魏全增等

摘 要： 針對(duì)炮控系統(tǒng)電動(dòng)負(fù)載模擬器存在的摩擦、間隙、彈性形變、對(duì)象參數(shù)時(shí)變和位置擾動(dòng)等復(fù)雜非線性，傳統(tǒng)的控制方法難以得到良好的動(dòng)靜態(tài)性能指標(biāo)。結(jié)合電動(dòng)負(fù)載模擬器系統(tǒng)組成和工作原理，建立了加載數(shù)學(xué)模型，利用炮控系統(tǒng)位置控制信號(hào)進(jìn)行前饋補(bǔ)償，設(shè)計(jì)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，并采用改進(jìn)遺傳算法對(duì)控制器的權(quán)值、節(jié)點(diǎn)和中心矢量等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該控制策略能夠有效抑制多余力矩，保證了系統(tǒng)靜、動(dòng)態(tài)加載時(shí)的控制精度和穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞： 電動(dòng)負(fù)載模擬器； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 遺傳算法； 多余力矩

中圖分類號(hào)： TN711?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2015）21?0113?05

Control of electric?driven load simulator based on genetic

optimization RBF neural network

WEI Quanzeng， CHEN Jilin， GAO Qiang， WANG Chao

（School of Mechanical Engineering， Nanjing University of Science and Technology， Nanjing 210094， China）

Abstract： For the complex nonlinearities of friction， clearance， elastic deformation， time?varying performance of the target parameters and position disturbance are existed in electric?driven load simulator of the gun control system， the conventional control method can′t achieve the good static and dynamic performance indexes. In combination with the system composition and working principle of the electric?driven load simulator， the loading mathematical model was established. The RBF neural network controller （RBFNNC） was designed by using the position control signal of the gun control system to conduct with feedforward compensation. The parameters of the controller′s weight， nodes and center vector are optimized by the improved genetic algorithm. The experimental results show that this control strategy can restrain the extra torque effectively， and ensure the control precision and stability when the system is loading in static or dynamic state.

Keywords： electric?driven load simulator； RBF neural network； genetic algorithm； extra torque

0 引 言

由于炮控系統(tǒng)的工作狀態(tài)非常復(fù)雜，實(shí)際工作過程中會(huì)受到各種干擾力矩的影響，為保證炮控系統(tǒng)的高效工作，一般利用半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（負(fù)載模擬器）對(duì)其實(shí)際所受負(fù)載進(jìn)行模擬[1]。電動(dòng)負(fù)載模擬器憑借控制性能良好、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、可靠性高、易維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛應(yīng)用。由于電動(dòng)負(fù)載模擬器是通過機(jī)械裝置與被加載裝置連接實(shí)現(xiàn)對(duì)力矩加載，因此被加載裝置自身的運(yùn)動(dòng)會(huì)影響模擬負(fù)載的力矩加載，再加上系統(tǒng)本身存在摩擦、間隙以及彈性變形等非線性因素，由此產(chǎn)生的這種干擾力矩就被稱作多余力矩。

目前，在多余力矩的抑制方面，大致可分為兩類[2]。第一類為基于結(jié)構(gòu)的控制方法，文獻(xiàn)[3]提出了安裝低剛度緩沖彈簧桿的方法，降低了連接剛度和系統(tǒng)諧振，減小了干擾力矩，但影響了系統(tǒng)的快速響應(yīng)性。文獻(xiàn)[4]提出同步馬達(dá)的方法，有效地抑制了擾動(dòng)力矩，但對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量大的被加載系統(tǒng)同樣難以實(shí)現(xiàn)快速精確控制；第二類為基于補(bǔ)償?shù)目刂品椒?，文獻(xiàn)[5]提出了模糊自適應(yīng)PID加載系統(tǒng)控制方案，文獻(xiàn)[6]利用結(jié)構(gòu)不變性原理將位置速度等信號(hào)擾動(dòng)進(jìn)行前饋補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)消除多余力矩的目的，但前饋補(bǔ)償會(huì)含有微分環(huán)節(jié)使系統(tǒng)的抗噪聲能力變差。文獻(xiàn)[7]采用離線構(gòu)建、在線調(diào)試策略，對(duì)控制算法進(jìn)行簡化，每一時(shí)刻采用數(shù)據(jù)只能調(diào)整局部隱節(jié)點(diǎn)的參數(shù)，不會(huì)影響到其他部分隱節(jié)點(diǎn)的參數(shù)。

本文提出了一種改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（Improved Genetic Algorithms?RBF Neural Network Controller，IGA?RBFNNC），并利用炮控系統(tǒng)位置控制信號(hào)直接進(jìn)行補(bǔ)償。改進(jìn)遺傳算法采用實(shí)數(shù)編碼方式，提出了最優(yōu)個(gè)體保留策略，克服了傳統(tǒng)遺傳算法收斂速度慢、易陷入早熟等缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器參數(shù)的權(quán)值、節(jié)點(diǎn)和中心矢量等參數(shù)的優(yōu)化。

1 電動(dòng)負(fù)載模擬器工作原理及系統(tǒng)模型

1.1 電動(dòng)負(fù)載模擬器工作原理

該電動(dòng)負(fù)載模擬器結(jié)構(gòu)如圖1所示。電動(dòng)負(fù)載模擬器是典型的被動(dòng)式力矩伺服控制系統(tǒng)，采用調(diào)速性能好、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量小、過載能力強(qiáng)的交流永磁同步電機(jī)（PMSM）驅(qū)動(dòng)。

