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        基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂频膞y平臺(tái)輪廓控制

        2014-07-18 06:07:38王麗梅左瑩瑩
        機(jī)床與液壓 2014年11期
        關(guān)鍵詞:單軸滑模輪廓

        王麗梅,左瑩瑩

        (沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院,遼寧沈陽(yáng)110870)

        數(shù)控加工系統(tǒng)的發(fā)展方向是高精密、高速度和高復(fù)合化。直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)已經(jīng)被廣泛用于高速自動(dòng)化加工領(lǐng)域[1]。其輪廓精度是單軸跟蹤精度和雙軸聯(lián)動(dòng)精度的合成。為提高輪廓精度,很多方法側(cè)重于設(shè)計(jì)單軸控制器,間接地減小整個(gè)系統(tǒng)的輪廓誤差。例如,文獻(xiàn)[2]采用零相位控制抑制了機(jī)械延遲對(duì)加工系統(tǒng)的影響。文獻(xiàn)[3]采用積分滑模設(shè)計(jì)了位置控制器,文獻(xiàn)[4]也采用滑模變結(jié)構(gòu)控制進(jìn)行了位置環(huán)和速度環(huán)控制器的設(shè)計(jì)。其共同的缺點(diǎn)是存在抖振問(wèn)題且控制比較復(fù)雜。文獻(xiàn) [5]闡述了智能控制在直線電機(jī)上的應(yīng)用。隨著智能控制的出現(xiàn),將現(xiàn)代控制方法與智能控制方法相結(jié)合已成為學(xué)者們研究的方向。例如,文獻(xiàn)[6]將模糊控制和滑模變結(jié)構(gòu)控制相結(jié)合設(shè)計(jì)了模糊自學(xué)習(xí)滑??刂破鱽?lái)抑制系統(tǒng)參數(shù)變化和外界擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響,其缺點(diǎn)是模糊控制處理信息能力差。文獻(xiàn) [7-8]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和滑??刂葡嘟Y(jié)合對(duì)直線電機(jī)進(jìn)行了控制,其缺點(diǎn)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制連接權(quán)之間物理意義不清晰且不能完全消除抖振問(wèn)題,其優(yōu)點(diǎn)是并行處理信息能力較強(qiáng)。文中將三者結(jié)合取其互補(bǔ)性,使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂撇坏B接權(quán)之間物理意義清晰,而且具有較強(qiáng)的并行處理信息能力,提高系統(tǒng)魯棒性的同時(shí)基本能夠消除滑模變結(jié)構(gòu)控制自身存在的抖振問(wèn)題。針對(duì)直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)采用此控制方法進(jìn)行單軸控制器的設(shè)計(jì),使單軸具有較好的跟蹤精度,間接地減小輪廓誤差。但是單純提高單軸跟蹤精度不能完全解決輪廓誤差模型復(fù)雜對(duì)輪廓精度的影響,因此為了直接地減小整個(gè)系統(tǒng)的輪廓誤差,進(jìn)一步提高直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)對(duì)自由軌跡的跟蹤能力,也有學(xué)者做了研究[9]。其控制思想是首先建立曲線軌跡的輪廓誤差模型;然后以輪廓誤差作為直接被控量,通過(guò)控制器的調(diào)節(jié)來(lái)直接地改善系統(tǒng)輪廓精度。

        文中首先采用FNNSMC設(shè)計(jì)單軸位置協(xié)調(diào)控制器,用以削弱負(fù)載擾動(dòng)對(duì)單軸跟蹤精度的干擾;其次采用實(shí)時(shí)輪廓誤差估計(jì)法對(duì)任意軌跡的輪廓誤差進(jìn)行建模并采用CCC來(lái)分配xy兩軸的補(bǔ)償值,使誤差量在有限時(shí)間內(nèi)趨近于零,削弱輪廓誤差模型復(fù)雜對(duì)系統(tǒng)性能的影響,以滿足PMLSM直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)的高精度加工要求。

        1 直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)輪廓誤差模型

        精確的輪廓誤差模型有利于提高直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)數(shù)控系統(tǒng)的輪廓加工精度,圖1為任意軌跡的實(shí)時(shí)輪廓誤差模型。其中期望軌跡的加工位置R1(t),實(shí)際軌跡的加工位置是P1(t)且期望軌跡上的一點(diǎn)是R'2(t),假設(shè)從R'2(t)到R1(t)所需的加工時(shí)間為Δt,ex是x軸跟蹤誤差,ey是y軸跟蹤誤差,x軸與直線R1R'2的夾角是φ。

        圖1 任意軌跡的實(shí)時(shí)輪廓誤差

        輪廓誤差為P1(t)到直線R1R'2的距離ε,vR1為點(diǎn)R1(t)的平均速度,vP1為點(diǎn)P1(t)的平均速度,v1和v2分別為R1(t)、R'2(t)兩點(diǎn)的切線速度,且下角標(biāo)x,y分別代表x軸和y軸。由以上這些推出

        最終推導(dǎo)出任意軌跡輪廓誤差公式為

        2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制器設(shè)計(jì)

        直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)是由軸向垂直運(yùn)動(dòng)的兩臺(tái)PMLSM驅(qū)動(dòng)的,由PLMSM工作原理可得其單軸狀態(tài)空間方程為

        式中:[x1(t)x2(t)]T=[xrvr],Tf為外部擾動(dòng)且定義跟蹤誤差公式為

        假如速度信號(hào) 定義為如下形式

        式中:c1>0,c2>0。

        定義滑模面切換函數(shù)為

        當(dāng)S(t)=0時(shí)滿足vr=^vr,并且將式 (8)代入式 (6)和 (7)中,可以得到式 (9)

