【分享帖】官方开源教程-系统辨识基础教程

robomasters · 2017-10-11 21:07:40

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上周蘑菇菌和小R给大家分享了PID控制基础教程，想必大家都看懂了吧。目前我们在调试PID的时候主要根据时域分析法，即观察时域的响应曲线调节PID参数。（听说还有小伙伴在使用经验调参和玄学调参？那你可要恶补一下了：什么是机器人比赛中的PID控制？）

使用时域分析法可以很方便的体现出系统的动态特性，例如调节时间、超调量等信息，也可以大致衡量系统的稳定性。但是如何才做到准确的判断系统的稳定性，了解系统的带宽，抑制噪声呢？这里给大家介绍一下频域分析法和系统辨识。
1. 摘要
本文介绍了对RoboMaster步兵机器人yaw轴云台速度环的系统辨识过程。引入频域分析法、传递函数、系统辨识的基本概念，介绍了J-Scope、Keil和MATLAB的fdatool和system Identification工具的应用技巧。

2. 基本概念
2.1 频域分析法
应用频率响应特性研究线性系统的经典方法称为频域分析法。
频率特性的物理意义明确，可以用分析法和实验方法获得。在进行系统分析和设计时可以应用图解法进行，直观方便。
2.2 闭环系统的传递函数
一个典型的反馈系统的结构图如图所示：

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2017-10-11 21:37 上传

G(s)代表被控对象，C(s)为控制器，H(s)为反馈。
在不考虑扰动的情况下，系统的闭环传递函数为

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2017-10-11 21:29 上传

因此系统可以等效为：

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系统的开环传递函数为：
C(s)G(s)H(s)，代表回路增益。
注意：此处的开环传递函数是针对闭环系统来说的，不是开环系统的传递函数。
由上面分析可知开环传递函数和闭环传递函数关系紧密，因此系统的开环频率特性很大程度上决定了系统的闭环性能。由于闭环系统包含反馈，校准过程较为复杂，而开环传递函数容易分析和设计，因此工程上常用开环传递函数来分析和设计控制器。

2.3 系统辨识
系统的数学模型是对该系统动态本质的一种数学描述，体现实际系统运行中的动态信息。相应的，我们也可以用实验分析方法获得表征过程动态行为的输入输出数据，建立系统的数学模型。
系统辨识得到数学模型可以用于预测系统输出的未来演变，也可以用于设计控制器来对现有系统的做出改进。

3. 基本思路
采集云台的输入输出数据（发送给yaw轴云台的目标角速度和云台的实际角速度），利用系统辨识得到传递函数，然后证明模型的正确性。

4. 实验平台和工具
硬件：RM步兵云台、stm32开发板、J-Link
软件：Keil、J-Scope、MATLAB(fdatool，systemIdentification)

5. 操作步骤
1. 在Yaw轴云台上加载速度环PID控制器，使得系统可以稳定运行
2. 写一个简单的信号发生器，将频率逐渐增加的激励信号输入至PID控制器
3. 采集并记录对应时刻的激励信号和角速度信息
4. 对输入输出数据进行系统辨识得到系统闭环传递函数，用其他方法进行验证

5.1 MPU6500滤波设置
查阅MPU6500的技术手册可知，陀螺仪有多个量程和带宽档位可以设置，为了达到更好的测量精度，需要根据应用需求进行设置。

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经过初步测试，云台的正常工作角速度在±250°/s以内，因此设置量程为±250dps。
RM 6025电机能响应的电流信号频率为1kHz，根据采样定理，截止频率最高达到500Hz。因此设置MPU6500的带宽为3600Hz，然后对数据进行低通滤波至500Hz。
如图所示，用fdatool生成截止频率为500Hz的4阶巴特沃斯滤波器：

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导出系数，将传递函数形式转化为差分形式（具体过程请查阅信号与系统教材），然后在stm32工程里用C语言实现。

