BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化參數(shù)的螺桿點(diǎn)膠閥無模型自適應(yīng)控制技術(shù)

朱燕飛, 楚友洋, 李傳江

(上海師范大學(xué) 信息與機(jī)電工程學(xué)院, 上海 奉賢 201400)

引言

螺桿點(diǎn)膠閥相較于氣動(dòng)點(diǎn)膠閥,控制精度高、出膠均勻、響應(yīng)快,已廣泛應(yīng)用于精密點(diǎn)膠領(lǐng)域[1]。點(diǎn)膠閥內(nèi)部的執(zhí)行機(jī)構(gòu),普遍采用直流有刷電機(jī)和直流無刷電機(jī),直流電機(jī)有刷相比于直流無刷電機(jī),其驅(qū)動(dòng)控制簡(jiǎn)單,轉(zhuǎn)矩電流比大,性價(jià)比高[2]。因此,研究對(duì)象為以直流有刷電機(jī)為執(zhí)行機(jī)構(gòu)的螺桿點(diǎn)膠閥。螺桿點(diǎn)膠閥在用于點(diǎn)膠時(shí),有兩個(gè)重要指標(biāo):出膠速度和出膠量。電機(jī)轉(zhuǎn)速?zèng)Q定出膠速度:膠體在由密封外殼和螺桿組成的密封腔內(nèi),在一定供氣壓力下,由電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)螺桿轉(zhuǎn)動(dòng)將膠液擠出。電機(jī)轉(zhuǎn)速越快, 其出膠速度越快。電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的位置決定出膠量:轉(zhuǎn)動(dòng)位置越大,出膠量越多。而出膠速度是否穩(wěn)定,影響點(diǎn)膠膠粒形狀是否圓潤(rùn);出膠量影響膠粒質(zhì)量是否均勻,這是點(diǎn)膠質(zhì)量的最基本指標(biāo)。同時(shí),出膠速度和出膠量的精度對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的標(biāo)定工作也是十分重要的。因此在螺桿點(diǎn)膠閥系統(tǒng)中,電機(jī)轉(zhuǎn)速和位置的控制精度是十 分重要的。針對(duì)外部干擾和負(fù)載擾動(dòng)對(duì)電機(jī)速度的影響,研究了螺桿點(diǎn)膠閥電機(jī)速度控制算法,不涉及位置控制的研究。

目前,螺桿點(diǎn)膠閥大多仍使用PID控制器,需要調(diào)參人員具有一定調(diào)參經(jīng)驗(yàn)。在負(fù)載變化特別大時(shí),一套PID參數(shù)往往不能滿足系統(tǒng)的快速性和穩(wěn)定性要求,且電機(jī)速度易受外部干擾和負(fù)載擾動(dòng)的影響,對(duì)生產(chǎn)效率和質(zhì)量造成較大影響。其中外部干擾主要來源為電磁、信號(hào)干擾和電源電壓波動(dòng)等;負(fù)載擾動(dòng)主要原因?yàn)槟z體為流體且部分膠體類型具有研磨顆粒,為非恒定負(fù)載,出膠針頭處清理不干凈容易造成堵塞引起負(fù)載較大波動(dòng)。外部干擾和負(fù)載擾動(dòng)一般是非周期性和不確定性的。因此,需要研究在負(fù)載變化及擾動(dòng)的工況下,有更好魯棒性的控制算法。近年來國(guó)內(nèi)外對(duì)螺桿點(diǎn)膠閥的研究主要是針對(duì)閥體結(jié)構(gòu)、流體特性分析,電機(jī)轉(zhuǎn)速、供氣壓力對(duì)出膠量的影響等[3-5]。而對(duì)螺桿點(diǎn)膠閥的控制算法的研究,主要集中在直流電機(jī)的控制。劉延飛將改進(jìn)遺傳算法用于PID參數(shù)整定,提升了有刷直流電機(jī)動(dòng)態(tài)性能[6]。劉冠艷將模糊PID用于直流電機(jī)調(diào)速,提高了抗干擾能力和穩(wěn)態(tài)精度,減小了超調(diào)量,縮短了調(diào)節(jié)時(shí)間[7]。顧萬里針對(duì)直流電機(jī)低速受摩擦及負(fù)載干擾影響穩(wěn)態(tài)精度差的問題,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)滑?？刂破?有效降低了抖振[8]。螺桿點(diǎn)膠閥目前大多仍采用PID控制的電流轉(zhuǎn)速雙閉環(huán)控制,其控制簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),電流環(huán)可直接控制轉(zhuǎn)矩。本研究采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)控制算法無需人工整定控制器參數(shù),對(duì)外部干擾和負(fù)載擾動(dòng)也有不錯(cuò)的抗擾性能。

