改進(jìn)的bp網(wǎng)絡(luò)pid控制的直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)

改進(jìn)的bp網(wǎng)絡(luò)pid控制的直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)

1模糊控制與pid控制集成系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)隨著電子技術(shù)、微電子技術(shù)、控制理論和永磁化材料的快速發(fā)展，無刷直流電機(jī)的普及迅速啟動(dòng)。因此對(duì)電機(jī)也提出了精度更高、速度更快、效率更高等要求。所以電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)至關(guān)重要。電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)最常用的方法是雙閉環(huán)PID控制器,其缺點(diǎn)在于參數(shù)不能隨著被控對(duì)象的變化而作相應(yīng)的調(diào)整,由于電機(jī)在運(yùn)行過程繞組的自感、互感、阻尼系數(shù)、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等都是隨著負(fù)載情況的變化而變化的,因此采用PID控制器已不能提供很好的控制性能。將模糊控制和PID控制集合起來,既可以提高控制精度,又能夠根據(jù)對(duì)象輸出的變化調(diào)整參數(shù),取得很好的控制效果。本文提出了一種基于改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)PID控制的直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng),將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID有機(jī)結(jié)合,構(gòu)成單神經(jīng)元PID控制器和基于BP網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)自適應(yīng)PDI控制器,以克服常規(guī)PID控制存在的不足,仿真研究表明在提高調(diào)速系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、參數(shù)適應(yīng)性和魯棒性的同時(shí),夠根據(jù)對(duì)象輸出的變化實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù),改善了模糊控制存在的穩(wěn)態(tài)精度不高的問題。2電機(jī)的數(shù)學(xué)模型要十分精確地分析無刷直流電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行特性,是很困難的。它涉及非線性理論及數(shù)值解法等諸多問題,在一般工程應(yīng)用上尚無此必要,故在本文中作如下假定:1)電動(dòng)機(jī)的氣隙磁感應(yīng)強(qiáng)度沿氣隙按正弦分布。2)繞組通電時(shí),該電流所產(chǎn)生的磁通對(duì)氣隙磁通的影響忽略不計(jì)。3)控制電路在開關(guān)狀態(tài)下工作,功率晶體管壓降△價(jià)為恒值。4)各相繞組對(duì)稱,其對(duì)應(yīng)的電路單元完全一致,相應(yīng)的電氣時(shí)間常數(shù)忽略不計(jì)。5)位置傳感器等控制電路的功耗忽略不計(jì)。下面以三相星形聯(lián)結(jié)繞組半控電路為例,推導(dǎo)無刷直流電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型。假定轉(zhuǎn)子磁鋼所產(chǎn)生的磁感應(yīng)強(qiáng)度在電動(dòng)機(jī)氣隙中按正弦規(guī)律分布,B=BMsinθ。這樣一來,如果在定子一相繞組中通一持續(xù)的直流電流,所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩為TM=ZDLBMrIsinθ。假設(shè)開通角γ=00時(shí),無刷直流電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩平均值Ta:Ta=3T2π∫π65π6sinθd0.827ZDLBMrI(1)Τa=3Τ2π∫π65π6sinθd0.827ΖDLBΜrΙ(1)其中ZD為每相繞組的有效導(dǎo)體數(shù),L為繞組中導(dǎo)體有效長(zhǎng)度,即磁鋼長(zhǎng)度,r為電動(dòng)機(jī)中氣隙的半徑,I為繞組相電流。在轉(zhuǎn)矩作用下電機(jī)旋轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)切割定子繞組,在各相繞組上感生出電動(dòng)勢(shì),在上述情況下感生電動(dòng)勢(shì)的平均值由于電動(dòng)機(jī)的電壓平衡方程式為:將式(1)和式(2)代入式(3)有無刷直流電機(jī)的機(jī)械特性方程:n=U?ΔUKe?RKeKTTa(4)n=U-ΔUΚe-RΚeΚΤΤa(4)其中n為無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速(r/min),U為電源電壓少),ΔU為功率管的管壓降,Ke為電動(dòng)勢(shì)系數(shù),Ta為電動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的電動(dòng)轉(zhuǎn)矩平均值,KT價(jià)為轉(zhuǎn)矩系數(shù),R為電動(dòng)機(jī)的內(nèi)阻。