劉云龍, 高存臣, 任啟峰, 郭真真
(1.中國海洋大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,山東青島 266100;2.中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島 266100)
隨著海洋經(jīng)濟的迅速發(fā)展,能夠進行海洋資源開發(fā)和探測的水下機器人研究受到了國內(nèi)外眾多科研機構(gòu)和學(xué)者的廣泛關(guān)注[1-3]。具有良好動態(tài)與穩(wěn)態(tài)性能的控制系統(tǒng)是他們進行高質(zhì)量水下探測的前提。由于水下機器人系統(tǒng)各個自由度之間相互耦合、運動的時變性以及環(huán)境的復(fù)雜性,水下機器人系統(tǒng)設(shè)計需要采用調(diào)節(jié)精確度高、響應(yīng)速度快的控制策略,以提高水下機器人的適應(yīng)性和自主性。
變結(jié)構(gòu)控制是一種先進的非線性控制策略,其非線性主要表現(xiàn)為控制的不連續(xù)性?;?刂剖亲兘Y(jié)構(gòu)控制策略中一種簡單有效的控制模式,其滑動模態(tài)對系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)攝動和外部干擾具有完全魯棒性[4]。近年來,滑模變結(jié)構(gòu)控制理論在滯后系統(tǒng)、隨機系統(tǒng)、廣義系統(tǒng)、混沌系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了很大進展。最優(yōu)控制[5]、自適應(yīng)控制[6]、模糊控制[7]等智能控制策略也被應(yīng)用于滑模變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計。文獻[8]給出了輪式移動機器人的滑模跟蹤控制設(shè)計。然而,滑模控制會引起一定的系統(tǒng)抖振,影響系統(tǒng)性能。Sigmoid函數(shù)具有光滑性、嚴格單調(diào)性、飽和性特點。所謂飽和性是指函數(shù)值有上、下界,飽和值可為0/1,±1等[9]。文獻[10]給出了基于 sigmoid函數(shù)的滑??刂?,削弱了系統(tǒng)抖振,系統(tǒng)最終趨近于平衡態(tài),但趨近過程時間較長。文獻[11]融合了PID控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等,給出了一種實用的S面控制策略,改進了水下機器人控制器的收斂速度。
軟變結(jié)構(gòu)控制來源于非連續(xù)的無滑模變結(jié)構(gòu)控制策略,具有調(diào)節(jié)精確度高,響應(yīng)速度快,幾乎不產(chǎn)生系統(tǒng)抖振等優(yōu)點。文獻[12]給出了基于分段線性二次型最優(yōu)控制的輸入受限系統(tǒng)的軟變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計。文獻[13]基于飽和函數(shù)等理論討論了線性時不變系統(tǒng)的軟變結(jié)構(gòu)控制策略。軟變結(jié)構(gòu)控制基于無滑模變結(jié)構(gòu)控制模式產(chǎn)生和發(fā)展,不同于滑模變結(jié)構(gòu)控制。
水下機器人系統(tǒng)設(shè)計需要采用能夠高速調(diào)節(jié)和快速響應(yīng)的控制策略,滑模變結(jié)構(gòu)控制策略雖然具有上述優(yōu)點,但易使系統(tǒng)產(chǎn)生抖振,影響系統(tǒng)的動態(tài)性能。本文重點研究控制受限情形下的水下機器人縱向自由度方向的深度控制問題。借助具有光滑性和飽和性的sigmoid函數(shù),給出水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制策略。首先,討論水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制的穩(wěn)定性。其次,構(gòu)造水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制器,給出水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制具體算法。最后,通過仿真實驗分析基于sigmoid函數(shù)的水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)總體性能優(yōu)于線性控制、飽和線性控制和基于變飽和函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制,具有良好的控制效果。
為了更好地分析軟變結(jié)構(gòu)控制的結(jié)構(gòu)特征,首先介紹具有有限k個子控制器的非連續(xù)變結(jié)構(gòu)控制。
考慮n維線性時不變連續(xù)時間系統(tǒng),即
式中:x(t)∈Rn為系統(tǒng)狀態(tài);u(t)∈R為系統(tǒng)控制輸入;A∈Rn×n為常值矩陣;b∈Rn為常值向量,且(A,b)為可控矩陣對。
水下機器人控制輸入通常是受限的,假定滿足
式中,u0為正常數(shù)。
為了簡化數(shù)學(xué)公式書寫,在無歧義的前提下,本文以下數(shù)學(xué)公式中的時間變量t,一律省略。
引入水下機器人控制器,即
式中:F為控制器,p為選擇策略參量,他由不連續(xù)函數(shù)S(x)決定,即
這種非連續(xù)變結(jié)構(gòu)控制器由有限k個子控制器構(gòu)成,其控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 具有k個子控制器的變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Block schematic of VSC withksub-controllers
