王一珉, 楊國來, 王麗群
(南京理工大學 機械工程學院,南京 210094)
坦克具有攻防性能兼?zhèn)?,抗干擾能力高,集群戰(zhàn)斗力強等諸多優(yōu)點,現(xiàn)在仍然是世界各國常規(guī)武器裝備中的首要兵器,在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中起著非常重要的作用。坦克炮口擾動的影響因素十分復雜,包括了耳軸間隙、襯瓦搖架間隙、身管柔性等多因素,呈現(xiàn)典型非線性特征。同時,現(xiàn)代化戰(zhàn)爭也對坦克的高精度射擊提出了更高的要求,現(xiàn)代智能控制算法也被逐漸應用到坦克炮控系統(tǒng)之中[1-6]。由于車炮系統(tǒng)的非線性多因素未能被準確建模,使得控制器設計存在一些固有缺點。隨著近年來數(shù)值分析技術的發(fā)展,非線性有限元理論、多體系統(tǒng)剛?cè)狁詈辖7-10]等都得到進一步擴充,為復雜車炮系統(tǒng)動力學研究提供了條件。
王燁波等[11-12]通過設計自適應魯棒控制器,對優(yōu)化目標進行穩(wěn)定控制研究,然而未能準確考慮優(yōu)化目標中的不確定因素對控制性能的影響,僅通過數(shù)學表述的方式進行了表達。胡鑫等[13]對帶有電動缸建模的坦克炮系統(tǒng)進行了隨動系統(tǒng)控制研究,但其建模中也未考慮到實際車炮多體系統(tǒng)的復雜情況。張博等[14]基于RBF(radial basis function)神經(jīng)網(wǎng)絡設計了滑??刂破鲗τ来磐街本€電機進行了位置控制,提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性觀測器。劉恒沙等[15]對影響火炮射擊穩(wěn)定精度的參數(shù)進行了研究,通過仿真對全炮28個重要參數(shù)進行了靈敏度分析,為兼顧非線性多因素的火炮精細化建模指出了研究方向,但未綜合分析非線性多參數(shù)耦合對炮口擾動的影響。
對車炮系統(tǒng)的主要非線性因素[16-18]進行多體動力學建模,設計坦克炮控系統(tǒng)自適應魯棒控制器,對自適應魯棒控制中的未建模擾動進行補償,通過Matlab/Simulink與RecurDyn軟件中多體模型的聯(lián)合仿真驗證,提高坦克炮穩(wěn)定精度,具有較高的抗擾動性與魯棒性,也具有重要的現(xiàn)實意義。
行進間坦克車炮系統(tǒng)多體動力學的建模主要包括履帶、車身、炮塔、起落、后坐共5個組成部分。并且涉及到各總成之間的約束連接、裝配定位與路面接觸副的建立以及大規(guī)模復雜結(jié)構(gòu)接觸問題的求解。
主要考慮的總成及連接關系,如圖1所示。
圖1 車炮系統(tǒng)主要總成連接方式的拓撲關系Fig.1 Topological diagram of the connection relationship in the vehicle-gun system
1.2.1 身管襯瓦接觸碰撞建模
在實際的坦克系統(tǒng)中,為了保證后坐過程的順暢,身管外壁與前后襯瓦之間會存在微小間隙[19]。坦克炮身管分別與前襯瓦、后襯瓦間隙接觸關系示意圖,如圖2所示。
圖2 身管-前后襯瓦間隙接觸模型示意Fig.2 Gap contact model between barrel and the bushings
采用非線性彈簧-阻尼模型來計算身管與襯瓦間的接觸碰撞力。其計算法向接觸力F的表達式為
(1)
(2)
式中:cmax為最大阻尼系數(shù);dmax為最大穿透深度。
1.2.2 耳軸間隙接觸碰撞建模
在已有的車炮系統(tǒng)多體動力學建模中,通常將耳軸與耳軸軸承的關系簡化成以耳軸中心為鉸點的理想轉(zhuǎn)動副。但在實際運動中,忽略耳軸與耳軸軸承之間的接觸碰撞會導致較大的誤差。耳軸-耳軸軸承間隙接觸模型,如圖3所示。
圖3 耳軸-耳軸軸承間隙接觸模型示意Fig.3 Gap contact model between trunnion and bearing
考慮到耳軸與耳軸軸承之間的間隙較小,并不滿足Hertz接觸理論中的非協(xié)調(diào)接觸條件。本文根據(jù)含有間隙的旋轉(zhuǎn)鉸模型,采用含非線性剛度的接觸碰撞算法計算耳軸軸承間的接觸力,其表達式如下
(3)
式中,K為剛度系數(shù),其表達式為
(4)
式中:E*為復合彈性模量;第二項為碰撞過程中的阻尼力項,對碰撞時的能量損失進行了描述;D為阻尼系數(shù),其表達式為
(5)
式中,ce為碰撞恢復系數(shù)。
1.2.3 身管柔性體建模
現(xiàn)代坦克炮可視為長徑較大的薄壁空心梁,炮控系統(tǒng)控制精度受其彈性影響較大。坦克炮身管的材料主要是均質(zhì)炮鋼。身管是一種管狀結(jié)構(gòu),內(nèi)部半徑恒定,外部半徑逐漸增大。