        上式滿足t→∞時(shí)e(t)→0,則滑模的等效控制為

        式中:UFNN為FNNSMC的輸出,用來(lái)代替常規(guī)滑模的等效輸出。

        文中采用含輸入層、隸屬度函數(shù)層、規(guī)則層和輸出層的4層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        圖2 4層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制結(jié)構(gòu)圖

        定義一個(gè)李雅普諾夫函數(shù)為v=0.5S2則

        式中:滿足當(dāng)t→∞時(shí)S(t)→0,為了使S S·極小化,定義S(t)和S·(t)為所設(shè)計(jì)控制器的輸入。

        第1層:輸入層

        第2層:隸屬度函數(shù)層

        式中:Cij和σij分別為高斯型隸屬函數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

        第3層:規(guī)則層

        第4層:輸出層

        定義目標(biāo)函數(shù)為

        通過(guò)如下方式來(lái)調(diào)整輸出層的權(quán)值

        定義規(guī)則層和隸屬度函數(shù)層的誤差項(xiàng)為通過(guò)如下方式來(lái)調(diào)整隸屬度函數(shù)參數(shù)

        直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)系統(tǒng)輪廓控制結(jié)構(gòu)如圖3所示,其中xd,yd和xa,ya表示單軸的輸入輸出,ξx和ξy分別為x、y軸的負(fù)載擾動(dòng),軸間交叉耦合控制器采用實(shí)時(shí)性較強(qiáng)的PID控制。

        圖3 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂频膞y平臺(tái)輪廓控制框圖

        3 仿真與分析

        文中以心形軌跡為例,采用參數(shù)相同的兩臺(tái)PMLSM進(jìn)行仿真,其參數(shù)如下:

        m=5.8 kg,Kf=10.979 4 N/A,B=244.319 2 Ns/m,交叉耦合控制器的比例、積分、微分增益分別為15,35,5;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值w的初值取 [-1,1]之間的隨機(jī)值,中心矢量和高斯基寬向量的初始值C=[-3 -1.5 0 1.5 3],σ= [1 1 1 1 1]T。

        圖4 指令軌跡與輸出軌跡

        圖4為xy平臺(tái)的合成輸出曲線??梢悦黠@地看出:基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂谱饔孟?,實(shí)際輸出曲線達(dá)到了給定的心形軌跡效果。

        圖5(a)和 (b)分別為直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)單軸采用RBF神經(jīng)滑模控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂葡碌妮斎腠憫?yīng)曲線,可以明顯地看出:在前者控制下,系統(tǒng)存在較大的抖振問(wèn)題;但是在后者控制下,系統(tǒng)的輸入信號(hào)基本不存在抖振問(wèn)題,因此單軸采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制有效地消除了抖振問(wèn)題。

        圖5 x軸控制輸入

        圖6、圖7分別為t=2 s時(shí)向各軸突加500 N負(fù)載擾動(dòng)的情況下,單軸采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂坪湍:窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制下的單軸位置誤差曲線。可以明顯看出:位置跟蹤精度均達(dá)到了10-4m,但是后者的位置精度明顯高于前者,而且在外界擾動(dòng)存在的情況下,系統(tǒng)很快地跟蹤上了給定信號(hào),保證了直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)控制系統(tǒng)具有較好的抗擾性和較強(qiáng)的魯棒性。

        圖6 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制+CCC時(shí)的位置誤差曲線

        圖7 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂?CCC時(shí)的位置誤差曲線

        圖8 輪廓誤差曲線

        圖8為同樣仿真條件下的直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)控制系統(tǒng)的輪廓誤差曲線,輪廓精度達(dá)到了10-5m,與單軸跟蹤精度相比有了進(jìn)一步的提高,也就是說(shuō)交叉耦合控制器的設(shè)計(jì)有效地減弱了輪廓誤差對(duì)系統(tǒng)輪廓精度的影響。

        4 結(jié)論

        針對(duì)直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)加工系統(tǒng),首先設(shè)計(jì)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模位置控制器,削弱抖振的同時(shí)抑制了負(fù)載擾動(dòng)對(duì)加工系統(tǒng)的影響;其次建立了任意軌跡的輪廓誤差模型且采用傳統(tǒng)的交叉耦合控制設(shè)計(jì)了軸間協(xié)調(diào)控制器,有效地削弱了輪廓誤差模型復(fù)雜對(duì)輪廓精度的影響。仿真結(jié)果表明:所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)有效地提高了直接驅(qū)動(dòng)xy平臺(tái)系統(tǒng)的魯棒性和輪廓精度。

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        [2]趙希梅,郭慶鼎.基于ZPETC和CCC的直接驅(qū)動(dòng)XY平臺(tái)高精度控制[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù),2011,21(6):111-114.

        [3]王麗梅,林淑.雙直線電機(jī)數(shù)控平臺(tái)精密輪廓跟蹤控制補(bǔ)償方法研究[D].沈陽(yáng):沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué),2012:20-35.

        [4]曾岳南,范勵(lì)超.永磁同步直線電機(jī)滑??刂频难芯浚跠].廣州:廣東工業(yè)大學(xué),2012:22 -47.

        [5]吳雪芬.基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PMLSM速度控制研究[J].電氣傳動(dòng),2008,38(6):37.

        [6]孫宜標(biāo),郭慶鼎,孫艷娜.基于模糊自學(xué)習(xí)的交流直線伺服系統(tǒng)滑模變結(jié)構(gòu)控制[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2001,16(1):52-56.

        [7]李海俠.遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂圃诮涣魉欧刂浦械膽?yīng)用研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2012(7):142-145.

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        [9]SUN Dong,SHAO Xiaoyin,F(xiàn)ENG Gan.A Model-free Crosscoupled Control for Position Synchronization of Multi-axis Motions[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2007,15(2):306-314.

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