动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法及其应用
【技术领域】
[0001] 本发明涉及单自由度磁致伸缩驱动器及多自由度精密平台驱动定位控制领域，具 体是一种用于单自由度驱动器及多自由度精密耦合驱动平台的精密驱动定位以及振动主 动隔振的动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法及其应用。
【背景技术】
[0002] 在精密驱动控制领域，为实现高精密的驱动控制，自适应控制技术得到越来越广 泛的应用。该种控制方法，本质上是一种闭环反馈控制，通过在线或者离线构建被控对象的 数学模型，并通过数学逆模型计算相应的控制量，进而实现对被控对象的驱动控制。如研 宄论文杨斌堂孙晓芬等的"巨磁致伸缩自适应精密驱动和振动控制研宄"（《噪声与振动控 制》）中所提出的一种基于CARMA模型在线辨识出被控对象磁致伸缩驱动器的数学模型，并 基于改进的广义预测自适应控制方法实现被控对象的精密驱动定位及振动主动控制。
[0003] 然而，由于这种控制方法本质上是一种闭环反馈控制，这种方法由于控制方法的 响应速度总是存在一定的时滞，进而造成被控对象存在无可避免的控制误差。
【发明内容】
[0004] 为了进一步提高被控对象的驱动控制精度，本发明结合前馈反馈控制以及自适应 控制方法，提出了一种动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法及其应用，可以有效 的减少反馈控制时滞的影响，提高控制算法的精度和响应速度。
[0005] 为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的。
[0006] 根据本发明的第一个方面，提供了一种动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制 方法，包括如下步骤：
[0007] 基于受控自回归滑动平均模型在线辨识出被控对象的实时数学模型A;
[0008] 将实时数学模型A用于前馈控制器，结合改进的广义预测自适应控制方法进行动 态前馈补偿；
[0009] 将实时数学模型A用于反馈控制器，结合改进的广义预测自适应控制方法进行自 适应反馈控制；
[0010] 最终实现被控对象的前馈反馈复合控制；
[0011] 所述改进的广义预测自适应控制方法具体为：
[0012] 在预测控制的基础上进行动态前馈补偿准备、多步预测以及控制量求解；
[0013] 动态前馈补偿准备：
[0014] 通过实时数学模型A，将被控对象在线辨识的k时刻数学模型用于k+1时刻的前馈 模型，用于实现动态前馈补偿；
[0015] 多步预测：
[0016] 将被控对象设定为在未来某一段时间内，预测输出位移序列跟踪预先设定的期望 位移序列，进而得到改进的广义预测自适应控制规律表达式为：
[0017] J=E{(Y-Yr)T (Y-Yr) +AUtrAU}
[0018] 式中
【主权项】
1. 一种动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于受控自回归滑动平均模型在线辨识出被控对象的实时数学模型A; 将实时数学模型A用于前馈控制器，结合改进的广义预测自适应控制方法进行动态前 馈补偿； 将实时数学模型A用于反馈控制器，结合改进的广义预测自适应控制方法进行自适应 反馈控制； 最终实现被控对象的前馈反馈复合控制. 所述改进的广义预测自适应控制方法具体为： 通过实时数学模型A，将被控对象在线辨识的k时刻数学模型用于k+1时刻的前馈模 型，用于动态前馈补偿； 将被控对象设定为在未来某一段时间内，预测输出位移序列跟踪预先设定的期望位移 序列，进而得到改进的广义预测自适应控制规律表达式为： J=E{(Y-Yr)T(Y-Yr) +A护rAU} 式中 Y= [y化+1)，y化巧），…，y化+脚]T Yr= [yr(k+l)，yr化+2)，…，y,化+N)]t AU= [Au化)，Au化+1)，…，Au化+Nu-1)]t r=diag{i\j\y'\i\ ) J为总能量最小化；EW为求方差；Y为预测输出义为期望输出；T为矩阵转置；下 标r为期望输出下标；U为控制量输出序列；AU为控制量输出增量序列；r为加权系数 矩阵；y化+j)和y,化+j)分别为被控对象在k+j时刻的预测输出位移及期望位移，jG1， 2,......，N;N为被控对象的位移输出长度；Nu是被控对象的控制信号序列长度；Au化+j) 为k+j时刻的控制增量，jG0，1，......，Nu-l 为控制信号的加权系数，jG1，2,......， Nu; 使用矩阵运算的方式进行控制量求解，根据多步预测中得到的改进的广义预测自适应 控制规律，得到当前时刻的控制量u(k)为： u(k)=u化-1) + [1 0 …0]肛G+r)-iGT化-Ym) Ym= [y。化+d)y。化+d+l)…y。化W]
