基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多電機(jī)同步控制技術(shù)

徐 玲

(煙臺(tái)工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264006)

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多電機(jī)同步控制技術(shù)

徐 玲

(煙臺(tái)工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264006)

針對(duì)多電機(jī)同步驅(qū)動(dòng)伺服系統(tǒng)因不同電機(jī)特性、不平衡扭矩等因素引起的同步偏差問(wèn)題，以數(shù)控機(jī)床雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)為研究對(duì)象，以提高機(jī)床加工精度為目標(biāo)，對(duì)雙電機(jī)同步控制方法展開(kāi)研究。傳統(tǒng)PID控制參數(shù)無(wú)法自動(dòng)調(diào)節(jié)，只能在特定工況實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制。基于此，利用模糊規(guī)則推導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)滿足不同作業(yè)條件下的需要。為驗(yàn)證算法的先進(jìn)性，分別對(duì)傳動(dòng)軸的進(jìn)給速度、控制電機(jī)的輸入電流以及傳動(dòng)軸的位置誤差進(jìn)行仿真分析和測(cè)試。研究結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)控制方法相比，本控制算法可有效實(shí)現(xiàn)從動(dòng)電機(jī)對(duì)主動(dòng)電機(jī)的跟隨，減小兩個(gè)傳動(dòng)軸的同步誤差，從而大大提高工件的加工精度，抗干擾能力強(qiáng)，為多電機(jī)同步控制理論的研究提供一定參考。

主從控制； 模糊神經(jīng)控制； 雙電機(jī)同步； 機(jī)床

0 引 言

大型數(shù)控機(jī)床常采用2個(gè)獨(dú)立的伺服電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)工作臺(tái)，以提供大動(dòng)力、高功率的加工要求[1]。由于不同電機(jī)特性、負(fù)載不平衡擾動(dòng)等問(wèn)題的存在，2個(gè)電機(jī)工作過(guò)程中常出現(xiàn)同步誤差，降低了機(jī)床的加工精度[2]。解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵在于保證2個(gè)電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中轉(zhuǎn)速一致，這就亟需設(shè)計(jì)一種有效的同步控制策略。

文獻(xiàn)[3]中針對(duì)不同電機(jī)功率分配不平衡將導(dǎo)致同步誤差問(wèn)題，設(shè)計(jì)了模糊控制器與迭代算法，從而實(shí)現(xiàn)2個(gè)電機(jī)的功率平衡；文獻(xiàn)[4]中設(shè)計(jì)一種基于反步法的自適應(yīng)魯棒控制器，采用雙電機(jī)同步聯(lián)動(dòng)的方法消除傳動(dòng)系統(tǒng)中的間隙，保證了較高的控制精度；文獻(xiàn)[5]中利用機(jī)理分析法，將電機(jī)的特征參數(shù)折算到負(fù)載上，仿真結(jié)果驗(yàn)證了雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)越性；文獻(xiàn)[6]中針對(duì)多電機(jī)強(qiáng)耦合性、非線性等特點(diǎn)，基于偏差耦合策略與模糊控制建立雙電機(jī)同步系統(tǒng)模型；文獻(xiàn)[7]中為提高雙直線電機(jī)同步精度，采用模糊規(guī)則對(duì)切換增益逐次進(jìn)行改進(jìn)，在滿足滑?？蛇_(dá)性的前提下逐步削弱抖振現(xiàn)象。

在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)數(shù)控系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)特性展開(kāi)分析，找出影響同步控制精度的相關(guān)因素，為研究控制策略提供依據(jù)。在主從控制方式的基礎(chǔ)上提出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略，最終實(shí)現(xiàn)縮小同步誤差，提高控制精度的目的。

1 雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)數(shù)控系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)特性分析

雙電機(jī)同步驅(qū)動(dòng)數(shù)控系統(tǒng)主要由交流伺服電機(jī)、傳動(dòng)軸、滑臺(tái)、工作臺(tái)等部件組成。在伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，傳動(dòng)軸將旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為滑臺(tái)的左右移動(dòng)，滑臺(tái)上面的工作臺(tái)上下移動(dòng)，組成復(fù)合軸，共同作用下完成加工動(dòng)作，其結(jié)構(gòu)如圖1所示[8]。

圖1 雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)同步控制系統(tǒng)簡(jiǎn)圖

系統(tǒng)可視為工作臺(tái)與滑臺(tái)的組合體，若不計(jì)摩擦、負(fù)載干擾等因素的影響，對(duì)雙電機(jī)同步系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析。

系統(tǒng)受力平衡方程為[8-9]：

(1)

式中：

(2)

電機(jī)的電樞電壓方程為：

(3)

