王超 周勇軍 閆守成 周文君 張德磊 唐雄

摘 要：針對某炮控系統(tǒng)存在較強的非線性和不確定性特征，提出了基于補償滑模的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制策略。引入了補償滑模面設計方法，構成了自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器和輔助補償器。自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器由Hermite多項式、變結構神經(jīng)網(wǎng)絡和神經(jīng)元參數(shù)自學習算法構成，其減小了計算復雜度，提高了自適應能力；梯度下降法對神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)進行自學習，提高了系統(tǒng)的收斂速度；輔助補償器的引入進一步減小了系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差，滿足了該炮控系統(tǒng)的基本指標要求，保證了系統(tǒng)在Lyapunov意義下的穩(wěn)定性和魯棒性。半實物仿真試驗表明：該控制策略有效地提高了系統(tǒng)的控制精確度和魯棒性，減小了外界干擾對系統(tǒng)性能的影響。

關鍵詞：炮控系統(tǒng)；補償滑模面；自組織；神經(jīng)網(wǎng)絡；Lyapunov穩(wěn)定

中圖分類號：TP 249

文獻標志碼：A

文章編號：1007-449X（2018）06-0114-09

Abstract：A selforganizing neural network with complementary sliding modes control strategy is proposed for the strong nonlinearities and uncertainties of a gun control system （GCS）， which consists of the selforganizing neural network controller （SNNC） and the auxiliary compensation controller （ACC） with the complementary sliding mode surface. The selforganizing neural network controller included a Hermite polynomial， a variable structure selforganizing neural network （VSSNN） and selflearning parameters with the gradient descent method， which reduced the computational complexity and accelerated the ability of adaptation.The gradient descent method adjusted parameters of the neural network and promoted the convergence rapidity. The auxiliary compensator was introduced to further reduce steadystate error of the system， which satisfied the basic indicators of requirements and guaranteed the stability and robustness of the system in the sense of Lyapunov. The semiphysical test simulation shows that the control strategy greatly improves the control accuracy and robustness of the system， and effectively eliminates the influence of disturbance in the system.

Keywords：gun control system； complementary sliding modes； selforganizing； neural network； Lyapunov stability

0 引 言

炮控系統(tǒng)（gun control system， GCS）性能是衡量武器作戰(zhàn)能力的重要指標之一，快速、精確、穩(wěn)定的調炮是實現(xiàn)“先敵開火、首發(fā)命中”的保證。全電式炮控系統(tǒng)憑借結構簡單、性能優(yōu)良、效率高、“二次危害”小等優(yōu)點，已成為各國研究炮控系統(tǒng)的熱點。某炮控系統(tǒng)采用交流永磁同步電機驅動伺服系統(tǒng)，但其同樣存在較多的非線性因素，如齒圈間隙、彈性變形、摩擦力矩等等，導致該武器炮控系統(tǒng)出現(xiàn)低速“爬行”和穩(wěn)態(tài)“平頂”等問題[1]。

針對炮控系統(tǒng)中存在的齒圈間隙，文獻[2]建立了包含齒隙模型的機理模型，取得了一定的控制效果，但忽略了系統(tǒng)中其他因素的影響。針對炮控系統(tǒng)中存在的摩擦非線性，文獻[3]和文獻[4]簡化摩擦力矩模型，其控制策略不具有一般性?；跈C理建模方法實現(xiàn)的控制策略，在炮控系統(tǒng)外界干擾發(fā)生變化時不能作出快速的響應和跟蹤。傳統(tǒng)的控制方法機理簡單，不能有效適應系統(tǒng)非線性擾動的影響，為了進一步提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和控制精確度，智能控制算法得到了廣泛的應用，克服了建立機理模型時部分因素考慮不完善的缺點?；Ｗ兘Y構控制作為一種特殊的魯棒控制方法，能夠提取控制系統(tǒng)當前運動狀態(tài)，在解決不確定非線性系統(tǒng)的控制問題上顯示了巨大的生命力。雖然其對外界干擾具有很強的魯棒性和完全的自適應性，但文獻[5]構造的滑模面切換速度較慢，導致響應時間太長；文獻[6]和文獻[7]的優(yōu)點在于針對該炮控系統(tǒng)的特點，融合多種智能控制算法，缺點是未結合炮控系統(tǒng)的實際工作情況進行半實物仿真試驗。神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性系統(tǒng)較強的近似能力，但是由于內(nèi)部參數(shù)擾動和外部系統(tǒng)干擾，實際系統(tǒng)的理想模型很難得到[8]。文獻[9]系統(tǒng)地分析了神經(jīng)網(wǎng)絡在炮控系統(tǒng)的應用，但是存在收斂速度慢、跟蹤精確度不高的問題。前人的研究結果表明，兩種算法的有效結合，以及常用的諸如擾動觀測器等補償控制等，可以進一步補償系統(tǒng)存在的近似偏差，保證控制算法的穩(wěn)定性，提高了系統(tǒng)的控制性能和魯棒性[10-13]。