式中，Ym为预测输出序列巧m化+j)为第k+j个预测输出，jGd，d+1，......，d+N，完 全由被控对象过去的输入输出确定，d为被控对象的延时，N为预测输出序列长度；G为控制 矩阵；bj,。为控制矩阵下标，jG1，2,......，N-d+1。
2. 根据权利要求1所述的动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法，其特征在 于，所述实时数学模型A通过受控自回归滑动平均模型与递推增广最小二乘法相结合得 到。
3. 根据权利要求1所述的动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法，其特征在 于，所述辨识出的实时数学模型A包括被控对象的信号输入输出特性W及周围环境的干扰 因素产生的干扰信号。
4. 根据权利要求1所述的动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法，其特征在 于，所述被控对象的前馈反馈复合控制表达式为：
其中，A片1)为系统输出系数；B(z4)为系统输入系数；C片1)为系统扰动系数；为 滞后d步算子；U化）和y化）分别为被控对象的信号输入和输出a化）为系统随机扰动；k 为采集点；d为被控对象的纯延时；aj为系统输出系数序列第aJ个，jG1，2,......，nn。 为系统输出系数序列长度；bj为系统输入系数第b/h，jG0,1，......，nb，nb为系统输入 系数序列长度；Cj.为系统扰动系数第cj.个，jG1，2,……，n。，n。为系统扰动系数序列长 度；Z-嘴滞后j步算子，jG1，2,......，na、Db或ne，n。、Db或ne分别为滞后算子的步长 度。
5. -种权利要求1至4中任一项所述的动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方 法，应用于单自由度磁致伸缩驱动器。
6. 根据权利要求5所述的应用于单自由度磁致伸缩驱动器的动态前馈补偿的改进广 义预测自适应控制方法，其特征在于，在单自由度磁致伸缩驱动器的定位过程中，通过动态 前馈补偿实现对干扰激励的补偿，通过自适应反馈控制进行驱动定位控制。
7. -种权利要求1至4中任一项所述的动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方 法，应用于多自由度精密禪合驱动平台，所述多自由度精密禪合驱动平台包括多个相互之 间禪合连接的单自由度磁致伸缩驱动器。
8. 根据权利要求7所述的应用于多自由度精密禪合驱动平台的动态前馈补偿的改进 广义预测自适应控制方法，其特征在于，在多自由度精密禪合驱动平台的定位驱动控制过 程中，当其中一个单自由度磁致伸缩驱动器运动时，将其余单自由度磁致伸缩驱动器的位 移输出均看作是对运动状态中的单自由度磁致伸缩驱动器的干扰激励，通过动态前馈补偿 实现对干扰激励的补偿，通过自适应反馈控制对运动中的单自由度磁致伸缩驱动器进行驱 动定位控制。
【专利摘要】本发明提供了一种动态前馈补偿的改进广义预测自适应控制方法，包括如下步骤：基于受控自回归滑动平均模型在线辨识出被控对象的实时数学模型A；将实时数学模型A用于前馈控制器，结合改进的广义预测自适应控制方法进行动态前馈补偿；将实时数学模型A用于反馈控制器，结合改进的广义预测自适应控制方法进行自适应反馈控制；最终实现被控对象的前馈反馈复合控制；所述改进的广义预测自适应控制方法为：在广义预测控制的基础上进行动态前馈补偿准备、多步预测以及控制量求解；同时给出了上述方法在单自由度磁致伸缩驱动器和多自由度精密耦合驱动平台中的应用。本发明提高了磁致伸缩驱动器的控制精度和控制方法的响应速度。
【IPC分类】G05B13-04
【公开号】CN104793490
【申请号】CN201510158323
【发明人】邓凯, 杨斌堂
【申请人】上海交通大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月3日