劉慶存 丁 昕 查宏民 胡世廣

(中國汽車技術(shù)研究中心，天津300162)

伺服驅(qū)動裝置是機(jī)電一體化設(shè)備的重要組成部分。隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，交流伺服技術(shù)正朝著交流化、數(shù)字化、小型化的方向迅速發(fā)展［1］。在伺服控制系統(tǒng)的設(shè)計過程中，應(yīng)充分考慮穩(wěn)定和響應(yīng)兩項重要指標(biāo)，而這些因素很大程度上取決于伺服驅(qū)動系統(tǒng)的特性。在傳統(tǒng)的PID控制伺服系統(tǒng)過程中，穩(wěn)定性和快速性無法同時滿足［2］。針對上述缺點，國內(nèi)外學(xué)者積極探索采用人工智能控制的理論和方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的非線性動態(tài)跟蹤能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，對控制對象的數(shù)學(xué)模型無依賴性，在智能控制過程中得到廣泛應(yīng)用。針對以上特點，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流伺服系統(tǒng)控制方法，以改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為控制器，設(shè)計出了交流伺服控制系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明，應(yīng)用改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)控制交流伺服系統(tǒng)可同時獲得快速性和穩(wěn)定性。

1 交流伺服系統(tǒng)

1.1 交流伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

結(jié)合交流伺服電動機(jī)的電壓、電流、磁鏈以及運動方程，應(yīng)用魯棒二自由度控制結(jié)構(gòu)，建立基于電流跟蹤的矢量控制直線伺服系統(tǒng)簡化模型，控制模型見圖1。這里考慮給定輸入為階躍信號的情況，因為內(nèi)模中要包含給定信號的不穩(wěn)定極點，所以取M(s)=1/s。

1．2 交流伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

交流伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，輸入角度信號θi與電動機(jī)光碼盤反饋角度信號θ0的差值輸入給位置調(diào)節(jié)器，速度輸入信號ωi與光碼盤反饋速度信號ω0的差值輸入給速度調(diào)節(jié)器，電流輸入信號ii與主電路電流檢測反饋電流信號i0的差值輸入到電流調(diào)節(jié)器，3種信號共同驅(qū)動主電路工作，控制交流伺服電動機(jī)，形成閉環(huán)控制系統(tǒng)。

2 BP網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)描述

BP模型是一種采用誤差反向傳播算法進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)有輸入層結(jié)點，輸出層結(jié)點以及隱含層結(jié)點。隱含層結(jié)點可以是一層也可以是多層，對于輸入信號，要先向前傳播到隱含層節(jié)點，經(jīng)過激活函數(shù)f(·)后，再把隱含層節(jié)點的輸出信息傳播到輸出層節(jié)點，最后給出輸出結(jié)果。節(jié)點的激活函數(shù)通常選取S型函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法由正向傳播和反向傳播兩部分組成。在正向傳播的過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)過隱含層逐層處理，并傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)，同層神經(jīng)元之間沒有作用。若輸出結(jié)果與期望的結(jié)果不符，則反向傳播誤差信號，將誤差信號從輸出層開始，沿原來的連接通路返回，通過修改權(quán)值，反復(fù)上述過程使得誤差信號最小。系統(tǒng)辨識的工作分為兩個階段:一是有監(jiān)督的訓(xùn)練階段，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使訓(xùn)練樣本的實際輸出與期望輸出之間的誤差達(dá)到一定的可接受范圍;二是工作階段，將實際輸入賦予網(wǎng)絡(luò)并得到輸出的過程。

BP網(wǎng)是一非線性映射系統(tǒng)，給定輸入向量P，通過網(wǎng)絡(luò)映射得出輸出向量A2:

通過 Q 對樣本(P1，T1)，(P2，T2)，……，(PQ，TQ)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整各神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，即W1、W2、B1和B2這些權(quán)值及閾值，達(dá)到在一定誤差范圍內(nèi)正確映射的目的，使網(wǎng)絡(luò)對非訓(xùn)練樣本輸出也能給出近似正確的輸出。BP網(wǎng)絡(luò)完成的是一個多重復(fù)合非線性映射，隨著權(quán)值的改變，可以實現(xiàn)各種復(fù)雜的非線性映射［3］。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流伺服系統(tǒng)控制包括BP網(wǎng)絡(luò)控制器、運動控制卡、伺服驅(qū)動器、伺服電動機(jī)和編碼器，控制系統(tǒng)如圖4所示。其中，BP網(wǎng)絡(luò)輸入是速度的比較差值和位置的比較差值，通過BP網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和內(nèi)部運算，輸出指令給運動控制卡，運動控制卡輸出脈沖控制伺服驅(qū)動器，進(jìn)而控制伺服電動機(jī)逼近復(fù)雜曲線運動，編碼器反饋伺服電動機(jī)的位置信號θ，編碼器反饋伺服電機(jī)的速度信號ω。

