一种基于扰动观测器的动力背包上负载的加速度控制方法与流程

本发明属于动力驱动装置相关技术领域，更具体地，涉及一种基于扰动观测器的动力背包上负载的加速度控制方法。

背景技术：

背包是人类日常生活中常见的负重方式，长时间背负大质量的负载会对人体造成一定伤害并且导致人体产生极大的能量消耗。在士兵行军和徒步旅行等活动中尤为常见，士兵行军时背负重物最大可达50-60kg，背负重物的时间长达几个小时甚至十几个小时；远足活动中也常常需要背负几千克至十几千克的重物连续行走数个小时。这导致了人体代谢成本增加、肌肉活性增加和肌肉疲劳，限制了人类的运动范围。同时沉重的背包还可能会增加肌肉骨骼损伤的风险。在这种背景下，我们提出了增强人体负重能力的动力背包，动力背包可以调节负载竖直方向的加速度波动，能够减少负载的惯性力，使人在负重时更轻松，代谢消耗更少。

目前，动力背包中对负载竖直方向加速度的调控是一个难点，由于人体的运动对动力背包产生很大的干扰，负载加速度常常被人体的运动影响，加速度跟踪控制效果不好，影响该系统辅助人体负重的效果。

技术实现要素：

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于扰动观测器的动力背包上负载的加速度控制方法，采用了反馈线性化和基于频域分析的方法，辨识了动力背包的摩擦力模型和二阶线性模型，并提出了扰动观测器的设计方法。该控制方法可以有效克服系统受到的干扰，增强系统的动态响应和加速度跟踪精度，保证了动力背包辅助人体负重的效果。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种基于扰动观测器的动力背包上负载的加速度控制方法，该方法包括下列步骤：

s1对于动力背包上的负载，设定其期望加速度，根据该期望加速度预设初始电机驱动电流，在该电流的驱动下负载开始运动，测量该负载的实际加速度；

s2建立所述动力背包上负载的加速度控制的扰动观测器，利用该扰动观测器计算使得该负载的实际加速度等于期望加速度的电机驱动电流，以此实现对动力背包上负载的加速度控制，其中，所述扰动观测器按照下列表达式进行：

io＝icmd-id+if

其中，io是电机驱动电流，icmd是命令驱动电流，即反馈控制和前馈控制生成的命令电流之和，id是克服扰动对应的驱动电流，if是摩擦补偿电流，即消除摩擦力影响所需要的驱动电流。

进一步优选地，在步骤s2中，所述观测器计算克服扰动对应的驱动电流id按照下列表达式进行求解：

其中，是负载的实际加速度需要的命令驱动电流理论值。

进一步优选地，在步骤s2中，所述按照下列表达式进行求解：

其中，是测量的负载实际加速度，是拉普拉斯变化，是拉普拉斯逆变换，s是复频率，g^-1(s)是动力背包的二阶线性模型g(s)的逆，f(s)是一个低通滤波器。

进一步优选地，在步骤s2中，所述icmd按照下列表达式进行求解：

icmd＝iff+ipid

其中，iff是前馈项的命令电流，kff是可调节的前馈系数，前馈项由期望加速度计算得到，ipid是pid反馈项的命令电流，负载加速度跟踪偏差为

进一步优选地，在步骤s2中，摩擦力模型包含粘滞摩擦和库仑摩擦，所述摩擦补偿电流if按照下列表达式进行计算：

其中，kv是粘滞摩擦系数，kc是库伦摩擦系数，是负载在背包上的位移的一阶导数，即速度，kbs是电机驱动电流与驱动力之间的系数。

进一步优选地，所述g(s)按照下列步骤求解：

(1)建立在动力背包的二阶线性模型，该二阶线性模型的输入为电机驱动电流中的命令驱动电流，模型输出为动力背包上负载的实际加速度，在建立该二阶线性模型中，电机驱动电流包括命令驱动电流和摩擦补偿电流，所述二阶线性模型如下：

其中，s是复频率，a、b、c、d均是待辨识的模型参数。

(2)采用不同频率的正弦电流作为命令驱动电流与摩擦补偿电流共同作用驱动电机产生驱动力，该正弦电流的幅值和相位已知，测量并采集在该正弦电流信号下所述负载的实际加速度，以此获得在不同频率下，正弦电流与负载的实际加速度之间的幅频和相频关系；

(3)根据步骤(2)中获得的幅频和相频关系，对步骤(1)中的二阶线性模型进行拟合，以此获得所述g(s)。

进一步优选地，所述kbs，kv和kc按照下列方式计算获得：

(1)将动力背包水平平放置，去除弹力绳，通过电机控制负载匀速运动，此时电机产生的主动力与摩擦力共同作用下，有如下关系：

其中，是负载在背包上的位移的一阶导数，即速度，kbs是电机驱动电流与驱动力之间的系数，kv是粘滞摩擦系数，kc是库伦摩擦系数，i是电机驱动电流；

(2)通过采集i和数据，通过最小二乘法拟合出kbs，kv，kc参数。总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具备下列效果：

