1 引言
在造紙,、印染、紡織等高精度,、高轉(zhuǎn)速傳動系統(tǒng)中,，隨著工業(yè)自動化程度的提高和生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，采用單電機(jī)驅(qū)動往往難以滿足生產(chǎn)的要求,。而多電機(jī)" title="多電機(jī)">多電機(jī)同步控制" title="同步控制">同步控制歷來是最核心的問題,，對多電機(jī)同步協(xié)調(diào)控制，國內(nèi),、外同行也有不少研究,。在實(shí)際應(yīng)用中，多電機(jī)的同步性能會因各傳動軸的驅(qū)動特性不匹配,、負(fù)載的擾動等因素的影響而惡化,，因此同步控制方法的好壞直接影響著系統(tǒng)的可靠性。
本文通過對的多電機(jī)同步傳動系統(tǒng)主要控制策略分析,，得出改進(jìn)的耦合控制是當(dāng)前比較好的控制思想,，實(shí)際應(yīng)用中采用易于實(shí)現(xiàn)的PID作為同步補(bǔ)償控制器算法。但傳統(tǒng)PID控制器結(jié)構(gòu)簡單,、魯棒性較差且抗擾動能力也不太理想,。因此在控制策略上，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和PID控制算法相結(jié)合的方法,。仿真結(jié)果表明,，將該方法用于多電機(jī)同步控制中,，不僅具有良好的動態(tài)性能,，而且整個(gè)系統(tǒng)同步精度也有所提高。
2 多電機(jī)同步控制的原理
對于多電機(jī)同步控制系統(tǒng)" title="控制系統(tǒng)">控制系統(tǒng)來說,，實(shí)現(xiàn)的是電動機(jī)轉(zhuǎn)速的跟隨,，受到擾動的電動機(jī)轉(zhuǎn)速是變化的，其它的電動機(jī)跟隨這臺電動機(jī)的轉(zhuǎn)速變化,。在系統(tǒng)受到擾動后的初始狀態(tài),，電動機(jī)之間的轉(zhuǎn)速趨于同步越快越好，即應(yīng)盡快消除轉(zhuǎn)速偏差,；當(dāng)電動機(jī)之間的轉(zhuǎn)速趨于同步時(shí),，要盡量減小轉(zhuǎn)速發(fā)生超調(diào)。一般情況是要求系統(tǒng)中的第i臺電動機(jī)轉(zhuǎn)速vi和第i+l臺電動機(jī)轉(zhuǎn)速vi+1,，之間保持一定的比例關(guān)系,，即vi=a·vi+1以滿足系統(tǒng)的實(shí)際工藝要求。這里a為轉(zhuǎn)速同步系數(shù),。在實(shí)際運(yùn)行過程中若要滿足系統(tǒng)的同步要求,，周期采樣獲取某一環(huán)節(jié)的前臺電動機(jī)轉(zhuǎn)速vi和后臺電動機(jī)轉(zhuǎn)速vi+1后,，vi和vi+1按下式定義轉(zhuǎn)速同步偏差時(shí)，表明在同步系數(shù)a下,，vi和vi+1同步,，當(dāng)e≠0時(shí)，表明在同步系統(tǒng)aF,，vi和vi+l不同步．在本文中采用改進(jìn)的耦合同步控制系統(tǒng)(如圖1),，各電機(jī)采用同一電壓給定的基礎(chǔ)上，電機(jī)l轉(zhuǎn)速誤差△v1=v1—vfb1,，電機(jī)2的轉(zhuǎn)速誤差△v2=v2一vfb2,，計(jì)算某一電機(jī)實(shí)際速度和給定速度的偏差e，以及當(dāng)前的偏差變化量△e,，同步控制器補(bǔ)償同樣采用PID控制,。其差值經(jīng)過PID補(bǔ)償器" title="補(bǔ)償器">補(bǔ)償器加到隨動電機(jī)輸入端。
3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的建立
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，在各門學(xué)科領(lǐng)域中都具有很重要的實(shí)用價(jià)值,，根據(jù)本系統(tǒng)的控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，為了快速消除同步誤差,，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID相結(jié)合的作為同步補(bǔ)償方法,。
3．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，控制器由兩部分組成：
(1)常規(guī)PID控制器,，直接對被控對象進(jìn)行閉環(huán)控制,，并且其控制參數(shù)Kp、Ki,、Kd為在線調(diào)整方式,；
(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),，調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù),，以期達(dá)到某種性能指標(biāo)的最優(yōu)化，使輸出層神經(jīng)元的輸出對應(yīng)于PID控制器的3個(gè)可調(diào)參數(shù)KD,、Ki,、Kd。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí),、加權(quán)系數(shù)的調(diào)整,，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出對應(yīng)于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控制器參數(shù)。以電機(jī)作為控制對像,，一般采用增量式PID控制算法進(jìn)行控制,。它的控制算式為：