結合上述文獻，以某武器炮控系統(tǒng)為研究對象，提出一種基于補償滑模面的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器。考慮到系統(tǒng)自身存在較強的非線性和外部干擾等，設計了在Lyapunov意義下系統(tǒng)穩(wěn)定的輔助補償器，保證了系統(tǒng)的控制精確度和魯棒性。通過半實物仿真試驗，進一步驗證了該控制策略的有效性和實用性。

1 某武器炮控系統(tǒng)

在實際作戰(zhàn)中，敵方目標或者炮車自身位置實時變化，因此炮控系統(tǒng)必須能夠在運動中調轉火炮角度來實時鎖定敵方目標，要求火炮具有快速實時瞄準和穩(wěn)定的性能，所以炮控系統(tǒng)既要有對火炮實施瞄準的速度控制系統(tǒng)，又要保持火炮穩(wěn)定的位置控制系統(tǒng)。速度控制系統(tǒng)一般借助于與電機相匹配的驅動器實現(xiàn)，位置控制系統(tǒng)則是通過優(yōu)化的控制算法實現(xiàn)。文中該炮控系統(tǒng)水平向和高低向均采用永磁交流同步電機控制，考慮到該電機具有自身耦合等問題，采用面向磁場的矢量控制電機可以實現(xiàn)對電壓、電流和磁勢等變量的解耦。由文獻[14]可知，在電機交軸電流id=0控制方式下，可以近似地表示成直流電機的模型。其系統(tǒng)框圖如圖1所示。

2 補償滑模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器

考慮到該控制系統(tǒng)存在強非線性特點，采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制器，該控制器主要由自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器（selforganizing neural network controller，SNNC）和輔助補償器（auxiliary compensation controller，ACC）構成，設計了基于Lyapunov意義下系統(tǒng)穩(wěn)定的控制器，保證了實際系統(tǒng)的控制精度和魯棒性。前者由Hermite多項式、變結構神經(jīng)網(wǎng)絡和參數(shù)自學習算法構成，作為武器炮控系統(tǒng)的主控制器，實現(xiàn)對其進行穩(wěn)定控制；后者則依據(jù)滑模面的輸出，作為該武器炮控系統(tǒng)的輔助控制器，實現(xiàn)對其進行快速、精確控制。如圖2所示，其中uSNNC和uACC分別是SNNC和ACC的輸出，設計的復合控制器輸出為

2.1 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器設計

2.1.1 基于Hermite多項式的神經(jīng)網(wǎng)絡控制器

該控制器結構主要包括成5個部分，分別是輸入層、Hermite層、接收層、隱含層、輸出層，對應如圖3所示。

4 半實物仿真試驗

為了進一步驗證上述控制方法的有效性和實用性，搭建了基于該武器炮控系統(tǒng)的半實物仿真試驗平臺，如圖4所示。

該炮塔的轉動慣量為7 000 kg·m2，總摩擦力矩Mf≤1 200 N·m，重心位置在炮塔旋轉中心正前方l=0.35 m處，選取該武器的水平分系統(tǒng)為研究對象，技戰(zhàn)術指標要求水平向最大調炮速度vmax≥0.611 rad/s，最小瞄準速度vmin≤0.000 436 rad/s，最大調炮加速度αmax≥0.873 rad/s2，傳動比353，故選取水平向的電機額定功率3.4 kW，額定轉速2 500 r/min。結合水平向電機相關標稱值和試驗結果分析，對應的炮控系統(tǒng)相關參數(shù)如表1所示。

針對該武器炮控系統(tǒng)主要工作在裝填調炮和穩(wěn)瞄兩種工作狀態(tài)，前者根據(jù)系統(tǒng)階躍和變目標響應，突出體現(xiàn)其在大范圍裝填調炮時的快速性，首先結合文獻[12]，比較非線性干擾觀測器控制器（nonlinear disturbance observer controller， NDOC）和提出算法的優(yōu)越性，如圖5所示；后者結合系統(tǒng)進行正弦跟蹤和等速跟蹤情況，顯著表明其在小范圍和大范圍裝填調炮時的穩(wěn)定性，如圖6、圖7和圖8所示。