在上述假定條件不變的情況下,無刷直流電機(jī)的動(dòng)態(tài)特性取拉氏變換可得:?????????????U(s)?ΔU(s)=Ea+RI(s)Ta(s)=KTI(s)Ta(s)?TL(s)=4gJ375sn(s)Ea(s)=Ken(s)(5){U(s)-ΔU(s)=Ea+RΙ(s)Τa(s)=ΚΤΙ(s)Τa(s)-ΤL(s)=4gJ375sn(s)Ea(s)=Κen(s)(5)其中TL(s)為電動(dòng)機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩,J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。根據(jù)式(5)可以得無刷直流電動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)圖,如圖l所示。3直流電氣網(wǎng)絡(luò)pid的研究3.1其他pid控制PID控制涉及的設(shè)計(jì)算法和控制結(jié)構(gòu)均較簡(jiǎn)單,并且PID控制方案不要求精確的受控對(duì)象的數(shù)字模型,其控制效果一般比較令人滿意,所以這種控制方案應(yīng)用較廣泛。傳統(tǒng)的控制器模型為:u(t)=Kp[e(t)+1Ti∫i0e(t)dt+Tdde(t)dt](6)u(t)=Κp[e(t)+1Τi∫0ie(t)dt+Τdde(t)dt](6)同樣,在數(shù)字控制系統(tǒng)中,使用比較普遍的也是PID控制規(guī)律,此時(shí)數(shù)字PID調(diào)節(jié)器的輸出和輸入之間的關(guān)系是:u(KT)=Kp{e(KT)+TTi∑j=0ke(jT)+TdT[e(KT)?e(KT?T)]}(7)u(ΚΤ)=Κp{e(ΚΤ)+ΤΤi∑j=0ke(jΤ)+ΤdΤ[e(ΚΤ)-e(ΚΤ-Τ)]}(7)式(7)為位置式,還有一種增量形式如下:在傳統(tǒng)的PID控制中,存在比例、積分、微分這三種控制作用。比例控制的優(yōu)點(diǎn)是:誤差一旦產(chǎn)生,控制器立即就有控制作用,使被控制量朝著誤差減小的方向變化,其控制作用的強(qiáng)弱取決于比例系數(shù)KP。比例控制的缺點(diǎn)是對(duì)于系統(tǒng)階躍響應(yīng)值為一有限值的被控對(duì)象存在靜差。加大腸可以減小靜差,但瑜過大時(shí),會(huì)破壞系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,甚至使閉環(huán)系統(tǒng)不穩(wěn)定。積分控制的優(yōu)點(diǎn)是:它能對(duì)誤差進(jìn)行記憶并積分,有利于消除靜差。積分控制的缺點(diǎn)在于積分作用具有滯后特性。如果積分控制作用太強(qiáng)就會(huì)使系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能變差,甚至使系統(tǒng)變得不穩(wěn)定。微分控制的優(yōu)點(diǎn)是:它能對(duì)誤差進(jìn)行微分,敏感于誤差的變化趨勢(shì),增大微分控制可以加快系統(tǒng)響應(yīng),使超調(diào)量減小,增加系統(tǒng)穩(wěn)定性。它的缺點(diǎn)是對(duì)于干擾同樣敏感,使系統(tǒng)抑制干擾能力降低。3.2bp網(wǎng)絡(luò)模型關(guān)于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。該控制器的算法如下:1)首先確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),并設(shè)置各層權(quán)系數(shù)的初始值,選擇適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率和慣性因子。2)計(jì)算BP網(wǎng)絡(luò)各層輸入和輸出,網(wǎng)絡(luò)的最終輸出為PID控制器的可調(diào)參數(shù)KP,ki和kd。3)選擇增量式數(shù)字Pm控制算法,計(jì)算控制器的輸出。4)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),在線調(diào)整權(quán)系數(shù),對(duì)PID控制參數(shù)自適應(yīng)修改。5)返回第2)步。采用三層BP網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖3所示。網(wǎng)絡(luò)的輸入為:其中I為輸入的變量個(gè)數(shù)。網(wǎng)絡(luò)隱層的輸入和輸出為:其中w(2)ijij(2)為隱含層權(quán)系數(shù),H為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)。f1為隱層神經(jīng)元的活化函數(shù),本文函數(shù)取Sigmoid函數(shù):f1(x)=11?e?x(12)f1(x)=11-e-x(12)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入輸出為:其中w(3)lili(3)為輸出層權(quán)系數(shù),l為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù),文中輸出實(shí)際為PID的三個(gè)可調(diào)參數(shù),f2為輸出層神經(jīng)元的活化函數(shù),為了增加輸出范圍本文選擇函數(shù)為線性函數(shù):選擇指標(biāo)函數(shù)為:E(k)12(r(k)?y(k))2(16)E(k)12(r(k)-y(k))2(16)因?yàn)锽P網(wǎng)絡(luò)是按梯度下降算法修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù),算法在本文具體實(shí)現(xiàn)時(shí)引入慣性項(xiàng),具體形式如下:Δw(k)=?