本发明专利技术提供一种旋转调制惯性导航系统的旋转控制方法，属于旋转调制惯性导航系统领域。本发明专利技术在自抗扰控制方法和滑模变结构控制方法的基础上，提出了一种融合策略，形成了旋转调制惯性导航系统的复合控制方法。当控制误差较大时，主要采用滑模变结构控制方法，加快系统响应速度，迅速减小误差；随着控制误差的减小，利用自抗扰控制的精确控制能力，保证控制的精度，提高控制的平稳度和鲁棒性。本发明专利技术提出的控制方法提高了系统的响应速度和控制精度，同时也抑制了滑模变结构控制带来的抖振，从而减小了旋转平台控制效果的不理想给导航精度带来的负面影响。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于旋转调制惯性导航系统领域，尤其涉及一种旋转调制惯性导航系统的 旋转控制方法。
技术介绍
惯性导航系统是复杂的高精度机电综合系统，由于具有完全自主性的优点而广泛 应用于陆海空天领域。惯性敏感元件的误差是惯性导航系统误差的主要决定因素。从工艺 上提高惯性敏感元件的精度，技术难度大、周期长。因此，在惯性敏感元件的精度达到一定 要求后，通常采用系统技术补偿元件误差，而旋转调制技术就是一种行之有效的方法。该方 法将惯性元件或者MU外面再加上旋转平台和控制机构，利用翻转或者旋转来平均掉惯性 元件漂移对导航的影响，从而提高惯导的导航精度。目前有关旋转调制惯导的大部分工作 都集中到惯导解算算法、旋转方案的设计、初始对准以及误差标定等领域。这些研宄都是以 假定理想控制旋转平台为前提的。但是实际上，旋转平台的控制是存在误差的，且这些误差 也会对导航精度产生很大的影响。如果控制精度差，不仅不能补偿惯性传感器的误差，还会 引入新的误差，影响导航精度。 旋转方案的设计是旋转式惯导领域的研宄热点之一，很多旋转方案相继被提出， 其中采用最多的是连续正反旋转和多位置转停方案。在工作时，这两类方案要求旋转平台 重复地进行换向旋转、迅速停止和快速启动。而旋转平台是一个复杂的伺服机构，不平衡力 矩、电机力矩波动、转动惯量变化等因素会给旋转平台在进行上述操作时带来很大的干扰。 此外旋转调制技术的工作转速较低，一般在r/s到50° /s之间。低速情况下的非线性 摩擦干扰力矩也会严重影响旋转平台的控制效果。目前工程上的控制方法主要采用PID算 法。PID算法简单有效，容易实现，但是容易出现超调，且鲁棒性不高，响应速度偏低，难以满 足系统高精度的性能要求。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供，提高 了系统的响应速度和控制精度，同时也抑制了滑模变结构控制带来的抖振，从而减小了旋 转平台控制效果的不理想给导航精度带来的负面影响。 本专利技术的旋转调制惯性导航系统的旋转控制方法，该旋转调制惯性导航系统包 括：旋转平台、自抗扰控制器和滑模变结构控制器，控制方法包括以下步骤： 步骤1，建立旋转平台的控制模型； 步骤11，根据旋转平台转轴的动力学方程和电机的工作原理得到单轴数据模型 其中匕/艮=kT，0为转轴的旋转角度，J为转轴和旋转平台的转动惯量，kt为旋 转平台电机的电磁转矩系数，为旋转平台电机的反电势常数，kpS旋转平台的功率放大 器倍数，艮为旋转平台电机的电枢回路总电阻，为作用于旋转平台的控制量，Md为作用于 旋转平台的干扰量； 步骤12,令Xl、心分别表示0、#则将⑴改写成状态空间方程⑵： 令则将⑵改写为 (3) 步骤13,将公式⑶离散化可得公式（4) 其中，k、k+1代表时刻，u,(k)表示k时刻控制量u,的取值；T为旋 转周期； 步骤2,建立自抗扰控制器的反馈模型，所述自抗扰控制器包括：跟踪微分器、扩 张状态观测器和非线性反馈控制器； 步骤21，根据迭代公式获得跟踪微分器 第k+1时刻的跟踪信号Vl (k+1)、微分信号v2 (k+1)，并输出至非线性反馈控制器，其中，跟踪 信号、微分信号的初始值为给定值，fhan为最速综合控制函数，其为通用函数，h为积分步 长，心是滤波因子，r(l是速度因子；r(k)为系统输入位置指令； 步骤22,根据迭代公式（5)获得扩张状态观测器的第k+1时刻的干扰估计输出 量z3(k+l)，并输出至非线性反馈控制器，其中，Zl (k)、z2(k)、z3(k)分别为状态量Xl、x2、的观测估计，初始值为给定值；为可调参数，为经验值； 