一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法，包括如下步骤：1）建立含摩擦模型的三轴云台任意框伺服系统动力学方程；2）依据公式（1）所示的动力学方程，设计自抗扰控制器；3）设计BP神经网络参数在线整定模块、结合自抗扰控制器，实现自抗扰控制器在线参数整定。这种方法能基本消除伺服系统在位置信号跟踪时出现的“平顶”现象以及速度信号跟踪的“死区”现象，能提高伺服系统位置跟踪和速度跟踪的精度。

A control method of three axis pan tilt servo motor based on BP neural network and ADRC controller

The invention discloses a control method of a three-axis pan-tilt servo motor based on BP neural network and auto-disturbance rejection controller, which comprises the following steps: 1) establishing the dynamic equation of a three-axis pan-tilt servo system with friction model; 2) designing an auto-disturbance rejection controller according to the dynamic equation shown in formula (1); The BP neural network parameter online tuning module is designed and combined with ADRC to realize the ADRC online parameter tuning. This method can basically eliminate the \flat top\ phenomenon and the \dead zone\ phenomenon in the position signal tracking of servo system, and can improve the accuracy of position tracking and speed tracking of servo system.

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法
本专利技术涉及自抗扰控制在非线性伺服电机控制领域，应用于含摩擦模型的三轴云台伺服系统，具体涉及一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法。
技术介绍
近年来，随着无人机技术的飞速发展，消费级无人机在低空航拍领域得到广泛的应用。无人机由于具有体积小、重量轻等特性，因此在飞行的过程中易受旋翼旋转、电机震动、姿态调整和空气气流等因素的影响，直接将航拍相机安装在无人机上难以获得获取高质量的低空航拍影像，使用三轴机载增稳云台可以有效减小无人机飞行过程中各种干扰，从而保证获得高质量的低空航拍影像。无人机三轴机载增稳云台是由三个相互垂直的偏航轴、翻滚轴和俯仰轴构成的三个自由度系统，它是一个三轴伺服系统。在无人机三轴机载增稳云台的伺服系统中，摩擦现象是客观存在的，因此伺服系统的动态及静态性能会受到很大的影响，例如在伺服系统的伺服电机低速转动时出现爬行现象，稳态时有较大的静差或出现极限环振荡，虽然伺服系统中的摩擦无法消除，但可以采用一些方法减轻伺服系统中摩擦环节带来的负面影响，例如可以选择更好的润滑剂，减小动静摩擦的差值，通过改变伺服系统的结构设计减少传动环节，也可以减小摩擦的影响，此外，采用适当的控制补偿方法，对摩擦力矩进行补偿也可以有效减小摩擦对伺服系统产生的不良影响。目前关于无人机云台的控制方法，经典的PID控制算法仍然处于主导地位，该方法是目前工业自动化控制中应用中最广泛的控制方法之一，具有结构简单，易于工程实现等优点。含摩擦模型的三轴云台伺服系统是非线性系统，传统的PID控制难以胜任非线性时变控制系统，在位置跟踪时会出现“平顶”现象，速度跟踪时会出现“死区”现象，所以采用PID控制鲁棒性较差，不能达到高精度控制要求。要想获得更快的响应速度和更高的控制精度，需要设计使用更先进的控制方法。