具有k個子控制器的非連續(xù)變結(jié)構(gòu)控制,無論是無滑模的變結(jié)構(gòu)控制模式,還是滑模變結(jié)構(gòu)控制模式,其主要目的都是用來高速調(diào)節(jié)趨近速度、快速縮短到達時間和削弱變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)在控制過程中時間滯后、空間滯后、未建模特性等因素引起的抖振。這類變結(jié)構(gòu)控制的子控制器數(shù)目越多,系統(tǒng)運動軌線趨近平衡態(tài)的時間通常就越短,但過多的子控制器不符合經(jīng)濟利益,同時也會降低控制器的使用壽命和安全性。為了消除或削弱上述抖振問題,考慮若S(x)為連續(xù)函數(shù),選擇策略參量p可取無窮多的值,也是連續(xù)函數(shù),一般表示為
這種具有連續(xù)選擇策略參量p的變結(jié)構(gòu)控制稱為軟變結(jié)構(gòu)控制[13],其控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Block schematic of SVSC
Sigmoid函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一類重要激活函數(shù),具有光滑性、嚴格單調(diào)性、飽和性,一般表達式為
式中:參數(shù)α為增益,決定變化速率;θ為偏移量。該函數(shù)光滑,嚴格單調(diào)遞增,變化范圍為(0,1)。不失一般性,取偏移量θ=0,作簡單線性變換,使其變化范圍為(-1,1),有
實際問題中,α可根據(jù)趨近速度和原點精確度適當(dāng)調(diào)節(jié),這里取α=1,有
基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計類似于基于變飽和函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制,具有高調(diào)節(jié)精確度、快速響應(yīng)的優(yōu)點。變飽和函數(shù)在變量臨界值外為常數(shù),在變量臨界值處不具有高階連續(xù)導(dǎo)數(shù),也就是說,變飽和函數(shù)僅具有單調(diào)性和飽和性,所設(shè)計軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)在臨界值處不具有平滑性。Sigmoid函數(shù)既具有飽和性,又具有飽和函數(shù)所不具備的嚴格單調(diào)性和光滑性。基于sigmoid函數(shù)設(shè)計的軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.3 Block schematic of SVSC based on sigmoid functions
考慮具有控制受限(2)的線性時不變連續(xù)時間系統(tǒng)(1),設(shè)計軟變結(jié)構(gòu)控制器,即
式中:u1為線性控制;u2為基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制??蓸?gòu)造向量k1∈Rn,k2∈Rn,使得
式中,β>0為給定參數(shù)。選擇策略參量p取為如下形式,即
式中,γ>0為給定參數(shù),影響選擇策略參量p的取值。p和u2在自變量為標(biāo)量時的曲線變化如圖4所示。
圖4 自變量為標(biāo)量時的p和u2的曲線Fig.4 The curves of p and u2when the variable is a scalar
由系統(tǒng)(1)和式(5),得閉環(huán)軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)為
此軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)滿足以下兩個條件:
1)控制輸入滿足|u|≤u0;
2)在條件1)的前提下,系統(tǒng)平衡態(tài)具有全局漸近穩(wěn)定性,考慮控制受限時,所有的系統(tǒng)運動軌線應(yīng)出發(fā)于一個能保證系統(tǒng)漸近穩(wěn)定的區(qū)域,即
式中:vG>0為區(qū)域G的最大邊界;R∈Rn×n為待定矩陣。
分析基于sigmoid函數(shù)的閉環(huán)軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)(7)的穩(wěn)定性。在控制受限(2)的前提下,系統(tǒng)(7)的穩(wěn)定性取決于參量p和矩陣R的合理選取。
在區(qū)域G內(nèi),構(gòu)造Lyapunov函數(shù)為
對V(x)取時間變量的導(dǎo)數(shù)為
根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性理論,若V(x)<0,則系統(tǒng)(7)是漸近穩(wěn)定的。即對任意給定的正定矩陣Q(p),對于Lyapunov方程
總存在解矩陣R。
下面分析參量p的取值范圍。當(dāng)系統(tǒng)運動軌線趨近原點時,即‖x‖→0,由洛必達法則可知,
對于參量p,此時有
此時系統(tǒng)運動軌線發(fā)生在區(qū)域G的邊界上,有
式中,R為對稱正定矩陣。解上式得
代入式(12),得
由于滿足條件2)的軟變結(jié)構(gòu)控制必須在條件1)的前提下設(shè)計,將式(4)代入式(2),得
若要使上式成立,只要滿足
由式(5)和式(12)可知,