無模型自適應(yīng)控制(MFAC)算法是一種無需系統(tǒng)精確模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法,在非線性系統(tǒng)控制中,能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的參數(shù)和結(jié)構(gòu)自適應(yīng)[9],目前已廣泛應(yīng)用到多種電機(jī)領(lǐng)域[10-11]。采用MFAC算法,但其調(diào)參想要達(dá)到最好的性能,也有一定難度。在MFAC參數(shù)調(diào)整的方法研究上,主要有傳統(tǒng)的整定方法如:虛擬參考反饋整定偽偏導(dǎo)數(shù)[12],迭代反饋整定步長(zhǎng)因子[13]。此外,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來調(diào)整參數(shù)也成為研究的熱點(diǎn),WANG等[14]提出采用RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整偽偏導(dǎo)數(shù),也取得很好的性能。馮增喜等[15],費(fèi)盛等[16]對(duì)電機(jī)等系統(tǒng)采用遺傳算法對(duì)控制器參數(shù)和初值尋優(yōu),在超調(diào)和抑制調(diào)節(jié)過程振蕩上有明顯改善。楊龍飛等[17]針對(duì)傾旋翼飛機(jī)系統(tǒng)采用粒子群算法對(duì)MFAC中的參數(shù)和初值進(jìn)行尋優(yōu),能夠?qū)崿F(xiàn)飛機(jī)過渡段的平穩(wěn)飛行。楊延西等[18]采用粒子群算法得到改進(jìn)的MFAC控制器最優(yōu)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)抗外部干擾的鍋爐溫度控制。王華秋等[19]對(duì)變風(fēng)量系統(tǒng)采用粒子群結(jié)合磷蝦群的混合算法優(yōu)化參數(shù),獲得了更快的響應(yīng)時(shí)間并大幅減少超調(diào)量。

1 螺桿點(diǎn)膠閥電機(jī)數(shù)學(xué)模型

1.1 螺桿點(diǎn)膠閥原理及結(jié)構(gòu)圖

Psv-flow600螺桿點(diǎn)膠閥整體結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖1所示。工作原理為:螺桿點(diǎn)膠閥整體由控制箱和外部氣源控制,控制箱可以調(diào)節(jié)供料壓力,以及驅(qū)動(dòng)電機(jī)。供膠料筒1中的膠體在氣源供料壓力下,通過進(jìn)料口2進(jìn)入閥體,此時(shí)若驅(qū)動(dòng)直流微電機(jī)4正轉(zhuǎn),經(jīng)過減速器5減速后帶動(dòng)偏心螺桿6旋轉(zhuǎn),編碼器7作為速度和位置的反饋裝置。螺桿旋轉(zhuǎn)帶動(dòng)膠體在螺桿和定子3組成的密封腔內(nèi)運(yùn)動(dòng),從而將膠體擠出到基板上。為了避免膠粒拉絲及針頭殘留膠液滴漏,在正轉(zhuǎn)結(jié)束,膠體擠出后,再令電機(jī)反轉(zhuǎn)一段行程,以扯斷膠體,并回吸漏液。其本質(zhì)是控制直流有刷電機(jī)轉(zhuǎn)速和位置達(dá)到較高精度,才能保證點(diǎn)膠的效率和質(zhì)量達(dá)到生產(chǎn)要求。

圖1 螺桿點(diǎn)膠閥結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Screw dispensing valve structural diagram

