一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，首先根据特种车辆三维模型建立特种车辆动力学模型；对每个支腿电机分别建立支腿电机模型；再设计基于ESO的ARC控制器；将特种车辆动力学模型导出生成MATLAB/Simulink子模块，作为特种车辆模块，在MATLAB/Simulink加入支腿电机模型，并结合设计的基于ESO的ARC控制器，在MATLAB/Simulink中搭建出上述控制器模块，利用交叉耦合控制，搭建特种车辆和支腿电机的控制仿真模块，对其赋予指令信号，通过调节控制器中的各个参数实现对特种车辆的快速调平。本发明专利技术提供的基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，有效的克服了各通道之间的耦合效应，满足了高精度的调平要求。满足了高精度的调平要求。满足了高精度的调平要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法


[0001]本专利技术涉及车辆调平
，具体涉及一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法。
技术背景
[0002]对于特种车辆，除了车辆自身质量外，车辆上需加装各种功能的设备，一般情况，车辆上加装搭载的设备载荷比车辆底盘自身的质量要大。对于某些加装搭载的专用设备，需要在车辆上加支撑并调平后，设备才能正常工作。特种车辆多工作在恶劣环境中，比如车载雷达、天线、激光武器和火炮及车载DDFS作战平台等，由于设备随时需要更换位置，再次调整到水平状态的时间过长，想要充分发挥其作用，就必须具有高机动性能和快速反应性能。对于特种车辆来说调平时间、调平精度是调平系统优良的两个重要指标，采用汽车起重机调平方式已不能满足支撑的平稳性要求和快速调平的时间指标要求。
[0003]对于多缸同步系统控制的特种车辆，由于调平过程中系统存在复杂的外界干扰以及非线性因素，两缸的同步性既会影响双缸同步控制的精度，又可能破坏负载，因此必须考虑两侧电动缸的同步控制问题。要实现高精度同步控制，采用电动缸与支撑平台间的刚性联接，势必会增加各通道间的耦合效应，电机系统固有的非线性影响会更加显著，此时采用经典同步控制方法已不能满足高精度同步的要求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种面向于特种车辆调平的基于交叉耦合控制的方法，有效的克服了各通道之间的耦合效应，满足了高精度的调平要求，同时采用联合仿真技术，可以更好的模拟出具体调平过程，以便于分析仿真过程中的动力学特性。/>[0005]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，包括以下步骤：
[0006]步骤1，建立特种车辆三维模型，在ADAMS中，根据特种车辆三维模型建立特种车辆动力学模型。
[0007]步骤2，对每个支腿电机分别建立支腿电机模型。
[0008]步骤3，根据支腿电机的模型，设计基于ESO的ARC控制器。
[0009]步骤4，将ADAMS中的特种车辆动力学模型导出生成MATLAB/Simulink子模块，作为特种车辆模块，在MATLAB/Simulink加入支腿电机模型，并结合设计的基于ESO的ARC控制器，在MATLAB/Simulink中搭建出上述控制器模块，利用交叉耦合控制，搭建特种车辆和支腿电机的控制仿真模块，对其赋予指令信号，通过调节控制器中的各个参数实现对特种车辆的快速调平。
[0010]本专利技术与现有技术相比，其显著优点是：
[0011](1)提升了特种车辆的准备时间，有效的解决了经典同步控制无法满足大偏载、强耦合、强非线性及参数时变等环境下的控制精度要求的问题。
[0012](2)采用MATLAB与ADAMS联合仿真技术，建立了与实际工况更为接近的特种车辆模型，可以得到车辆调平过程中的动态响应结果，为修改车辆控制方案提供意见。
[0013](3)经过与其余学者的研究结果对比分析，本专利技术提供的仿真方法计算所得结果较为准确可靠，解决了现有技术的局限性。