式中：R1為電樞電路的電阻；I1為電機(jī)電樞的電流；L1為電樞電路的電感；E1為電樞的反電動(dòng)勢(shì)。

把負(fù)載折算到電機(jī)上，看作是一個(gè)整體，則電機(jī)的運(yùn)動(dòng)慣量方程為：

(4)

式中：Td為伺服電機(jī)產(chǎn)生的電磁轉(zhuǎn)矩；TL為折算到電機(jī)轉(zhuǎn)子上的負(fù)載力矩；Jd為電機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；JL為負(fù)載折算到電機(jī)轉(zhuǎn)子上的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；γ1為電機(jī)的轉(zhuǎn)角；D1為電機(jī)轉(zhuǎn)子的黏性阻尼系數(shù)；DL為負(fù)載的黏性阻尼系數(shù)。

可見(jiàn)，數(shù)控機(jī)床雙電機(jī)同步控制系統(tǒng)是一個(gè)多變量、時(shí)變性、強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，常用的解耦方法計(jì)算量大，復(fù)雜煩瑣，一般需要進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償設(shè)計(jì)，控制精度受到很大影響，尋求一種簡(jiǎn)單、高效的控制策略是研究雙電機(jī)同步控制的重點(diǎn)。

2 雙電機(jī)同步控制策略

雙電機(jī)同步控制多采用同等和主從兩種控制方式[10]。同等控制方式是對(duì)2個(gè)電機(jī)同時(shí)輸入相同的控制信號(hào)，從而達(dá)到同步驅(qū)動(dòng)的控制形式。同等控制過(guò)程兩個(gè)系統(tǒng)相互獨(dú)立，互不影響，當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)受到干擾與理想輸出不一致時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生無(wú)法消除的偏差，無(wú)法滿足高精度數(shù)控機(jī)床的精度要求；主從控制方式是指只對(duì)主動(dòng)電機(jī)輸入理想的控制信號(hào)，然后把主動(dòng)電機(jī)輸出結(jié)果作為從動(dòng)電機(jī)的目標(biāo)輸入，從而保持從動(dòng)電機(jī)對(duì)主動(dòng)電機(jī)的跟隨控制，以達(dá)到同步驅(qū)動(dòng)的控制形式，如圖2所示。主從控制過(guò)程中，從動(dòng)電機(jī)時(shí)刻跟隨主動(dòng)電機(jī)的反饋信號(hào)，彌補(bǔ)了同等控制存在的不足，同步控制精度較高，所以，本研究將采用主從方式進(jìn)行控制。

圖2 雙電機(jī)同步主從控制方式方框圖

傳統(tǒng)PID控制是一種基于比例、積分和微分的線性控制方式，具有簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域， 其控制規(guī)律為：

(5)

式中：KP，TI，TD分別為比例、積分與微分系數(shù)。

多電機(jī)控制是一個(gè)多變量、非線性、強(qiáng)耦合性的系統(tǒng)，干擾因素較多，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型，為解決傳統(tǒng)PID控制器參數(shù)無(wú)法實(shí)時(shí)在線整定的問(wèn)題，將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合，建立模糊神經(jīng)PID控制器，對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線整定，滿足不同工況的參數(shù)變化，以抵消干擾引起的控制偏差，如圖3所示[11-13]。

圖3 模糊神經(jīng)PID控制原理

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)5 層前饋網(wǎng)絡(luò)，分別為輸入層、模糊化層、模糊推理層、歸一化層和輸出層，如圖4所示。本文采用2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，分別與輸出的偏差以及偏差變化率相連接；有3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，分別與PID控制器的參數(shù)相連接[14-15]。

圖4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

第1層：輸入層。各個(gè)節(jié)點(diǎn)與輸入向量的各分量xi=[x1,x2,…,n]T連接，分別代表一個(gè)語(yǔ)言變量，起著連接下一層的作用。

(6)

第3層：模糊推理層。每個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)代表1條來(lái)自規(guī)則庫(kù)的模糊規(guī)則，功能是匹配第2層得到的隸屬度，計(jì)算每條規(guī)則的適用度。

第4層：歸一化層。實(shí)現(xiàn)歸一化計(jì)算。

第5層：輸出層。將模糊化后的變量清晰化，實(shí)現(xiàn)反模糊計(jì)算。網(wǎng)絡(luò)總輸出等于第4層各節(jié)點(diǎn)輸出與其對(duì)應(yīng)權(quán)重的乘積，輸出為PID參數(shù)的整定結(jié)果。

3 仿真分析

將模糊神經(jīng)PID控制策略用于數(shù)控機(jī)床雙電機(jī)同步系統(tǒng)中，2個(gè)電機(jī)采用主從控制跟隨模式，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 雙電機(jī)同步控制系統(tǒng)框圖

