一种智能物料车自适应滑模控制策略

技术领域

本发明涉及车辆动力学领域，具体涉及一种智能物料车自适应滑模控制策略，利用滑模观测器技术对系统状态和非匹配扰动进行有效预测补偿，双层自适应机制处理未知扰动和未知控制增益的二阶滑模算法，目的在于提高车辆横向稳定性和操控性能，削弱未知控制增益带来的抖振影响。

背景技术

随着工业物流的智能化发展，智能物料车在物流系统中的应用日益广泛。然而，由于工业环境的复杂性和外部因素的不确定性，智能物料车的横摆力矩控制问题成为当前亟待解决的挑战。本发明介绍一种创新的控制策略，即基于自适应滑模控制的智能物料车系统，旨在通过对控制器参数的实时调整，提高横向稳定性和操控性能。

在智能物料车系统中，多个因素如悬挂系统、轮胎力学、车辆质量分布等相互影响，导致系统动力学的复杂性。这使得传统的控制策略在应对不同工业环境和任务需求时显得不够灵活和鲁棒。为了解决这一问题，本发明提出自适应滑模控制策略结合了滑模控制的鲁棒性和自适应控制的适应性，实现对横摆力矩系统的精准控制。

控制策略的核心在于设计适应性滑模控制器，通过引入自适应机制，实时调整滑模控制器的参数以适应系统参数的变化和外部环境的扰动。这种策略的优势在于克服了传统控制方法对系统参数不确定性的敏感性，提高了系统在不同工况下的适应性，同时通过滑模控制器的应用增强了系统的鲁棒性。关键技术包括滑模控制器的设计，其中滑模面的合理选择对于实现系统状态的精准控制至关重要。自适应机制的引入通过在线调整滑模控制器的参数，使系统更具适应性。对系统状态的实时估计通过传感器数据或高级估计算法实现，大大降低系统的不确定性。通过提高智能物料车的横向稳定性和操控性能，该策略为物流系统的智能化提供了一种先进的控制解决方案。未来的研究方向可以包括对策略的更深入优化，以及在实际工业环境中的广泛验证，以确保其在不同场景下的可行性和有效性。

发明内容

发明目的：针对背景技术中指出的问题，本发明提供一种智能物料车自适应滑模控制策略，通过在线更新控制参数，动态地适应不同工况下的物料车动力学特性，即使在负载发生变化、路况不均等情况下，控制器也能够迅速调整以维持系统的稳定性和操控性能，进一步增强控制器对于工业环境中不可预测变化的适应性。

技术方案：本发明公开了一种智能物料车自适应滑模控制策略，用于具有非对称输出约束的非线性系统自适应二阶滑模控制，包括以下步骤：

步骤1：依据智能物料车侧滑角和偏航率参数，考虑外部扰动，建立含非匹配项和非匹配扰动的物料车横摆力矩动力学模型；

步骤2：构建滑模状态观测器和二阶固定时间扰动观测器，用于处理系统状态未知问题和补偿估计外部非匹配扰动；

步骤3：提出双层自适应机制，采用两个自适应参数分别重建未知扰动上界和未知非线性控制增益；

步骤4：构造含非对称输出约束的障碍Lyapunov函数，进而提出固定时间自适应二阶滑模方法，利用反步法递推设计虚拟控制器、自适应律和实际控制输入；

步骤5：依据Lyapunov稳定性判据，代入步骤4中的虚拟控制器、自适应律和实际控制输入，验证设计的控制参数满足闭环滑模系统变量最终一致有界；依据固定时间稳定性判据，验证设计的控制参数满足闭环滑模系统固定时间稳定，得到固定时间确定性表达式，确保控制性能指标满足设计要求。

进一步地，具有非匹配项和非匹配扰动的非线性二阶滑模系统的模型如下：

式中，s

为设计一个基于观测器的固定时间虚拟控制器

进一步地，具有非匹配项和非匹配扰动的非线性二阶滑模系统有如下要求：

要求1：存在已知的正常数θ和B

|f(t,x)|≤θ,g(t,x)≥B

要求2：非匹配项h(s

其中r

要求3：输出s

-δ

其中δ

进一步地，所述步骤2中滑模状态观测器的形式如下所示：

其中，

0＜v

进一步地，所述步骤2中二阶固定时间扰动观测器的形式如下所示：

其中，w

α

其中，

所以系统的扰动观测器的固定时间形式为：

令观测器变量及其导数的误差为：

e

w

令σ

进一步地，所述步骤3中的双层自适应机制包含两个自适应参数

其中，θ为非线性项f(t,x)的上界值；

进一步地，所述步骤4设计虚拟控制器，自适应律，实际控制输入包括以下步骤：

步骤4.1：选取能够满足非对称输出约束的障碍Lyapunov函数，其表达式如下：

其中,p,r

步骤4.2：虚拟控制器、自适应律、实际控制输入、固定时间控制器上界稳定时间T

其中，

为固定常数，/>

进一步地，所述步骤4中设计的障碍Lyapunov函数的表达式如下所示：

其中，

有益效果：

本发明采用自适应二阶滑模控制，相对于传统的控制方法在智能物料车系统中具有高度的鲁棒性。通过在线更新控制参数，系统能够动态地适应不同工况下的物料车动力学特性，进一步增强了控制系统对于工业环境中不可预测变化的适应性。这使得智能物料车在面对负载发生变化、路况不均的场景时能够保持稳定的横向运动和可操控性能。

