基于ISIGHT的導引頭伺服控制系統參數優化方法

劉明鋒,呂鴻鵬,李 杰,李 琳,常 磊,宋 哲

(中國兵器工業第203研究所,西安 710065)

?

基于ISIGHT的導引頭伺服控制系統參數優化方法

劉明鋒,呂鴻鵬,李 杰,李 琳,常 磊,宋 哲

(中國兵器工業第203研究所,西安 710065)

為了使導引頭伺服控制系統各參數達到最優,提出了一種多參數優化設計方法。文中采用MDO技術,在ISIGHT軟件環境下集成導引頭多體動力學模型和控制系統模型,以時間誤差積分(ITAE)作為優化目標,利用多島遺傳算法(MIGA)完成了對導引頭伺服控制系統各參數的優化。仿真結果表明,采用該方法能夠使導引頭伺服控制系統具有更好的性能指標,具有很好的應用前景。

控制系統;多參數優化;MIGA優化;ISIGHT

0 引言

導引頭伺服控制系統通常采用三環控制,每個環路采用PID控制或滯后超前的控制方式,涉及的控制參數較多,傳統的控制器參數調整方法大多采用人工經驗指導下的試湊法,這種方法很難使各參數在全局范圍內達到最優。

多學科優化設計方法可充分考慮各參數之間的相互影響和耦合作用,通過迭代運算可進行多參數同時優化。文中以ISIGHT軟件為基礎,集成結構模型、動力學模型和控制模型,利用多島遺傳算法[1]為尋優手段,實現了導引頭伺服控制系統參數優化。

1 參數優化集成平臺建立

基于ISIGHT集成優化軟件,通過二次開發建立了導引頭伺服控制系統參數優化平臺,參數優化流程如圖1所示。導引頭伺服控制系統參數優化涉及機械結構、動力學以及控制系統3種模型,各模型的建立分別采用UG、ADAMS、Matlab/Simulink完成[2]。

圖1 導引頭參數優化流程圖

利用UG軟件,通過參數化建模方法,建立導引頭的三維幾何模型,通過該模型可實現結構參數的自動加載和更新;UG設計結果作為ADAMS軟件的輸入,在ADAMS軟件中加入載荷及運動約束,建立多體動力學模型;動力學模型作為控制模型的負載,接收Simulink發送的轉矩命令進行相應運動,并將運動參數反饋給控制系統,ISIGHT根據優化目標和約束條件,利用選擇的優化算法作為尋優手段,開展多個參數的優化工作。模型之間參數的傳遞和交互均由ISIGHT自動完成,無需人工干預。

2 仿真模型的建立

在導引頭伺服控制系統參數優化過程中,為了實現控制模型與動力學模型的聯合仿真,分別在Matlab和ADAMS當中定義相應的輸入、輸出變量,并將接口信息導出[3]。在ISIGHT軟件環境下自動完成ADAMS與Matlab之間的參數傳遞,如圖2所示。

伺服控制系統仿真模型,以導引頭方位跟蹤回路為參照,在Matlab/Simulink環境中建立角跟蹤回路仿真模型,如圖3所示。

圖2 Matlab與ADAMS參數傳遞示意圖

跟蹤回路包括電流環、穩定環和跟蹤環3個環路,電流環采用PI控制器,穩定環和跟蹤環均采用滯后、超前校正方式,以降低系統帶寬并加大相位余量。電流環控制器參數根據項目需求進行計算并單獨仿真,將參數固定,不參與伺服控制系統整體參數優化。文中進行參數優化的變量為穩定環的5個變量和跟蹤環的5個變量,共10個變量。

圖3 導引頭伺服控制系統仿真模型

在Simulink中,將代表ADAMS模型的adams_sub塊放置到圖3當中的平臺及負載模塊處,作為與ADAMS仿真通信的接口。動力學模型與控制模型之間形成閉合回路,實現兩者之間的數據交換。進行仿真算法、仿真時間和求解步長等設置后,可對穩定平臺在控制系統驅動下的運動過程進行仿真,并進行參數優化。伺服控制系統模型中各環路調節器參數均以變量形式表示,仿真過程中在ISIGHT軟件驅動下,完成參數的自動更新。

3 參數優化模型

3.1 優化變量

文中以方位通道為例,對穩定環路和跟蹤環路的參數進行優化。穩定環路和跟蹤環路均采用滯后、超前的校正方式,需要優化的變量主要包括放大系數、轉折頻率、滯后超前因子等共計10個變量,如表1所示。

3.2 優化目標函數

為了能夠綜合地反映出系統調節動態過程的整體性能,采用時間誤差積分(ITAE)[4]作為系統優化目標函數,如式(1)所示。

(1)

式中:t為仿真時間;e(t)為偏差。該目標函數對瞬態響應后期的偏差有較好的控制能力,用該指標優化的系統,一般超調量小,而且系統比較穩定。優化目標:JITAE最小。

