空間微重力模擬育種平臺(tái)系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)論文

　　0 引言

　　近年來(lái)，隨著航天技術(shù)的發(fā)展，空間農(nóng)業(yè)已成為農(nóng)業(yè)的一個(gè)新趨勢(shì)。為了實(shí)現(xiàn)在地面利用微重力環(huán)境(而不是利用微重力效應(yīng))進(jìn)行植物育種試驗(yàn)，彌補(bǔ)回轉(zhuǎn)器作為微重力效應(yīng)模擬器時(shí)所模擬的效果精確度不高、系統(tǒng)穩(wěn)定性不好等不足之處，研制出更接近太空環(huán)境的控制精度高、穩(wěn)定性好的地面微重力模擬育種平臺(tái)是非常必要的。這對(duì)于耗資巨大、環(huán)境條件不好控制的空間育種系統(tǒng)無(wú)疑是一個(gè)最經(jīng)濟(jì)、最有效的手段，可以大大節(jié)約成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。在地面進(jìn)行微重力模擬育種實(shí)驗(yàn)的平臺(tái)主要由機(jī)械和控制兩大部分組成。在實(shí)際工作中，系統(tǒng)的機(jī)械部分實(shí)現(xiàn)預(yù)定軌跡運(yùn)動(dòng)的精度和穩(wěn)定性與系統(tǒng)所應(yīng)用的控制方法和控制器的性能密切相關(guān)。傳統(tǒng)的PID 控制算法是基于對(duì)象數(shù)學(xué)模型的控制算法，尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)。但是，實(shí)際應(yīng)用中由于系統(tǒng)參數(shù)的變化以及系統(tǒng)存在摩擦力等因素的影響，導(dǎo)致本文所研究的地面模擬空間微重力環(huán)境育種系統(tǒng)具有強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性等特點(diǎn);再加上由于系統(tǒng)本身所具有的機(jī)械慣性，使得單獨(dú)用PID 控制器來(lái)調(diào)整參數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果不理想。因此，本文提出結(jié)合RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)能力進(jìn)行PID 參數(shù)調(diào)整，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)恒張力控制目標(biāo)，模擬出空間微重力環(huán)境，在地面進(jìn)行微重力育種實(shí)驗(yàn)的方法。

　　1 空間微重力環(huán)境地面模擬育種系統(tǒng)的分析

　　1. 1 地面模擬微重力環(huán)境育種裝置的選擇

　　太空環(huán)境就是微重力環(huán)境( 微重力的解釋是重力或其它的外力引起的加速度不超過(guò)10e - 5 ～ 10e -4ge)。由于空間科學(xué)實(shí)驗(yàn)投資巨大，技術(shù)要求非常高，實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)有限，使太空農(nóng)業(yè)的發(fā)展受到制約。到目前為止，國(guó)內(nèi)的模擬微重力裝置多為水平二維回轉(zhuǎn)器，回轉(zhuǎn)器作為微重力效應(yīng)模擬器時(shí)需要注意的問(wèn)題是:除了在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中要使離心力盡可能地降低之外，還要考慮光( 生物體除了向重性外還有趨光性)、剪切力和粒子碰撞等其他刺激因素的影響。嚴(yán)格地說(shuō)，回轉(zhuǎn)器實(shí)驗(yàn)其只是以一定的旋轉(zhuǎn)速度&“迷惑&”細(xì)胞對(duì)重力方向的感知，不能完全等同于空間微重力環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)，其模擬的只是微重力的效應(yīng)，并不能模擬微重力的環(huán)境。所以，模擬的效果存在精確度不高、系統(tǒng)穩(wěn)定性不好等缺點(diǎn)。據(jù)了解，黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)農(nóng)學(xué)院在進(jìn)行太空育種實(shí)驗(yàn)時(shí)是通過(guò)搭載衛(wèi)星來(lái)進(jìn)行的，每搭載1g 種子就要花費(fèi)1 800 元，價(jià)格非常昂貴，而且實(shí)驗(yàn)的機(jī)會(huì)也非常有限。

　　因此，為了實(shí)現(xiàn)在地面上模擬空間微重力環(huán)境進(jìn)行育種實(shí)驗(yàn)的條件，通過(guò)比對(duì)幾種常用的地面模擬微重力系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，最終選用氣浮法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，其優(yōu)點(diǎn)是建造周期短、成本低、精度高，易于實(shí)現(xiàn)及維護(hù)。通過(guò)設(shè)計(jì)平面止推軸承的大小，能夠?qū)崿F(xiàn)高達(dá)幾噸的模擬目標(biāo)實(shí)驗(yàn)，且實(shí)驗(yàn)時(shí)間不受限制;另外，還可以通過(guò)更換接口部件實(shí)現(xiàn)重復(fù)利用，可靠性、魯棒性調(diào)整，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)恒張力控制目標(biāo)，模擬出空間微重力環(huán)境，在地面進(jìn)行微重力育種實(shí)驗(yàn)的方法。

