复合控制系统动态特性参数设计的sn比法的制作方法.docx

复合控制系统动态特性参数设计的sn比法的制作方法专利名称：复合控制系统动态特性参数设计的sn比法的制作方法技术领域：本发明复合控制系统参数设计的信噪比法，用于闭环控制系统领域，为非线性、时变控制系统设计提供了一个新的最佳设计方法70年代，日本著名质量专家田口玄一博士将数理统计、经济学应用于质量管理中，创立了以参数设计为核心的三次设计方法，在日本、欧美等国得到了广泛的应用，取得了显著的成功，美国将这种方法命名为“田口方法”中国兵器工业总公司质量技安局从1985年以来，多次邀请田口玄一博士来华讲学及参加兵器工业田口方法应用成果发表会，目前，田口方法在兵器工业得到广泛的应用，应用领域涉及电子、化工、弹药、火炮、车辆、光学、机械等专业，取得了200多项应用成果我们在将田口方法应用于复合控制系统设计的研究过程中，发现田口方法的动态特性信噪比计算公式η＝β2/σ2只能用于开环领域，而不能用于闭环控制系统领域本发明的目的是将信噪比(SN比)引入闭环控制系统领域，将SN比作为最佳设计用的测度，为非线性、时变控制系统设计提供一个新的最佳设计方法本发明的目的是这样实现的根据闭环控制系统动态特性的性质，提出了望小动态特性的新概念，并定义了望小动态特性的SN比ηB及ηV及其计算公式，用正交试验法安排试验方案，在安排因子的同时，安排主要因子间的交互项，用误差因素来模拟各种干扰，用SN比作为试验指标进行统计分析，采用综合ηB及ηV的方法，追求SN比最大的设计方案，也即追求抗干扰强、性能最佳的设计方案。

本发明的创新点如下a.提出了望小动态特性的概念我们根据复合控制系统动态特性的性质不管信号因素M是小还是大，要求系统的输出特性Y越小越好，本文定义这样的动态特性为望小动态特性b.定义了望小动态特性的信噪比设信号因素M及输出特性Y存在下列关系Y＝α+βM+ε其中ε为试验误差N(0，σ2)我们定义望小动态特性的信噪比为ηB=1β2]]>及ηV=1σ2]]>c.提出了望小动态特性的计算公式我们提出的望小动态特性计算公式如下ηB=10lg11γ(Sβ-Ve)]]>ηV=10lg1Ve]]>其中γ-有效除数Sβ-波动平方和Ve-随机误差σ2的估计发明的原理控制系统的组成一般由探测器、传感器、放大器、控制器、执行机构及控制对象等组成本发明研究的控制系统结构图如图1所示控制系统工作时，探测器始终对准目标，称为瞄准线探测器测量出飞行器与瞄准线的角偏差信号，传感器测出瞄准线运动角速度信号与瞄准线角速度信号成比例的开环控制和与飞行器偏离瞄准线的角偏差信号成比例的闭环控制共同控制飞行器，这样的控制系统称为复合控制系统。

复合控制系统动态特性的性质本发明研究的复合控制系统的基本功能为根据探测器测出的飞行器相对瞄准线的角偏差信号及传感器测出的瞄准线角速度信号，按一定的控制规律，控制飞行器在瞄准线附近飞行，直至命中目标从复合控制系统的基本功能可见当目标横向运动时，飞行器偏离瞄准线的误差(定义为跟踪误差)越小，即脱靶量越小，动态性能越好所以复合控制系统动态特性的性质为不管目标横向运动速度是小还是大，即瞄准线运动角速度(信号因素)是小还是大，要求飞行器偏离瞄准线的误差(输出特性)越小越好，也即跟踪误差越小越好本发明定义这样的动态特性为望小动态特性望小动态特性信噪比的定义及计算公式望小动态特性信噪比的定义复合控制系统动态特性输出特性为跟踪误差Y，其均值为μy，随着某个信号因素的变化而改变通常取信号因素M，使得μy为M的线性函数，即μy＝α+βM (1)由于存在试验误差的干扰，跟踪误差的实际结果为Y＝α+βM+ε (2)不失一般性，假定试验误差ε服从于正态分布N(0，σ2)衡量望小动态特性的好坏标准为跟踪误差Y的大小Y越小越好，这意指两个方面，其一为信号因素线性动态部分的影响越小越好，即β2要小，其二为噪声(试验)干扰越小越好，也即σ2要小，考虑这两个方面，定义望小动态特性的信噪比为ηB=1β2---(3)]]>及ηV=1σ2---(4)]]>望小动态特性信噪比的计算公式模型假设在复合控制系统动态特性参数设计时，本文取信号因素为瞄准线运动角速度，其实际值设为已知值，且输出特性Y与信号因素M之间的关系为一般线性式，即Y＝α+βM+ε试验数据设信号因素M的K个水平M1、M2……，MK，在M的每一水平下进行γ0次试验，试验数据如表1表1试验数据表 SN比的计算a)求平方和ST与自由度fTST=Σi=1kΣj=1γ0(yij-Y‾)2=Σi=1kΣj=1γ0Yij2-CT---(5)]]>fT=kγ0-1]]>上式中CT=T2Kγ0=1Kγ0(Σi=1KΣj=1γ0Yij)2---(6)]]>称为修正项b)求有效除数γ=γ0Σi=1K(Mi-M‾)2---(7)]]>c)求估计 β^=1γΣi=1K(Mi-M‾)Ti---(8)]]>α^=Y‾-β^M‾---(9)]]>d)求波动平方和Sβ及自由度fβSβ=1γ[Σi=1K(Mi-M‾)Ti]2---(10)]]>fβ＝1e)求误差平方和Se及自由度feSe＝ST-Sβ(11)fe=fT-fβ=kγ0-2]]>f)求随机误差σ2的估计Veσ^2=Ve=Sefe=ST-SβKγ0-2---(12)]]>g)求以分贝值表示的SN比β^2=1γ(Sβ-Ve)---(13)]]>ηB=10lg11γ(Sβ-Ve)---(14)]]>ηV=10lg1Ve----(15)]]>本发明的主要优点a.SN比法在产品设计中考虑了多种干扰，进行了波动分析，这样比一般的设计方法可提高效率几十倍。

