劉南昌，李全，王宏，張楠

（五邑大學 信息工程學院，江門 廣東 529020）

基于單神經(jīng)元PID的直流電動機速度控制算法研究

劉南昌，李全，王宏，張楠

（五邑大學 信息工程學院，江門 廣東 529020）

為了處理常規(guī)PID難以克服的電動機非線性、模型參數(shù)易變等問題，通過單經(jīng)元PID速度控制器控制算法的研究，實現(xiàn)了對PID控制器參數(shù)的動態(tài)調(diào)控，克服了電動機非線性、參數(shù)易變等不良影響.仿真結果表明，單神經(jīng)元PID控制器優(yōu)于常規(guī)PID，其自適應能力好、響應快、魯棒性強、系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和動態(tài)特性良好，能滿足實際運用和電動機快速響應的要求.

電機控制；PID；單神經(jīng)元PID

在直流電動機驅動系統(tǒng)中，速度控制是工程應用的主要目的，一般要求系統(tǒng)具備響應時間短、穩(wěn)定誤差小等特點，常規(guī)PID是直流電動機驅動系統(tǒng)速度控制的較好手段.但是，由于電動機驅動系統(tǒng)具有非線性、時變性以及驅動響應的滯后復雜性等特點，對其建立準確的數(shù)學模型將變得非常困難，這就使通常依據(jù)電動機模型計算出的PID控制器參數(shù)很難達到滿意的控制效果.神經(jīng)網(wǎng)絡控制作為一種不依賴于模型的控制方式，在非線性控制領域得到了廣泛的應用，[1-2]本文對常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID在電機速度控制系統(tǒng)上的應用進行了研究和比較.

1 系統(tǒng)簡介

直流電動機驅動速度控制系統(tǒng)包括電動機驅動模塊、直流電動機和測速模塊.本文采用RS-380SH型直流電動機作為系統(tǒng)的驅動電動機.其工作電壓范圍3.0～9.0 V、額定電壓值7.2 V[3]，無負荷轉速16 200 r/min、無負荷電流0.50 A，額定轉速14 060 r/min、額定電流3.29 A、額定轉距111 g·cm、額定功率16 W，起動轉矩840 g·cm、起動電流21.6 A.傳遞函數(shù)為：

靜態(tài)工作時， J= 0.006 7、B=0.10[4].由于電動機驅動系統(tǒng)具有非線性、時變性以及驅動響應的滯后復雜性，并且易受到各種干擾，故電機參數(shù)J、B不穩(wěn)定.

測速模塊采用分辨率為200脈沖/轉的增量式旋轉編碼器.用單片機的外部中斷來記錄編碼器輸出的脈沖數(shù)n和驅動輪轉動的圈數(shù)，根據(jù) v = n 200t π d（其中t為速度采集時間，d驅動輪直徑），得到電動機驅動輪速度，將v反饋給單片機計算，實現(xiàn)閉環(huán)控制.

2 控制算法

智能運動系統(tǒng)控制軟件采用模塊化程序結構，根據(jù)功能要求，系統(tǒng)程序主要包括系統(tǒng)初始化程序、圖像數(shù)據(jù)采集及處理程序和PID速度控制程序等.

2.1 常規(guī)PID速度控制算法

對于不同的識別目標，系統(tǒng)要有不同的目標速度.我們先采用常規(guī)PID算法，通過旋轉編碼器實現(xiàn)驅動輪的速度采樣，再進行閉環(huán)PID速度控制.系統(tǒng)利用測速模塊反饋的當前速度值，通過增量式PID算法進行調(diào)節(jié)，其算式為：

C語言代碼是如下：

2.2 神經(jīng)元PID速度控制算法

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單位，具有自學習和自適應能力，而且結構簡單易于計算.常規(guī)PID控制器的參數(shù)與被控對象聯(lián)系密切，將二者結合組成具有自適應能力的神經(jīng)元PID控制器，可以實現(xiàn)電動機負載變化時控制器參數(shù)的自動調(diào)節(jié).圖1所示為神經(jīng)元控制器結構圖.