　　1 空間微重力環(huán)境地面模擬育種系統(tǒng)的分析

　　1. 1 地面模擬微重力環(huán)境育種裝置的選擇

　　太空環(huán)境就是微重力環(huán)境( 微重力的解釋是重力或其它的外力引起的加速度不超過(guò)10e - 5 ～ 10e -4ge)。由于空間科學(xué)實(shí)驗(yàn)投資巨大，技術(shù)要求非常高，實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)有限，使太空農(nóng)業(yè)的發(fā)展受到制約。到目前為止，國(guó)內(nèi)的模擬微重力裝置多為水平二維回轉(zhuǎn)器，回轉(zhuǎn)器作為微重力效應(yīng)模擬器時(shí)需要注意的問(wèn)題是:除了在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中要使離心力盡可能地降低之外，還要考慮光( 生物體除了向重性外還有趨光性)、剪切力和粒子碰撞等其他刺激因素的影響。嚴(yán)格地說(shuō)，回轉(zhuǎn)器實(shí)驗(yàn)其只是以一定的旋轉(zhuǎn)速度&“迷惑&”細(xì)胞對(duì)重力方向的感知，不能完全等同于空間微重力環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)，其模擬的只是微重力的效應(yīng)，并不能模擬微重力的環(huán)境。所以，模擬的效果存在精確度不高、系統(tǒng)穩(wěn)定性不好等缺點(diǎn)。據(jù)了解，黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)農(nóng)學(xué)院在進(jìn)行太空育種實(shí)驗(yàn)時(shí)是通過(guò)搭載衛(wèi)星來(lái)進(jìn)行的，每搭載1g 種子就要花費(fèi)1 800 元，價(jià)格非常昂貴，而且實(shí)驗(yàn)的機(jī)會(huì)也非常有限。

　　因此，為了實(shí)現(xiàn)在地面上模擬空間微重力環(huán)境進(jìn)行育種實(shí)驗(yàn)的條件，通過(guò)比對(duì)幾種常用的地面模擬微重力系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，最終選用氣浮法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，其優(yōu)點(diǎn)是建造周期短、成本低、精度高，易于實(shí)現(xiàn)及維護(hù)。通過(guò)設(shè)計(jì)平面止推軸承的大小，能夠?qū)崿F(xiàn)高達(dá)幾噸的模擬目標(biāo)實(shí)驗(yàn)，且實(shí)驗(yàn)時(shí)間不受限制;另外，還可以通過(guò)更換接口部件實(shí)現(xiàn)重復(fù)利用，可靠性、魯棒性本系統(tǒng)采用&“并聯(lián)&”的思想，利用半主動(dòng)式控制方式的優(yōu)勢(shì)，將低摩擦氣缸和電機(jī)滾珠絲杠并聯(lián)，由被動(dòng)法(低摩擦氣缸)補(bǔ)償模擬目標(biāo)大部分重力，同時(shí)采用可控的驅(qū)動(dòng)設(shè)備( 電機(jī)滾珠絲杠機(jī)構(gòu)) 補(bǔ)償剩余的重力和干擾力。根據(jù)恒張力控制目標(biāo)，在系統(tǒng)的并聯(lián)機(jī)構(gòu)中，一方面采用直流電機(jī)直接控制滾珠絲杠系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，克服了齒輪在運(yùn)行中所帶來(lái)的齒隙和摩擦等問(wèn)題;另一方面在氣缸和上模塊( 育種平臺(tái)) 之間加一個(gè)壓力傳感器，將壓力傳感器所測(cè)得的輸出偏差值輸入到RBF - PID 控制器中，可直接控制直流電機(jī)的力矩輸出，大大提高系統(tǒng)的控制精度。

　　2 基于徑向基( RBF) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制器的參數(shù)整定

　　2. 1 模擬系統(tǒng)RBF - PID 控制器結(jié)構(gòu)