步骤23,根据跟踪信号Vl(k+1)、微分信号％〇^1)和干扰估计输出量z3(k+l)利 用迭代公式（6)获得非线性误差反馈控制器的输出UADK(k)，其中Ql、a2、02为 可调参数，为经验值；fal()为具有线性段的连续的幂次函数； 步骤3,根据公式（7)计算基于指数趋近率的滑模变结构控制器的输出uSK(k); uSMC(k) = (CeB)_1(CeR(k+l)-CeAX(k)-CeLZd(k)-s(k)+eTsgn(s(k))+qTs(k)) (7) 其中Ce=; R(k+1) = ； 取R(k) = ，采用线性外推的方法可以得到R(k+1) = ；, c为决定滑模面斜率的可调参数，e为克服摄动及 外干扰的可调参数、q为改变系统向滑模面的趋近速度的可调参数；dr(k)为系统输入位置 指令r(k)的变化率； 步骤4,根据公式（8)确定作用于旋转平台的控制量ujk); ur (k) = uADEC (k) ?a(k) +uSMC (k) ? b (k) (8) 其中，a(k) = 1-tanh( 0 |e(k)|)，b(k) =l_a(k) =tanh( 0 |e(k) |);e(k)= r(k)-Xl(k)，e(k)为k时刻的控制误差；0为融合因子，根据自抗扰控制器和滑模变结构控 制器的控制误差得到； 步骤5,利用控制量ujk)控制旋转平台，实现旋转平台角度和速度的精确控制。 有益效果： 与已有的旋转调制惯导系统中旋转控制的方法比较，本专利技术不需要建立非线性摩 擦和外在干扰的精确数学模型，自抗扰控制器包含的扩张状态观测器可以将所有外部扰动 和包括系统参数变化在内的内部扰动扩张成一个新的变量进行观测，然后利用得到的观测 值进行扰动补偿，这样为控制效果的精确度和平稳度提供了保障，提高了系统的鲁棒性。同 时，当控制误差较大时，主要采用滑模变结构控制方法，加快系统响应速度，迅速减小控制 误差；随着控制误差的减小，利用自抗扰控制的精确控制能力，保证控制的精度，提高平稳 度和鲁棒性。这样结合这两种控制方法的优点，提高了系统的响应速度和控制精度，同时也 抑制了滑模变结构控制带来的抖振，从而减小了旋转平台控制效果的不理想给导航精度带 来的负面影响。【附图说明】 图1为本专利技术的具体实施例中的输入参考位置信号示意图；图2为本专利技术的具体实施例中的旋转平台平稳运行时的角速度误差比较图；图3为本专利技术的具体实施例中的旋转平台换向时的角度超调误差和调节时间比 较图；图4为本专利技术的具体实施例中的旋转平台静止状态下的抖振误差比较图。【具体实施方式】 本专利技术的旋转调制惯性导航系统的旋转控制方法，其设计的自抗扰控制器所包含 的扩张状态观测器可以将所有外部扰动和包括系统参数变化在内的内部扰动扩张成一个 新的变量，如式（6)的23&+1)，进行观测，然后利用式（7)的进行扰动补偿，这样为控制效果的精确度和平稳度提供了保障，提高了系统的鲁棒性，提高 了系统的响应速度和控制精度，同时利用式（8)的Zd(k) = T抑制了滑模变结构 控制带来的抖振，输出精准的uSMe(k)，从而减小了旋转平台控制效果的不理想给导航精度 带来的负面影响。 具体包括以下步骤： 步骤一、建立旋转平台的数学方程 步骤11，根据旋转平台转轴的动力学方程和电机的工作原理得到单轴数据模型 其中kt/Ra=kT，0为转轴的旋转角度，J为转轴和旋转平台的转动惯量，kt为旋 转平台电机的电磁转矩系数，为旋转平台电机的反电势常数，kpS旋转平台的功率放大 器倍数，艮为旋转平台电机的电枢回路总电阻，为作用于旋转平台的控制量，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种旋转调制惯性导航系统的旋转控制方法，其特征在于，该旋转调制惯性导航系统包括：旋转平台、自抗扰控制器和滑模变结构控制器，控制方法包括以下步骤：步骤1，建立旋转平台的控制模型；步骤11，根据旋转平台转轴的动力学方程和电机的工作原理得到单轴数据模型θ..=-1JkekTθ.