薛 航，賈培剛，何思銳，趙紹諺

（西安工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，西安710021）

穩(wěn)定平臺是以自動控制技術(shù)、目標(biāo)識別技術(shù)、機(jī)電一體化技術(shù)為主體，集數(shù)據(jù)采集及信號處理、微慣性傳感器、圖像采集與處理、電機(jī)運(yùn)動控制、光學(xué)儀器應(yīng)用等多個(gè)學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物．由于穩(wěn)定平臺能夠不斷地測量平臺姿態(tài)的變化，隔離載體的運(yùn)動，精確保持平臺動態(tài)姿態(tài)的穩(wěn)定，避免平臺上的儀器、設(shè)備等隨載體的運(yùn)動而晃動，因此穩(wěn)定平臺被廣泛應(yīng)用于航空航天、導(dǎo)彈火箭、車輛船舶、工業(yè)生產(chǎn)和其他的現(xiàn)代化武器裝備和民用設(shè)施中．文獻(xiàn)［1］設(shè)計(jì)了一種適合于艦船攝像設(shè)備的穩(wěn)定平臺，并詳細(xì)說明了其機(jī)械設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)；文獻(xiàn)［2］對常用的穩(wěn)定平臺控制算法模型進(jìn)行了詳盡的描述；文獻(xiàn)［3］等在對經(jīng)典比例積分微分（Proportion Integration Differentiation，PID）控制算法存在的不足進(jìn)行探討后，提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型的自適應(yīng)控制算法；文獻(xiàn)［4］在一種延時(shí)控制系統(tǒng)中使用到了PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)；文獻(xiàn)［5］將PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法應(yīng)用到了伺服系統(tǒng)；文獻(xiàn)［6］將PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了控制仿真．

艦船載體在航行過程中不可避免地會受到風(fēng)浪的影響，造成載體的搖擺，使載體上的數(shù)據(jù)采集設(shè)備難以接收到穩(wěn)定連續(xù)的目標(biāo)數(shù)據(jù)，無法實(shí)現(xiàn)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)的分析和處理．為了消除艦船載體搖擺所帶來的干擾，達(dá)到系統(tǒng)所要求的性能指標(biāo)，需要一套能夠有效隔離艦船載體擾動的穩(wěn)定平臺系統(tǒng)．新型艦載三軸穩(wěn)定平臺采用三自由度框架式機(jī)械結(jié)構(gòu)，利用慣性測量元件測量臺體相對于地理坐標(biāo)系的位置信息與速度信息，并通過兩相步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動穩(wěn)定平臺的環(huán)架運(yùn)動，使穩(wěn)定平臺能夠快速有效地隔離艦船載體擾動，實(shí)現(xiàn)平臺的隨動控制．針對艦載穩(wěn)定平臺的特點(diǎn)以及傳統(tǒng)基于速度環(huán)和位置環(huán)的控制算法的不足，本文以 Microchip PIC24F16KL401單片機(jī)為控制核心設(shè)計(jì)穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)，給出艦載穩(wěn)定平臺控制系統(tǒng)方案．采用PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)伺服控制算法進(jìn)行系統(tǒng)控制，分別進(jìn)行有無外界干擾下系統(tǒng)仿真，得到PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制正弦跟蹤位置曲線，分析正弦跟蹤位置曲線的穩(wěn)態(tài)誤差與跟蹤精度，為消除艦船搖擺對目標(biāo)跟蹤精度造成擾動提供理論基礎(chǔ)．

1 穩(wěn)定平臺的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

1．1 伺服控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

三軸穩(wěn)定平臺采用三自由度框架式結(jié)構(gòu)包括外框、中框和內(nèi)框三個(gè)轉(zhuǎn)動自由度，內(nèi)框轉(zhuǎn)動軸固定在中框上，中框轉(zhuǎn)動軸固定在外框上，外框轉(zhuǎn)動軸固定在艦體上，內(nèi)環(huán)和中環(huán)對應(yīng)俯仰、偏航運(yùn)動，外環(huán)對應(yīng)滾轉(zhuǎn)運(yùn)動，通過控制技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)三自由度穩(wěn)定平臺的常平架作用，使內(nèi)框的中心運(yùn)動與載體隔離［3］．根據(jù)上述穩(wěn)定平臺的工作原理及艦船載體搖擺干擾的特性，系統(tǒng)的基本設(shè)計(jì)參數(shù)見表1．

該穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)以PIC24F16KL401單片機(jī)為控制核心，若平臺受到力矩干擾，慣性測量元件就會測量出平臺負(fù)載的速度信息與位置信息，然后由控制回路經(jīng)過信息處理和控制算法處理后產(chǎn)生脈沖寬變調(diào)制（Pulse Width Modulation，PWM）信號，經(jīng)電機(jī)驅(qū)動電路，控制步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動，從而帶動平臺轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動，從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)的功能．同時(shí)為了消除摩擦力矩對電機(jī)的影響，在此過程中加入同軸光電編碼器反饋電機(jī)的實(shí)時(shí)速度信息給驅(qū)動電路，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)電機(jī)的轉(zhuǎn)速．穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)如圖1所示．

表1 穩(wěn)定平臺系統(tǒng)參數(shù)Tab．1 Parameters of stabilized platform

圖1 穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)簡圖Fig．1 Control structure diagram of stabilized platform servo control system

1．2 穩(wěn)定平臺系統(tǒng)元件的選取

1）驅(qū)動電機(jī)的選型

作為穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)的執(zhí)行元件，電機(jī)的性能將直接影響到被控對象的運(yùn)動狀況及系統(tǒng)的精度．考慮到穩(wěn)定平臺系統(tǒng)轉(zhuǎn)速較低，轉(zhuǎn)矩較大的特點(diǎn)，為簡化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，減低系統(tǒng)干擾，減小誤差，在此選用雷賽公司型號為110HS12的兩相步進(jìn)電機(jī)，并采取與負(fù)載直接耦合的連接方式，通過匹配的驅(qū)動器可實(shí)現(xiàn)百分之一步級的精確控制．系統(tǒng)選用的步進(jìn)電機(jī)具體參數(shù)見表2．／Ω

表2 步進(jìn)電機(jī)參數(shù)Tab．2 Parameters of stepper motor

2）慣性器件的確定

穩(wěn)定平臺測量元件是為了能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測穩(wěn)定平臺臺體相對于地理坐標(biāo)系的實(shí)際位置信息與速度信息，將數(shù)據(jù)反饋給伺服控制器，從而保持穩(wěn)定平臺的相對穩(wěn)定，在此選用XW-IMU5250型（北京星網(wǎng)宇達(dá)科技開發(fā)有限公司）慣性測量系統(tǒng)．XW-IMU5250采用微機(jī)電系統(tǒng)慣性器件的高精度六自由度慣性測量單元，其內(nèi)部包含三個(gè)采用微機(jī)械技術(shù)加工的角速率陀螺、三個(gè)高性能的加速度計(jì)和高速數(shù)字信號處理電路，可以測量載體在空間中的全方向角度，輸出高可靠性的姿態(tài)角和航向角，同時(shí)可以給出載體的位置、速度信息．

3）電機(jī)轉(zhuǎn)速測量元件選取

為了能夠?qū)崟r(shí)檢測步進(jìn)電機(jī)的速度，在此采用光電編碼器作為轉(zhuǎn)速測量工具．光電編碼器，是集成光-機(jī)-電為一體的數(shù)字測角裝置，主要以計(jì)量光柵為檢測元件，通過光電轉(zhuǎn)換將輸出軸上的機(jī)械角位移量以發(fā)光二級管光源為介質(zhì)通過光柵盤轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的脈沖量，再經(jīng)計(jì)算每秒光電編碼器輸出脈沖的個(gè)數(shù)就能反映當(dāng)前電動機(jī)的轉(zhuǎn)速．在此采用SHZSP30XX-001E型（江蘇無錫瑞普科技有限公司）絕對式編碼器對電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行反饋．