　　傳統(tǒng)的PID 控制器的傳遞函數(shù)中主要有3 個(gè)參數(shù)，即kp、ki和kd。其中，kp是對(duì)系統(tǒng)的響應(yīng)速度和控制精度進(jìn)行比例增益的環(huán)節(jié)，其變化對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)的速度和控制精度有直接的影響，其值越大越好，但不能超過(guò)一定的范圍;ki是決定著系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度的積分增益環(huán)節(jié)，其值的變化與系統(tǒng)消除靜態(tài)誤差所需的時(shí)間成反比關(guān)系;kd是調(diào)節(jié)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性( 包括系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間和系統(tǒng)的抗干擾性等特性) 的微分增益環(huán)節(jié)，對(duì)于系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的改善有著顯著的作用。其傳遞函數(shù)的形式為G(s) = Kp + Ki /s + Kd s其中，PID 控制器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵在于增益的正確選擇。所以，從根本上來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的PID 控制器所整定的參數(shù)并不是最優(yōu)的。因此，本文采用的基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制于地面模擬微重力育種系統(tǒng)中，在常規(guī)PID 控制的基礎(chǔ)上，結(jié)合RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID 增益進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)PID 參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整。首先，確定RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層結(jié)構(gòu)( 輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)目n、隱層數(shù)目p、隱節(jié)點(diǎn)中心矢量cj 、基寬參數(shù)bj及權(quán)系數(shù)ωj的初值等參數(shù))。然后，采樣得到y(tǒng)( k)、r( k) 并計(jì)算出PID 控制器的輸入變量，初始化PID 控制器的參數(shù)和RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值;再根據(jù)公式計(jì)算出RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和系統(tǒng)的實(shí)際輸出，同時(shí)送到RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行辨識(shí)。最后，計(jì)算得到PID 控制器的輸出u( k) ，一方面將u(k)傳遞給被控對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)在線的控制后得到系統(tǒng)的實(shí)際輸出yout;另一方面再將u ( k) 傳入到RBF 網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生控制對(duì)象的輸出信息并進(jìn)行Jacobian的下一步辨識(shí)，以此往復(fù)循環(huán)的方式進(jìn)行在線學(xué)習(xí)控制，直到得出最優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)指標(biāo)。其中，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線整定PID 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

　　該控制器主要由3 個(gè)部分組成:傳統(tǒng)的PID 控制器部分采用的是對(duì)被控的地面微重力模擬過(guò)程直接進(jìn)行閉環(huán)控制的方式，然后在線整定kp、ki和kd這3 個(gè)參數(shù);RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)部分是用來(lái)在線建立地面微重力模擬育種系統(tǒng)中垂直地面部分氣缸的模型，達(dá)到方便、快速觀測(cè)Jacobian 信息的目的;而系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中的被控對(duì)象部分是為了調(diào)整其自身的權(quán)系數(shù)值，在PID 控制器已經(jīng)整定完的3 個(gè)參數(shù)基礎(chǔ)之上，再利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的Jacobian 信息實(shí)現(xiàn)對(duì)PID 控制器參數(shù)的進(jìn)一步在線調(diào)整。其中，被控對(duì)象的輸出即為PID 控制器的3 個(gè)參數(shù)，從而達(dá)到系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)指標(biāo)的目的。

　　2. 2 PID 參數(shù)的自整定原則

　　PID 控制器的3 個(gè)輸入分別為x(1) = e(k)x(2) = e(k) - e(k - 1)x(3) = e(k) - 2e(k - 1) + e(k - 2)對(duì)于PID 控制器，采用增量式算法，則系統(tǒng)的控制誤差e 為e(k) = r(k) - y(k)采用梯度下降法計(jì)算控制算法的輸出為u(k) = u(k - 1) + Δu(k)Δu(k) = kp[e(k) - e(k - 1)]+ kie(k) +kd[e(k) - 2e(k - 1) + e(k - 2)]使誤差性能函數(shù)值最小的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 參數(shù)的整定指標(biāo)為E(k) = 12e(k)2對(duì)kp、ki、kd也采用梯度下降法進(jìn)行調(diào)整得Δ kp = - ηp礒 kp= ηpe(K) 祔Δux(1)Δ ki = - ηi礒 ki= ηie(K) 祔Δux (2)Δ kd = - ηd礒 kd= ηde(K) 祔Δux(3)其中，ηp、ηi、ηd分別為權(quán)矢量Δ kp、Δ ki、Δ kd的學(xué)習(xí)速率，輸出的權(quán)值采用梯度下降法; 祔Δu代表對(duì)象的輸出對(duì)控制輸入的靈敏度，是被控對(duì)象Jacobian 的信息。若RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)得到中心隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為p 個(gè)，則祔(k)Δu(k) ≈  yp(k)Δu(k) =Σpj = 1ωj hjcji - Δu(k)b2j其中，cji為隱含層的中心; hj為隱層函數(shù)的輸出。Jacobian 的信息可通過(guò)RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)得到。

