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        電氣工程及其自動化中智能化技術的運用

        2024-12-21 00:00:00孫鵬
        中國新技術新產品 2024年16期
        關鍵詞:智能化技術自動化電氣工程

        摘 要:為研究智能化技術在電氣工程及其自動化中的運用,并優(yōu)化電氣工程及其自動化領域的控制精度和動態(tài)響應性能,本文立足于智能化技術在電氣工程及其自動化控制領域的特點,提出了一種以RBF神經網(wǎng)絡為基礎的模糊PID控制器。并通過MATLAB平臺進行仿真試驗證明。與傳統(tǒng)的PID控制算法相比,該控制器具備更優(yōu)秀的動態(tài)響應性能和控制精度,大幅降低了超調量,縮短了設定時間,并實現(xiàn)了控制參數(shù)在線自調整,為后續(xù)相關技術的發(fā)展奠定了堅實的理論與試驗基礎,并為智能化電氣控制系統(tǒng)設計指明了新的方向。

        關鍵詞:電氣工程;自動化;智能化技術

        中圖分類號:TM 76" " 文獻標志碼:A

        在電氣工程與自動化控制領域,由于智能化技術具有卓越的數(shù)據(jù)解析和整合能力,因此得到廣泛應用。此類技術不僅使系統(tǒng)操作實現(xiàn)了自動化和便捷化,還具備高效的數(shù)據(jù)處理能力。在控制系統(tǒng)的設計與執(zhí)行過程中,智能技術力求提升系統(tǒng)的適應性和精確度。為應對此挑戰(zhàn),眾多研究者進行了深入研究。例如,劉甫等[1]在剖析傳統(tǒng)比例-積分-微分(PID)控制算法局限性的基礎上,針對無刷直流電動機控制問題,提出了一種具備模糊自適應功能的PID調節(jié)器。該調節(jié)器能根據(jù)操作條件的變化調整控制參數(shù),從而提升無刷直流電動機的控制效能。此外,王立紅[2]提出了神經網(wǎng)絡模糊PID控制算法的架構,巧妙地將神經網(wǎng)絡的強大學習能力與PID控制相結合,進行更精確的自動化控制參數(shù)調整,降低系統(tǒng)誤差,從而提高系統(tǒng)控制精度。在此基礎上,本文提出了一種徑向基函數(shù)(RBF)神經網(wǎng)絡模糊PID控制器,旨在提升電氣工程自動化控制精度,通過精細調整控制策略應對復雜、多變的操作環(huán)境。

        1 基本方法

        1.1 PID控制原理

        PID控制器是一種常見的線性反饋控制系統(tǒng),其目的是調節(jié)輸入信號以使參考信號rin(t)和系統(tǒng)輸出信號yon(t) 間的控制偏差e(t)最小化,如公式(1)所示。

        e(t)=rin(t)-yon(t) " (1)

        PID控制策略運用比例(P)、積分(I)和微分(D)這3種控制作用疊加形成調節(jié)信號,對控制對象進行調節(jié)。比例增益(Kp)可實時調整系統(tǒng)偏差信號,減少偏差幅度。積分增益(Ki)能消除穩(wěn)態(tài)工作條件下的殘余誤差,提高穩(wěn)態(tài)精度。低Ki值可促進系統(tǒng)快速消除靜態(tài)誤差,但是過低可能會引發(fā)積分飽和現(xiàn)象。微分增益(Kd)可分析偏差信號變化趨勢,預測未來走向,以提前介入系統(tǒng)調節(jié),提高動態(tài)響應能力,縮短達到平衡點所需時間。

        1.2 RBF神經網(wǎng)絡

        徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經網(wǎng)絡具有結構簡單且出色的逼近能力,在控制理論和實踐領域中具有廣泛運用。構建該網(wǎng)絡時,為了在保證網(wǎng)絡控制能力和運算效率間找到合適的折中方案,本文將一個3層的網(wǎng)絡拓撲結構作為控制算法的核心。該3層結構包括輸入層、隱含層以及輸出層,如圖1所示。

        在圖2中,輸入層由一組含有n個元素的輸入向量X={X1,X2,...,Xn}構成,它們代表神經網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)。隱含層包括一組高斯函數(shù)H={h1,h2,...,hn},這些函數(shù)是激活函數(shù),用于將輸入向量映射到隱含層的空間。每個高斯函數(shù)與網(wǎng)絡中的一個隱藏節(jié)點相對應。權值向量W={w1,w2,...,wn}包括從隱含層到輸出層的連接權重,其中Wij代表連接第i個隱藏節(jié)點和第j個輸出節(jié)點的權重。最終,輸出層由這些加權求和后的輸出值構成。

        2 模糊神經網(wǎng)絡PID控制器設計

        現(xiàn)有研究表明,集成模糊PID調節(jié)技術與徑向基函數(shù)(RBF)神經網(wǎng)絡的控制策略越來越受重視。模糊PID控制器適應性強,但是優(yōu)化動態(tài)響應有局限。RBF神經網(wǎng)絡以自適應學習和近似復雜動態(tài)著稱,可補充模糊PID的調節(jié)精度不足。本文提出基于RBF增強的模糊PID控制器,利用RBF自學習特性實時微調控制系統(tǒng),以提高其性能。控制邏輯流程如圖2所示。實施時,神經網(wǎng)絡根據(jù)性能要求動態(tài)調整參數(shù)。同時,方法涉及即時處理驅動電動機速度和電流數(shù)據(jù),以保證系統(tǒng)精確、高效并穩(wěn)定運作。