表1 變量及優化結果

3.3 約束條件

為了使系統動態響應過程“快”和“穩”,并防止運動過程有大的超調,設置超調量和系統調節時間為約束條件。

3.4 優化模型的建立

通常控制器參數與系統動態性能指標之間呈現復雜的函數關系,有些在理論上就是不連續的[5],因此在求解此類優化問題時,基于導數的優化算法并不適用。而遺傳算法是模仿生物進化過程中的遺傳繁殖機制,對優化問題解空間的個體進行編碼(二進制或其他進制),然后對編碼后的個體種群進行遺傳操作(如:選擇、交叉、變異等),通過迭代從新種群中尋找含有最優解或較優解的組合,該算法不依賴于梯度,并且具有全局尋優能力,穩定性和適用性更強[6]。多島遺傳算法(MIGA)是對并行分布遺傳算法(PDGAs)的改進,具有比傳統遺傳算法更優良的全局求解能力和計算效率,文中采用MIGA進行伺服控制系統的參數優化。將仿真模型和優化算法結合得到伺服控制系統參數優化模型[7],如圖4所示。

圖4 優化模型結構

4 參數優化及仿真

以階躍和斜坡信號作為伺服控制系統的輸入,以調節時間和超調量作為設計目標,采用試湊法來確定穩定環和跟蹤環的調節器參數,即憑借經驗和仿真結果來手動調節設計變量。經過嘗試,采用如表1所示試湊法各變量參數,得到較為理想的動態調節過程,如圖5所示,系統階躍響應,超調量約為17%,調節時間0.25 s;跟蹤5°/s勻速運動目標,最大跟蹤誤差0.16°/s;系統穩態時約有3%的波動,反映到視線角速度上,也就是視線角速度最大約有3%的誤差。

圖5 試湊法獲得的系統響應

圖6 利用優化算法獲得的系統響應

利用文中所述方法進行參數優化設計,各設計變量優化區間及結構如表1所示。設置約束條件:調節時間小于0.15 s;超調量不大于20%。在ISIGHT軟件中選擇多島遺傳算法作為尋優手段,并設置子群規模、島的個數、進化代數、交叉概率和變異概率等相關參數,在優化算法驅動下,ISIGHT軟件自動進行參數的循環迭代和聯合仿真,完成伺服控制系統各參數的優化。采用如表1所示的優化結果進行仿真,結果如圖6所示,系統階躍響應,超調量約為4.5%,調節時間小于0.1 s;跟蹤5°/s勻速運動目標,最大跟蹤誤差0.04°/s;穩態時系統波動小于1%,也就是視線角速度誤差小于1%。導引頭性能明顯優于圖6所示動態響應過程。參數尋優過程如圖7所示。

圖7 參數尋找優過程

5 結論

文中通過在ISIGHT軟件環境下集成導引頭三維機械模型、多體動力學模型和控制系統模型,建立了導引頭伺服控制系統參數優化框架和優化模型,并采用多島遺傳算法(MIGA)實現了導引頭伺服控制系統

參數的優化。優化結果表明,文中的優化方法效果明顯,提高了導引頭伺服控制系統的性能,具有一定的工程使用價值。

[1] 賴宇陽, 姜欣, 方立橋, 等. Isight參數優化理論與實例詳解 [M]. 北京: 北京航空航天大學出版社, 2012.

[2] 趙玉麟, 張崇軍, 張虎子. 基于ADAMS和Matlab的導引頭機電系統仿真 [J]. 彈箭與制導學報, 2009, 29(4): 77-79.

[3] 劉晉霞, 胡仁喜, 康士廷. ADAMS2012虛擬樣機從入門到精通 [M]. 北京: 機械工業出版社, 2013.

[4] 胡壽松. 自動控制原理 [M]. 北京: 科學出版社, 2002.

[5] 吳麒, 王詩宓. 自動控制原理: 上冊 [M]. 北京: 清華大學出版社, 2006.

[6] 鄭佳焜, 楊雅君, 廖瑛. 基于遺傳算法的導彈控制系統設計與仿真 [J]. 彈箭與制導學報, 2014, 34(5): 33-36.

[7] 賈清虎, 張紅剛, 王輝. 穩定平臺控制器參數多目標優化 [J]. 電光與控制, 2012, 19(4): 76-80.

A Method of Parameter Optimization for Control System of Missile Seeker Based on ISIGHT

LIU Mingfeng,LYU Hongpeng,LI Jie,LI Lin,CHANG Lei,SONG Zhe

(No.203 Research Institute of China Ordinance Industries, Xi’an 710065, China)

In order to realize optimization of all parameters for control system of missile seeker, a multi-parameter design and optimization method was proposed. With the technology of MDO, the associated model of mechanical system and that of control system of seeker were integrated based on ISIGHT, and time-error integral (ITAE) was adopted for optimization, parameter optimization was carried out for control system of seeker using multi-island genetic algorithm. The results of simulation demonstrate that performance of control system of seeker has been improved by this method, which shows that this method is promising for application.

control system; multi-parameter optimization; MIGA optimization; ISIGHT

2015-01-08

劉明鋒(1979-),男,河南商丘人,高級工程師,研究方向:光電工程,伺服控制系統。

TJ765.3

A