圖1 神經(jīng)元控制器結構圖

圖1中轉換器的輸入為R( k)、輸出為Y( k)，經(jīng)過轉換器轉換后得神經(jīng)元的輸入量x1( k)、x2( k)、x3( k)即為積分、比例和微分3個分量，且有：

設 wi( k )(i = 1,2,3)為對應于 xi( k)的加權，K為神經(jīng)元的比例系數(shù)，K＞0.神經(jīng)元控制器通過有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則來調(diào)整加權系數(shù)，控制量u( k)為：

神經(jīng)元PID控制器的控制學習算法為：

式中，Δ e( k ) = e( k ) - e( k -1)，z( k )=e( k)，w1、w2、w3分別對應增量式PID控制器的3個參數(shù)KI、KP、KD， ηI、 ηP、 ηD為比例、積分、微分的學習速率.

3 仿真結果及分析

機器視覺中控制周期一般為20 ms[3]，故設采樣時間 t= 20 ms.采用常規(guī)PID控制方式時，由于微分項對干擾信號比較敏感，影響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，故微分項通常被忽略，即KD=0，根據(jù)電機參數(shù)可以得到PID參數(shù)分別為KP=4、 KI= 0.05.采用神經(jīng)元PID速度控制時，設速度控制器PID參數(shù)的初始值為 w1= 0.15、 w2= 0.12、 w3= 0.12，其學習速率 ηI為0.2、 ηP為0.01、 ηD為0.001，神經(jīng)元的比例系數(shù)K為0.6，在此條件下，跟蹤給定速度波形如圖2所示.

模擬電機受到各種干擾，即電機數(shù)學模型參數(shù)J、B發(fā)生變化時，常規(guī)PID與單神經(jīng)元PID控制方式下的速度波形亦發(fā)生相應的變化，其控制效果對比如圖2～5所示.

圖2 正常情況下常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID控制速度波形

圖3 J= 0.005、B不變時的效果圖

圖4 J= 0.003、B不變時的效果圖

圖5 J= 0.005、B=0.2的效果圖

由圖2可以看出，采用單神經(jīng)元PID控制的效果好于常規(guī)PID控制方式，速度波形上升時間沒有受到參數(shù)整定計算影響，都是120 ms左右，有較小的超調(diào)量并且穩(wěn)態(tài)運行時速度的穩(wěn)定性也較好.從圖4～5可以看出，通過Matlab仿真，模擬電機參數(shù)J、B波動變化，常規(guī)PID因為參數(shù)KI、KP、KD沒有隨著J、B參數(shù)的變化而作相應的調(diào)整，所以跟蹤很不理想，而單神經(jīng)元PID能很好地進行速度跟蹤，效果非常理想，表現(xiàn)出了良好的自適應性和魯棒性.

4 結論

仿真結果表明，由于神經(jīng)元的連接權值可調(diào)，使得基于單神經(jīng)元的PID控制器具有在線調(diào)整參數(shù)、自學習以及自適應的能力.在電動機速度控制系統(tǒng)中，單神經(jīng)元PID優(yōu)于常規(guī)PID，能快速提高系統(tǒng)的速度反應性能，該方法應用在電機控制中是可行的.

[1]劉金琨.先進PID控制及其MATLAB仿真[M].2版.北京：電子工業(yè)出版社，2005.

[2]曹敏，徐凌樺.神經(jīng)元PID算法在倒立擺控制系統(tǒng)中的應用[J].微計算機信息，2009,25(1)：70-71.

[3]馬艷，徐淑華，周建春.基于攝像頭尋跡的智能電動車的設計[J].機械與電子，2009(2)：21-23.

[4]丁軍，徐用懋.神經(jīng)元自適應PID控制器及其應用[J].控制工程，2004,10(1)：28-29.

Single Neuron PID DC Motor Speed Control Algorithm

LIU Nan-chang,LI Quan,WANG Hong,ZHANG Nan
(School of Information Engineering,Wuyi University,Jiangmen 529020,China)

In order to overcome the nonlinear manner and parameter variability of the motor,the study achieves the purpose of dynamic control of parameters of PID controller and overcomes the nonlinear manner and parameter variability of the motor by studying the Control Algorithm of speed controller of single neuron PID.Simulation results show that speed controller of single neuron PID achieves a good adaptive capacity,fast response,robustness,system stability and dynamic characteristics and it can meet the practical application and rapid response of motors.

motor control;PID;single neuron PID

?

TP11

A

1006-7302（2011）03-0070-04

2011-04-11

劉南昌（1985—），男，江西贛州人，碩士研究生，研究方向為模式識別、智能控制；李全，副教授，碩士生導師，通信作者，主要從事模式識別方面的研究.