圖1 電動(dòng)負(fù)載模擬器結(jié)構(gòu)圖

1.2 交流永磁同步電機(jī)模型

為簡化分析，理想狀態(tài)下交流永磁同步電機(jī)在[d?q]坐標(biāo)系上的微分方程描述為[8]：

由式（5）可知：輸出力矩由兩部分組成，后一部分主要是由被加載對(duì)象的角速度、角加速度、角加速度變化率的擾動(dòng)引起的，具有明顯的微分特性，這就是所謂的多余力矩。

2 控制器設(shè)計(jì)

多余力矩的存在會(huì)影響加載電機(jī)對(duì)給定載荷曲線的跟蹤精度，為了消除多余力矩的影響，本文采用對(duì)炮控系統(tǒng)位置控制信號(hào)直接前饋補(bǔ)償，針對(duì)電動(dòng)負(fù)載模擬器存在的摩擦、間隙、對(duì)象參數(shù)時(shí)變等非線性特點(diǎn)設(shè)計(jì)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，并采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)控制器參數(shù)尋優(yōu)，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

由結(jié)構(gòu)不變性原理可得：

圖3中虛線框?yàn)镽BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，其由輸入層、隱含層和輸出層組成。它是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，已證明它能以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，訓(xùn)練速度快，對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本只需對(duì)少量的權(quán)值和閥值進(jìn)行修正，因此廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中。

本文選用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中，[x=[x1，x2]T]為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的徑向基向量為[h=[h1，h2，…，hm]T，]其中[hj（j=1，2，…，m）]為高斯基函數(shù)：

然而RBF控制器參數(shù)初值往往通過專家經(jīng)驗(yàn)隨機(jī)選取，這樣使控制器性能受到影響。由于遺傳算法具有多點(diǎn)并行操作機(jī)制尋找全局最優(yōu)解，收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，因此本文采用遺傳算法來優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的參數(shù)。

3 控制器參數(shù)的遺傳優(yōu)化

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種源于生物遺傳學(xué)和適者生存的自然規(guī)律的自適應(yīng)啟發(fā)式全局搜索算法。通過選擇、交叉、變異等基本遺傳運(yùn)算操作對(duì)目標(biāo)空間進(jìn)行全局隨機(jī)化搜索[10]。

傳統(tǒng)遺傳算法操作簡單，但收斂速度慢且得不到全局最優(yōu)解。因此，本文對(duì)傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用實(shí)數(shù)編碼方式，取理想輸出與實(shí)際輸出誤差的平方和作為目標(biāo)函數(shù)，提出了最優(yōu)個(gè)體保留策略，保證了改進(jìn)遺傳算法能在全局范圍內(nèi)收斂。

3.1 參數(shù)編碼

為提高精度，加快收斂速度，便于大空間搜索。本文使用實(shí)數(shù)編碼方式對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行編碼，即用實(shí)數(shù)表示染色體的基因值，得到染色體序列如表1所示。

式中：[E（Xi）]為目標(biāo)函數(shù)；[yi]是理想的輸出值；[yi]為實(shí)際的輸出值；[F（Xi）]為適應(yīng)度函數(shù)。

3.3 遺傳操作

3.3.1 選擇

采用輪盤賭選擇方法，即適應(yīng)值比例選擇方法，這是一種最常見的選擇機(jī)制，個(gè)體的適應(yīng)值越大，其被選中的概率就越高。假設(shè)種群大小為[n]的群體[P=X1，X2，…，Xn，]其中，個(gè)體[Xi∈P]的適應(yīng)值為[F（Xi），]則其被選中的概率為：

3.3.3 變異

變異操作用來模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于各種偶然因素引起的基因突變，它以很小的概率隨機(jī)地改變遺傳基因的值。

為了避免陷入早熟同時(shí)維持種群的多樣性，引入變異算子，變異概率同自然界生物一樣，發(fā)生變異的概率很低，一般取0.000 1～0.1，這里變異概率[Pm]為0.05。

3.4 最優(yōu)個(gè)體保留策略

最優(yōu)個(gè)體保留策略將父代代中的最優(yōu)個(gè)體挑選出來，并與子代中適應(yīng)度最低的個(gè)體進(jìn)行替換，即進(jìn)行最佳保留機(jī)制操作，這樣可以保證算法平穩(wěn)且具有較快全局收斂性。

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文所提控制方法的有效性，搭建了半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖4所示。選取加載模型的各參數(shù)值如表2所示。

5 結(jié) 語

本文在研究電動(dòng)負(fù)載模擬器基本結(jié)構(gòu)和原理的基礎(chǔ)上，建立了執(zhí)行機(jī)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型，利用炮控系統(tǒng)位置控制信號(hào)進(jìn)行前饋補(bǔ)償，同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，并對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的參數(shù)尋優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用所設(shè)計(jì)的控制器滿足動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)，能夠快速穩(wěn)定跟蹤給定信號(hào)，有效地消除了多余力矩，可應(yīng)用到實(shí)際電動(dòng)負(fù)載模擬器設(shè)計(jì)中。

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