基于半物理仿真的RBF神经网络滑模控制_

基于半物理仿真的RBF神经网络滑模控制
   杨鹏，姜威，刘品杰，张燕
   (河北工业大学自动化系，天津300130)
   摘要：针对一类不确定时滞系统研究滑模控制的实现问题。对于实际应用对象的时滞特性采取了特殊的线性变换，将原时滞系统转化为无时滞系统。通过设计二次型性能指标计算得到了最优的切换函数，并使用RBF神经网络实现了滑模控制的自适应等效控制，保证了系统能够克服扰动，系统状态在有限时间能够到达滑模面。系统仿真验证了该方法的有效性和稳定性。
   关键词：滑模控制；不确定时滞系统；半物理仿真；RBF神经网络
   1  概述
   实际控制系统中普遍存在时滞现象，而时滞的存在致使系统的控制品质变差，甚至会导致系统的不稳定，寻找鲁棒性好的控制方法是非常必要的。现有处理时滞系统的方法主要有Smith预估策略、预测控制、输出跟踪控制方法、LQR/LTR算法等[1-3]。近年来，变结构控制逐渐引起学者的重视，它具有鲁棒性强、降阶、响应快及算法简单等优点，尤其是滑动模态对系统内部参数变化及外界扰动具有不敏感性，为复杂系统的设计提供了一种有效途径[4]。
   本文结合实际应用，针对一类带有控制时滞的不确定性系统，利用线性变换将原系统化为线性无时滞的系统，在新坐标下给出了最优滑模面和利用神经网络实现变结构控制律的设计方法，并讨论了控制的有效性和系统的稳定性。将滑模变结构控制引入到温度液位控制系统中，并通过Matlab的RTWT在半物理仿真平台上进行实时仿真[5-6]。
   2  仿真实验平台介绍及被控对象描述
   实时仿真系统采用了MathWorks公司提供的Matlab/RTWT仿真环境，系统分为虚拟控制器与现场系统两部分，两者之间通过数据采集卡相连[6]。
   系统中虚拟控制器部分由Matlab结合Simulink工具箱实现，以Simulink模型作为连接物理目标的接口。Simulink的外部模式与RTWT结合提供了一个图形用户接口。Simulink模型和实时应用程序之间保持着一个校验机制，实时内核使用这个校验机制来判断Simulink模型结构在代码生成的过程中是否和实时应用程序的结构保持一致。这就确保了在线修改模型参数的时候，Simulink模型的参数可以正确地映射到实时应用程序相应的参数上。控制试验平台主要是辅助计算机完成对控制信号的执行。
   为了完成不同控制器的快速原型化设计，可将不同的硬件系统引入到仿真回路里，在此以浙江天煌科技实业有限公司的THJ-3型高级过程控制对象系统实验装置为硬件系统，其中控制对象配有水槽、锅炉、三相磁力泵等各种模拟工业现场的装置，并安装了各类监测变送装置和执行机构，使其更加接近工业现场。该装置配有多个手动阀门，通过手动阀门组的切换可将整套对象分解组合成多种不同的控制对象系统。实验平台提供工业控制中标准的4 mA~20 mA和1 V~5 V信号接口，可以方便地将信号接到数据采集卡的端子板上，为仿真平台的搭建提供方便。通过对这些环节的任意组合可以得到二阶及高阶系统。
   由于在控制过程中不可避免地存在内部参数的变化和外界干扰，为不失一般性，本文研究对象为如下形式的不确定时滞系统[3]：

   5仿真实验
   在Simulink的仿真算法中，使用C语言编写了2个S-Function来完成控制算法，第1个S-Function是transform模块，用来完成线性变换，输出的信号以及求得的信号的导数输入第2个S-Function。第2个S-Function则是神经网络控制器模块，通过它系统实现变结构控制率。
   在仿真过程中，首先选取二阶水槽为控制对象，通过控制进水流量控制水槽中的液位高度检验控制算法。为了展示算法的控制效果，使用没有加入线性变换的简单变结构控制(图2(a))和带有线性变换的RBF变结构算法(图2(b))进行比较。可以看出没有使用线性变换的变结构算法超调量过大，由于系统的惯性和时滞特性使得系统动态过程中抖动过大，而使用了线性变换的RBF变结构控制算法动态性能则好得多。最后，给出RBF滑模控制在锅炉系统中的相应曲线(图3)，也显示出优良的控制效果。

6 结束语
本文基于Matlab的半物理仿真实验平台，设计了一个时滞系统的神经网络滑模变结构控制算法。通过特殊的线性变换，将原时滞系统化为无时滞系统，应用RBF神经网络拟合最优切换函数完成控制。应用该算法对二阶液位系统和锅炉温度控制系统进行实时控制仿真实验，结果表明该方法实用，系统超调少，能够在有限时间能够到达滑模面，对于不确定时滞系统，能够很好地克服执行机构的非线性等干扰与不确定性对系统产生的的影响。

文章来自：滑模机械网

文章作者：信息一部

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