姜 偉，李 想

(鄭州財(cái)經(jīng)學(xué)院，鄭州450000)

0 引 言

永磁伺服系統(tǒng)具有功率密度高、效率高、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量低等優(yōu)點(diǎn)，因而被廣泛應(yīng)用于高性能運(yùn)動(dòng)控制場合，例如精密機(jī)床、機(jī)器人、自動(dòng)控制裝置等，而轉(zhuǎn)矩平滑是對伺服系統(tǒng)最基本的要求［1－2］。但是在某些應(yīng)用場合電機(jī)負(fù)載經(jīng)常發(fā)生變化或出現(xiàn)擾動(dòng)，若在此種狀況下長時(shí)間運(yùn)行將導(dǎo)致已優(yōu)化的電機(jī)控制器性能下降，因此必須采取合適控制策略消除負(fù)載擾動(dòng)對伺服系統(tǒng)的影響［3］。在一定程度上，電機(jī)負(fù)載擾動(dòng)具有較高的不確定性和非線性。目前，經(jīng)常使用的控制方法包括反電動(dòng)勢倒置、電流控制、自適應(yīng)控制等，在一定范圍內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)最小化控制［4－5］。但是上述方法對電機(jī)數(shù)學(xué)模型和參數(shù)的依賴性比較高，一旦伺服系統(tǒng)負(fù)載發(fā)生較大擾動(dòng)，電機(jī)參數(shù)和模型勢必出現(xiàn)較大變化，上述方法的控制性能將受到一定的影響。為解決此問題，本文基于不依賴于模型的控制方法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，設(shè)計(jì)一種電機(jī)負(fù)載擾動(dòng)辨識(shí)器，并采用DSP 設(shè)計(jì)伺服控制系統(tǒng)，同時(shí)進(jìn)行仿真分析，以減小負(fù)載擾動(dòng)對伺服系統(tǒng)的影響。

1 負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)方法

基于矢量控制的永磁同步電機(jī)運(yùn)動(dòng)方程［6］可表示:

對式(1)進(jìn)行拉氏變化，可得:

式(3)中，σ1=為采樣周期。則離散化方程:

電機(jī)參數(shù)如轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J、粘滯系數(shù)B、負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL等對控制器性能影響較大，為保證控制系統(tǒng)具有較好的跟蹤性能，需要對上述參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)。為簡化辨識(shí)方法，提高控制器的實(shí)時(shí)性，可作如下假設(shè):電機(jī)運(yùn)行過程中參數(shù)J 和B 隨時(shí)間逐漸變化，TL則是突變的;對負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL辨識(shí)時(shí)，不考慮J 和B的影響。因此，式(2)和式(4)可以修改:

式中:ΔTL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化量。本文主要討論參數(shù)σ1和τ1的辨識(shí)方法。

2 辨識(shí)器設(shè)計(jì)

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制［7－9］的基本原理，負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)器采用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，辨識(shí)器結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)器結(jié)構(gòu)圖

由圖1 可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的3 個(gè)輸入量分別為前一時(shí)刻電機(jī)角速度ω(k－1)，q 軸電流iq(k－1)及參數(shù)ρ^

1，其中參數(shù)ρ^1 可由參數(shù)σ1(k－1)和參數(shù)τ1(k－1)計(jì)算求得。輸出層只有一個(gè)輸出量，其為電機(jī)辨識(shí)角速度ω^(k)，輸入層和輸出層之間的權(quán)重參數(shù)分別為和ΔTL(k－1)。首先對參數(shù)σ1和τ1進(jìn)行辨識(shí)，然后計(jì)算參數(shù)，最后對負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化量ΔTL(k－1)進(jìn)行估算。由式(6)可得:

目標(biāo)函數(shù)可定義:

上式對TL求導(dǎo)可得:

由式(8)和式(9)可得:

根據(jù)上述各式可得負(fù)載轉(zhuǎn)矩辨識(shí)［10－12］算法:

負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)器控制框圖如圖2 所示，在變化量辨識(shí)的基礎(chǔ)上，按如圖2 所示的控制方法即可實(shí)現(xiàn)負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)補(bǔ)償控制。

圖2 負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)器控制框圖

3 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 硬件設(shè)計(jì)