根據(jù)Euker-Bernoulli梁理論,彎矩M(x,t)與撓度y(x,t)的關系可以表示為
(6)
式中:E為炮鋼的楊氏模量;Ix為截面轉(zhuǎn)動慣量。變截面身管的橫向自由振動微分方程表示為
(7)
式中,ρ為炮鋼密度。
設身管的垂直變形為簡諧振動,滿足y(x,t)=W(x)cosωt,則身管的最大動能為
(8)
不計剪切力做功,身管應變能為
(9)
由于ymax(x,t)=W(x),轉(zhuǎn)角θ非常小時有
(10)
結(jié)合式(8)和式(10)計算可得Riley quotient為
(11)
設W(x)滿足
W(x)=[φ1(x),φ2(x),…,φN(x)]·
[a1,a2,…,aN]T
(12)
式中:φi(x)為滿足邊界條件的線性無關函數(shù);ai為待定系數(shù),可由式(13)求得
(13)
因此,變截面身管的固有頻率ω可以計算出來,并可以計算得到模態(tài)函數(shù)W(x)。
本研究在有限元軟件Hypermesh中采用了8節(jié)點六面體單元對坦克身管進行網(wǎng)格劃分,如圖4所示。身管有限元模型共148 140個網(wǎng)格,184 380個節(jié)點。同時,利用RecurDyn中提供的FFlex完全柔性體法[20]對身管進行柔性化建模,并將柔性身管的末端與剛性體炮尾通過界面節(jié)點約束進行固定連接,后將身管外壁與前后襯瓦通過用戶子程序定義接觸約束,如圖5所示。
圖4 身管有限元模型Fig.4 Finite element model of the barrel
圖5 利用RecurDyn軟件搭建的車炮系統(tǒng)多體動力學模型Fig.5 Multibody dynamics model of the vehicle-gun system built in RecurDyn
根據(jù)路面實際統(tǒng)計特征,路面粗糙度信號為平穩(wěn)高斯過程。其統(tǒng)計特性通常通過頻率域的功率譜密度給出。路面不平度的功率譜密度擬合公式如下
(14)
式中:n為空間頻率;n0為參考空間頻率;Gq(n0)為路面不平度系數(shù);w為頻率指數(shù)。
本文基于MATLAB軟件中的數(shù)學工具利用諧波疊加法編寫路面不平度隨機生成程序?qū)β访孢M行重構(gòu),分別建立了長為300 m,寬10 m的D級和F級兩種路面模型。D級路面三維剖面,如圖6所示。
圖6 D級路面三維剖面Fig.6 D-level road profile in three-dimensional plot
根據(jù)圖7所示的坦克高低向系統(tǒng)進行受力分析,可以得到坦克炮身管的高低向運動方程
Jβ=Te-Bω-Tf
(15)
式中:J為坦克炮全部俯仰部分折算在電機輸出軸處的轉(zhuǎn)動慣量;β為電動缸電機輸出軸的角加速度;Te為電機輸出端的轉(zhuǎn)矩,其與驅(qū)動器輸入的電壓指令成近似比例關系,設Kt為電壓轉(zhuǎn)矩系數(shù),則有Te=Ktu;Tf為坦克高低向系統(tǒng)折算到電機輸出端的負載力矩;B為電機黏滯摩擦因數(shù)。
圖7 坦克高低向系統(tǒng)主要總成結(jié)構(gòu)模型Fig.7 Main structure model of tank vertical system
Jβ=Ktu-Bω-Tf
(16)
(17)
(18)
式中,u0為誤差反饋律。定義系統(tǒng)不確定參數(shù)θ=[θ1,θ2]T,有如下假設
(19)
(20)
式中:z1為高低向穩(wěn)定系統(tǒng)的角度誤差;x1d為角度控制指令;k1為反饋增益。
因此,需要控制z2盡可能小,使系統(tǒng)的角誤差和速度誤差均有更好的表現(xiàn)。
按照如下方法設計控制器,使得z2趨近于0。
(21)
由此,設計如下控制器
(22)
(23)
(24)
(25)
(26)
(27)
式中,k2s2為正非線性增益。至此完成了自適應魯棒控制器的設計。坦克高低向系統(tǒng)控制器的誤差反饋律表述為
(28)
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層節(jié)點使用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù),采用輸入節(jié)點與中心向量的距離為函數(shù)自變量。其結(jié)構(gòu)如圖8所示。
圖8 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡原理框架Fig.8 The principle framework of RBF neural network
(29)
其輸出結(jié)果為
(30)
式中:WT為連接隱含層與輸出層的權(quán)重矩陣;hk(x)為隱含層的非線性函數(shù);ε為逼近誤差。非線性函數(shù)hk(x)選擇如下