1.2 直流有刷電機(jī)數(shù)學(xué)模型

螺桿點(diǎn)膠閥的控制對(duì)象是直流有刷電機(jī)。采用faulhaber 24 V直流碳刷電機(jī),額定轉(zhuǎn)速6470 r/min。裝配行星減速箱后,可降低轉(zhuǎn)速,增大轉(zhuǎn)矩,增強(qiáng)其穩(wěn)定性。其工作原理為在電機(jī)兩端施加幅值為24 V,占空比可調(diào)的PWM波,通過調(diào)節(jié)占空比改變加在電機(jī)兩端平均電壓值調(diào)節(jié)其轉(zhuǎn)速。忽略電機(jī)黏性摩擦與彈性轉(zhuǎn)矩等,其數(shù)學(xué)模型為[20]:

(1)

式中,L—— 電機(jī)電感

Ra—— 電機(jī)總電阻

Ia—— 電樞電流

E—— 反電動(dòng)勢(shì)

Ud—— 電樞兩端電壓

n—— 電機(jī)轉(zhuǎn)速

CeΦ—— 電動(dòng)勢(shì)系數(shù)

CTΦ—— 轉(zhuǎn)矩系數(shù)

Te—— 電磁轉(zhuǎn)矩

TL—— 負(fù)載轉(zhuǎn)矩

GD2—— 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量

令負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL為0,經(jīng)拉普拉斯變換,得到空載狀態(tài)下電機(jī)輸入直流電壓Ud到輸出轉(zhuǎn)速n的傳遞函數(shù)為:

(2)

式中,Tm—— 機(jī)電時(shí)間常數(shù)

Tl—— 電磁時(shí)間常數(shù)

由于使用PWM調(diào)制來驅(qū)動(dòng)電機(jī),需要用到MOS管等電力電子器件,考慮整體的電力電子傳函約為:

(3)

式中,Ks—— PWM變換器電壓放大系數(shù)

Ts—— MOS管滯后時(shí)間常數(shù)。

電機(jī)環(huán)節(jié)(2)和PWM變換器環(huán)節(jié)(3)串聯(lián)在閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)中。電機(jī)參數(shù)如表1所示。

表1 直流有刷電機(jī)參數(shù)Tab.1 Parameters of DC brush motor

代入?yún)?shù)可得傳遞函數(shù):

(4)

(5)

由于該算法要運(yùn)用到實(shí)際單片機(jī)系統(tǒng)中,在MATLAB中采用零階保持器法對(duì)系統(tǒng)模型(PWM變換器環(huán)節(jié)串聯(lián)電機(jī)環(huán)節(jié))進(jìn)行Z變換離散化,采樣時(shí)間5 ms,最終得到系統(tǒng)差分方程:

y(k)=0.432y(k-1)+1498.9u(k-1)+

12.17u(k-2)

(6)

式中,y(k) —— 速度輸出值

u(k) —— 控制電壓輸入值

在實(shí)際系統(tǒng)中,單片機(jī)產(chǎn)生的控制電壓為幅值3.3 V,頻率為40 kHz,占空比可調(diào)的PWM波形,u(k)為控制電壓均值,為0～3.3 V。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)

螺桿點(diǎn)膠閥通常要適用不同黏度的介質(zhì),如UV膠、環(huán)氧膠、焊錫膏和導(dǎo)熱硅脂等,其負(fù)載轉(zhuǎn)矩有較大差別。在輸送帶有研磨顆粒的介質(zhì)時(shí),易對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速造成擾動(dòng)。傳統(tǒng)的PID控制算法,抗外部干擾和負(fù)載擾動(dòng)能力不強(qiáng),且不能保證一套參數(shù)在不同工況下對(duì)速度的控制保持很高精度,而人工調(diào)參需有很好的經(jīng)驗(yàn)且費(fèi)時(shí)費(fèi)力,為生產(chǎn)上帶來不便,需研究具有更好魯棒性的控制算法。

無模型自適應(yīng)控制作為一種針對(duì)非線性系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法,選取無模型自適應(yīng)控制器代替PID作為主控制器。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)其參數(shù)選取問題,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線優(yōu)化無模型自適應(yīng)控制器參數(shù),實(shí)現(xiàn)其參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整和系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。通過控制PWM占空比來改變加在電機(jī)兩端平均電壓,調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速,進(jìn)而控制螺桿點(diǎn)膠閥的出膠速度。出膠速度精度的提高,可以提升整個(gè)系統(tǒng)點(diǎn)膠效率,同時(shí)膠粒均勻圓潤(rùn),點(diǎn)膠質(zhì)量更好。整個(gè)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖為:

