单神经元PID滑模平行复合控制交流电伺服系统

1、单神经元pid滑模平行复合控制交流电伺服系统摘要：考虑改变负载转矩和转动惯量的交流电位置伺服系统，单神经元pid和滑模并 联复合控制策略强干扰的建议。并行架构，由位置环的滑模变结构控制和单神经元pid 控制器的设计中。滑模控制抑制参数摄动和负载扰动，单神经元pid控制的实现比例、 积分、微分传统的pid控制器参数的在线调整。仿真结果表明，所设计的并行复合控制 器可以保证静态和动态的系统性能。关键词:单神经元pid控制;滑模变结构控制;交流伺服系统;复合控制；并行的体系 结构1简介永磁同步电动机是机床传输的主要执行机构。其控制结构由电流环，速度环和位置 环。在传统的机床的伺服系统，速度环和位置环

2、与pi或pid控制用于确保精度高，良 好的跟踪性能和定位的位置控制不产生连续振荡。由于这种传统的控制没有考虑的非线 性模型和参数不确定性的非线性，也很难适应变化和力矩的强干扰惯性。近年来，单神 经元pid控制和滑模变结构控制被广泛使用在交流伺服系统。滑模变结构的优点是适应 的系统参数变化时，不容易受到外界的干扰l-4o单个神经pid控制不仅具有简单的结 构的传统的pid控制器，和pid参数的在线调节，以及少量的计第所以被广泛使用56。 然而，由于对算法有关的误差的平方，当误差已经很大很长一段时间的积分项的权重， 所述参数变得过大，对学习效果，以及溢流现象的影响7。本文结合滑模变结构控制和 单神

3、经元pid控制的优点，根据单神经元pid理论，提高了系统的跟踪性能设计位置环 控制器。tfor模型参数扰动和外部扰动的影响，它是通过使用滑模控制克服。通过仿真 研究，与经典的对照组相比，并行设计复合控制策略，获得了良好的跟踪性能，系统更 健壮。2 永磁同步电机筑底的电流解耦控制的线性数学模型假设：（1忽略饱和效应;的马达空气间隙磁场（2）均匀分布现场，感应电动势的正 弦形（3不包括磁滞和涡流损耗;4无励磁电流的动态响应；（5）转子无励磁绕组；（6） 定子电流场分量使用转子磁极位置的方向矢量控制时ld =0。根据上述假设，我们可以写岀系统的转子坐标系中的线性数学模型，即心坐标系。 % = riq

4、 + l（dijdt）+（1）q>0 0vo &2>牛 02护儿=(3)tem=ti + b(© "”) + ( 几)(© /)(4)其中，叫,偏是"电枢电压分量坐标系jd是dp电枢电流分量坐标系;厶是等效 电枢电感(厶= &/=&,)在dp坐标系统;r, ©是电枢绕组电阻和电角速度坐标 系；妙/，几是相应的永磁转子磁链和电机极对。3.控制器的设计3.1位置环滑模控制器设计因为比位置环，它是位置环路的截止频率的速度冋路响应快的比倒数的速度环路吋间常数小得多。在控制速度的推导，速度环可等效为一阶惯性。 让勺二勺

5、，位置为阶跃信号，状态方程为：(5)下:其中，5是一个正的常数。讣位置滑模线性开关的功能如(6)让位置环滑模变结构控制器的输出如下:f引之2i .1 k 1 e2=-u+-ref(7)由滑模达到条件，我们可以得到位置环的滑模变结构控制参数:u =人弓+右幺2 ref $ 2单神经兀pid控制器k单神经元自适应pid控制器的结构图示于图2 a 勺 s>00_“2 e2s>o卩“勺wo九2一 s呻<01中。图1单神经元pid控制器的结构图误差信号是由变流器，西広)时，勺広)时，®转换的一个单一的神经元的输入 信号由下式给出：xj k) = ek)x2(k = e(k)-

6、e(k-)(9)兀3 4 j = e(k) - 2e(k-1)+e(k -2)式中，e (k)是误差信号。在控制过程中单神经元控制器持续调整由监督赫布学习算法，该算法自动地适应环境中 的受控对象的状态变化的3加权系数。以确保收敛性和鲁棒性，算法需要正常化。由正 常化，公式由下式给出：3u(.(£) = u(.(£ 一 1) + k1 £ 冈(£ )兀k)(10)3立叱(£)1w：(£ +1) = w(£)+/ e(k )uc (k )西(k) w2(k + l)= w2 (k)+tpek)uc (k)x2(a:) 叫 “ +

