本發(fā)明涉及多電機(jī)同步控制技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自抗擾控制器的設(shè)計(jì)方法。
背景技術(shù):
多電機(jī)同步控制系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于紡織、冶金、印刷等領(lǐng)域。多電機(jī)同步控制系統(tǒng)是一個(gè)高階、時(shí)變、非線性的系統(tǒng),且張力與速度存在著嚴(yán)重的耦合關(guān)系,這給多電機(jī)同步控制系統(tǒng)帶來了更嚴(yán)峻的考驗(yàn)。目前,應(yīng)用于工業(yè)控制的大多為pid控制器,但pid控制器控制效果不太好,難以達(dá)到精確的解耦控制。迄今為止,解耦算法有傳統(tǒng)解耦算法、自適應(yīng)解耦算法、智能解耦算法、滑??刂啤⒆钥箶_控制器(adrc)等,各解耦算法優(yōu)勢不同,應(yīng)用層面也有所不同。adrc因其不依賴于精確數(shù)學(xué)的模型而廣泛應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)中。adrc雖優(yōu)勢眾多,但其算法復(fù)雜、參數(shù)多,即使adrc的部分參數(shù)可通過查詢文獻(xiàn)資料獲得,但很多參數(shù)大都是依靠經(jīng)驗(yàn)試湊法,如誤差反饋增益、補(bǔ)償因子等方法獲得,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,控制系統(tǒng)擾動(dòng)因素多,無法實(shí)現(xiàn)參數(shù)的實(shí)時(shí)調(diào)節(jié),很難得到最優(yōu)參數(shù)。近幾年,逐漸有人提出了智能參數(shù)調(diào)節(jié)方法,如北京理工大學(xué)周游及其導(dǎo)師王慶林在《性能評(píng)價(jià)方法在adrc參數(shù)整定中的應(yīng)用》中提出的性能評(píng)價(jià)方法,對(duì)adrc的大部分參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,但仍需要辨識(shí)過程傳遞函數(shù)和擾動(dòng)傳遞函數(shù),增加了對(duì)系統(tǒng)模型的依賴性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在不足,本發(fā)明提供了一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自抗擾控制器的設(shè)計(jì)方法,通過優(yōu)化自抗擾控制器adrc,并將rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化后的自抗擾控制器adrc結(jié)合運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的實(shí)時(shí)調(diào)試。本發(fā)明是通過以下技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的的。
一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自抗擾控制器的設(shè)計(jì)方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟1:搭建三電機(jī)同步系統(tǒng)的物理模型,檢測電機(jī)a的速度信號(hào)ωr1、電機(jī)a與電機(jī)b之間的張力信號(hào)f12以及電機(jī)b與電機(jī)c之間的張力信號(hào)f23;
步驟2:選擇自抗擾控制器adrc對(duì)速度和張力進(jìn)行解耦控制,并對(duì)自抗擾控制器adrc進(jìn)行優(yōu)化;
步驟3:確定優(yōu)化后的adrc需調(diào)試參數(shù)n,為反饋控制律比例系數(shù)kp以及補(bǔ)償因子b0;
步驟4:將一個(gè)兩個(gè)輸入層五個(gè)隱含層一個(gè)輸出層的2-5-1結(jié)構(gòu)的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)化后的adrc結(jié)合,設(shè)計(jì)一個(gè)參數(shù)調(diào)節(jié)器;
步驟5:用參數(shù)調(diào)節(jié)器中的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤速度信號(hào)ωr1、張力信號(hào)f12以及張力信號(hào)f23,得到跟蹤信號(hào),通過梯度下降算法得到優(yōu)化后的adrc需調(diào)試參數(shù)的調(diào)整信息,從而實(shí)現(xiàn)需調(diào)試參數(shù)的實(shí)時(shí)自調(diào)節(jié)。