如圖2所示, 給定值與實(shí)際反饋值的誤差送入MFAC控制器,控制器的三個(gè)參數(shù)由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線自適應(yīng)調(diào)整,控制器輸出作為系統(tǒng)輸入經(jīng)PWM變換器放大后對(duì)直流有刷電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速控制。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Control structural diagram of BP neural network-model free adaptive system

2.1 無模型自適應(yīng)控制

無模型自適應(yīng)控制本質(zhì)思想是在每一個(gè)動(dòng)態(tài)工作點(diǎn)處建立一個(gè)對(duì)應(yīng)的等價(jià)線性化模型,隨著工作點(diǎn)的變化,等價(jià)線性模型也不斷更新。其有三種形式分別為緊格式、偏格式和全格式,選用計(jì)算量小的緊格式無模型自適應(yīng)控制方法,簡(jiǎn)述其推導(dǎo)過程[21]。

假定單輸入單輸出離散時(shí)間非線性系統(tǒng):

y(k+1)=f(y(k),…,y(k-ny),u(k),…,

u(k-nu))

(7)

其中,y(k)∈R,u(k)∈R分別表示系統(tǒng)在k時(shí)刻的輸出和輸入;ny,nu是兩個(gè)未知的正整數(shù);f(…):Rnu+ny+2|→R為未知的非線性函數(shù)。如果該系統(tǒng)滿足廣義Lipschitz條件,即對(duì)任意k1≠k2,k1,k2≥0和u(k1)≠u(k2)有:

|y(k1+1)-y(k2+1)|≤b|u(k1)-u(k2)|

(8)

其中,b>0是一個(gè)常數(shù)。此時(shí)一定存在一個(gè)時(shí)變參數(shù),使得其緊格式模型等價(jià)動(dòng)態(tài)線性化為:

y(k+1)=y(k)+φ(k)Δu(k)

(9)

其中,Δu(k)=u(k)-u(k-1),φ(k)∈R為系統(tǒng)的偽偏導(dǎo)數(shù)PDD。

控制輸入準(zhǔn)則函數(shù)選取如下:

J(u(k))=|y*(k+1)-y(k+1)|2+

λ|u(k)-u(k-1)|2

(10)

其中,λ>0是一個(gè)權(quán)重因子,用來限制控制輸入量的變化,y*(k+1)為期望的輸出信號(hào)。

將式(9)代入準(zhǔn)則函數(shù),對(duì)u(k)求導(dǎo),得到如下控制算法:

(11)

偽偏導(dǎo)數(shù)PDD估計(jì)準(zhǔn)則函數(shù)為:

J(φ(k))=|y(k)-y(k-1)-φ(k)Δu(k-1)|2+

(12)

對(duì)式(12)關(guān)于φ(k)求極值,可得PDD估計(jì)算法為:

(13)

為使PDD估計(jì)算法對(duì)時(shí)變參數(shù)具有更強(qiáng)的跟蹤能力,算法重置公式為:

(14)

綜上所述,式(11)、式(13)、式(14)構(gòu)成緊格式無模型自適應(yīng)控制算法。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)控制算法

無模型自適應(yīng)控制算法的參數(shù)對(duì)控制性能影響較大,同時(shí)較難通過人工調(diào)出最優(yōu)參數(shù),而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定自我調(diào)整和學(xué)習(xí)的能力,已廣泛用于對(duì)控制器參數(shù)的調(diào)整。該算法原理為:輸入正向傳播和誤差反向傳播,采用梯度下降法,以誤差最小為目標(biāo),不斷修正權(quán)值系數(shù),得到最優(yōu)參數(shù)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)無模型自適應(yīng)控制算法的三個(gè)參數(shù)μ、λ、ρ進(jìn)行優(yōu)化,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)能力,實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整。其實(shí)現(xiàn)的主要步驟為:

