反映 PID 控制器 3 类信号的特性,BP 网络的结构选为 3-5-3,其输入分别为

  

  

  

  


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