所述步驟2中對(duì)自抗擾控制器adrc進(jìn)行優(yōu)化的公式為:
e=z1-y
z1=z1+h(z2-β01e+b0u)
z2=z2+h(-β02fal(e,α,δ))
e1=v-z1
u0=kpe1
其中,e為觀測誤差;z1為y的觀測信號(hào);y為三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)實(shí)際值,即速度信號(hào)ωr1、張力信號(hào)f12以及張力信號(hào)f23;z2為三電機(jī)同步系統(tǒng)總擾動(dòng)的觀測值;h為三電機(jī)同步系統(tǒng)的采樣周期值;b0為補(bǔ)償因子;β01,β02為狀態(tài)誤差反饋增益;fal(e,α,δ)為冪次函數(shù);α為自抗擾控制器adrc的非線性因子;δ為冪次函數(shù)的線性區(qū)間;e1為狀態(tài)誤差信號(hào);v為三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)給定信號(hào),即ωr1*、f12*、f23*;kp為自抗擾控制器adrc的反饋控制律比例系數(shù);u為實(shí)際控制量;u0為誤差反饋控制量;
其中,fal(e,α,δ)非線性函數(shù)表達(dá)式為:
所述梯度下降算法為:
步驟a:設(shè)定指標(biāo)函數(shù)e(k);
步驟b:調(diào)節(jié)優(yōu)化后的adrc需調(diào)試參數(shù),使k時(shí)刻的三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)的實(shí)際值y(k)逼近k時(shí)刻的三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)的給定信號(hào)v(k),根據(jù)梯度下降算法,得需調(diào)試參數(shù)n的增量δn(k);
步驟c:用y(k)的跟蹤值ym(k)代替y(k),得到δn(k):
步驟d:通過運(yùn)算得到k時(shí)刻時(shí)調(diào)整后的需調(diào)試參數(shù)n。
所述步驟a中的指標(biāo)函數(shù)e(k)為,
步驟b中需調(diào)試參數(shù)n的增量δn(k)的計(jì)算公式為
其中,η為梯度下降算法的步長;
步驟d中調(diào)整后的需調(diào)試參數(shù)n的運(yùn)算方法為,n(k)=n(k-1)+δn(k)。
本發(fā)明的有益效果在于:
1.對(duì)一階adrc進(jìn)行了優(yōu)化,并與rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合來實(shí)現(xiàn)需調(diào)試參數(shù)的實(shí)時(shí)自調(diào)節(jié)功能,省時(shí)省力,與未進(jìn)行改變的一階adrc相比,在很大程度上減少了超調(diào)量,甚至實(shí)現(xiàn)了無超調(diào)調(diào)節(jié),減少了調(diào)節(jié)時(shí)間和穩(wěn)態(tài)偏差。
2.該設(shè)計(jì)方法的運(yùn)用使得三電機(jī)同步系統(tǒng)的電機(jī)速度和電機(jī)間皮帶的張力可以獨(dú)立控制,達(dá)到了很好的解耦控制效果,同時(shí)可以看出該方法在調(diào)試需調(diào)試參數(shù)方面優(yōu)勢,可實(shí)時(shí)調(diào)整優(yōu)化后的自抗擾控制器adrc的需調(diào)試參數(shù),減少了所需的人力和時(shí)間,使三電機(jī)同步系統(tǒng)能很快進(jìn)入穩(wěn)態(tài),其動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)定性也得到很大的提高,增強(qiáng)了三電機(jī)同步系統(tǒng)的自適應(yīng)性和魯棒性,具有實(shí)際應(yīng)用效果。
附圖說明
圖1為本發(fā)明三電機(jī)同步系統(tǒng)的物理模型。
圖2為本發(fā)明優(yōu)化后的一階adrc。
圖3為本發(fā)明優(yōu)化后的adrc與rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合后的參數(shù)調(diào)節(jié)器的控制圖。
圖4為本發(fā)明三電機(jī)同步系統(tǒng)的控制策略框圖。
圖5為本發(fā)明三電機(jī)同步系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說明,但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不限于此。