        根據(jù)圖1和圖2可知,RBF神經網(wǎng)絡的結構化控制流程為輸入層標準化模糊PID控制器輸出,輸送至隱含層并進行高斯核函數(shù)非線性轉換和離散化處理,最終將非線性轉換后的數(shù)據(jù)送至輸出層進行加權和計算,進而輸出控制參數(shù)。1) 在隱含層中,高斯函數(shù)如公式(2)所示。2) 在輸出層,線性求和如公式(3)所示。3) PID變化量整定。

        將RBF神經網(wǎng)絡處理后計算出的參數(shù)變量直接傳輸至速度比例-積分-微分(PID)調節(jié)單元。在該調節(jié)環(huán)節(jié)中,根據(jù)神經網(wǎng)絡處理得到的參數(shù)變量來設定控制器的輸出參數(shù),即?kp、?ki和?kd。這些參數(shù)用于精確調節(jié)速度控制量,提升控制系統(tǒng)精度和響應性。為優(yōu)化參數(shù)調整,本系統(tǒng)采用梯度下降法在線整定PID控制器參數(shù)。該方法可計算誤差梯度并逐步調整參數(shù),使誤差最小化,更準確、高效地控制輸出。整定過程如公式(4)所示。將計算得出的控制參數(shù)變量會與前一時刻的控制參數(shù)相結合,即將當前計算的參數(shù)與上一個時刻的參數(shù)相加得出最終調節(jié)結果。該最終結果將被反饋到系統(tǒng)中,用于調整控制變量,以更精確地進行變量控制,如公式(5)所示。

        (2)

        式中:C=[c1,c2,...,cn]為中心向量;b=[b1,b2,...,bn]為基款項量。

        ym=ω1h1+ω2h2+...ωmhm (3)

        式中:ω為網(wǎng)絡權值。

        (4)

        式中:η為學習速率;等同于。

        (5)

        3 試驗仿真

        3.1 電機和控制系統(tǒng)仿真

        本文利用MATLAB軟件構建電機及其控制系統(tǒng)的仿真環(huán)境,旨在分析模糊神經網(wǎng)絡PID控制器與傳統(tǒng)PID控制器在控制性能上的差異。為了評估仿真中電機系統(tǒng)的動態(tài)響應特性,本文進行空載條件下的模擬駕駛試驗。該試驗采用的電動機模型參數(shù)設置如下:定子繞組電感為2.2 mH,電阻為0.324 Ω,電機具有2組對極,并且轉動慣量為0.35 kg·m2。將模擬電機系統(tǒng)被施加200 V的電壓,并在70 ms的持續(xù)時間內進行仿真。仿真結果如圖3所示。

        基于圖3的仿真結果,電機繞組在無負載起動過程中的峰值電流為185 A,符合標準。正常操作下,繞組反電動勢波形寬度約為125°,符合規(guī)范。這些數(shù)據(jù)表明本文構建的電機及其控制系統(tǒng)仿真模型具有高代表性,能提供穩(wěn)定、可信的仿真信息。因此,該模型為控制策略開發(fā)和效能比較提供了有效仿真基礎。

        3.2 模糊神經網(wǎng)絡PID算法仿真

        設被控對象如公式(6)所示。

        (6)

        輸入信號如公式(7)所示。

        rin(t)=0.5sgn(sin(2πt)) " "(7)

        使用RBF神經網(wǎng)絡進行系統(tǒng)辨識時,RBF神經網(wǎng)絡的結構為3層,即輸入層、隱含層和輸出層。該網(wǎng)絡結構為3-6-1,表明輸入層具有3個神經元,隱含層具有6個神經元,輸出層有1個神經元。該RBF網(wǎng)絡的3個輸入變量為u(t)、yout(t)和yout(t-1),輸出為RBF網(wǎng)絡辨識,其結果如圖4所示。

        MATLAB仿真曲線分析表明,當RBF神經網(wǎng)絡與模糊邏輯被整合應用于PID控制策略中時,與傳統(tǒng)的PID控制方法相比,本文提出的控制策略具有明顯優(yōu)勢,即控制過程中的超調更小,系統(tǒng)的響應時間顯著減少。此外,該策略還實現(xiàn)了PID控制器中比例(P)、積分(I)和微分(D)這3個關鍵參數(shù)在線實時自調整,進一步表明模糊RBF神經網(wǎng)絡控制器在處理復雜的自動化控制問題過程中具有優(yōu)良的性能表現(xiàn)。

        4 結語

        智能化技術的應用提高了電氣自動化控制的精確性和穩(wěn)定性。本文提出的基于RBF神經網(wǎng)絡的模糊PID控制器運用了先進的智能算法,滿足了電氣工程中精確控制的需求。試驗仿真結果驗證了模糊神經網(wǎng)絡PID控制方法在處理復雜系統(tǒng)的調節(jié)速度與準確性方面比傳統(tǒng)PID控制更具優(yōu)勢。因此,本文不僅擴展了智能化技術在自動化電氣工程領域的應用,還為今后相關技術的研究奠定了理論與試驗基礎。

        參考文獻

        [1]劉甫,曾國輝,黃勃,等.基于改進模糊控制的無刷直流電機控制系統(tǒng)[J].制造業(yè)自動化,2021,43(10):64-67,118.

        [2]王立紅.直流調速系統(tǒng)神經模糊自適應控制器設計[J].機電工程技術,2021,50(4):190-191,253.

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