運動控制卡是基于PCI總線，利用高性能微處理器(如DSP)及大規(guī)?？删幊唐骷崿F(xiàn)多臺伺服電動機(jī)的多軸協(xié)調(diào)控制的一種高性能的步進(jìn)/伺服電動機(jī)運動控制卡。其包括脈沖輸出、脈沖計數(shù)、數(shù)字輸入、數(shù)字輸出、D/A輸出等功能，可以發(fā)出連續(xù)的、高頻率的脈沖串，通過改變發(fā)出脈沖的頻率來控制電動機(jī)的速度，改變發(fā)出脈沖的數(shù)量來控制電動機(jī)的位置。它的脈沖輸出模式包括脈沖/方向、脈沖/脈沖方式，脈沖計數(shù)可用于編碼器的位置反饋，提供機(jī)器準(zhǔn)確的位置，糾正傳動過程中產(chǎn)生的誤差。數(shù)字輸入/輸出點可用于限位、原點開關(guān)等。庫函數(shù)包括S型、T型加速，直線插補(bǔ)和圓弧插補(bǔ)，多軸聯(lián)動函數(shù)等，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動化控制領(lǐng)域中需要精確定位、定長的位置控制系統(tǒng)和基于PC的NC控制系統(tǒng)。具體就是將實現(xiàn)運動控制的底層軟件和硬件集成在一起，使其具有伺服電動機(jī)控制所需的各種速度、位置控制功能，這些功能能通過計算機(jī)方便地調(diào)用。

4 系統(tǒng)仿真

判斷伺服系統(tǒng)控制效果好壞，一是系統(tǒng)的動態(tài)性能;二是穩(wěn)態(tài)精度，包括靜態(tài)誤差、速度誤差、加速度誤差。伺服系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行時，希望輸出量準(zhǔn)確無誤地跟蹤或盡量復(fù)現(xiàn)輸入量，即要求系統(tǒng)有一定的穩(wěn)態(tài)跟蹤精度，產(chǎn)生的穩(wěn)態(tài)誤差越小越好［4］。

BP算法主要缺點是:收斂速度慢，局部極值，難以確定隱層和隱層節(jié)點的個數(shù)［5］。在實際應(yīng)用中，需對BP算法進(jìn)行改進(jìn)，這里選用基于數(shù)值最優(yōu)化理論的訓(xùn)練算法 Levenberg-Marquardt方法［5］。

伺服系統(tǒng)采用PANASONIC公司生產(chǎn)的Minas A4系列交流伺服系統(tǒng)，電動機(jī)型號MHMD082P1U，電動機(jī)額定輸出800 W，電壓規(guī)格200 V，額定輸出200 Hz，額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min，旋轉(zhuǎn)編碼器為增量式編碼器，2 500 P/r，分辨率為 10 000。

系統(tǒng)仿真分為:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、訓(xùn)練兩部分。本文采用MATLAB SIMULINK工具搭建伺服控制系統(tǒng)模型，對實驗過程進(jìn)行仿真。

設(shè)期望電動機(jī)轉(zhuǎn)速為［-1 000，1 000］(單位:r/min)，且沿正弦曲線變化。為方便系統(tǒng)仿真，將實驗中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，r'=r/1 000，其中r'為歸一化后的轉(zhuǎn)速，r'∈［-1，1］，r為實際轉(zhuǎn)速，r∈［-1 000，1 000］。將期望轉(zhuǎn)速輸入至BP網(wǎng)絡(luò)模型，如圖5中理想曲線所示。伺服控制系統(tǒng)仿真模型輸出，如圖5中的實際仿真曲線所示.圖5中縱坐標(biāo)P表示歸一化后的電動機(jī)轉(zhuǎn)速(正值為正轉(zhuǎn)，負(fù)值為反轉(zhuǎn));橫坐標(biāo)t表示歸一化后的時間。由圖5可以看出系統(tǒng)輸出很好地逼近期望結(jié)果。

為進(jìn)一步詳細(xì)分析逼近期望結(jié)果過程中產(chǎn)生的誤差，通過Levenberg-Marquardt方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得出誤差結(jié)果如圖6所示。其中橫坐標(biāo)為訓(xùn)練步數(shù)，縱坐標(biāo)為誤差值。由訓(xùn)練結(jié)果可知，總體誤差收斂且穩(wěn)定。在0～5步時誤差收斂速度最快，達(dá)到第6步時收斂速度趨于穩(wěn)定，誤差穩(wěn)定收斂在10-2級別。由此可見，該系統(tǒng)收斂速度快且準(zhǔn)確，達(dá)到了預(yù)期要求。

5 結(jié)語

本文在交流伺服控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，克服了傳統(tǒng)PID控制方法不能同時獲得良好的穩(wěn)定性和快速性的弱點。通過BP網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能夠很快地調(diào)整控制器的控制規(guī)則，使其適應(yīng)新環(huán)境。仿真表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流伺服系統(tǒng)具有較強(qiáng)快速跟蹤性和較好的控制精度等優(yōu)點。

［1］顧平，李良榮，梁蓓.遺傳算法的人工智能在交流伺服中的設(shè)計［J］.貴州大學(xué)學(xué)報，2006，23(1):54-58.

［2］張君，黃鶴，張國忠.一種基于預(yù)測補(bǔ)償?shù)娜斯ぶ悄芩欧刂葡到y(tǒng)［J］.武漢大學(xué)學(xué)報，2001，34(5).

［3］楊明輝.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識方法研究［D］.北京:北京工業(yè)大學(xué)，2000.

［4］貢學(xué)文.電液伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制［D］.南京:南京理工大學(xué)，2005.

［5］董長虹.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用［M］.北京:國防工業(yè)出版社，2007.

［6］Th Lubin，E Mendes，C Marchand.Fuzzy controller in AC servo motor drive［C］.Electrical Machines and Drives，1995，320-324.