式中KP、KI、KD分別為比例,、積分,、微分系數(shù)．
3．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的算法實(shí)現(xiàn)
1)訓(xùn)練階段的工作
第l步：設(shè)計(jì)輸入輸出神經(jīng)元。本BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層設(shè)置3個(gè)神經(jīng)元,，分別為輸入速度vi,、速度偏差e和偏差變化量△e，輸出層有3個(gè)神經(jīng)元,，為PID控制器的3個(gè)可調(diào)節(jié)參數(shù)Kp,、Ki、Kd
第2步：設(shè)計(jì)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),。本文初步確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5個(gè)．學(xué)習(xí)一定次數(shù)后,，不成功再增加隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，一直達(dá)到比較合理的神經(jīng)元數(shù)為止,；
第3步：設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)初始值,。本文中設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)N=5000次，誤差限定值E=0．02,；
第4步：應(yīng)用Simulink對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真,。
2)測試階段" title="測試階段">測試階段的工作
在測試階段，主要是對訓(xùn)練過的網(wǎng)絡(luò)輸入測試樣木,，測試網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效果,，即判斷網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算值與樣本的期望值之差是否在允許的范圍之內(nèi)。在此不再贅述具體判定過程,。
4 仿真與分析
本文以2臺電機(jī)同步為模型進(jìn)行仿真,。在電機(jī)的參數(shù)設(shè)定時(shí)，對2臺電機(jī)的參數(shù)取相同值,。電機(jī)參數(shù)為：定子每相繞組電阻R=5．9Ω,，定子d相繞組電感Ld=0．573，轉(zhuǎn)子電阻R=5．6Ω轉(zhuǎn)子電感L=O．58給定轉(zhuǎn)速n=500rad／sec,，極對數(shù)為3,。在t=0．05 s時(shí),，突加階躍擾動,，利用Matlab對傳統(tǒng)PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID分別進(jìn)行仿真，得到實(shí)驗(yàn)曲線如圖所示．
圖4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制響應(yīng)曲線
比較兩種仿真結(jié)果,，經(jīng)計(jì)算采用常規(guī)PID補(bǔ)償器時(shí),，突加負(fù)載擾動后，同步誤差△Verror=0．26％采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID補(bǔ)償器時(shí),，突加負(fù)載擾動后,，同步誤差△Verror．=O．08％，由些可以看到采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID補(bǔ)償器方法的時(shí)候，系統(tǒng)的同步性能,、抗干擾性能優(yōu)于只采用常規(guī)PID補(bǔ)償器時(shí)的性能,，其具有更好的控制特性。
5 結(jié)束語
本文針對于多電機(jī)同步控制中出現(xiàn)的多變量,、強(qiáng)耦合,、具有大慣性環(huán)節(jié)、難以建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的被控對象,，在傳統(tǒng)PID的基礎(chǔ)上引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的概念,，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID用于速度同步補(bǔ)償中，仿真結(jié)果表明,，該方法使系統(tǒng)的抗干擾能力增強(qiáng),，同步精度有所提高，控制效果良好,。