[发明专利]一种基于终端迭代学习控制的抗干扰自主对接控制方法在审
申请号: | 201810878590.6 | 申请日: | 2018-08-03 |
公开(公告)号: | CN108983815A | 公开(公告)日: | 2018-12-11 |
发明(设计)人: | 全权;戴训华;马海彪;蔡开元 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10;B64D39/00 |
代理公司: | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人: | 王顺荣;唐爱华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种迭代学习控制的抗干扰对接控制方法,包括如下步骤:步骤1:完成被控对象的内环状态反馈控制器设计,保证能够实现姿态与位置跟踪控制。步骤2:确定迭代对接过程的实施方案。步骤3:迭代学习控制器算法实现。本发明采用迭代学习控制的方法来模仿人的对接过程,来实现对接目标的轨迹预测与跟踪控制,从而提高在各种气动干扰等干扰下的自主对接控制的成功率。该方法的优点是:仅需要终端时刻的位置信息,易于测量与获取;每次对接控制都瞄准固定点,安全性高;迭代学习控制器作为附加模块,位于控制系统外层,对原有控制系统更改少,便于实现。 | ||
搜索关键词: | 迭代学习 迭代学习控制器 对接过程 控制系统 抗干扰 终端 状态反馈控制器 被控对象 附加模块 跟踪控制 轨迹预测 气动干扰 算法实现 位置跟踪 迭代 内环 成功率 测量 模仿 瞄准 保证 | ||
【主权项】:
1.一种基于终端迭代学习控制的抗干扰自主对接控制方法;在空中对接控制问题中,其中,被控对象是受油机上的锥套,对接目标是加油机软管末端的锥套,目的是通过迭代学习控制保证锥管在有干扰情况下顺利插入锥套中心;一个对接控制问题为:ppr=[xpr ypr zpr]T,表示被控对象的位置向量,pdr=[xdr ydr zdr]T对接目标的位置向量,这两个向量都统一定义在某一坐标系下;被控对象与对接目标在任意时刻t的位置误差定义为
其中,Δxdr/pr(t),Δydr/pr(t),Δzdr/pr(t)分别表示向量Δpdr/pr(t)的三个分量;斥力干扰通常是以Δpdr/pr(t)为自变量的函数,而距离越近排斥作用越强,最后导致对接的失败;径向误差ΔR是判断对接成功与否的重要指标,定义为y轴和z轴方向的位置误差分量的范数
一次成功的对接要求被控对象到达对接目标平面的终端时刻T时,两者的位置的径向误差ΔR尽量小,其数学描述如下:终端时刻T表示为被控对象在x方向第一次穿过对接目标平面Δxdr/pr=0的时刻T=mint{Δxdr/pr(t)=0} (3)终端时刻的径向误差ΔR(T)在规定的允许误差阈值RC内,就认为这次对接是成功的,其数学定义如下ΔR(T)<RC (4)上述公式(4)称为对接成功率判断准则,而RC为根据实际需求制定的常数,也被称为误差阈值;在没有外界干扰的理想情况下,对接目标的位置最终将会稳定在一个平衡点,记为
考虑到随机扰动与斥力扰动的存在,实际情形下对接目标会偏离期望的平衡点位置,即锥套在终端时刻T的实际位置pdr(T)满足下列关系
其中,
表示因随机扰动产生的位置偏差,wbow表示斥力作用产生的位置偏差;斥力位置偏差wbow与两者位置差Δpdr/pr相关,即对接目标的位置会随着被控对象的靠近而产生偏差,随机位置偏差wdr是自然界普遍存在的,由空气、流体或地面的振动产生;由于wdr的随机性,通过控制的方法无法克服,因此在对接控制时应该避免在wdr很大的情况下实施对接控制;当天气状态很差,锥套在空中进行大幅度随机摆动时,对接任务几乎不可能完成而且非常危险的,因此恶劣天气下回避免进行空中对接;因此,在实际对接控制任务中,会对对接目标的随机扰动幅度进行限制,认为当下列约束满足时认为能进行对接控制|wdr|≤0.5RC (6)在迭代学习过程中,需要表示不同迭代次数下的位置与误差信息;这里用右上标(k)表示某变量在第k次对接时刻的数值;
表示第k次对接过程时的位置误差,T(k)表示第k次对接过程的终端时间,ΔR(k)(T(k))表示第k次对接时的径向误差;假设总共进行了N次对接尝试,其中有m次对接成功,则对接成功率表示为
通过迭代学习控制的方法,使得径向对接误差ΔR(k)(T(k))随着迭代次数k的增加不断减小,最后实现在斥力干扰存在情况下的高成功率的对接控制;其中,A表示被控对象,B表示内环控制器,C表示迭代学习控制;迭代学习控制器是以被控对象的轨迹ppr与对接目标的轨迹pdr为输入,经过历史数据的迭代学习生成合适的跟踪位置信号
内环控制器的作用是反馈被控对象的状态向量xpr实现自身的稳定控制,同时跟踪给定的参考位置信号
实现稳定的定点跟踪,输出为被控对象的控制向量upr;其特征在于,包括下述步骤:步骤1:内环控制器设计保证位置跟踪姿态与位置控制的方法目前非常成熟,在完成内环控制器设计后,没有干扰的理想情况下,任意给定坐标系FT下的目标位置的三维向量
被控对象能在终端时刻T到达指定目标位置
即
由于各种干扰的存在,实际上会有跟踪误差的存在,因此终端时刻的位置表示如下
其中,
为因扰动产生的被控对象的跟踪误差向量;为了满足对接需求,建议至少满足|wpr|≤0.5RC (9)跟踪误差向量wpr的大小取决于飞机本身的机动性能与外界干扰的强弱;在恶劣天气情况下位置波动大,或者被控对象本身机动性能较差导致跟踪精度很差,要实现精确的对接控制是不现实的;因此,式(9)作为被控对象本身性能与外界干扰的一个约束,是保证对接控制能够成功进行的基本条件;步骤2:确定迭代对接过程的实施方案应用迭代学习控制需要对整个迭代学习过程进行方案制定,确定何时开始对接,何时结束对接并返回何处进行下一次迭代;迭代学习过程描述如下;(1)被控对象先运动到对接目标后方一定距离的某一初始位置,并观察对接目标和自身的位置波动情况;如果外界状况良好,被控对象的随机位置偏差满足约束式(6)和式(9),则认为有成功对接的条件;(2)停留一段时间,利用这段时间对接目标的轨迹数据取均值,求得被控对象的平衡位置
(3)被控对象在内环控制器作用下慢慢靠近目标位置
直到到达终点时刻T(k),然后立即返回初始位置;(4)记录本次对接的终端时刻的被控对象位置
与对接目标位置
通过迭代学习算法计算下一次的目标位置
然后重复步骤(1)进行下一次对接尝试;步骤3:迭代学习控制器算法实现迭代学习算法与被控对象位置
和对接目标位置
为输入,然后输出期望的目标对接位置
具体表达式如下
其中
用于估计对接目标因斥力干扰引起的位置偏差,其更新律如下
而
用于抵消被控对象机动性能不足产生的跟踪偏差,其更新律如下
两式中涉及两个常数向量定义如下
其中,
参数
kli越靠近1表示历史数据的利用率越高,但是迭代速度越慢。
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