在區(qū)域G內(nèi),以Lyapunov函數(shù)(14)為最大邊界,構(gòu)造一個小區(qū)域H,使得其內(nèi)的系統(tǒng)運動軌線最終趨近平衡態(tài)。為了不至于引起誤解,小區(qū)域H內(nèi)的系統(tǒng)運動軌線曲線記為,表示為
為了充分利用控制器,u1)的最大值|^u1)|對應(yīng)的系統(tǒng)運動軌線應(yīng)在穩(wěn)定區(qū)域H的邊界上,即
解上式得
因此,可以得到
將式(17)、式(20)代入式(16),得
這樣選擇策略參量p就完全確定了。取一個滿足條件的特殊形式,即
由式(6)、式(7)和式(22)可知,基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計完成。
將式(22)代入式(15)得
對于水下機器人系統(tǒng),在區(qū)域G內(nèi),v(x)的最大值就是vG,則式(23)可化簡為
基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計主要是構(gòu)造合適的選擇策略參量p,使得系統(tǒng)(7)漸近穩(wěn)定。選擇策略參量p取決于以下3個方面:1)式(6)中的γ和k2;2)式(22)中的β和k1;3)式(9)中的矩陣R。為了設(shè)計這個控制器,總共需要構(gòu)造這5個參量。整個算法設(shè)計流程為:
1)利用極點配置法,選擇合適的向量k1,保證矩陣A-的特征值均具有負實部,使得系統(tǒng)具有良好的動態(tài)品質(zhì)。
2)考慮pmin=0的特殊情形,對任意給定正定矩陣Q(0),根據(jù) Lyapunov方程(11),有
解出矩陣R。
3)給定 β,γ,將pmin=0 代入式(24),得可得區(qū)域G的邊界vG,使得從給定初態(tài)區(qū)域X0出發(fā)的系統(tǒng)運動軌線最終趨近于平衡態(tài)。如果上述情形無法滿足,應(yīng)重復(fù)第一步,利用極點配置法,選一個較小的控制向量k1。
4)選擇合適的向量k2??紤]p=1時,對任意給定正定矩陣Q(1),根據(jù)Lyapunov方程(11),有
如果滿足上述條件的矩陣R不存在,則對于式(24),改變pmin的取值,重復(fù)以上步驟,直至得到所有的參量都合乎設(shè)計要求。
水下機器人是一個具有六自由度運動的剛體。為了便于對水下機器人運動規(guī)律進行研究,將其運動分解為在深度控制通道、航向控制通道和橫滾控制通道。文中略去相互間耦合作用,重點研究了基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制在水下機器人深度控制通道的應(yīng)用,其他兩個通道可用類似的方法得到。
考慮水下機器人系統(tǒng)(1),參數(shù)為
式中:x1為水下機器人垂直深度,單位為m;x2為水下機器人垂直升降速度,單位為m/s;x3為水下機器人垂直升降加速度,單位為m/s2??刂戚斎雞滿足
初態(tài)向量要求在區(qū)域X0={1,x2,x3}內(nèi),其中各分量滿足|x1|≤10 m,|x2|≤0.05 m/s,|x3|≤0.005 m/s2。
文獻[15]給出了水下機器人垂直深度的線性控制和飽和線性控制器設(shè)計,文獻[13]給出了水下機器人垂直深度基于變飽和函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計。下面設(shè)計基于sigmoid函數(shù)的水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制器。
1)選取合適的特征值 λ1=-0.003 7,λ2,3=-0.002 5±j0.005,由極點配置法可得向量k1=[1.12×10-74.84×10-58.61×10-3],使得系統(tǒng)具有良好的動態(tài)性能。
2)由式(25)得,矩陣
3)給定 β=0.3,γ=2,將pmin=0代入式(24),得到區(qū)域G的邊界vG,滿足X0?G,使得從X0出發(fā)的系統(tǒng)運動軌線最終趨近平衡態(tài)。
4)由式(26)得,向量 k2=[4.46×10-71.45×10-41.50 ×10-2]。
仿真實驗完成了水下機器人初始位置靜止在水面,以方向向下,大小為4×10-3m/s2的初始加速度潛水深度控制研究。圖5為采用4種控制方法的水下機器人垂直深度x1的仿真對比結(jié)果,圖6為采用4種控制方法的控制輸入u的仿真對比結(jié)果。
圖5 水下機器人垂直深度曲線對比Fig.5 Comparison of the vertical depth curves for AUV
圖6 水下機器人控制輸入曲線對比Fig.6 Comparison of the control input curves for AUV
圖5和圖6中,曲線1表示線性控制,曲線2表示飽和線性控制,曲線3表示基于變飽和函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制,曲線4表示基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制。由仿真結(jié)果可知,在水下機器人深度控制中,基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng),在響應(yīng)速度、調(diào)節(jié)精確度方面,與基于變飽和函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制相差無幾,而優(yōu)于線性控制和飽和線性控制。在實現(xiàn)穩(wěn)態(tài)運動過程中,控制輸入更為平滑,幾乎無抖動,優(yōu)于其他控制情形。