控制系統(tǒng)硬件電路主要包括主電路模塊、控制電路模塊、檢測模塊、逆變輸出模塊以及控制面板等，如圖3 所示。

圖3 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

主電路模塊由變頻器電路、電源電路組成。變頻器電路采用交－直－交電壓源型變頻器，將交流電源整流、濾波、逆變處理后給電機(jī)供電。

控制電路模塊采用DSP 控制器TMS320F2812，利用其中斷、A/D 和D/A、SPI 和SCI、QEP 等功能模塊實(shí)現(xiàn)控制信號輸出、驅(qū)動(dòng)信號輸出、反饋信號輸入、與上位機(jī)通信等功能。

檢測電路模塊主要負(fù)責(zé)檢測電流、母線電壓等模擬信號以及電機(jī)轉(zhuǎn)子位置碼盤等數(shù)字信號。

控制面板采用AT89C55 芯片，通過串行通信與DSP(SPI 接口)通信，實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定以及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測等。

3.2 軟件設(shè)計(jì)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)過程，首先采樣前一時(shí)刻的電機(jī)角速度ω(k－1)和q 軸電流iq(k－1)，同時(shí)對參數(shù)和辨識(shí)處理并計(jì)算參數(shù)，共同組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入量。在整個(gè)辨識(shí)過程中，輸入層和輸出層之間的連接權(quán)重保持不變，在目標(biāo)函數(shù)值未達(dá)到最小值的前提下，不斷調(diào)整連接權(quán)重ΔTL(k－1)，直至目標(biāo)函數(shù)值最小，進(jìn)而辨識(shí)負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化量，程序流程如圖4 所示。

圖4 程序流程圖

4 仿真分析

為驗(yàn)證上述負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)方法的可行性和有效性，本文采用MATLAB 仿真軟件對負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)器進(jìn)行了相關(guān)仿真實(shí)驗(yàn)。仿真用永磁同步電機(jī)參數(shù)如表1 所示。

表1 永磁同步電機(jī)參數(shù)

負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)補(bǔ)償前后電機(jī)轉(zhuǎn)速動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線如圖5 所示，曲線a 為負(fù)載補(bǔ)償后電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線，曲線b 為負(fù)載補(bǔ)償前電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線。由圖5 可知，補(bǔ)償后電機(jī)響應(yīng)速度明顯加快，仿真結(jié)果表明:負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)方法可以有效地抑制負(fù)載擾動(dòng)的影響。

圖5 負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)補(bǔ)償前后電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

為驗(yàn)證不同負(fù)載轉(zhuǎn)矩下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的跟蹤性能，分別測試負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL=TLN及負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL=1.5TLN(TLN為空載時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)矩)情況下的電機(jī)轉(zhuǎn)速，并與PID 控制算法比較。TL=TLN時(shí)的仿真結(jié)果如圖6 所示，TL=1.5TLN時(shí)的仿真結(jié)果如圖7 所示，圖中曲線a 為理想情況下電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線，曲線b 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制下電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線，曲線c 為PID 控制下電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線。

圖6 TL =TLN時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

圖7 TL =1.5TLN時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

由圖6 和圖7 可知，在空載情況下，基于PID 控制算法雖然可以獲得比較理想的跟蹤性能，但是跟蹤效果仍不如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法;而當(dāng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生變化時(shí)，PID 控制算法下電機(jī)的跟蹤誤差較大，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法則具有比較理想的跟蹤性能。仿真結(jié)果表明:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的伺服系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩辨識(shí)器不但可以抑制負(fù)載擾動(dòng)的影響，而且具有比較好的動(dòng)態(tài)跟蹤性能。

5 結(jié) 語

本文針對永磁伺服系統(tǒng)提出了一種提高電機(jī)轉(zhuǎn)速跟蹤性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案，并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計(jì)了一種負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)器，同時(shí)采用DSP 控制器TMS320F2812 搭建了伺服控制系統(tǒng)，最后利用仿真軟件MATLAB 對本文所述算法和辨識(shí)器進(jìn)行了仿真分析。將仿真結(jié)果與傳統(tǒng)控制方法下的仿真結(jié)果比較可知:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的伺服系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)方法能夠有效地抑制負(fù)載擾動(dòng)對系統(tǒng)的影響，提高了控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和跟蹤性能。

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