2 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法

2．1 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

基于線性模型被控對象的傳統(tǒng)PID控制算法具有結(jié)構(gòu)簡單、控制方便、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，而被現(xiàn)代工業(yè)控制系統(tǒng)所普遍使用［7］．但對于多耦合、非線性、強(qiáng)擾動、時(shí)變系統(tǒng)，想要得到系統(tǒng)的精確模型是很困難的，所以采用傳統(tǒng)的PID控制方法就不能達(dá)到較好的控制效果．因此，文中考慮采取其他的控制方法，以實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)的控制，從而得到較好的系統(tǒng)動態(tài)性能，在此我們采用基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的新型PID控制算法．

PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（Proportional Integral Deriv-ative Neural Network，PIDNN）是一種多層前向神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，其特點(diǎn)是在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中融合了PID控制規(guī)律，從而使PIDNN中包含了比例、微分、積分的動態(tài)處理特性［8］．PIDNN兼具有神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)PID控制的優(yōu)點(diǎn)，無需辨識或者精準(zhǔn)測量被控對象的參數(shù)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，能夠自適應(yīng)環(huán)境的變化，克服了傳統(tǒng)PID控制器在控制非線性隨動系統(tǒng)時(shí)動態(tài)性能較差的缺點(diǎn)，具有較強(qiáng)的魯棒性．

2．2 PIDNN的結(jié)構(gòu)形式

PIDNN的結(jié)構(gòu)形式隨著網(wǎng)絡(luò)輸出量個(gè)數(shù)的增減而變化，可分為單輸出的PIDNN（Single-Output PIDNN，SPIDNN）和多輸出的 PIDNN（Multi-Output PIDNN，MPIDNN）．單變量控制系統(tǒng)適用SPIDNN，多變量控制系統(tǒng)適用 MPIDNN，其中SPIDNN是PIDNN的基本形式，多個(gè)子網(wǎng)交叉并聯(lián)的SPIDNN構(gòu)成了MPIDNN．

SPIDNN與一般的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類似，是三層前向網(wǎng)絡(luò)，即輸入層、隱含層、輸出層，采用 結(jié)構(gòu)，不同的是一般的神經(jīng)元隱含層都是靜態(tài)的，而SPIDNN的隱含層分別定義了比例元，微分元和積分元，用于實(shí)現(xiàn)PID運(yùn)算，是動態(tài)的．而MPIDNN則是SPIDNN的擴(kuò)充和發(fā)展形式，其結(jié)構(gòu)形式如圖2所示．圖2中P為放大系數(shù)，I為積分系數(shù)，D為微分系數(shù)．

如果被控系統(tǒng)有n個(gè)輸入和m個(gè)輸出，則該MPIDNN是由n個(gè)SPIDNN交叉并聯(lián)構(gòu)成，結(jié)構(gòu)形式為2n×3n×m．2n個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的輸入層，3n個(gè)神經(jīng)元處理單元（包括n個(gè)比例元，n個(gè)積分元，n個(gè)微分元）構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的隱含層，m個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的輸出層．輸入層至隱含層按子網(wǎng)獨(dú)立，隱含層至輸出層的連接權(quán)相互交叉連接，從而使得MPIDNN結(jié)合為統(tǒng)一的整體．

由于該艦載穩(wěn)定平臺系統(tǒng)是典型的多耦合、非線性、強(qiáng)擾動、時(shí)變系統(tǒng)，在此采用MPIDNN控制算法，并結(jié)合牛頓梯度法調(diào)節(jié)PIDNN的權(quán)值［9］．

圖2 MPIDNN結(jié)構(gòu)形式簡圖Fig．2 Structure diagram of multi-output PIDNN

2．3 穩(wěn)定平臺的PIDNN控制結(jié)構(gòu)

由圖1的穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)簡圖，可得到基于PIDNN穩(wěn)定平臺伺服控制系統(tǒng)，如圖3所示．圖3中θ0為輸入角，θ1為輸出角，KPWM為放大系數(shù)，TS為PWM裝置的延遲時(shí)間，Ra為電樞繞組電阻，T1為電機(jī)的電磁時(shí)間常數(shù)，Ce為電機(jī)反電勢系數(shù)，Kf為電機(jī)速度反饋常數(shù)，Wd表示摩擦力矩干擾，s為復(fù)變量．通過系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的近似處理和結(jié)構(gòu)圖的等效變換原則及動態(tài)跟隨性能與頻域指標(biāo)的關(guān)系，可知系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為

