喬維德

（常州市廣播電視大學(xué) 科研處，江蘇常州213001）

交流調(diào)速系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的DSP實現(xiàn)

喬維德

（常州市廣播電視大學(xué) 科研處，江蘇常州213001）

將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合設(shè)計出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，應(yīng)用于交流伺服系統(tǒng)的調(diào)速控制中，可以克服交流伺服電機中參數(shù)變化、非線性和耦合等不確定因素的影響。針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器運算量大、收斂慢的特點，硬件采用DSP芯片作為其控制器運算單元，成功地完成了其控制器的DSP實現(xiàn)，提高了交流調(diào)速系統(tǒng)的控制性能。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；交流調(diào)速系統(tǒng)；DSP；控制器

0 引 言

隨著科技的進步和工業(yè)生產(chǎn)的需要，傳統(tǒng)的直流伺服系統(tǒng)由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、不易維護的缺陷，正在被結(jié)構(gòu)簡單、容易維護的交流伺服系統(tǒng)所代替。交流伺服系統(tǒng)由交流電機組成，交流電機的數(shù)學(xué)模型具有較強的時變性、強耦合性和非線性等特點，因而應(yīng)用傳統(tǒng)的基于對象模型的控制方法難以進行有效的控制。模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制屬于智能控制的范疇，均不依賴于被控制對象的數(shù)學(xué)模型。但將它們分別應(yīng)用到對精度和快速性要求很高的交流調(diào)速系統(tǒng)中，兩者均存在一定的缺陷。模糊控制的最大弱點是穩(wěn)態(tài)精度低，如果要提高精度,必須增加模糊級數(shù)，這又會造成控制查詢表過大和模糊關(guān)系的維數(shù)增大，從而影響系統(tǒng)控制的平穩(wěn)性和實時性[1]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制由于需要在線學(xué)習(xí)、調(diào)整權(quán)值，其過渡過程較慢。因此，將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合設(shè)計出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，應(yīng)用于交流伺服系統(tǒng)的調(diào)速控制中，能夠很好地克服交流伺服電機中參數(shù)變化、非線性和耦合等不確定因素，具有較強的魯棒性。針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器運算量大、收斂慢的特點，硬件采用TMS320VC33高速數(shù)字信號處理器（DSP）芯片作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器運算單元，成功地完成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的DSP實現(xiàn)，提高了交流調(diào)速系統(tǒng)的控制性能。

1交流調(diào)速系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)

交流調(diào)速系統(tǒng)控制主要由上位機、下位機組成。上位機為PC機或工控機，主要用于交流調(diào)速系統(tǒng)速度指令的給定和實時監(jiān)控。下位機主要由DSP模塊和交流異步電動機等組成，其中TMS320VC33 DSP芯片將DSP內(nèi)核、AD轉(zhuǎn)換電路、時鐘電路、看門狗電路、PWM電路、采樣保持電路、串行接口電路等集中在一個芯片上，其性能好、運算速度快、精度高、價格便宜，非常適用于交流電機調(diào)速系統(tǒng)的實時控制[2]。上位機和下位機的數(shù)據(jù)傳輸采用串行通訊方式，下位機根據(jù)命令對交流電機進行調(diào)速控制。

交流調(diào)速系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)內(nèi)、外環(huán)分別為電流和速度調(diào)節(jié)器。電流控制器采用傳統(tǒng)的PI調(diào)節(jié)器，電流的檢測值與速度控制器輸出量的誤差通過電流控制器按PI算法調(diào)節(jié)PWM控制參數(shù)，并對交流電機進行電流限幅控制。速度控制器設(shè)計為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)，可以減小速度波動，提高系統(tǒng)的抗負(fù)載擾動能力和動靜態(tài)控制性能。

圖1交流調(diào)速系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)由一個在模糊集理論基礎(chǔ)上的五層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。

第一層為控制器的輸入語言變量E和EC。E和EC分別是給定速度與實際測量值的速度誤差與誤差變化率。E和EC的語言變量值均選取為{PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB}，即{正大，正中，正小，零，負(fù)小，負(fù)中，負(fù)大}，論域在[-6，6]上連續(xù)取值。本層的作用是將輸入語言變量直接轉(zhuǎn)換到下一層，輸入信號權(quán)值選取為1。

