[发明专利]一种三轴云台伺服电机的神经网络与自抗扰的复合控制方法

说明书

本发明公开了一种三轴云台伺服电机的神经网络与自抗扰的复合控制方法，其特征在于，包括如下步骤；1）建立含Stribeck摩擦模型的三轴云台内框伺服系统动力学方程：2）针对步骤1）所建立的动力学方程设计自抗扰控制器；3）设计RBF神经网络与自抗扰控制器相结合，构成RBF神经网络自抗扰监督控制器。这种方法能在非线性系统上实现更好响应速度和控制精度，不仅可以确保控制系统的稳定性和鲁棒性，神经网络的引入能提高系统的自适应能力，在满足控制性能的要求下，该方法能适应的被控对象范围更大。

技术领域

本发明涉及三轴云台伺服电机控制技术领域，具体涉及一种将RBF神经网络与自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control，简称ADRC)相结合，构成RBF神经网络自抗扰监督控制的方法，尤其是一种三轴云台伺服电机的神经网络与自抗扰的复合控制方法。

背景技术

对于三轴云台，如何设计良好的稳定控制方法来抵消外界晃动，从而有效克服因镜头晃动而造成的图像模糊问题，对获取高质量的影像具有重要的意义。三轴云台在空间结构上主要由外框、中框、内框组成结构，而且外框、中框、内框互相独立、互相垂直，具有三个方向的自由度。假设机载云台是刚体，忽略离心力和科氏力，三轴云台整体可视为一个三轴伺服系统，且三个轴的工作原理基本相同。由于伺服系统中的摩擦现象是客观存在的，云台伺服电机在低速运行时会有较强的摩擦现象，这时的被控对象就具有非线性特性，传统的PID控制难以达到高精度控制效果。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种三轴云台伺服电机的神经网络与自抗扰的复合控制方法。这种方法能在非线性系统上实现更好响应速度和控制精度，不仅可以确保控制系统的稳定性和鲁棒性，神经网络的引入能提高系统的自适应能力，在满足控制性能的要求下，该方法能适应的被控对象范围更大。

实现本发明目的的技术方案是：

一种三轴云台伺服电机的神经网络与自抗扰的复合控制方法，与现有技术不同处在于，包括如下步骤：

1)建立含Stribeck摩擦模型的三轴云台内框伺服系统动力学方程：

忽略电枢电感，所述动力学方程如公式(1)所示：

令x₁(t)＝θ(t)，可将上式转换为如公式(2)的状态方程：

公式(1)、公式(2)中，u(t)为控制输入，K_u为PWM功率放大器放大系数，R为电枢电阻，K_m为电机力矩系数，C_e为电压反馈系数，J为等效到伺服电机转轴上的总的转动惯量，θ(t)为转角，为转速，为角加速度，F_f(t)为典型的Stribeck摩擦模型，Stribeck摩擦模型表明在不同的摩擦阶段，摩擦力矩与速度之间的关系，表述如下：

当时，F_f(t)为公式(3)：

当时，F_f(t)为公式(4)：

因此，计算公式(2)式时，根据条件或分别采用公式(3)式或公式(4)式进行计算，其中，公式(3)、公式(4)中F_m为最大静摩擦力，F_c为库仑摩擦力，k_v为黏性摩擦力矩比例系数，α和α₁是正值常数，F(t)为驱动力，即u(t)；2)针对步骤1)所建立的动力学方程设计自抗扰控制器：其过包括：

(1)二阶离散形式的跟踪-微分器方程设计：

跟踪-微分器即TD的二阶离散形式如公式(5)所示：