1.本发明在建立观测器时需要使用动力背包的精确模型，考虑到系统模型中的非线性部分主要是摩擦力，建立了摩擦力模型并通过实验法辨识其参数。根据摩擦力模型，电机产生与摩擦力大小相等，方向相反的驱动力消除摩擦力的影响，使得系统可以近似为线性模型，便于设计和实现控制算法，同时通过实验法辨识线性模型的参数，为扰动观测器的实现提供基础；

2.本发明主要针对增强人体负重能力的动力背包由于人体运动的干扰，其负载加速度控制效果不佳的问题，提出了基于扰动观测器的加速度闭环控制方法，有效提高了系统的控制精度，使得系统具有更好的鲁棒性、更快的响应速度，保证了动力背包辅助人体运动的效果。在负重任务下减少人体的代谢能消耗；

3.本发明提供的基于扰动观测器的控制方法对加速度的控制，实现了更高的跟踪精度，该控制方法结构简单、实现方便，具有很强的实用价值。

附图说明

图1是按照本发明的优选实施例所构建的基于扰动观测器的加速度控制算法控制框图；

图2是按照本发明的优选实施例所构建的动力背包正常工作时的流程图；

图3是按照本发明的优选实施例所构建的辅助人体负重行走的动力背包。

在所有附图中，相同的附图标记用来表示相同的元件或结构，其中：

6-紧固夹扣，7-基板，8-弹力绳，9-负载，10-滑轮，11-联轴器，12-螺母，13-滚珠丝杠，14-支撑板，31-人体加速度传感器，32-负载加速度传感器，33-位移传感器，34-压力传感器，42-伺服电机。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图3所示，一种辅助人体负重行走的动力背包，该系统包括基板7和设置在该基板上的负载9、滚珠丝杠13、弹力绳8、数据采集单元、运动控制单元、电源、控制器、模式切换按键，其中：

所述滚珠丝杠13设置在所述基板7的中央，所述负载9设置在该滚珠丝杠上，在所述运动控制单元的驱动下在所述滚珠丝杠13上上下运动，所述弹力绳8设置一端固定在所述基板上，一端通过滑轮10与所述负载连接，通过该弹力绳对所述负载的牵引，以此平衡所述负载在竖直方向上的重力；

所述电源与所述数据采集单元和运动控制单元连接，分别为二者供电，所述数据采集单元与运动控制单元同时与所述控制器连接，当人体背上所述动力背包开始行走时，通过所述模式切换按键控制所述动力背包进入工作模式，该模式下所述数据采集单元采集人体运动时竖直方向上的加速度，并将采集的加速度传递给所述控制器，控制器根据该加速度设定所述负载竖直方向上的期望加速度，并使得所述运动控制单元驱动所述负载9在所述滚珠丝杠13上以所述期望加速度运动；当人体停下来时，通过所述模式切换按键控制所述动力背包进入位置控制模式，该模式下所述数据采集单元采集所述负载的位置，并传输给所述控制器，控制器通过所述运动控制单元使得所述负载停留在所述滚珠丝杠上。

运动控制单元包括电机驱动器、伺服电机42，伺服电机42固定在支撑块14上，与联轴器11相连，并依次通过联轴器11、滚珠丝杠13、螺母12将主动力传递到负载9上，从而调控负载的加速度跟踪期望加速度，从而减小人体背包负重行走过程中的代谢能消耗；电机驱动器工作在电流模式，根据接收的电机驱动电流信号驱动伺服电机42产生相应大小的力矩，主动力矩通过滚珠丝杠传递到负载上。

控制器用于读取所有传感器数据，经过控制算法计算之后将电机驱动电流信号发送给运动控制单元，并将数据通过通讯模块传输给上位机，运动控制单元接收电机驱动电流信号后，驱动电机产生相应大小的主动力矩，再通过滚珠丝杠等传动机构控制负载的运动。

如图2所示，对动力背包正常工作时采用图2所示的流程进行，步骤如下：

(a)初始化实时控制器的各个模块，对变量进行赋初值；

(b)通过模式切换按键，实时检测系统的工作模式，系统包括两种模式，分别为位置控制模式和加速度跟踪控制模式。

(c)在位置控制模式，使用pid控制算法控制负载回到行程中间位置，计算实际位置和期望位置之间的位置偏差，利用pid控制算法计算电机驱动电流大小，使得负载实际位置接近期望位置，