5.2 速度环PID控制器
根据经验和时域的响应情况，调节PID参数使得云台可以较为稳定的跟随目标角速度。

5.3 激励信号的设计
产生频率从1Hz到500Hz变化的正弦信号，每个频率点持续20个周期。由于频率范围较大，且高频部分云台振幅变化较小，为了减少数据量，采用类指数形式的变化趋势。为了保证信号不会发生跳变，在每次信号频率发生变化时都需要从零相位开始，因此周期需要是整数。使用MATLAB生成的激励信号频率如下：
F = ([1:0.5:22, 24:2:40, 50:10:120,200,250,333,500]);
T = round(1000./F); //周期取整
F = 1000./T;

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5.4 数据采集和处理
编译好stm32嵌入式工程后，配置J-Scope工程，Keil进入调试模式，设置好相关参数后启动程序，用J-Scope记录云台的期望角速度和实际角速度，采集完成后导出数据为csv格式。
注意：J-Scope只能读取整型的数据，因此需要把浮点型的角速度值转化成整型（这里采用的方法是乘以1000然后转成整数）
用MATLAB导入csv文件中的数据。
由于采集到的数据前后部分存在激励信号为零的非工作状态，会影响系统辨识的结果，因此需要去除。使用find函数找到激励信号首尾第一个不为零的数据的索引值，然后根据此索引值去掉输入输出信号首尾对应的部分，得到实验所需的时域数据。
处理后的时域数据绘制如下：

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由时域的图像可以明显看到，云台在高频下的振幅由明显衰减。

5.5 系统辨识
在MATLAB的命令行窗口输入systemIdentification，打开系统辨识工具箱。
选择 Import data > Time domain data ，打开导入数据对话框，在 input 和 output 选项中键入工作区的输入输出变量名，Starting time 和 Sample time 分别输入 0 和 0.001。其他部分选填。点击 Import 将数据加入System Identification工具，然后关闭对话框。

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由于本实验数据平均值为零，带宽在500Hz以内，同时需要辨识所有数据，因此无需对数据做去均值、滤波、分割等预处理。直接选择 Estimate > Transfer Function Models 打开传递函数对话框，设置零极点个数分别为1和2，点击 Estimate ，得到系统传递函数如下：

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点击 Model output 和 Frequency resp 可以显示传递函数模型的拟合结果和频率响应图。

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由 Model output 图像可知，该传递函数的输出结果拟合度达到88.58%，可以较好的刻画系统的动态特性。

5.6 模型验证
为了明确系统辨识得到的传递函数是否可信，可以采用以下两种方法进行验证。
5.6.1 直接测量不同频率下的幅度比和相位差
在stm32的程序中，通过查找一定时间内的云台角速度的极值找出幅度，通过计算输入输出信号上升沿穿过x轴的时间差除以周期来计算该频率下的相位差。
将不同频率点的幅度和相位数据保存在数组中，用Keil的SAVE命令导出内存数据（hex格式），经过处理（删除标志信息、数据分段、16进制转浮点数）后得到实测的频域数据，绘制bode图如下

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robomasters · 2017-10-13 09:51:00

Jizefeng0810 发表于 2017-10-12 19:39
上自控？

大概的目标是感觉大家上了很多课，做了很多东西，但是很多方面不能结合到一起，所以出了这一篇，教大家如何把自控书上的内容用到车上来

robomasters · 2017-10-16 14:21:27

hexiaogao 发表于 2017-10-15 22:27
主流控制用的是经典控制还是现代控制理论？我们只学了经典控制，不够用，请问有什么深入学习的方法没啊 ...

经典控制理论够用了

robomasters · 2017-11-2 00:14:34

达维安爵士发表于 2017-11-1 20:25
您好，想问下这句话：由bode图可以看出3dB带宽大概为40rad/s，实际意义就是该云台系统能够响应的频率在12Hz ...

这段话最后才加上去的，没注意算错了。
感谢指出错误！已修正

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