自抗扰控制器(activedisturbancerejectioncontrol，简称ADRC)可以不依赖于系统的精确模型，将内扰和外扰都视为总扰动，通过扩张观测器对总扰动进行实时估计，并加以补偿，而过渡过程的安排，有效解决了快速性和超调之间的矛盾，从而达到提高控制精度和响应速度的目的。ADRC主要由跟踪-微分器(TrackingDifferentiator，简称TD)、扩张状态观测器(ExtendedStateOberver,简称ESO)、非线性状态误差反馈(NonlinearStateErrorFeedback,简称NLSEF)组成。研究表明，ESO的三个参数β01、β02、β03对含摩擦模型的三轴云台伺服系统状态估计影响较大，尤其是总和扰动估计的准确性对控制性能影响比较大，而NLSEF的两个参数β1、β2类似于PID控制中的kp、kd，尽管ADRC控制器较经典的PID控制而言有许多优点，但ADRC存在参数较多，通常采用人工经验法调参，参数整定过程费时费力。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法。这种方法能基本消除伺服系统在位置信号跟踪时出现的“平顶”现象以及速度信号跟踪的“死区”现象，能提高伺服系统位置跟踪和速度跟踪的精度。实现本专利技术目的的技术方案是：一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法，与现有技术不同的是，所述方法忽略含摩擦模型的三轴云台伺服系统的电枢电感，含摩擦模型的三轴云台伺服系统的电流环和速度环均为开环、位置环为闭环、整个含摩擦模型的三轴云台伺服系统为闭环反馈系统，将摩擦环节视为伺服系统总扰动的一部分，通过自抗扰控制器中的扩张观测器对摩擦力矩进行实时估计、并加以补偿，采用BP神经网络对含摩擦模型的三轴云台伺服系统的自抗扰控制器中的扩张状态观测器三个参数β01、β02、β03和非线性状态误差反馈的两个参数β1、β2进行参数在线整定，应用于具有摩擦模型的三轴云台伺服电机的控制，包括如下步骤：1)建立含摩擦模型的三轴云台任意框伺服系统动力学方程：所述动力学方程如公式(1)：转换为状态方程为公式(2)：含摩擦模型的三轴云台任意框伺服系统结构为控制器根据位置指令θd和位置环反馈信号θ，产生PWM功率放大器的控制信号u，由PWM功率放大器驱动伺服电机转动，其中，Ku为PWM功率放大器放大系数，R为电枢电阻，Km为电机力矩系数，Ce为电压反馈系数，J为三轴云台任意框的转动惯量，x1(t)＝θ(t)为伺服电机转角，为伺服电机转速，Ff(t)为典型的Stribeck摩擦模型，Stribeck摩擦模型表明在不同的摩擦阶段，摩擦力矩与速度之间的关系，表述如下：当时，静摩擦为公式(3)：当时，动摩擦为公式(4)：公式(3)、公式(4)式中，F(t)为驱动力，Fm为最大静摩擦力，Fc为库仑摩擦力，kv为黏性摩擦力矩比例系数，为转动角速度，α和α1是正值常数；2)依据公式(1)所示的动力学方程，设计自抗扰控制器：自抗扰控制器主要由跟踪-微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈组成，其基本结构、各部分连接关系为：位置指令θd经跟踪-微分器后，得到θd的跟踪信号θd′即过渡位置信号和近似微分信号将θd和θd′与扩张状态观测器的两个观测信号z1和z2形成误差信号θe＝θ′d-z1和经过非线性状态误差反馈得到初级输出信号u0，再经过扰动补偿和模型补偿得到自抗扰控制器的输出信号u，并将u作为PWM功率放大器的控制信号，由PWM功率放大器驱动伺服电机转动，从而得到任意框伺服系统输出信号θ，其中θ代表三轴云台的偏航角、翻滚角和俯仰角中的一个；2.1)二阶离散形式的跟踪-微分器方程设计：跟踪-微分器用于安排过渡过程和提取近似微分信号，得到指令的跟踪值即过渡位置信号和指令的近似微分，根据被控对象的承受能力安排过渡过程，有效解决了快速性和超调之间的矛盾，能适应的被控对象的参数范围大为扩大，提高了控制系统的鲁棒性，跟踪-微分器的二阶离散形式如公式(5)：fhan(·)是公式(5)的最速控制综合函数，具体算法为公式(6)：其中x1＝θ′d是指令的跟踪值，是指令的近似微分，h为采样周期，θd(k)是第k时刻的指令信号，r为决定跟踪快慢的速度因子，其余均为中间变量；2.2)三阶离散扩张状态观测器的方程设计：扩张状态观测器是自抗扰控制器的核心，通过扩张观测器对总扰动进行实时估计和补偿，将模型不确定因素观测出来，从而补偿摩擦环节等产生的干扰，扩张状态观测器的