如圖1所示三電機(jī)同步系統(tǒng)的物理模型,三臺(tái)變頻器,變頻器a、變頻器b、變頻器c分別控制三臺(tái)異步電機(jī),電機(jī)a、電機(jī)b、電機(jī)c的轉(zhuǎn)速,電機(jī)a、電機(jī)b、電機(jī)c分別驅(qū)動(dòng)滾筒1、滾筒2、滾筒3運(yùn)轉(zhuǎn),滾筒1、滾筒2、滾筒3的半徑分別為r1、r2、r3通過一條皮帶相連,通過浮動(dòng)輥1和浮動(dòng)輥2的張緊作用分別產(chǎn)生皮帶張力信號(hào)f12和f23。根據(jù)數(shù)學(xué)建模得到的三電機(jī)同步系統(tǒng)的物理模型可知,張力信號(hào)f12和f23分別與電機(jī)a和電機(jī)b之間的速度差以及電機(jī)b和電機(jī)c之間的速度差成正比,張力信號(hào)f12和f23與速度差之間存在著耦合關(guān)系。
如圖5所示,pc機(jī)作為上位機(jī),里面裝有視窗控制中心wincc組態(tài)軟件,利用wincc組態(tài)軟件來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。西門子s7-300plc作為主控單元,并通過profinet方式與上位機(jī)進(jìn)行通訊,完成程序的下載調(diào)試等功能,plc與三臺(tái)西門子變頻器采用profibus-dp通訊方式,實(shí)現(xiàn)主從站通訊,分別控制三臺(tái)異步電機(jī)a、電機(jī)b和電機(jī)c,光電編碼器和壓力傳感器。plc帶有對(duì)光電編碼器發(fā)出的脈沖計(jì)數(shù)的高速計(jì)數(shù)器模塊fm350-1,fm350-1對(duì)光電編碼器在一個(gè)采樣周期內(nèi)發(fā)出的脈沖進(jìn)行計(jì)數(shù),通過公式
一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自抗擾控制器的設(shè)計(jì)方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟1:搭建三電機(jī)同步系統(tǒng)的物理模型,檢測電機(jī)a的速度信號(hào)ωr1、電機(jī)a與電機(jī)b之間的張力信號(hào)f12以及電機(jī)b與電機(jī)c之間的張力信號(hào)f23;
步驟2:選擇adrc對(duì)速度和張力進(jìn)行解耦控制,并對(duì)自抗擾控制器adrc進(jìn)行優(yōu)化;
步驟3:確定優(yōu)化后的adrc需調(diào)試參數(shù)n,為反饋控制律比例系數(shù)kp以及補(bǔ)償因子b0;
步驟4:將rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)兩個(gè)輸入層五個(gè)隱含層一個(gè)輸出層的2-5-1結(jié)構(gòu)的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)化后的adrc結(jié)合,設(shè)計(jì)一個(gè)如圖3所示的參數(shù)調(diào)節(jié)器;
步驟5:用參數(shù)調(diào)節(jié)器中的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤速度信號(hào)ωr1、張力信號(hào)f12以及張力信號(hào)f23,得到跟蹤信號(hào),通過運(yùn)算,即梯度下降算法,得到優(yōu)化后的adrc需調(diào)試參數(shù)的調(diào)整信息,從而實(shí)現(xiàn)需調(diào)試參數(shù)的自調(diào)節(jié)。
如圖2所示,所述步驟2中對(duì)自抗擾控制器adrc進(jìn)行優(yōu)化的公式為:
e=z1-y
z1=z1+h(z2-β01e+b0u)
z2=z2+h(-β02fal(e,α,δ))
e1=v-z1
u0=kpe1
其中,e為觀測誤差;z1為y的觀測信號(hào);y為三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)的實(shí)際值,即速度信號(hào)ωr1、張力信號(hào)f12以及張力信號(hào)f23;z2為三電機(jī)同步系統(tǒng)總擾動(dòng)的觀測值;h為三電機(jī)同步系統(tǒng)的采樣周期值;b0為補(bǔ)償因子;β01,β02為狀態(tài)誤差反饋增益;fal(e,α,δ)為冪次函數(shù);α為自抗擾控制器adrc的非線性因子;δ為冪次函數(shù)的線性區(qū)間;e1為狀態(tài)誤差信號(hào);v為三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)的給定信號(hào),即ωr1*、f12*、f23*;kp為自抗擾控制器adrc的反饋控制律比例系數(shù);u為實(shí)際控制量;u0為誤差反饋控制量;
