基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201810044342.1

申请日：20180117

发明人：苏晓杰文瑶刘鑫鑫杨荣妮

申请人：重庆大学

申请人地址：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20180427

公开号：CN107966908A

代理人：吴彬

代理机构：重庆信航知识产权代理有限公司 50218

摘　　要：本发明公开了一种基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型；步骤二、基于事件触发机制，设定卡车拖车系统的事件触发条件，并构造卡车拖车系统的模糊控制器；步骤三、模糊控制律u(t)将控制信号指令经过事件触发装置传送给系统执行器，实现控制目的。本发明基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，其能获得较为理想的动态特性，对系统参数和外部的干扰信号变化具有一定的鲁棒性，使得系统具有良好的稳定性。此外，由于事件触发通信机制的引入，有效抑制了卡车拖车系统的时变时滞特性，并且减少了网络中的传输数据，减轻了网络带宽占有率的负担。

主权项：基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型： $\{\begin{matrix} {\overset{\cdot}{x}}_{1} (t) = - \frac{\overline{υ} \overline{t}}{L {\overline{t}}_{0}} x_{1} (t) + \frac{\overline{υ} \overline{t}}{l {\overline{t}}_{0}} u (t) + 0.1 w_{1} (t) + 0.1 w_{2} (t) \\ {\overset{\cdot}{x}}_{2} (t) = \frac{\overline{υ} \overline{t}}{L {\overline{t}}_{0}} x_{1} (t) + 0.1 w_{1} (t) + 0.1 w_{2} (t) \\ x_{3} (t) = \frac{\overline{υ} \overline{t}}{{\overline{t}}_{0}} \sin [x_{2} (t) + \frac{υ \overline{t}}{2 L} x_{1} (t)] \end{matrix}$ 式中，L为拖车的长度，单位为m；l为卡车的长长度，单位为m，为倒车恒定速度，单位为m/s；为采样时间，单位为s；为系统初始时间，单位为s；为重力加加速度，单位为m/s²；令采用如下所示的模糊规则来设计T?S模糊控制器：规则1：如果θ(t)≈0，那么 $\overset{\cdot}{x} (t) = A_{1} x (t) + B_{1} u (t) + C_{1} w (t),$ z(t)＝D₁x(t)+E₁u(t)+F₁w(t)；规则2：如果θ(t)≈±π，那么 $\overset{\cdot}{x} (t) = A_{2} x (t) + B_{2} u (t) + C_{2} w (t),$ z(t)＝D₂x(t)+E₂u(t)+F₂w(t)；其中x(t)＝[x₁(t)?x₂(t)?x₃(t)]^T，w(t)＝[w₁(t)?w₂(t)]^T，x(t)是系统的状态向量，u(t)是系统的控制输入，w(t)是干扰输入，范围为L₂[0,∞)，z(t)是测量输出； $A_{1} = [\begin{matrix} - \frac{\overline{υ} \overline{t}}{L {\overline{t}}_{0}} & 0 & 0 \\ \frac{\overline{υ} \overline{t}}{L {\overline{t}}_{0}} & 0 & 0 \\ \frac{{\overline{υ}}^{2} {\overline{t}}^{2}}{2 L {\overline{t}}_{0}} & \frac{\overline{υ t}}{{\overline{t}}_{0}} & 0 \end{matrix}], A_{2} = [\begin{matrix} - \frac{\overline{υ} \overline{t}}{L {\overline{t}}_{0}} & 0 & 0 \\ \frac{\overline{υ} \overline{t}}{L {\overline{t}}_{0}} & 0 & 0 \\ \frac{{\overline{g υ}}^{2} {\overline{t}}^{2}}{2 L {\overline{t}}_{0}} & \frac{\overline{g} \overline{υ} \overline{t}}{{\overline{t}}_{0}} & 0 \end{matrix}],$ $B_{1} = B_{2} = [\begin{matrix} \frac{\overline{υ} \overline{t}}{l {\overline{t}}_{0}} \\ 0 \\ 0 \end{matrix}], C_{1} = C_{2} = [\begin{matrix} 0.1 & 0.1 \\ 0.1 & 0.1 \\ 0 & 0 \end{matrix}],$ $D_{1} = D_{2} = [\begin{matrix} 0.1 & 0.2 & 0.2 \\ 0.3 & 0.2 & 0.1 \end{matrix}], E_{1} = E_{2} = [\begin{matrix} 1.2 \\ 1.1 \end{matrix}], F_{1} = F_{2} = [\begin{matrix} 0.15 & 0 \\ 0 & 0.2 \end{matrix}];$ 至此，得到卡车拖车系统的状态空间模型；步骤二、基于事件触发机制，设定卡车拖车系统的事件触发条件，并构造卡车拖车系统的的模糊控制器；1)卡车拖车系统的事件触发形式如下所示：e_k^T(s_kT)Λ₁e_k(s_kT)≤δx^T(t?h(t))Λ₂x(t?h(t))其中：e_k(s_kT)表示当前传输的采样时刻和最新的传输时刻两者之间的误差，即e_k(s_kT)＝x(s_kT)?x(t_kT)；Λ₁,Λ₂表示所设计的事件触发加权矩阵；δ是给定的常数标量，满足δ∈[0,1)；h(t)表示时延；x(t?h(t))表示延时状态；2)设计事件触发机制参数Λ₁，Λ₂和常数标量δ；其中事件触发矩阵Λ₁,Λ₂可以利用Matlab—LMI工具箱中的求解器feasp进行求解得到；δ满足δ∈[0,1)；3)在模糊系统控制中，模糊控制律等效于K_j＝Ω_jξ^?1构成，K_j是模糊控制器的增益矩阵，矩阵Ω_j和给定标量ξ在稳定性条件设计中满足条件K_jξ＝Ω_j；4)构造模糊控制律：u(t)＝K_jx(t_kT)其中：K_j是模糊控制器增益矩阵；x(t_kT)表示当前采样状态；采样数据是否传送到相应的模糊控制器由以下事件触发条件决定：[x(kT)?x(t_kT)]^TΛ₁[x(kT)?x(t_kT)]≤δx^T(kT)Λ₂x(kT)其中：Λ₁,Λ₂表示所设计的事件触发加权矩阵，x(kT)表示当前采样状态，x(t_kT)表示最新传输状态，δ是给定的常数标量，满足δ∈[0,1)；最后，可以得到T?S模糊闭环控制系统如下所示： $\overset{\cdot}{x} (t) = A_{i} x (t) + B_{i} K_{j} x (t - h (t)) - B_{i} K_{j} e_{k} (s_{k} T) + C_{i} w (t),$ z(t)＝D_ix(t)+E_iK_jx(t?h(t))?E_iK_je_k(s_kT)+F_iw(t)；步骤三、模糊控制律u(t)将控制信号指令经过事件触发装置传送给系统执行器，实现控制目的。

关键词：卡车拖车;触发机制;基于事件;模糊控制;动态数学模型;事件触发条件;事件触发通信;模糊控制器;系统执行器;传输数据;动态特性;干扰信号;控制信号;时滞特性;事件触发;网络带宽;系统参数;有效抑制;鲁棒性;时变;占有率;指令;外部;引入;网络

法律状态：公开

IPC专利分类号：G05B13/04(2006.01)I