式 中：τn＝Tm＝ 0．487 2；KPWM＝ 2；T1＝0．001 6；Ra＝0．37Ω；Ce＝0．24V·s·rad-1；Kf＝0．4V·min-1．

圖3 穩(wěn)定平臺PIDNN控制結(jié)構(gòu)圖Fig．3 Control structure diagram of PIDNN of stabilized platform

3 控制系統(tǒng)仿真

設(shè)定輸入層至隱含層比例元和微分元連接權(quán)值初值為

輸入層至隱含層積分元連接權(quán)值初值為

隱含層至輸出層連接權(quán)值初值為

式中：wsij為各子網(wǎng)輸入層至其對應(yīng)隱含層的連接權(quán)值；w′sjh為隱含層至輸出層的連接權(quán)值；s為子網(wǎng)的序號，s＝1，2，3；i為子網(wǎng)輸入層的序號，i＝1，2，3；j為子網(wǎng)中隱含層神經(jīng)元的序號，j＝1，2；h為輸出層神經(jīng)元的序號，h＝1，2，3．

采用批學(xué)習(xí)方法，每批為100個(gè)采樣點(diǎn)，步長為0．1，則目標(biāo)函數(shù)為

式中：yp（k）為實(shí)際輸出；rp（k）為理想輸出；p為系統(tǒng)被控變量的序號．

若只考慮基波對系統(tǒng)的影響，艦船的運(yùn)動可按正弦信號處理，因此取期望指令信號為正弦信號r＝0．5sin6π，采樣時(shí)間為1ms，仿真結(jié)果如圖4～5所示．

從圖4看出，采用PIDNN控制算法的穩(wěn)定平臺系統(tǒng)具有良好的跟蹤精度，對外部的干擾擁有很好的抑制作用，有效地降低了被控對象的非線性影響．圖5給出了穩(wěn)定平臺系統(tǒng)的誤差角度特性曲線，從圖5可以看出系統(tǒng)具有較高的動態(tài)性能，且最大穩(wěn)態(tài)誤差小于0．001rad，能夠很好的保證系統(tǒng)的穩(wěn)定，使系統(tǒng)具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性．

圖4 穩(wěn)定平臺PIDNN控制正弦跟蹤曲線Fig．4 Sine tracking curve of PIDNN control of stabilized platform

圖5 穩(wěn)定平臺PIDNN控制正弦跟蹤位置誤差曲線Fig．5 Sine tracking error curve of PIDNN control of stabilized platform

圖6 零輸入加入干擾的PIDNN控制正弦跟蹤位置曲線Fig．6 Sine tracking curve of zero input PIDNN control with disturbance

圖7 加入干擾的PIDNN控制正弦跟蹤位置曲線Fig．7 Sine tracking curve of PIDNN control with disturbance

從圖6上可以看出，在加入摩擦力矩干擾與載體擾動干擾后，PIDNN控制仍然具有較好的跟蹤精度，系統(tǒng)的誤差在-0．05～＋0．05rad范圍內(nèi)波動．圖7表明，在加入摩擦力矩干擾與擾動干擾后，PIDNN系統(tǒng)響應(yīng)跟蹤仍然保持著較小誤差．

4 結(jié) 論

1）PIDNN穩(wěn)定平臺控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，系統(tǒng)模型不精確性適應(yīng)性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了自我學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，被控對象非線性干擾得以克服，系統(tǒng)穩(wěn)定．

2）仿真結(jié)果表明該控制系統(tǒng)的誤差在-0．05～＋0．05rad范圍內(nèi)波動，跟蹤精度較傳統(tǒng)PID提高．在加入摩擦力矩干擾與擾動干擾后，PIDNN系統(tǒng)的響應(yīng)跟蹤誤差仍然較小，自適應(yīng)性和魯棒性增強(qiáng)，有效隔離了載體對數(shù)據(jù)采集設(shè)備的影響．

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