(d)在加速度跟踪控制模式下，采用本发明中提供的基于扰动观测器的加速度控制方法，实现加速度的跟踪控制，具体如下：

s1建立动力背包的模型，包括摩擦力模型和二阶线性模型，并通过实验法辨识摩擦力模型参数、二阶线性模型参数；

s2通过模式切换按键切换到加速度跟踪模式，控制器生成期望加速度，测量负载加速度作为反馈信号；

s3如图1所示，构建基于扰动观测器的加速度控制方法，利用扰动观测器计算克服扰动所需的驱动电流大小，即扰动项，根据期望加速度生成前馈项，根据加速度跟踪的偏差生成反馈项，根据负载的运动状态和辨识的摩擦力模型参数计算摩擦补偿电流，即摩擦补偿项，补偿实际系统中的摩擦力，前馈项、反馈项、摩擦补偿项和扰动项组成控制算法输出的电机驱动电流信号，并通过pwm波来控制电机驱动器产生的对应大小的电机驱动电流，即调控电机产生的力矩大小，利用该电机驱动电流调节负载的实际加速度，使得实际加速度尽可能等于期望加速度，从而实现负载的加速度跟踪控制。

进一步地，对于步骤s1中动力背包的摩擦力模型和二阶线性模型，具体如下：

建立摩擦力模型，由库仑摩擦和粘滞摩擦组成：

建立二阶线性模型，摩擦力造成了系统的非线性，包含非线性部分的实际系统表示g′(s)，消除摩擦力的影响后动力背包可以近似为二阶线性系统g(s)，二阶线性模型可用传递函数的表示方法：

其中：f是摩擦力，表示负载在背包上的位移的一阶导数，即速度，kv表示粘滞摩擦系数，kc表示库仑摩擦系数，g(s)表示消除摩擦力导致的非线性影响之后的二阶线性模型，常见的机械系统在有限频段内都可以看作二阶系统。参数kv、kc、a、b、c、d由实验法辨识得到。

对于摩擦力模型的辨识方法如下：

实验法辨识摩擦力模型时，将动力背包水平平放置，去除弹力绳，通过电机控制负载匀速运动，此时电机产生的主动力与摩擦力共同作用下，负载和电机转子匀速运动，即负载加速度几乎为零有如下关系：

即：

其中：表示负载在背包上的位移的二阶导数，此时由于动力背包静止放置，测量的负载加速度与相等；kbs表示电机驱动电流与驱动力之间的系数，i表示电机驱动电流，meq是理论计算得到的负载和电机转子在负载端的等效质量。通过采集i和数据，根据公式(3)，通过最小二乘法拟合出kbs，kv，kc参数。

对于动力背包的二阶线性模型的辨识，需要先进行摩擦补偿，即通过电机驱动力消除摩擦力，将非线性的实际系统变成便于建模的线性系统，再使用扫频法来获得系统的线性模型，即传递函数；具体的方法是：使用不同频率的正弦电流作为系统的输入信号，与摩擦补偿电流共同驱动电机产生驱动力，测量并采集该输入信号下负载的加速度信号，可以得到不同频率下，正弦电流与负载加速度之间的幅频关系，使用matlab系统辨识工具箱将多个离散的幅频特性数据拟合出传递函数，即g(s)。

进一步地，对于步骤s3，其具体步骤为：

根据负载驱动电机编码器得到的位置信号差分可得负载速度信号产生的摩擦补偿电流if为：

控制算法中使用前馈项和反馈项来生成命令驱动电流icmd根据期望加速度生成前馈项，根据测量的负载实际加速度和期望加速度的偏差经过比例-积分-微分(pid)控制器生成反馈项；

icmd＝iff+ipid(5)

前馈项iff根据负载期望加速度信号生成

其中，表示拉普拉斯变化，表示拉普拉斯逆变换，s表示复频率，是期望加速度，kff是可调节的前馈系数，g^-1(s)为动力背包的二阶线性模型g(s)的逆，f(s)表示一个低通滤波器，将物理不可实现的非因果系统g^-1(s)转换成物理可实现的因果系统g^-1(s)f(s)。

反馈项ipid根据负载的期望加速度和测量的实际加速度的偏差通过比例-积分-微分(pid)控制器得到，

其中kp、ki、kd分别表示比例、积分、微分系数，负载加速度跟踪偏差为

使用扰动观测器的步骤：测量的负载实际加速度其拉氏变换为xsl(s)s²，负载的实际加速度需要的命令驱动电流理论值

其中，是测量的负载实际加速度

负载的实际加速度是电机产生的主动力和系统受到的扰动共同作用下产生的，也就是说，测量的负载实际加速度需要的命令驱动电流理论值是由控制器实时计算的命令驱动电流icmd和克服扰动对应的驱动电流id组成。写成电流的形式，观测到的扰动对应驱动电流为：

控制算法输出的电机驱动电流为：

io＝icmd-id+if(10)

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。