b.SN比法在设计时就考虑了交互作用的影响，这样可保证在产品的制造、生产过程中最佳设计的一致性c.SN比法将SN比作为最佳设计的测度，为非线性、时变控制系统的设计提供了一种新的最佳设计判据d.SN比法采用综合ηB及ηV的方法，追求SN比最大的设计方案，也就是追求抗干扰强、性能最佳的设计方案，也即产品的性能对噪声(干扰)不敏感，从而提高产品的质量下面结合附图和实施例对本发明进一步说明图1--复合控制系统结构2--动态ηB的因素效应图其中A、B、C、D、E、F、G、H、L为可控因素，1、2、3为每个因素的水平数图3--动态ηV的因素效应4-动态特性参数设计实验方案图表其中M1、M2、M3--信号因素的三个水平W1、W2、W3--误差因素的三个水平ηB、ηV--望小动态特性的信噪比具体实施例方式复合控制系统动态特性参数设计动态特性就是随输入信号变化而相应变化的输出特性参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数的最佳水平组合，从而尽量减少各种干扰的影响，使所设计出的产品品质好参数设计是一个多因素优选问题，由于要考虑各种干扰的影响，探求抗干扰强的设计方案，因此采用正交试验法安排试验方案，并研究因子间的交互作用，用SN比作为试验指标进行统计分析。

因素的分类a.可控因素可控因素即有待优化的参数，选取可控因素为主控回路放大系数K7及控制器参数T1，T2，T3，XAB；前馈控制回路放大系数Kgz及控制器参数O1，O2，T5可控因素水平表如表2表2 可控因素水平表 b.信号因素信号因素为瞄准线跟踪角速度M，即信号因素MM1＝5mrad/s、M2＝10mrad/s、M3＝15mrad/sc.误差因素选取横风W为误差因素，取三个水平如下W1＝0，W2＝7.5m/s，W3＝15m/s，内设计可控因素放在内表中，称为内侧因素，相应的设计为内设计可控因素及因子的水平确定以后，还需要考察因子间的交互作用研究交互作用的目的是检查有无比重要的主效应更大的交互作用因为当最佳条件在下游也能保证时，有无交互作用是个重要的保证，如果有交互作用，最佳设计在下游条件下当然会变化为了达到一致性，需要检查交互作用比主效应小为此本设计中在3、4两列安排A、B的交互作用选取正交表L27(313)为内表，表头设计如表3表3 表头设计外设计误差因素和信号因素放在外表中，称为外侧因素，相应的设计为外设计本文在信号因素M的每一个水平下，得出在误差因素W的三个水平下的跟踪误差。

试验方案和数据按照内外表直积法组织试验，即对内表中的每一号方案按信号因素M和误差因素W的九种配搭方式进行试验，所得的试验方案如下表4表4 动态特性参数设计实验方案及数据 SN比的计算表4 NO.1试验数据如下表5表5 NO.1试验数据表CT=13×3(0.4679+1.1248+1.5596)2=1.1041]]>ST＝(0.17982+0.21092+……+0.53132)-CT＝0.215033γ＝3×〔(5-10)2+(15-10)2〕＝150Sβ=1150[(5-10)×0.4679+(15-10)×1.5596]2]]>＝0.19863Se＝0.215033-0.19863＝0.016403Ve＝0.016403/7＝0.002343β^2=1150(0.19863-0.002343)=0.0013086]]>ηB=10lg10.0013086=28.83193]]>ηV=10lg10.002343=26.3017]]>信噪比的计算公式，已编制於复合控制动态特性参数设计软件包中，计算机输出的各号试验的ηB及ηV见表4统计分析以SN比ηB为指标，对表4进行统计分析，ηB统计分析辅助表见表6，然后根据该辅助表制成ηB因素效应图如图2。

同样以ηV为指标对表4进行统计分析，ηV统计分析辅助表见表7，ηV的因素效应图见图3表6 动态SN比ηB统计分析辅助表 表7 动态ηV的统计分析辅助表 对表4进行方差分析列出方差分析表ηB的方差分析表见表8，ηB的A、B因子的二元配置表见表9，ηV的方差分析表见表10，ηV的A、B因子二元配置表见表11表8 ηB的方差分析表F2.4(0.01)＝18.00F2.4(0.05)＝6.94F2.4(0.1)＝4.32F4.4(0.01)＝15.98F4.4(0.05)＝6.38表9 ηB的A、B二元配置表由ηB的方差分析结果可见F为较显著因素，其余为次要因素，A、B因素的交互作用不显著表10 ηV的方差分析表F2.4(0.01)＝18.00 F2.4(0.05)＝6.94 F2.4(0.1)＝4.32F4.4(0.01)＝15.98 F4.4(0.05)＝6.38表11 ηV的A、B二元配置表由ηV的方差分析表可见。