η?E?w+αΔw(k?1)(17)Δw(k)=-η?E?w+αΔw(k-1)(17)其中η為學(xué)習(xí)速率,α為慣性系數(shù)。由于本文采用增量PID算法,由式(17)可得到:?Δu(k)?O(3)1(k)=e(k)?e(k?1)?Δu(k)?O(3)2(k)=e(k)?Δu(k)?O(3)3(k)=e(k)?2e(k?1)+e(k?2)(18)?Δu(k)?Ο1(3)(k)=e(k)-e(k-1)?Δu(k)?Ο2(3)(k)=e(k)?Δu(k)?Ο3(3)(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)(18)3.3模糊控制規(guī)則在上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略中,BP網(wǎng)絡(luò)采用的是基本BP算法,但是算法中相鄰迭代的搜索方向正交,當(dāng)接近極值時(shí)會(huì)發(fā)生“鋸齒”形的振蕩。雖然這是減低網(wǎng)絡(luò)性能函數(shù)值的最快方法,但不可避免地存在著局部最小和收斂速度慢等問題?，F(xiàn)將模糊控制思想引進(jìn)BP網(wǎng)的學(xué)習(xí)過程,通過在線調(diào)整學(xué)習(xí)率,有效加快了學(xué)習(xí)速度并得到更好的學(xué)習(xí)效果。在模糊控制中學(xué)習(xí)率和誤差,誤差變化以及變化的變化有著重要的聯(lián)系。增大學(xué)習(xí)率有利于減小誤差,但是過大的學(xué)習(xí)率會(huì)引起震蕩。因此,在誤差減小時(shí)加大學(xué)習(xí)率,在誤差增大時(shí)減小學(xué)習(xí)率防止震蕩。同時(shí),為了防止陷入局部最小,在誤差變化的變化較小時(shí)增大學(xué)習(xí)率,在誤差變化的變化較大時(shí)減小學(xué)習(xí)率。定義誤差為E,誤差變化為EC,誤差變化的變化為ECC。誤差的等級(jí):小S,中M,大B。誤差變化和誤差變化的變化等級(jí):負(fù)大NB,負(fù)小NS,零ZE,正小PS,正大PB。學(xué)習(xí)率等級(jí):負(fù)小NS,零ZE,正小PS。采用“ifAandBthenC”的語句,模糊推理采用Min-Max方法,解模糊采用Cenrtoid方法?；谏鲜鲇^點(diǎn)可得如下模糊控制規(guī)則表,如表1。改進(jìn)BP算法中模糊控制采用查表方法實(shí)現(xiàn)。隱層激活函數(shù)采用對(duì)數(shù)S型a=11+exp(n+b)a=11+exp(n+b),輸出層激活函數(shù)采用線性型a=n+b,算法流程如圖4。4系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能仿真在simullnk環(huán)境下,建立了基于BP網(wǎng)絡(luò)的PDI控制算法的無刷直流電機(jī)閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)仿真模型,如圖5所示。其中電機(jī)參數(shù)為:R=0.59Ω,ke=0.775V/rad,KT=0.92988N/A,J=0.00495kg·m,n=2000r/min,ce=0.132V/(r·min-1),電樞回路總電阻R=0.5Ω,電樞電感L=0.013H,電流反饋系數(shù)β=0.05,轉(zhuǎn)速反饋系數(shù)α=0.005?；趫D5仿真模型,對(duì)采用改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制無刷直流閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行了仿真研究,仿真結(jié)果如圖6所示,當(dāng)t=4s時(shí),電機(jī)加入負(fù)載。從圖中可以看到,仿真效果較好,系統(tǒng)加入負(fù)載后,過渡過程基本沒有速降,并且實(shí)現(xiàn)了無靜差控制。以下圖7至圖10是基于改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制器和常規(guī)PID控制器的比較波形。由上述波形圖可見,基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的制效果和單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器基本相當(dāng),但基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制器對(duì)參數(shù)的適應(yīng)能力更強(qiáng),在參數(shù)發(fā)生顯著變化時(shí),仍能有很好的控制效果,其具有很強(qiáng)的魯棒性。5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器仿真研究本文提出了一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自適應(yīng)控制器,它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制相結(jié)合,用基于模糊邏輯的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與PID控制的在