附图说明
[0014]图1是Simulink与ADAMS数据交换原理图。
[0015]图2是交叉耦合控制的原理示意图。
[0016]图3是特种车辆示意图。
[0017]图4是支腿分布示意图。
[0018]图5是支腿电机模型示意图。
[0019]图6是控制模块具体模块设置图。
[0020]图7是两支腿的控制方案总体设置图。
[0021]图8是ADAMS生成的系统子模块图。
[0022]图9是Simulink与ADAMS联合仿真的系统模型图。
[0023]图10是支腿一期望(实)与输出(虚)轨迹图。
[0024]图11是支腿一误差曲线图。
[0025]图12是支腿一受力曲线图。
[0026]图13是支腿二期望(实)与输出(虚)轨迹图。
[0027]图14是支腿二误差曲线图。
[0028]图15是支腿二受力曲线图。
[0029]图16是支腿三期望(实)与输出(虚)轨迹图。
[0030]图17是支腿三误差曲线图。
[0031]图18是支腿三受力曲线图。
[0032]图19是支腿四期望(实)与输出(虚)轨迹图。
[0033]图20是支腿四误差曲线图。
[0034]图21是支腿四受力曲线图。
[0035]图22是支腿一与支腿三之间的误差曲线图。
[0036]图23是支腿二与支腿四之间的误差曲线图。
具体实施方式
[0037]下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。
[0038]结合图1～图9，本专利技术所述的一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，具体如下：
[0039]步骤1，建立特种车辆三维模型，根据特种车辆三维模型建立特种车辆动力学模型,具体步骤如下：
[0040]本专利技术所考虑的重载大型特种车辆，车辆进行适当简化，其主要由大梁、悬架、轮胎、支腿和上装部件组成，使用Solidworks进行绘图。
[0041]调平部分三维模型主要有支腿、车体、电动缸三部分组成，其余结构均予以适当简
化；调平方案为四点支撑，由车辆支撑支腿进行调平，将我们的车架与其余各部分包括上装部件通过Solidworks进行装配，特种车辆的模型示意图如图3所示。
[0042]将三维模型导入ADAMS中添加约束。电动缸与车辆支腿使用固定副连接；支腿电动缸中采用移动副连接；轮胎及支腿与地面之间均采用接触力连接；且车辆支腿给予位移驱动。其中车体与地面，轴向旋转2.5
°
，径向旋转5
°
，以此模拟在不平整路面调平的环境，车辆四个支腿分布如图4所示。
[0043]步骤2，对每个支腿电机分别建立模型，步骤如下：所述电机采用永磁同步电机，利用matlab/simulink建立支腿电机模型，各支腿电机模型相同。电机模型搭建如图5所示。
[0044]步骤3，根据支腿电机的模型，设计基于ESO的ARC控制器，步骤如下：
[0045]对于一个电流控制的永磁同步电机，将其作为系统，惯性载荷的动力学方程为：
[0046][0047]其中，y表示角位移，表示角速度，表示角加速度，m表示惯性载荷，K表示转矩常数，u为控制器输入，B表示粘滞摩擦系数，表示其他未建模扰动，包括非线性摩擦、外部扰动和未建模动力学；t表示时间；
[0048]将式(1)写成状态空间形式，如下：
[0049][0050]其中，x＝[x1,x2]T
表示位置和速度的状态向量，x1表示位置向量，x2表示速度向量，表示加速度，中间参数向量θ＝[θ1,θ2]T
，其中θ1＝K/m，θ2＝B/m；总扰动
[0051]假设1：θ满足：
[0052]θ
min
≤θ≤θ