Step1選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),5個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)和3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn),給定初始化權(quán)值系數(shù)、學(xué)習(xí)速率β和慣性系數(shù)α。

為了保證收斂速度,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不宜復(fù)雜。該網(wǎng)絡(luò)設(shè)為4個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),分別為rin(k)、y(k)、error(k)和1。3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn),分別為無模型自適應(yīng)控制的三個(gè)參數(shù)μ、λ、ρ。

Step2采樣得到rin(k)、y(k)和error(k),并將其歸一化處理后同1一起送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輸入矩陣Oi(k)參與計(jì)算。

Step3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入矩陣乘以輸入層到隱層的權(quán)值矩陣Wij(k)得到隱層節(jié)點(diǎn)的輸入netj(k),輸入層到隱層的激活函數(shù)采取正負(fù)對(duì)稱的雙曲正切函數(shù),即:

(15)

代入netj(k),得到隱層節(jié)點(diǎn)的輸出Oj(k),矩陣Oj(k)乘以隱層到輸出層的權(quán)值矩陣Wjl(k),得到輸出層節(jié)點(diǎn)的輸入netl(k)。由于3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)為無模型自適應(yīng)的3個(gè)參數(shù),均為非負(fù)數(shù),所以隱層到輸出層的激活函數(shù)取非負(fù)的Sigmoid函數(shù),即:

(16)

代入netl(k),得到輸出層輸出Ol(k)即無模型自適應(yīng)的三個(gè)參數(shù)。

Step4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出參數(shù)送入無模型自適應(yīng)控制器得到控制器輸出u(k),u(k)作為系統(tǒng)輸入得到系統(tǒng)輸出y(k)。

Step5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播更新權(quán)值。取性能指標(biāo)函數(shù)為:

E=1/2[rin(k)-y(k)]2

(17)

采用梯度下降法,按照對(duì)權(quán)值偏導(dǎo)的負(fù)梯度方向搜索,不斷修正兩個(gè)權(quán)值矩陣。因此隱層到輸出層的權(quán)值增量公式為:

(18)

而其中:

(19)

而控制量對(duì)其三個(gè)參數(shù)的偏導(dǎo)為:

error(k)/[λ(k)+|φ(k)|2]2·

(20)

其中上式矩陣分別對(duì)應(yīng)控制量u(k)對(duì)無模型自適應(yīng)控制器三個(gè)參數(shù)ρ、λ、μ的偏導(dǎo)。而u(k)對(duì)參數(shù)ρ(k)的偏導(dǎo)不易求得,用符號(hào)函數(shù)來近似。

輸出y(k)對(duì)控制量u(k)的偏導(dǎo)用符號(hào)函數(shù)近似為:

(21)

綜上式,可得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播梯度公式,隱層到輸出層權(quán)值的梯度公式為:

g′[netl(k)]·Oj(k)

(22)

其中令:

(23)

同理可得輸入層到隱層權(quán)值的梯度公式為:

(24)

權(quán)值修正公式為:

W(k)=W(k-1)+ΔW(k)

(25)

當(dāng)前時(shí)刻權(quán)值為上一時(shí)刻權(quán)值加當(dāng)前時(shí)刻權(quán)值增量。

Step6 置k=k+1,目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極小值時(shí)結(jié)束,否則返回到Step2。經(jīng)過不斷在線學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)無模型自適應(yīng)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),在系統(tǒng)運(yùn)行過程中,將該時(shí)刻采樣到的數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò),正向輸出MFAC參數(shù),并反向調(diào)整權(quán)值,下一時(shí)刻如此循環(huán),直到使系統(tǒng)誤差最小,即達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線調(diào)整。

3 仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)控制算法的有效性,分別采用MATLAB和搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)電機(jī)系統(tǒng)的速度控制進(jìn)行仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并用傳統(tǒng)PID控制算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)控制算法進(jìn)行對(duì)比,仿真和實(shí)驗(yàn)時(shí)間為0.3 s和0.5 s,系統(tǒng)的給定轉(zhuǎn)速為中低速1000 r/min。其工況為:空載并在0.15 s和0.25 s時(shí)刻突加負(fù)載擾動(dòng),擾動(dòng)設(shè)定為在其開環(huán)狀態(tài)下穩(wěn)定為900 r/min。主要評(píng)價(jià)指標(biāo)有調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差等,其中調(diào)節(jié)時(shí)間的誤差帶選取為±2%。