將所建模型在Matlab/Simulink仿真平臺(tái)中進(jìn)行仿真分析，仿真參數(shù)如下：電機(jī)軸轉(zhuǎn)動(dòng)慣量0.014 5 kg·m2，工作臺(tái)與工件質(zhì)量和200 kg，傳動(dòng)比0.004 m/rad，傳動(dòng)軸長(zhǎng)度1.5 m，滑臺(tái)質(zhì)量280 kg，傳動(dòng)軸進(jìn)給速度13 mm/s。

取兩傳動(dòng)軸的進(jìn)給速度及主從電機(jī)的控制電流作為分析指標(biāo)進(jìn)行仿真，并把仿真結(jié)果與傳統(tǒng)PID控制策略相對(duì)比，結(jié)果如圖6～9所示。

圖6 傳統(tǒng)PID控制的進(jìn)給速度

圖7 模糊神經(jīng)PID控制的進(jìn)給速度

仿真結(jié)果表明，由于電機(jī)特性、制造誤差、負(fù)載擾動(dòng)等因素的存在，使2個(gè)伺服電機(jī)輸出結(jié)果各不相同，引起2個(gè)傳動(dòng)軸的驅(qū)動(dòng)速度不一致，這勢(shì)必造成工作臺(tái)運(yùn)行過(guò)程中受到不平衡力的作用，影響工件的加工精度。與傳統(tǒng)PID控制策略相比，本研究所采用的基于主從控制的模糊神經(jīng)PID控制策略響應(yīng)速度更快，魯棒性好，更好地保持了伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)的一致性。

圖8 傳統(tǒng)PID控制下電機(jī)控制電流

圖9 模糊神經(jīng)PID控制電機(jī)控制電流

4 實(shí) 驗(yàn)

以某數(shù)控機(jī)床為樣機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，所用伺服電機(jī)的型號(hào)相同，額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min，機(jī)床的進(jìn)給速度13 mm/s，對(duì)2個(gè)傳動(dòng)軸的實(shí)時(shí)位置誤差進(jìn)行測(cè)試分析，結(jié)果如圖10、11所示。

圖10 傳統(tǒng)PID控制傳動(dòng)軸誤差

圖11 模糊神經(jīng)PID控制傳動(dòng)軸誤差

結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)PID控制，本研究所提出的控制方案能大幅縮小兩根傳動(dòng)軸的位置誤差，同步控制精度大幅提高，說(shuō)明從動(dòng)電機(jī)相對(duì)于主動(dòng)電機(jī)有比較理想的跟隨性，測(cè)試結(jié)果與仿真一致。

5 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)數(shù)控機(jī)床雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中存在的同步誤差問(wèn)題，將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制用于控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中，以適應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)的不斷變化。首先對(duì)雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)力特性分析，找出影響雙電機(jī)同步精度的因素，并基于主從控制方式提出了模糊神經(jīng)PID控制策略。同時(shí)，將傳動(dòng)軸的進(jìn)給速度和實(shí)時(shí)位置、電機(jī)的控制電流作為研究指標(biāo)進(jìn)行仿真分析和實(shí)驗(yàn)測(cè)試。結(jié)果表明，從動(dòng)電機(jī)相對(duì)主動(dòng)電機(jī)具有很好的跟隨性，能有效減小同步誤差的幅度，大大提高了機(jī)床的加工與控制精度，所提出的控制方案可行。

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Research and Experiment of Multi-Motor Synchronous Control Based on Fuzzy Neural Network

XULing

(Yantai Engineering & Technology College, Yantai 264006, Shandong, China)

For multi-motor servo system, deviations caused by the characteristics of the motors, torque imbalance and other factors make synchronization control difficult. Hence, an NC machine with double motors driving system is selected as research object, and the machining accuracy as the research goal. Control parameters of traditional PID are determined by optimal control of some special cases, hence cannot be automatically adjusted. This paper uses the fuzzy rules to derive the weight coefficients of the neural network, and makes the system parameters to meet the needs of different operating conditions. In order to verify the advantages of the algorithm, the feed rate of the driving shaft, the input current of the motor and the position error of the drive shaft are simulated and tested, respectively. The results show that compared with the traditional control method, this control algorithm can effectively realize the active motor to follow driven motor, the synchronization error is reduced by two drive shafts. It greatly improves the machining accuracy, has strong anti-interference ability. The results provide some reference for the research of multi-motor synchronous control theory.

master-slave control; fuzzy neural network; dual motor synchronization; machine tool

2016-07-11

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31672348)

徐 玲(1981-),女，山東煙臺(tái)人，講師，研究方向?yàn)樽詣?dòng)控制。Tel.：13562501128；E-mail:xuling1981@126.com

TM 341

A

1006-7167(2017)04-0016-04