滞环非线性系统的建模与控制技术研究

Nonlinear systems with hysteresis characteristics exist in many areas of engineering and have long been recognized. However, due to the lack of effective analysis and design tools, the early research was only sporadic. In recent years, smart material based actuators with their unique features have been widely applied in the high-precision control systems. However, their inherent hysteresis nonlinearities have a severe impact on the accuracy of the control systems. Therefore, corresponding control theory and methods related to this sector has re-attracted much attention. Since the hysteresis nonlinearities in the smart material based actuators are very complex, closely related to input amplitudes, frequencies and loads, etc., the available research results are spare, and there is an urgent need for new theories and research methods. This project strives to make some breakthroughs in core theory, attempting to establish some new methods in order to have internationally significant impact by conducting in-depth studies for modeling and controller designs of nonlinear systems with the hysteresis. As an application verification, since the magnetorheological (MR) damper includes all the features of the hysteresis nonlinearities, the developed modeling and control theory will be applied to the MR damper based vehicle suspension system to verify the proposed method being effective and correct.

具有滞环特性的非线性系统存在于许多工程领域并很早就为人们所认识，早期对它的研究仅是零散的。近年来，由于智能材料驱动器的独特功能而在高精度控制系统中得到了广泛的重视。但其固有的滞环非线性特性是制约其应用的关键因素，滞环特性和被控对象的融合使得现有的控制方案无法直接应用，重新受到控制领域的关注并成为公认的瓶颈问题。由于滞环驱动器的非线性特性与输入的幅值、频率及负载等密切相关且十分复杂，目前其理论研究成果还不多且极具挑战性，急需开展相关理论和新方法研究。本项目针对滞环非线性系统及相关控制问题，深入开展建模、复杂性能分析与控制器设计的基础理论及新方法的创新研究，力争在核心理论或新方法方面取得一些突破并在国际上产生重要影响。作为应用验证，由于磁流变阻尼器包括了滞环非线性的全部特性，本项目针对基于磁流变阻尼器的车辆悬架系统进行整车建模和协调控制的应用研究，以验证所提方法的有效性和正确性。

具有滞环特性的非线性系统存在于许多工程领域并很早就为人们所认识。近年来，由于智能材料驱动器的独特功能得到了广泛的应用。但其固有的滞环非线性特性是制约其应用的关键因素，滞环特性和被控对象的融合使得现有的控制方案无法直接应用，重新受到控制领域的关注并成为公认的瓶颈问题。由于滞环驱动器的非线性特性与输入的幅值、频率及负载等密切相关且十分复杂，目前其理论研究成果还不多且极具挑战性，急需开展相关理论和新方法研究。本项目针对滞环非线性系统及相关控制问题，开展了建模与控制器设计的基础理论及新方法的研究。项目从获批到完成取得了如下重要成果：在建模方面，针对各类智能材料驱动器包括软体机器人，首次提出了一种基于数据在环（Data-in-Loop）动态滞环系统模型。该模型的主要特点是将物理特性与数据相融合，具有通用模型的特征。针对不同驱动器，通过自主选择所需要的数据结构模型，将具体所用的智能材料中的实验数据输入，可以得到对应的物理特性与唯像滞环模型融合的通用模型，因而避免了材料构造的形状、尺寸等因素对复杂物理模型的影响。另外，模型的参数可以通过深度学习算法进行学习。所得到的模型是通过数据与智能学习算法相结合得到的，实现了物理特性与唯像滞环模型融合的动态滞环模型的研究目标。在控制方面，针对各类智能材料驱动系统，分别提出了各种具体的控制方案，如：针对压电位置控制平台，设计了基于滞环估计逆补偿器的输出反馈量化控制方案；针对压电驱动装置这类同时具有滞环输入和时滞状态的分布式非线性系统，设计了基于滞环估计逆补偿器和时滞状态估计器的自适应输出反馈动态面控制方案；针对构建软体机器人的液晶弹性体驱动器，设计了两步法进行参数辨识与双重控制器设计，以解决滞环非线性夹在两个动力学系统之间的控制挑战。作为应用验证，搭建了两套应用验证平台，包括磁流变阻尼器及磁控软体机器人，验证了所提模型与控制方法的有效性和正确性。