劉南昌，李全，王宏，張楠

（五邑大學(xué) 信息工程學(xué)院，江門 廣東 529020）

基于單神經(jīng)元PID的直流電動(dòng)機(jī)速度控制算法研究

劉南昌，李全，王宏，張楠

（五邑大學(xué) 信息工程學(xué)院，江門 廣東 529020）

為了處理常規(guī)PID難以克服的電動(dòng)機(jī)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(shí)現(xiàn)了對(duì)PID控制器參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)控，克服了電動(dòng)機(jī)非線性、參數(shù)易變等不良影響.仿真結(jié)果表明，單神經(jīng)元PID控制器優(yōu)于常規(guī)PID，其自適應(yīng)能力好、響應(yīng)快、魯棒性強(qiáng)、系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)特性良好，能滿足實(shí)際運(yùn)用和電動(dòng)機(jī)快速響應(yīng)的要求.

電機(jī)控制；PID；單神經(jīng)元PID

在直流電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中，速度控制是工程應(yīng)用的主要目的，一般要求系統(tǒng)具備響應(yīng)時(shí)間短、穩(wěn)定誤差小等特點(diǎn)，常規(guī)PID是直流電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)速度控制的較好手段.但是，由于電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)具有非線性、時(shí)變性以及驅(qū)動(dòng)響應(yīng)的滯后復(fù)雜性等特點(diǎn)，對(duì)其建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型將變得非常困難，這就使通常依據(jù)電動(dòng)機(jī)模型計(jì)算出的PID控制器參數(shù)很難達(dá)到滿意的控制效果.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制作為一種不依賴于模型的控制方式，在非線性控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，[1-2]本文對(duì)常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID在電機(jī)速度控制系統(tǒng)上的應(yīng)用進(jìn)行了研究和比較.

1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介

直流電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)速度控制系統(tǒng)包括電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、直流電動(dòng)機(jī)和測(cè)速模塊.本文采用RS-380SH型直流電動(dòng)機(jī)作為系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī).其工作電壓范圍3.0～9.0 V、額定電壓值7.2 V[3]，無(wú)負(fù)荷轉(zhuǎn)速16 200 r/min、無(wú)負(fù)荷電流0.50 A，額定轉(zhuǎn)速14 060 r/min、額定電流3.29 A、額定轉(zhuǎn)距111 g·cm、額定功率16 W，起動(dòng)轉(zhuǎn)矩840 g·cm、起動(dòng)電流21.6 A.傳遞函數(shù)為：

靜態(tài)工作時(shí)， J= 0.006 7、B=0.10[4].由于電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)具有非線性、時(shí)變性以及驅(qū)動(dòng)響應(yīng)的滯后復(fù)雜性，并且易受到各種干擾，故電機(jī)參數(shù)J、B不穩(wěn)定.

測(cè)速模塊采用分辨率為200脈沖/轉(zhuǎn)的增量式旋轉(zhuǎn)編碼器.用單片機(jī)的外部中斷來(lái)記錄編碼器輸出的脈沖數(shù)n和驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)的圈數(shù)，根據(jù) v = n 200t π d（其中t為速度采集時(shí)間，d驅(qū)動(dòng)輪直徑），得到電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)輪速度，將v反饋給單片機(jī)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制.

2 控制算法

智能運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)控制軟件采用模塊化程序結(jié)構(gòu)，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(duì)于不同的識(shí)別目標(biāo)，系統(tǒng)要有不同的目標(biāo)速度.我們先采用常規(guī)PID算法，通過旋轉(zhuǎn)編碼器實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)輪的速度采樣，再進(jìn)行閉環(huán)PID速度控制.系統(tǒng)利用測(cè)速模塊反饋的當(dāng)前速度值，通過增量式PID算法進(jìn)行調(diào)節(jié)，其算式為：

C語(yǔ)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(luò)的基本單位，具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于計(jì)算.常規(guī)PID控制器的參數(shù)與被控對(duì)象聯(lián)系密切，將二者結(jié)合組成具有自適應(yīng)能力的神經(jīng)元PID控制器，可以實(shí)現(xiàn)電動(dòng)機(jī)負(fù)載變化時(shí)控制器參數(shù)的自動(dòng)調(diào)節(jié).圖1所示為神經(jīng)元控制器結(jié)構(gòu)圖.

圖1 神經(jīng)元控制器結(jié)構(gòu)圖

圖1中轉(zhuǎn)換器的輸入為R( k)、輸出為Y( k)，經(jīng)過轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)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(gè)分量，且有：

設(shè) wi( k )(i = 1,2,3)為對(duì)應(yīng)于 xi( k)的加權(quán)，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(xué)習(xí)規(guī)則來(lái)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，控制量u( k)為：

神經(jīng)元PID控制器的控制學(xué)習(xí)算法為：

式中，Δ e( k ) = e( k ) - e( k -1)，z( k )=e( k)，w1、w2、w3分別對(duì)應(yīng)增量式PID控制器的3個(gè)參數(shù)KI、KP、KD， ηI、 ηP、 ηD為比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率.

3 仿真結(jié)果及分析

機(jī)器視覺中控制周期一般為20 ms[3]，故設(shè)采樣時(shí)間 t= 20 ms.采用常規(guī)PID控制方式時(shí)，由于微分項(xiàng)對(duì)干擾信號(hào)比較敏感，影響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，故微分項(xiàng)通常被忽略，即KD=0，根據(jù)電機(jī)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(shí)，設(shè)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(xué)習(xí)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(jī)受到各種干擾，即電機(jī)數(shù)學(xué)模型參數(shù)J、B發(fā)生變化時(shí)，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(yīng)的變化，其控制效果對(duì)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(shí)的效果圖

圖4 J= 0.003、B不變時(shí)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(shí)間沒有受到參數(shù)整定計(jì)算影響，都是120 ms左右，有較小的超調(diào)量并且穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)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(jī)參數(shù)J、B波動(dòng)變化，常規(guī)PID因?yàn)閰?shù)KI、KP、KD沒有隨著J、B參數(shù)的變化而作相應(yīng)的調(diào)整，所以跟蹤很不理想，而單神經(jīng)元PID能很好地進(jìn)行速度跟蹤，效果非常理想，表現(xiàn)出了良好的自適應(yīng)性和魯棒性.

4 結(jié)論

仿真結(jié)果表明，由于神經(jīng)元的連接權(quán)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(xué)習(xí)以及自適應(yīng)的能力.在電動(dòng)機(jī)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(yīng)性能，該方法應(yīng)用在電機(jī)控制中是可行的.

[1]劉金琨.先進(jìn)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(yīng)用[J].微計(jì)算機(jī)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(dòng)車的設(shè)計(jì)[J].機(jī)械與電子，2009(2)：21-23.

[4]丁軍，徐用懋.神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器及其應(yīng)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?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別、智能控制；李全，副教授，碩士生導(dǎo)師，通信作者，主要從事模式識(shí)別方面的研究.