第二層為控制器的輸入語言變量的隸屬函數(shù)層。隸屬函數(shù)μ(x)采用正態(tài)分布形式，即：

其中，mij和hij分別表示第i個輸入語言變量中的第j個元素的隸屬度函數(shù)的均值和方差表示第二層神經(jīng)元的第i個輸入。

第三層為模糊控制規(guī)則推理層。根據(jù)交流調(diào)速系統(tǒng)運行特性，確定如下形式模糊控制規(guī)則[2]：

Ri：if X is A and Y is B then Z is C

其中，if部分中的“X is A and Y is B”稱為前件部分，then部分中的“Z is C”稱為后件部分。本層中每個神經(jīng)元的輸入用來實現(xiàn)每個模糊控制規(guī)則的前件部分，神經(jīng)元的輸入函數(shù)采用“與”邏輯運算關(guān)系，分別計算每條模糊控制規(guī)則的前件部分中相應(yīng)的模糊語言變量隸屬度。

第四層為輸出語言變量U的隸屬函數(shù)層。本層每個神經(jīng)元的輸入用來完成每條模糊控制規(guī)則的結(jié)果，即后件部分。各神經(jīng)元的輸入之間取“或”邏輯關(guān)系，從而總結(jié)得出模糊控制規(guī)則（見表1）。

第五層為控制器的輸出變量層。本層采用加權(quán)平均法完成模糊判決功能[3]。

表1模糊控制規(guī)則

3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)算法

交流調(diào)速系統(tǒng)中需要學(xué)習(xí)的參數(shù)主要是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)ωij(j=1,2,…7，i=1,2,…7,k=1,2,…49)和隸屬函數(shù)的均值mij及方差hij(i=1,2,…7，j=1,2,…7)。定義誤差評價函數(shù)為[4]：

其中，ud和ui分別表示模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出和實際輸出，參數(shù)ωij、mij、hij的學(xué)習(xí)算法采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法，即：為學(xué)習(xí)效率，k為所加的學(xué)習(xí)樣本號。

4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的DSP實現(xiàn)

4.1硬件設(shè)計

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的硬件實現(xiàn)選用TMS320VC33 DSP芯片。使用CC3x開發(fā)工具，把匯編語言或C語言編寫的控制算法經(jīng)編譯聯(lián)接轉(zhuǎn)變?yōu)镈SP能接受的COFF代碼文件，并送至DSP芯片上執(zhí)行相應(yīng)的控制功能。通過A/D轉(zhuǎn)換將采集的速度反饋信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，DSP經(jīng)過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制運算得到控制信號，由D/ A轉(zhuǎn)換輸出對交流伺服系統(tǒng)加以調(diào)速控制。PC機通過TDS-TMS320仿真器的JTEG接口來捕獲交流調(diào)速系統(tǒng)控制中的狀態(tài)變量與數(shù)據(jù)，并實時監(jiān)控[5]。

4.2軟件設(shè)計

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的軟件實現(xiàn)采用功能模塊設(shè)計方法，其軟件由系統(tǒng)主程序和中斷服務(wù)程序組成，如圖2、圖3所示。為規(guī)定學(xué)習(xí)算法精度和收斂條件，將連續(xù)兩次采樣周期的最大跟蹤誤差emax與最小跟蹤誤差emin相比較，當(dāng)滿足｜emax-emin｜＜0.01時，學(xué)習(xí)停止。

圖3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的中斷服務(wù)程序流程

4.3交流調(diào)速系統(tǒng)抗干擾措施

交流調(diào)速系統(tǒng)長期工作于環(huán)境惡劣的工業(yè)現(xiàn)場，有的還易受電磁輻射的干擾和影響，因而抗干擾措施必不可少。在主電路中，三相電路后端設(shè)置濾波電路，用來消除或削弱噪聲干擾及電路本身因素的干擾；在控制電路中，輸入、輸出端口全部采用高速光電耦合器件隔離外圍電路與DSP數(shù)字電路之間的電聯(lián)系，傳輸導(dǎo)線使用雙絞線，電源輸入端增設(shè)電源濾波器，在DSP芯片內(nèi)利用監(jiān)時定時器實現(xiàn)軟件抗干擾。