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，在特种车辆的前部和后部各设有两个支腿，每个支腿受一个电机控制，通过控制支腿的伸缩快速调平特种车辆，其特征在于，步骤如下：步骤1，建立特种车辆三维模型，在ADAMS中，根据特种车辆三维模型建立特种车辆动力学模型；步骤2，对每个支腿电机分别建立支腿电机模型；步骤3，根据支腿电机模型，设计基于ESO的ARC控制器；步骤4，将ADAMS中的特种车辆动力学模型导出生成MATLAB/Simulink子模块，作为特种车辆模块，在MATLAB/Simulink加入支腿电机模型，并结合设计的基于ESO的ARC控制器，在MATLAB/Simulink中搭建出上述控制器，利用交叉耦合控制，搭建特种车辆和支腿电机的控制仿真模块，对控制仿真模块赋予指令信号，通过调节控制器中的各个参数实现对特种车辆的快速调平。2.根据权利要求1所述的基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，其特征在于，步骤1中，建立特种车辆三维模型，在ADAMS中，根据特种车辆三维模型建立特种车辆动力学模型，具体如下：对特种车辆进行简化，将其简化为由大梁、悬架、轮胎、支腿和上装部件组成，使用Solidworks进行绘图，得到特种车辆三维模型；将特种车辆三维模型导入ADAMS中添加约束，得到特种车辆动力学模型。3.根据权利要求2所述的基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，其特征在于，步骤2中，对每个支腿电机分别建立支腿电机模型，具体如下：所述电机采用永磁同步电机，利用matlab/simulink建立支腿电机模型，各支腿电机模型相同。4.根据权利要求3所述的基于交叉耦合控制的特种车辆快速调平方法，其特征在于，步骤3中，根据支腿电机的模型，设计基于ESO的ARC控制器，具体如下：对于一个电流控制的永磁同步电机，将其作为系统，惯性载荷的动力学方程为：其中，y表示角位移，表示角速度，表示角加速度，m表示惯性载荷，K表示转矩常数，u为控制器输入，B表示粘滞摩擦系数，表示其他未建模扰动，包括非线性摩擦、外部扰动和未建模动力学；t表示时间；将式(1)写成状态空间形式，如下：其中，x＝[x1，x2]
T
表示位置和速度的状态向量，x1表示位置向量，x2表示速度向量，表示加速度，中间参数向量θ＝[θ1，θ2]
T
，其中θ1＝K/m，θ2＝B/m；总扰动假设1：θ满足：θ
min
≤θ≤θ
max
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
其中，θ最小值θ
min
＝[θ
1min
，θ
2min
]
T
，θ最大值θ
max
＝[θ
1max
，θ
2max
]
T
是已知的，并且d(x，t)是有界的，此外我们还假设θ
1min
＞0；参数适应：令表示θ的估计值，表示估计误差，不连续的投影定义为：其中，
·
i
表示向量
·
的第i个分量，i＝1，2；两个向量之间的＜运算是根据向量对应的元素来执行的；通过使用自适应律，得的导数的导数其中，Γ＞0为对角自适应速率矩阵，τ为待合成的自适应函数，对于任意自适应函数τ，式(5)中使用的投影映射保证，如式(6)和式(7)：P1：P2：设计控制器：1)设计反馈线性化控制器：定义一组切换函数，如下其中，系统的跟踪误差z1＝x1‑
x
1d
，x
1d
是系统期望跟踪的位置指令，z2表示系统速度误差，k1为反馈增益，是期望位置指令对时间的导数，位置跟踪误差的导数，x
2eq
为x2的期望，由于G(s)＝z1(s)/z2(s)＝1/(s+k1)是一个稳定的传递函数，使z1小或者收敛为零等价于使z2小或者收敛为零，其中s表示拉普拉斯算子；因此，剩下的设计就是使z2尽可能小，通过式(8)和式(2)，得：基于系统模型，设计的反馈线性化控制器为：其中θ
1n
为θ1的标称值，θ
2n
为θ2的标称值，反馈增益k2＞0；θ
1n
＝θ1；如果系统模型已知，即θ
1n
＝θ1，θ
2n
＝θ2，d(x，t)＝0，则所设计的反馈线性化控制器式(10)能够获得渐进跟踪性能；但是，事实上，所有的物理系统都有不同的建模不确定性，因此，θ
1n
≠θ1，θ
2n
≠θ2，d(x，t)≠0；2)基于ESO的反馈线性化控制器设计：为了处理反馈线性化控制中的建模不确定性，使用ESO，首先，将式(2)重写为：
其中，Δ(t)＝(θ1‑
θ
1n
)u
‑
(θ2‑
θ

【专利技术属性】
技术研发人员：姚建勇，张书祺，谢文建，胡健，黎兰，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：