(31)
(32)
圖9 本文炮控系統(tǒng)控制器與車炮系統(tǒng)多體模型聯(lián)合仿真流程Fig.9 The co-simulation flow chart of gun controller and vehicle-gun system multibody model
根據(jù)圖9搭建Matlab/Simulink與RecurDyn多體模型的聯(lián)合仿真模型,計算坦克在不同行駛工況下控制器的控制效果。研究中聯(lián)合仿真系統(tǒng)模型的原理圖,如圖10所示。
圖10 聯(lián)合仿真系統(tǒng)模型原理Fig.10 Principles of co-simulation system model
通過坦克炮的穩(wěn)定精度來表征控制器性能[21],其為炮口角振動振幅的算數(shù)平均值
(33)
式中:n為總的采樣點數(shù);θi為每個采樣點的炮口俯仰角度。
為了驗證上述算法有效性,本文中對未建模擾動補償?shù)腞BF神經(jīng)網(wǎng)絡坦克炮自適應控制與常規(guī)PID(proportional integral derivative)控制進行仿真比對。炮控系統(tǒng)高低向的永磁同步電機主要參數(shù),如表1所示。
表1 永磁同步電機主要參數(shù)Tab.1 Parameters of PMSM in this article
仿真時長設計為10 s,根據(jù)實際坦克炮高低向穩(wěn)定系統(tǒng)參數(shù),聯(lián)合仿真中設計最大角速度指令不超過0.436 rad/s,最大角加速度指令不超過0.698 rad/s2。在4 s時給一個0.1 rad的階躍響應信號。在D級路面下控制算法與PID控制器的跟蹤特性曲線,如圖11所示。兩者均在4.5 s前后分別達到穩(wěn)定,控制算法跟蹤速度略快于PID,且較為平滑,達到指令后超調(diào)和振蕩都較小。
圖11 兩種控制算法在控制指令為0.1 rad下的階躍響應Fig.11 The step response of the two controllers under the control command of 0.1 rad
坦克分別以20 km/h,30 km/h,在D級和E級兩種等級路面條件下,分別基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡補償未建模動態(tài)的自適應魯棒坦克炮控制器與PID控制器的炮口擾動曲線,如圖12所示。10 s內(nèi)上述4種工況通過式(33)計算出的穩(wěn)定精度,如表2所示。由表2可知,坦克以20 km/h行駛在D級路面,此時的穩(wěn)定精度為1.060 mrad,相較于傳統(tǒng)PID的2.362 mrad提升了55.12%。
圖12 不同車速與路面工況下兩種算法的穩(wěn)定性能比對Fig.12 Comparison of the stability of the two controllers under different vehicle speeds and road conditions
與坦克以20 km/h行駛在D級路面相比,當路面狀況變?yōu)镋級路面,與PID的控制結(jié)果相比提升了達到了60.98%;隨著車速的提高至30 km/h,與PID的控制結(jié)果相比提升了更是達到了62.70%。以上數(shù)據(jù)表明,隨著外界擾動的增加PID算法對坦克的控制效果逐漸變差,而提出的算法體現(xiàn)出較強的魯棒性與穩(wěn)定性。
上述仿真結(jié)果根據(jù)式(33)計算得到的兩種控制器分別以20 km/h,30 km/h,在D級和E級兩種等級路面條件下行駛得到的穩(wěn)定精度,如表2所示。
表2 兩種控制器在不同工況下的穩(wěn)定精度Tab.2 Under different conditions in the stability and accuracy of both controllers
標定了包含非線性多因素的車炮系統(tǒng)多體動力學模型參數(shù),并在Matlab/Simulink中針對永磁同步電機伺服控制系統(tǒng),設計了帶有未建模動態(tài)補償?shù)腞BF神經(jīng)網(wǎng)絡坦克炮控系統(tǒng)自適應魯棒控制策略。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力,對自適應魯棒控制中的未建模動態(tài)誤差進行估計補償。RecurDyn與Matlab/Simulink的聯(lián)合仿真試驗表明,設計的控制器相較于已有PID控制器的魯棒性與抗干擾能力要好,較未進行補償?shù)淖赃m應魯棒控制的跟蹤性能優(yōu)越。