7、1 )=些 伙 )叫広)是输岀;z=1式中，ki为神经元的比例系数;w，(k)是对应于所述加权系数兀*)；“d是比例，积分和导数的学习率。从以上分析可知，简化化合物控制的示于图2的原理图。图2并联复合控制结构图4 仿真实验axiln<lcr0.020t/s0.5根据数学模型，滑模控制和反推单神经元pid复合控制器，分别设计。主要参数如 下：电机和负载的j惯性=2.627x 10-3kg 平方米；摩擦力矩4.86n 米;系统外部干扰 扭矩10n -m时，电磁转矩系数千吨=1.11n -m/a；阻尼系数b=1.43x104n -m的s； 定子电阻ra=2.6 q ；绕线电感ld= lq=50

8、x 10-3h；额定电流ie=6.4a；允许i最大=12.8a 最大电流;极对数的pn= 4;减速机减速比1： 231 o滑模控制器参数如下：c3=47, a 1 = 11, b l二14, a 2=0.02, p 2=-0.005o是单神经元控制器仿真参数如下：w1 (k) =0.025, w2 (k) =0.0001, w3 (k) = 0.0001, h p= 0.35, n 1=0.0021, qd二 0.0001, k 1= 2; 化合物控制器的误差设定值是0.12o pid控制器位置环的参数是kp1= 10, kil=0.01,kdl=0.3o4.1恒定负载扰动假设在第一第二仿真添

9、加步骤扰动10n米，pid控制和滑模单神经元pid化合物 控制的示于图3和图4的位置响应曲线。它可以从图中可以看出，采用传统的pid控制 算法具有更快的上升时间，在负载扰动发生时，响应位置有较大的偏移，并需要更长的 时间来恢复到一个稳定的位置。但是采用滑模单神经元pid复合控制，该系统具有较强 的抗干扰能力，较少受外部势力，很短的时间，以达到平衡。图3复合控制时的负载扰动引起的图4传统的控制，当负载发生扰动响应曲线响应曲线020002 i w i o 0-0 kguj05101520vs0.1005101520t/so1o056。10白5.0-o4.2系统参数摄动为了验证该控制效果时，伺服系统

10、参数的扰动发生时，假设从第j惯性变化=2.627x 10-3kg - m2至j=5.254x103kgm2时，该系统使用上述两种选择分别的时刻，位置 响应曲线示于图5和图6,从图中可以看出，利用pid控制，系统岀现轻微过冲，后来 稳定。采用步进回单神经元pid复合控制，系统响应无明显变化。图5化合物控制的响应曲线时的转动惯量的变化图6传统的控制的响应曲线时的转动惯量的变化vs1.0 t/s1.5204.3正弦跟踪实验该系统的目标跟踪功能是：65sin （0.7166吨），跟踪误差曲线示于图7和图8,可以从图中可以看出，与传统的pid控制相比较，该化合物控制具有更好的跟踪性能。图7复合控制的谋羌

11、曲线图8传统的治理技术误差曲线五、结论考虑改变，负载转矩和惯性交流位置伺服系统瞬间强干扰，本文结合滑模变结构控 制和单神经元pid控制的优点，提出了一种并行复合控制策略。通过系统的位置环和速 度环的分析，滑模变结构位置环控制器和单神经元pid控制器的设计。仿真结果表明， 当系统参数摄动和外部干扰，控制方案实现了强大的控制系统。滑模控制在一个很强的 鲁棒性的前提下，保证系统的低仓位跟踪误差，单神经元pid控制调整控制参数，减少 依赖于人为因素的控制效果。致谢这项工作是由政府加入与湖南学术科学中国合作基金会(2010年jnkj001)和济宁 学院青年基金沉阳分行支持的一部分。参考文献1 mu xi

12、ao-jiang, chen yang-zhou. overview of sliding mode variable structure control control engineering of china,2007, 14(7): 1-5.2 fang si-chen, zhou bo, huang jiajia, li dan. sliding mode control for pmsm drive system. transactions of china electrotechnical society, 2008, 23(8):29-34.3 fang si-chen, zho

13、u bo, huang jiajia, li dan. sliding mode control for pmsm drive system. transactions of china electrotechnical society, 2008, 23(8):29-34.4 zhang yongsong; shu zhibing. simulation research of sliding mode control based on permanent magnet synchronous moto匚 machine tool & hydraulics, 2008,36(7):288-292.5 liu zi-long lateral position tracking of unmanned vehicles based on reformed single neuron pid control. journal of nanjing university of science and technology, 2009, 33(1):32-36.6 chen rong. research on permanent magnet synchronous motor servo system. nanjing: nanjing universi