3.1 仿真驗(yàn)證

編寫B(tài)P-MFAC算法代碼,對(duì)系統(tǒng)速度控制進(jìn)行仿真,偽偏導(dǎo)數(shù)PDD的初值為φ(1)=1,步長(zhǎng)η取固定值1,系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)自適應(yīng)參數(shù)為:μ=0.2259,λ=0.8427,ρ=0.7426;采用PID選取一組較好的參數(shù)為:Kp=0.00005,Ki=0.00015,Kd=0.0001。擾動(dòng)添加方式為:u(k)值為0.3757時(shí),電機(jī)速度穩(wěn)定在1000 r/min。在0.15 s時(shí)刻將控制電壓u(k)均賦值為0.31,使電機(jī)速度降為900 r/min,兩種算法控制效果如圖3所示。

圖3 BP-MFAC和PID仿真結(jié)果Fig.3 BP-MFAC and PID simulate results

如圖3所示,n為電機(jī)轉(zhuǎn)速,t為時(shí)間。BP-MFAC算法相比于傳統(tǒng)PID算法,超調(diào)量更小,調(diào)節(jié)時(shí)間更短,在出現(xiàn)突加負(fù)載擾動(dòng)的情況下,能更快地達(dá)到期望速度,表現(xiàn)出更好的抗負(fù)載擾動(dòng)能力。

3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證仿真實(shí)驗(yàn)的有效性,用螺桿點(diǎn)膠閥系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。電機(jī)驅(qū)動(dòng)器設(shè)計(jì)選用STM32F103CBT6作為主控芯片,主頻為72 MHz,采用測(cè)頻法測(cè)速,為兼顧測(cè)頻精度、控制實(shí)時(shí)性、計(jì)算量,控制周期選取為5 ms。給定速度與編碼器反饋的速度作差,將誤差送入控制器得到控制電壓,經(jīng)PWM變換器放大,驅(qū)動(dòng)電機(jī),形成整個(gè)系統(tǒng)的閉環(huán)控制。其中PID參數(shù)選取為:Kp為0.22,Ki為0.4,Kd為0.1,經(jīng)優(yōu)化的MFAC參數(shù)為:μ為6.8664,λ為1.6645,ρ為0.4131。擾動(dòng)添加方式為:電機(jī)在開環(huán)狀態(tài)將占空比設(shè)為12%(忽略死區(qū)時(shí)間),此時(shí)轉(zhuǎn)速大致穩(wěn)定在891～914 r/min,在0.25 s將占空比均賦值為12%。采用串口通信打印出電機(jī)實(shí)時(shí)速度,將數(shù)據(jù)進(jìn)行均值濾波,去除部分噪聲,得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖如圖4所示。

圖4 BP-MFAC和PID實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.4 BP-MFAC and PID experimental results

如4圖所示,n為轉(zhuǎn)速,t為時(shí)間。相比于PID控制,BP-MFAC算法超調(diào)量較小,穩(wěn)態(tài)誤差更小,調(diào)節(jié)時(shí)間更短;在突加負(fù)載擾動(dòng)時(shí),動(dòng)態(tài)降落更低,而且能更快回到期望速度,抗負(fù)載擾動(dòng)性能更好。

綜上,仿真和實(shí)驗(yàn)的具體指標(biāo)如表2所示。

表2 仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Simulate and experimental results

4 結(jié)論

針對(duì)螺桿點(diǎn)膠閥對(duì)速度控制的高精度,以及較高抗負(fù)載擾動(dòng)能力的要求, 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無模型自適應(yīng)的控制方法對(duì)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn),通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整無模型自適應(yīng)控制器的三個(gè)參數(shù),無需再進(jìn)行復(fù)雜的人工參數(shù)整定。相比于傳統(tǒng)增量式PID控制,該算法具有更短的調(diào)節(jié)時(shí)間,更小的超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差和更高的抗負(fù)載擾動(dòng)能力。