本发明通过采用固定时间控制策略，自适应滑模控制保证了系统在固定的时间内达到稳定状态。使得物料车在有限的时间内快速、准确地完成运输，于减少系统的振荡，提高了整体系统的稳定性，提高物流效率。

本发明通过引入非匹配项和非匹配扰动，补偿系统模型与实际系统、实际扰动间的差异；针对未知的系统状态和非匹配扰动，引入滑模状态观测器和二阶固定时间扰动观测器，对系统状态和非匹配扰动的补偿估计大大降低系统的不确定性，减轻了外部扰动的影响。

本发明通过引入非对称输出约束，以障碍Lyapunov函数的形式加入系统模型，通过调整正负方向上不同的输出约束，可以使得智能物料车在特定工况下更灵活地调整行为和运行轨迹，满足实际需求。

附图说明

图1为本发明物料车横摆力矩原理图；

图2为本发明各部分结构框架示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

本实施例中以物料车横摆力矩原理图为例，对其进行控制器设计，根据车辆横向运动和偏航运动动力学原理，可以得到车辆系统的运动方程：

其中，m表示汽车质量，V

通过系统建模，将上式改写为滑模系统：

其中，M

采用本发明所述的一种智能物料车自适应滑模控制策略，具体步骤如下：

步骤(1)选取能够满足非对称输出约束的障碍Lyapunov函数，其表达式如下：

其中,p,r

步骤(2)为设计一个基于观测器的固定时间虚拟控制器

步骤(3)根据系统模型构建滑模状态观测器：

其中，

0＜v

步骤(4)根据系统模型构建固定时间扰动观测器：

其中，w

α

其中，

所以系统的扰动观测器的固定时间形式为：

令观测器变量及其导数的误差为：

e

w

令σ

步骤(5)应用以下虚拟控制器(3)、(4)，自适应律(6)、(7)，实际控制输入(5)，保证在不违反闭环系统中的输出约束所有闭环系统信号都是半全局一致有界，闭环系统控制性能满足固定时间稳定：

其中，

其中，

其中，

为固定常数；

β

其中，

(5)利用加幂积分技术，构建非对称障碍Lyapunov函数；对V沿动力学系统微分，并将虚拟控制、自适应律、实际控制输入代入，验证

本发明的控制目标是针对具有非匹配扰动和非对称输出约束的非线性二阶滑模系统，设计基于滑模观测器和双层自适应机制的控制方案，使得控制系统满足如下控制目标：

目标1：系统所有的滑模变量不违反非对称输出约束条件，即，保证-δ

目标2：滑模状态观测器能够对系统状态进行精确估计，并保证状态观测器状态

目标3：自适应参数能够对未知扰动上界和系统控制增益进行精确估计，并应用于实际控制器进行补偿输入。

目标4：根据Lyapunov稳定性定理，证明所有的闭环系统变量最终一致有界，使得

为实现以上控制目标，对车辆系统施加以下要求条件。

具有非匹配项和非匹配扰动的非线性二阶滑模系统有如下要求：

要求1：存在已知的正常数θ和B

|f(t,x)|≤θ,g(t,x)≥B

要求2：非匹配项h(s

其中r

要求3：输出s

-δ

其中δ

结论1：在满足要求条件1-3的情况下，针对具有非匹配项和非匹配扰动的非线性二阶滑模系统，应用虚拟控制器(3)、(4)，自适应律(6)、(7)，实际控制输入(5)，保证在不违反闭环系统中的输出约束所有闭环系统信号都是半全局一致有界，闭环系统控制性能满足固定时间稳定

以下是结合加幂积分技术、滑模观测器观测器和双层自适应机制，针对具有非匹配项和非匹配扰动的不确定非线性二阶滑模系统模型，证明闭环系统跟踪控制性能满足固定时间稳定的具体证明过程。

第一步：得到扰动的观测器固定时间形式为：

其中

第二步：选择障碍Lyapunov函数

取V

其中

同时，定义

其中

第三步：选择Lyapunov函数

其中，

然后定义变量

分别估计(21)中的

其中，

继续估计下一项

所以

其中

又有

其中

其中

又因为

代入(26)(27)于(23)，得到

其中

估计最后一项

将(22)(25)(28)(29)代入(21)，可得：

依据类backstepping的思想，消去未知函数项得到固定时间稳定形式，设计虚拟控制器，使得滑模变量收敛到零，得到如下虚拟控制输入形式：

其中

将虚拟控制器带入(30)可得

又因为

可以得到

/>

其中

进一步，考虑到

以及

代入(35)(36)上式于V

其中

可得固定时间确定性表达式，

从引理可知，当t≥T

第四步：因为滑模变量

根据状态观测器

其中，

令

根据固定时间稳定判据可知，易得误差系统固定时间稳定。因此存在一个时间点T

接下来，证明滑模变量s

首先，由状态观测器可知，

显然，

在时间间隔[0,T

根据固定时间扰动观测器：

其中，w

其中，

所以系统的扰动观测器的固定时间形式为：

令观测器变量及其导数的误差为：

e

w

令σ

易知存在固定时间T

w

且

令

由此选取一个含自适应参数的Lyapunov函数

其中，θ为非线性项f(t,x)的上界值；

对V

为使得

其中

代入自适应律(50)(51)和实际控制输入(49)于

令

与此同时，因为

所以有

由不等式可得

结合(54)(55)，并代入

又因为

0≤Y

0≤Y

成立。所以有

由固定时间稳定判据可得

其中

本发明研究了一种智能物料车自适应滑模控制策略，首先，本发明选取期望侧滑角、偏航率与实际侧滑角、偏航率之间的差值作为滑模变量s