由圖5可知，該階躍響應的穩(wěn)態(tài)值是1 rad，圖中比較了相同條件下SNNC、SNNC and ACC、VSSNNC and ACC、NDOC的階躍響應情況，對應的穩(wěn)定誤差和穩(wěn)定時間如表2所示。NDOC和SNNC在系統(tǒng)穩(wěn)定時存在1.16%的穩(wěn)態(tài)誤差，不符合炮控系統(tǒng)指標要求。在結合ACC后，SNNC and ACC的穩(wěn)定精確度達到了0.45%，進一步分析系統(tǒng)的快速性可知，VSSNNC and ACC比SNNC and ACC的調節(jié)時間要短0.5 s，且穩(wěn)定精確度要高0.29%。在t=3.0 s時，改變階躍響應目標值為0.85 rad， VSSNNC and ACC經(jīng)過0.45 s進入穩(wěn)定狀態(tài)，SNNC and ACC經(jīng)過0.73 s進入穩(wěn)定狀態(tài)，凸顯VSSNNC結合ACC后具有較好的動態(tài)特性和較強的魯棒性。

考慮到該炮控系統(tǒng)的自身特性和實際負載情況，在穩(wěn)瞄階段，1 s內(nèi)炮塔變化角度≤0.108 rad（在半實物仿真試驗時，減速箱輸出軸和實際炮塔轉動軸的傳動比一致），選取理想位置信號為y=0.1sin（0.5πt），采用VSSNNC and ACC進行跟蹤，試驗結果如圖6（a）～圖6（e）所示，控制周期5 ms。

由圖6（a）、6（b）可知，系統(tǒng)的調節(jié)時間為0.36 s，穩(wěn)態(tài)誤差為1.16%，符合系統(tǒng)指標要求；圖6（c）、6（d）表明，系統(tǒng)在換向過程中，受齒隙、摩擦等引起的非線性因素影響，出現(xiàn)較大的波動，加速度的變化尤為明顯，范圍在-0.289～0.296 rad/s2。

根據(jù)上述試驗結論，考慮到在大范圍裝填調炮和換向時可能存在的較大波動，選取理想位置信號y=sin（0.5πt），采用VSSNNC and ACC進行跟蹤，對應的試驗結果如圖7所示。

由圖7（a）可知，系統(tǒng)在轉向部分角加速度波動仍舊較大，變化范圍為2.586～2.634 rad/s2，和圖6（d）相比較，大范圍角加速度波動范圍相對較??；結合圖6（e）和圖7（b）可知，忽略起始階段影響，前者需要隱含神經(jīng)元數(shù)目為6～8，后者相對較少，且穩(wěn)定后較前者隱含神經(jīng)元數(shù)目少1，但兩者在轉向部分神經(jīng)元數(shù)目均有所增加。

考慮到炮控系統(tǒng)低速跟蹤目標時，系統(tǒng)內(nèi)部存在摩擦力矩，出現(xiàn)低速爬行現(xiàn)象，待調轉速度足夠大時，系統(tǒng)摩擦力矩的影響可忽略不計。根據(jù)炮控系統(tǒng)總摩擦力矩Mf和傳動比，選取電機軸上的摩擦力矩Tf=2.5sin（πt），以最小瞄準速度v=0.000 5 rad/s勻速調轉進行位置跟蹤仿真，如圖8所示。由圖可知，在炮控系統(tǒng)零速時，受摩擦力矩影響較大，待1.95 s后系統(tǒng)進入穩(wěn)定狀態(tài)，位置跟蹤出現(xiàn)“平頂”現(xiàn)象，穩(wěn)態(tài)誤差為0.000 48 rad，滿足系統(tǒng)控制精確度要求。

綜合上述試驗結果，該控制策略具有較高的控制精確度和較強的魯棒性，完全適用于該武器炮控系統(tǒng)的控制。

5 結 論

針對該武器炮控系統(tǒng)存在的不確定性和復雜的非線性特點，提出了補償滑模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，并對其進行半實物仿真試驗，得出如下結論：

1）VSSNNC and ACC相對SNNC、SNNC and ACC和NDOC擁有較高的控制精確度和較強的魯棒性，能夠滿足各項技戰(zhàn)術指標要求，符合當前研制新型戰(zhàn)車的迫切需求。

2）該控制器在炮控系統(tǒng)大范圍調轉時的性能相對小范圍調轉更為優(yōu)越，在最小瞄準速度勻速調轉時，存在低速“爬行”和“平頂”現(xiàn)象，特別是火炮換向時，跟蹤精確度相對較低且控制復雜度較高，下一步的工作將研究分析換向部分可能存在的非線性因素對該炮控系統(tǒng)的影響情況。

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（編輯：賈志超）