三阶离散形式如公式(7)：公式(7)中z1是输出信号的估计，z2是输出信号微分的估计，z3是总扰动的估计，θ(k)是第k时刻的输出信号，u是自抗扰控制器的输出信号,通常α1取0.5，α2取0.25，σ1取0.01，β01、β02、β03是ESO需要整定的参数，在设计过程中根据公式(1)式将视为已建模的确知部分并放入扩张观测器中，能够减轻获观测器负担，获得得更好的观测效果，其中fal(·)为公式(8)：2.3)非线性状态误差反馈控制律设计：非线性组合比线性反馈效率要更高，能在非线性系统上实现更好响应速度和精度，非线性状态误差反馈控制律设计如公式(9)：经过扰动补偿和模型补偿得到自抗扰控制器的输出信号u，并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法，其特征是，所述方法忽略含摩擦模型的三轴云台伺服系统的电枢电感，含摩擦模型的三轴云台伺服系统的电流环和速度环均为开环、位置环为闭环、整个含摩擦模型的三轴云台伺服系统为闭环反馈系统，将摩擦环节视为伺服系统总扰动的一部分，通过自抗扰控制器中的扩张观测器对摩擦力矩进行实时估计、并加以补偿，采用BP神经网络对含摩擦模型的三轴云台伺服系统的自抗扰控制器中的扩张状态观测器三个参数β01、β02、β03和非线性状态误差反馈的两个参数β1、β2进行参数在线整定，应用于具有摩擦模型的三轴云台伺服电机的控制，包括如下步骤：1)建立含摩擦模型的三轴云台任意框伺服系统动力学方程：所述动力学方程如公式(1)：

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络与自抗扰控制器相结合的三轴云台伺服电机的控制方法，其特征是，所述方法忽略含摩擦模型的三轴云台伺服系统的电枢电感，含摩擦模型的三轴云台伺服系统的电流环和速度环均为开环、位置环为闭环、整个含摩擦模型的三轴云台伺服系统为闭环反馈系统，将摩擦环节视为伺服系统总扰动的一部分，通过自抗扰控制器中的扩张观测器对摩擦力矩进行实时估计、并加以补偿，采用BP神经网络对含摩擦模型的三轴云台伺服系统的自抗扰控制器中的扩张状态观测器三个参数β01、β02、β03和非线性状态误差反馈的两个参数β1、β2进行参数在线整定，应用于具有摩擦模型的三轴云台伺服电机的控制，包括如下步骤：1)建立含摩擦模型的三轴云台任意框伺服系统动力学方程：所述动力学方程如公式(1)：转换为状态方程为公式(2)：含摩擦模型的三轴云台任意框伺服系统结构为控制器根据位置指令θd和位置环反馈信号θ，产生PWM功率放大器的控制信号u，由PWM功率放大器驱动伺服电机转动，其中，Ku为PWM功率放大器放大系数，R为电枢电阻，Km为电机力矩系数，Ce为电压反馈系数，J为三轴云台任意框的转动惯量，x1(t)＝θ(t)为伺服电机转角，为伺服电机转速，Ff(t)为典型的Stribeck摩擦模型，Stribeck摩擦模型表明在不同的摩擦阶段，摩擦力矩与速度之间的关系，表述如下：当时，静摩擦为公式(3)：当时，动摩擦为公式(4)：公式(3)、公式(4)式中，F(t)为驱动力，Fm为最大静摩擦力，Fc为库仑摩擦力，kv为黏性摩擦力矩比例系数，为转动角速度，α和α1是正值常数；2)依据公式(1)所示的动力学方程，设计自抗扰控制器：自抗扰控制器主要由跟踪-微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈组成，其基本结构、各部分连接关系为：位置指令θd经跟踪-微分器后，得到θd的跟踪信号θd′即过渡位置信号和近似微分信号将θd和θd′与扩张状态观测器的两个观测信号z1和z2形成误差信号θe＝θd′-z1和经过非线性状态误差反馈得到初级输出信号u0，再经过扰动补偿和模型补偿得到自抗扰控制器的输出信号u，并将u作为PWM功率放大器的控制信号，由PWM功率放大器驱动伺服电机转动，从而得到任意框伺服系统输出信号θ，其中θ代表三轴云台的偏航角、翻滚角和俯仰角中的一个；2.1)二阶离散形式的跟踪-微分器方程设计：跟踪-微分器用于安排过渡过程和提取近似微分信号，得到指令的跟踪值即过渡位置信号和指令的近似微分，根据被控对象的承受能力安排过渡过程，跟踪-微分器的二阶离散形式如公式(5)：fhan(·)是公式(5)的最速控制综合函数，具体算法为公式(6)：...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣，罗晓曙，赵书林，
申请(专利权)人：广西师范大学，
类型：发明
国别省市：广西,45