+1JkpkTur-1JMd---(1);]]>其中kt/Ra＝kT，θ为转轴的旋转角度，J为转轴和旋转平台的转动惯量，kt为旋转平台电机的电磁转矩系数，ke为旋转平台电机的反电势常数，kp为旋转平台的功率放大器倍数，Ra为旋转平台电机的电枢回路总电阻，ur为作用于旋转平台的控制量，Md为作用于旋转平台的干扰量；步骤12，令x1、x2分别表示θ、则将(1)改写成状态空间方程(2)：x.1x.2=010-1JkekTx1x2+01JkpkTur+0-1JMd---(2)]]>令X=x1x2,A~=010-1JkekT,B~=01JkpkT,Md′0-1JMd]]>则将(2)改写为(3)X.=A~x+B~ur+Md′---(3)]]>步骤13，将公式(3)离散化可得公式(4)X(k+1)=AX(k)+Bur(k)+LM~d(k)---(4)]]>其中，k、k+1代表时刻，ur(k)表示k时刻控制量ur的取值；A=eA~TB=∫0TeA~tB~dtL=∫0TeA~tdt,]]>T为旋转周期；步骤2，建立自抗扰控制器的反馈模型，所述自抗扰控制器包括：跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性反馈控制器；步骤21，根据迭代公式ek=v1(k)-r(k)v1(k+1)=v1(k)+hv2(k)v2(k+1)=v2(k)+h·fhan(ek,v2(k),r0,h0)]]>获得跟踪微分器第k+1时刻的跟踪信号v1(k+1)、微分信号v2(k+1)，并输出至非线性反馈控制器，其中，跟踪信号、微分信号的初始值为给定值，fhan为最速综合控制函数，其为通用函数，h为积分步长，h0是滤波因子，r0是速度因子；r(k)为系统输入位置指令；步骤22，根据迭代公式(5)获得扩张状态观测器的第k+1时刻的干扰估计输出量z3(k+1)，并输出至非线性反馈控制器，其中，z1(k)、z2(k)、z3(k)分别为状态量x1、x2、的观测估计，初始值为给定值；β01、β02、β03为可调参数，为经验值；e0(k)=z1(k)-x1(k)z1(k+1)=z1(k)+h(z2(k)-β01e0(k))z2(k+1)=z2(k)+h(z3(k)-β02e0(k)+1JkpkTur(k)-1JkekTz2(k))z3(k+1)=z3(k)+h(-β03e0(k))---(5)]]>步骤23，根据跟踪信号v1(k+1)、微分信号v2(k+1)和干扰估计输出量z3(k+1)利用迭代公式(6)获得非线性误差反馈控制器的输出uADRC(k)，其中α1、α2、δ1、β1、β2为可调参数，为经验值；fal()为具有线性段的连续的幂次函数；e1(k)=v1(k)-x1(k)e2(k)=v2(k)-x2(k)fe1(k)=fal(el(k),α1,δ1)fe2(k)=fal(e2(k),α2,δ1)u0(k)=β1fe1(k)+β2fe2(k)uADRC(k)=u0(k)-JkpkTz3(k)---(6)]]>步骤3，根据公式(7)计算基于指数趋近率的滑模变结构控制器的输出uSMC(k)；uSMC(k)＝(CeB)‑1(CeR(k+1)‑CeAX(k)‑CeLZd(k)‑s(k)+εT sgn(s(k))+qTs(k)) (7)其中Ce＝[c 1]；s(k)=CeE(k)=Ce(R(k)-X(k))=c(r(k)-x1(k))+(dr(k)-x2(k)),Zd(k)=0z3(k)T;]]>R(k+1)＝[r(k+1) dr(k+1)]；取R(k)＝[r(k) dr(k)]，采用线性外推的方法可以得到R(k+1)＝[r(k+1) dr(k+1)]；r(k+1)=2r(k)-r(k-1)dr(k+1)=2dr(k)-dr(k-1),]]>c为决定滑模面斜率的可调参数，ε为克服摄动及外干扰的可调参数、q为改变系统向滑模面的趋近速度的可调参数；dr(k)为系统输入位置指令r(k)的变化率；步骤4，根据公式(8)确定作用于旋转平台的控制量ur(k)；ur(k)＝uADRC(k)·a(k)+uSMC(k)·b(k) (8)其中，a(k)＝1‑tanh(β|e(k)|)，b(k)＝1‑a(k)＝tanh(β|e(k)|)；e(k)＝r(k)...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：邓志红，蔡山波，付梦印，王博，肖烜，刘彤，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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