本文提出了基于sigmoid函數(shù)的水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制策略。構(gòu)造了基于sigmoid函數(shù)的軟變結(jié)構(gòu)控制器,并給出了水下機器人軟變結(jié)構(gòu)控制的具體算法,并通過仿真實驗對其可行性進行了檢驗。該軟變結(jié)構(gòu)控制調(diào)節(jié)精確度高,響應(yīng)速度快,具有良好的動態(tài)品質(zhì),可進一步推廣到其他形式的機器人模型和復(fù)雜系統(tǒng)。需要指出的是水下機器人具有自由度耦合和外界環(huán)境干擾情形的軟變結(jié)構(gòu)控制,有待于進一步研究和完善。
[1]YUH J.Design and control of autonomous underwater robots:a survey[J].Autonomous Robots,2000,8(1):7-24.
[2]LIONEL L.Robust diving control of an AUV [J].Ocean Engineering,2009,36(1):92-104.
[3]梁霄,張均東,李巍,等.水下機器人T-S模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[J].電機與控制學(xué)報,2010,14(7):99-104.
LIANG Xiao,ZHANG Jundong,LI Wei,et al.T-S fuzzy neural network control for autonomous underwater vehicles[J].Electric Machines and Control,2010,14(7):99-104.
[4]GAO W B,WANG Y F,HOMAIFA A.Discrete-time variable structure control systems[J].IEEE Transactions on Industrial E-lectronics,1995,42(2):117-122.
[5]TANG G Y,DONG R,GAO H W.Optimal sliding mode control for nonlinear systems with time-delay[J].Nonlinear Analysis:Hybrid Systems,2008,2(3):891-899.
[6]CHEN X K.Adaptive sliding mode control for discrete-time multiinput multi-output systems[J].Automatica,2006,42(3):427-435.
[7]ROOPAEI M,ZOLGHADRI J M.Chattering-free fuzzy sliding mode control in MIMO uncertain system[J].Nonlinear Analysis:Theory,Methods& Applications,2009,71(10):4430-4437.
[8]LETIZIA C M,LEO T,ORLANDO G.Experimental testing of a discrete-time sliding mode controller for trajectory tracking of a wheeled mobile robot in the presence of skidding effects[J].Journal of Robotic Systems,2002,19(4):177-188.
[9]KUMAR S.Neural Networks-A Classroom Approach[M].New York:McGraw-Hill,2004:48-53.
[10]高存臣,劉云龍,李云艷.不確定離散變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的趨近律方法[J].控制理論與應(yīng)用,2009,26(7):781-785.
GAO Cunchen,LIU Yunlong,LI Yunyan.A reaching-law method for uncertain discrete variable-structure control systems[J].Control Theory& Applications,2009,26(7):781-785.
[11]劉學(xué)敏,徐玉如.水下機器人運動的S面控制方法[J].海洋工程,2001,19(3):81-84.
LIU Xuemin,XU Yuru.S control of autonomous underwater vehicles[J].Ocean Engineering,2001,19(3):81-84.
[12]WREDENHAGEN G F,BéLANGER P R.Piecewise-linear LQ control for systems with input constraints [J].Automatica,1994,30(3):403-416.
[13]ADAMY J,F(xiàn)LEMMING A.Soft variable-structure controls:a survey[J].Automatica,2004,40(11):1821-1844.
[14]GAROFALO F,CELENTANO G,GLIELMO L.Stability robustness of interval matrices via Lyapunov quadratic forms[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1993,38(2):281-284.
[15]GUTMAN P O,HAGANDER P.A new design of constrained controllers for linear systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1985,30(1):22-33.