5實驗研究

用于實驗的交流電機參數(shù)為：額定功率Pn=2.2KW，額定電壓Un=220V，額定電流In=5A，額定轉(zhuǎn)速nn=1500 r/min，定子電阻Rs=2.84Ω，轉(zhuǎn)子電阻Rr=2.96Ω，定子電感Ls=0.45694H，轉(zhuǎn)子電感Lr=0.45694H，定轉(zhuǎn)子互感Lm=0.42415H，額定電磁力矩Ten=14N·m，轉(zhuǎn)子極對數(shù)np=2，電磁慣量J=0.002276kg·m2，額定磁通ψn=0.96wb。數(shù)字控制采樣頻率為10KHZ。圖4為交流調(diào)速系統(tǒng)在給定轉(zhuǎn)速nr=1500r/min、負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL=2N·m時起動，并在t=0.7s時給電機加一個10N·m負(fù)載，分別以PI和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器作為速度調(diào)節(jié)器情況下的電機速度響應(yīng)曲線，曲線①、②分別表示PI和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器作用下的轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線。從中可以看出，無論是響應(yīng)速度，還是超調(diào)量，曲線②均優(yōu)于曲線①，說明采取的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對被控制對象實現(xiàn)了較好的控制效果。

圖4給定轉(zhuǎn)速nr=1500 r/min時PI和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的電機速度響應(yīng)曲線

6結(jié)束語

將基于高性能、高精度的DSP芯片的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法引入交流伺服系統(tǒng)的調(diào)速控制中，能夠很好地克服交流伺服電機中參數(shù)變化、非線性、耦合、時變等不確定因素的影響，從而提高了交流調(diào)速系統(tǒng)的控制性能。實驗結(jié)果表明，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的交流調(diào)速系統(tǒng)，具有較好的動靜態(tài)特性，而且在負(fù)載發(fā)生變化的情況下，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器仍然保持較強的適應(yīng)性和魯棒性，取得了較為理想的控制效果。

[1]薛薇，李力.基于DSP的PH過程FNNC-PI控制器實現(xiàn)[J].化工自動化及儀表，2005，32(1):58-61.

[2]馮冬青，李小雄.基于DSP的軋機調(diào)速系統(tǒng)模糊神經(jīng)控制[J].鄭州大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版，2003，24(3):17-20.

[3]喬維德.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流伺服系統(tǒng)[J].電氣傳動自動化，2007，29(5):29-31.

[4]毛六平，王耀南，孫煒，等.一種遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制方法[J].電子學(xué)報，2006，34(12):2285-2287.

[5]薛艷君，薛薇，鄭劭馨.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PH控制器的DSP實現(xiàn)[J].自動化與儀表，2007(4):52-55.

[責(zé)任編輯：謝樹林]

DSP Realization of Fuzzy Neural Network Control of Alternating Current Governor System

QIAO Weide
(Scientific Research Section, Changzhou Radio and Television College,Changzhou,213001,China)

Applying the fuzzy neural network control produced by the combination of fuzzy control and neural network control to the speed control of AC servo system can overcome the negative impact of parameter variations, nonlinear and coupled in AC servo motor. According to the characteristics of abundant calculation and slow convergence of fuzzy neural network controller, DSP chip is used by the hardware as its controller computing unit. It achieves the application of DSP successfully to its controller and improves the control of alternating current governor system.

Fuzzy neural network; Alternating current governor system; DSP; Controller

book=1,ebook=51

TP273+.4

A

1671-4326(2010)01-0041-03

2009-09-17

江蘇廣播電視大學(xué)學(xué)術(shù)帶頭人基金（0801013）

喬維德（1967—），男，江蘇寶應(yīng)人，常州市廣播電視大學(xué)科研處，教授.