　　3 MatLab 中仿真實(shí)現(xiàn)

　　3. 1 參數(shù)設(shè)置

　　為了驗(yàn)證本文所采用的RBF - PID 控制算法在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)垂直方向上重力補(bǔ)償?shù)挠行�性，利用MatLab 軟件中Simulink 模塊對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究。RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為3 - 6 - 1，微重力模擬育種系統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3 個(gè)輸入變量分別為直流控制電機(jī)中的電流的變化量Δu(k) 、壓力傳感器上一時(shí)刻的輸出偏差量yout( k - 1) 及壓力傳感器在本時(shí)刻的輸出偏差量yout(k)。其中，RBF 的隱層結(jié)構(gòu)采用RPCCL 算法學(xué)習(xí)獲得。學(xué)習(xí)速率ηo = 0 . 31 ，慣性系數(shù)αo = 0 . 06、βo = 0. 034。RBF - PID 控制器的參數(shù)為:RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值取[- 1，1]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，采樣時(shí)間為2s;PID 的3 個(gè)參數(shù)的初始值kp = 3、ki = 6、kd = 0，其的學(xué)習(xí)速率初始化后分別為:ηp = 0. 8、ηi = 1. 6、ηd = 1. 2。

　　3. 2 仿真結(jié)果與分析

　　依照上述PID 參數(shù)自整定和RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)能力的規(guī)則和思想，進(jìn)行了以下仿真研究。RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制在階躍響應(yīng)整個(gè)過(guò)程中權(quán)矢量Δ kp、Δ ki、Δkd的自適應(yīng)調(diào)整曲線。

　　在系統(tǒng)隨著氣缸上下運(yùn)動(dòng)達(dá)到在三維空間中模擬微重力育種效果時(shí)，PID 的3 個(gè)參數(shù)可以快速得到調(diào)整使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定。為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的恒張力控制目標(biāo)，在用RBF -PID 控制器控制電機(jī)的力矩輸出時(shí)，壓力傳感器的響應(yīng)輸出結(jié)果。

　　系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力比較快，穩(wěn)定性能比較好。這主要是由于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于系統(tǒng)中所存在的氣缸的摩擦力、參數(shù)隨系統(tǒng)的運(yùn)行所產(chǎn)生的變化等一些不確定性因素能夠快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行學(xué)習(xí)整定，并且能夠及時(shí)調(diào)整PID 控制器的參數(shù)，以適應(yīng)系統(tǒng)的變化。

　　本文所研究的三維空間微重力模擬系統(tǒng)中，壓力傳感器的控制精度和響應(yīng)速度是系統(tǒng)的重要指標(biāo)。RBF - PID 控制器可使壓力傳感器的輸出始終保持在± 1N 的波動(dòng)范圍內(nèi)，即使系統(tǒng)在受到外界突然擾動(dòng)時(shí)，也能在較短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)了使壓力傳感器的輸出始終等于模擬目標(biāo)的重力這一恒張力控制策略，達(dá)到了模擬三維微重力空間環(huán)境的控制目標(biāo)。以上仿真研究結(jié)果表明:文中所使用的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制算法對(duì)在地面上模擬微重力育種環(huán)境所要實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)垂直方向上重力補(bǔ)償?shù)膶?shí)驗(yàn)效果是有效的。由此說(shuō)明:該控制器具有穩(wěn)態(tài)精度高、魯棒性較強(qiáng)及具有良好的自適應(yīng)性和良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能等特點(diǎn)。

　　4 結(jié)論

　　針對(duì)目前廣泛使用的回轉(zhuǎn)器模擬微重力效果不好、精度不高的情況，考慮到氣浮法的諸多優(yōu)點(diǎn)，使其應(yīng)用于三維空間運(yùn)動(dòng)的微重力模擬，用以解決二維旋轉(zhuǎn)裝置微重力效果不佳的問(wèn)題，并提出了基于氣浮法的微重力模擬育種平臺(tái)系統(tǒng)。針對(duì)此復(fù)雜的、非線性系統(tǒng)，利用RBF 網(wǎng)絡(luò)作為辨識(shí)器，采用梯度下降算法對(duì)PID 參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在垂直地面方向上的重力補(bǔ)償。同時(shí)，通過(guò)MatLab / Simulink 模塊的仿真結(jié)果可以得知:本文所采用的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID 在實(shí)現(xiàn)Z 向完全重力補(bǔ)償?shù)目刂茣r(shí)是一種強(qiáng)抗干擾的控制器，在PID 參數(shù)的調(diào)整過(guò)程中可使得壓力傳感器輸出始終保持在261. 1 ～ 262N 之間，系統(tǒng)具有較高的控制品質(zhì)，適用于實(shí)時(shí)在線控制非線性系統(tǒng)。

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