其中,fal(e,α,δ)非線性函數(shù)表達(dá)式為:
所述梯度下降算法為:
步驟a:設(shè)定指標(biāo)函數(shù)e(k);
步驟b:調(diào)節(jié)優(yōu)化后的adrc需調(diào)試參數(shù),使k時(shí)刻的三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)或張力信號(hào)的實(shí)際值y(k)逼近k時(shí)刻的三電機(jī)同步系統(tǒng)的速度信號(hào)給定信號(hào)v(k),根據(jù)梯度下降算法,得需調(diào)試參數(shù)n的增量δn(k);
步驟c:用y(k)的跟蹤值ym(k)代替y(k),得到δn(k):
步驟d:通過運(yùn)算得到k時(shí)刻時(shí)調(diào)整后的需調(diào)試參數(shù)n。
所述步驟a中的指標(biāo)函數(shù)e(k)為,
步驟b中需調(diào)試參數(shù)n的增量δn(k)的計(jì)算公式為
步驟d中調(diào)整后的需調(diào)試參數(shù)n的運(yùn)算方法為,n(k)=n(k-1)+δn(k)。
三電機(jī)同步系統(tǒng)遵循主從控制模式,如圖4所示的三電機(jī)同步系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖,該系統(tǒng)是一個(gè)三輸入三輸出的系統(tǒng),三輸入分別為電機(jī)a的速度信號(hào)給定值ωr1*以及電機(jī)a、電機(jī)b間的張力信號(hào)給定值f12*和電機(jī)b、電機(jī)c間的張力信號(hào)給定值f23*,而三輸出則分別為這三個(gè)量的實(shí)際值ωr1、f12和f23。電機(jī)a是電機(jī)b的主動(dòng)電機(jī),電機(jī)b是電機(jī)c的主動(dòng)電機(jī),電機(jī)c是從動(dòng)電機(jī)。根據(jù)數(shù)學(xué)建模得到的三電機(jī)同步系統(tǒng)的物理模型可知,張力的大小很大程度取決于皮帶連接著的兩臺(tái)電機(jī)的轉(zhuǎn)速差??刂迫_(tái)電機(jī)轉(zhuǎn)速的三臺(tái)變頻器,可以視為該系統(tǒng)的“執(zhí)行器”,所以控制電機(jī)a、電機(jī)b間的張力主要是在確定電機(jī)a速度的基礎(chǔ)上控制電機(jī)b的速度??刂齐姍C(jī)b、電機(jī)c間的張力,主要是在電機(jī)b的轉(zhuǎn)速確定之后,控制電機(jī)c轉(zhuǎn)速。根據(jù)圖4可知,將實(shí)際速度信號(hào)值ωr1和電機(jī)a速度信號(hào)給定值ωr1*送入所設(shè)計(jì)的優(yōu)化后的一階adrc1中獲得電機(jī)a的控制信號(hào)ω1*;將實(shí)際張力信號(hào)值f12與給定張力信號(hào)值f12*送入優(yōu)化后的一階adrc2中,從而獲得一個(gè)速度增量值δω2*,用電機(jī)a的控制信號(hào)減去速度增量值δω2*可得電機(jī)b的控制信號(hào)ω2*;將實(shí)際張力信號(hào)值f23與給定張力信號(hào)值f23*送入優(yōu)化后的一階adrc3中,獲得一個(gè)速度增量值δω3*,用電機(jī)b的控制信號(hào)減去增量值δω3*可得電機(jī)c的控制信號(hào)ω3*。在此過程中用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去跟蹤電機(jī)a的速度信號(hào),從而去調(diào)節(jié)優(yōu)化后的一階adrc1的參數(shù)kp1、優(yōu)化后的一階adrc2的參數(shù)kp2、b02以及優(yōu)化后的一階adrc3的參數(shù)kp3,并將其調(diào)節(jié)后的參數(shù)返回給優(yōu)化后的adrc1、adrc2、adrc3中,從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)需調(diào)試參數(shù)。
所述實(shí)施例為本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式,但本發(fā)明并不限于上述實(shí)施方式,在不背離本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容的情況下,本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠做出的任何顯而易見的改進(jìn)、替換或變型均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。