磁轴承BP神经网络PID控制算法研究.pdf

电气与自动化王一建等磁轴承 神经网络 控制算法研究第一作者简介:王一建()男江苏兴化人硕士研究生研究方向为磁悬浮轴承技术.:./.磁轴承 神经网络 控制算法研究王一建谢振宇张鹏王男(南京航空航天大学 直升机传动技术重点实验室江苏 南京)摘 要:针对传统 控制算法难以解决磁悬浮系统非线性的问题设计一种 神经网络 控制算法 通过仿真分析与试验研究比较普通 控制算法与 神经网络 控制算法对磁悬浮系统的实际控制效果 研究结果表明:神经网络 控制算法可以改善磁悬浮系统的静动态性能并使系统具有自学习、自适应的能力关键词:磁轴承 神经网络静动态性能中图分类号:文献标志码:文章编号:()():.:引言磁悬浮轴承是一种利用磁场力使转子悬浮于空间某一位置的新型轴承具有无机械磨损、无需润滑、寿命长、无污染等优点目前被广泛应用于航空航天和高速旋转机械等领域由于磁悬浮轴承转子系统是一个典型的开环和非线性系统必须对其进行有效控制才能保持系统稳定 目前已有许多控制算法被用于磁悬浮系统的控制如 控制、变结构控制、鲁棒控制、模糊控制、神经网络控制等 控制是目前应用最为广泛的线性控制算法之一具有良好的稳定性和鲁棒性且设计简单调试方便但控制参数不能自适应地调整 神经网络控制是一种利用梯度下降法对网络连接权值进行调整从而使神经网络的总误差达到最小的控制方法 神经网络具有自学习和自组织能力同时能够很好地适应非线性系统本文将 神经网络控制与 控制进行结合设计了 神经网络 控制算法 通过 神经网络的自学习在线实时辨识由于系统结构和参数变化而导致被控对象的改变实时调整 控制参数使系统具有自适应性 试验系统及各环节传递函数磁悬浮系统主要包含两大部分:机械结构和电气组件 机械结构包含了磁悬浮轴承、转子、电机定子等电气组件包含了位移传感器、控制器以及功率放大器等 磁轴承转子系统的总体机械结构如图 所示-D*D-DD-DD图 磁轴承转子系统的总体机械结构图磁轴承控制系统原理图如图 所示 位移传感器实时检测转子位移 并将检测到的位移信号与设定的位移参考信号 进行比较得到位置偏差信号 控制器根据偏差信号生成对应的控制信号 经功率放大器处理后输出控制电流 磁轴承在控制电流的作用下产生差动电磁力从而使转子回到参考位置电气与自动化王一建等磁轴承 神经网络 控制算法研究reyuicI0icI0icI0y(1(2*-I2*-I1D*C图 磁轴承控制系统原理图 由于电涡流式位移传感器具有测量精度高、抗干扰能力强、较大的带宽等优点本文选用电涡流式位移传感器测量转子位移其数学模型可用一阶惯性环节来表示 通过测试可知该传感器的时间常数 为.由于设计的保护气隙为.对应的位移传感器输出的最大电压为 由此可知电涡流式位移传感器的开环增益 为./则电涡流式位移传感器的传递函数表达式为().()功率放大器的数学模型同样可用一阶惯性环节来等效 经测量其时间常数 为.由于径向磁轴承的偏置电流为 当控制信号从 变化到 时磁轴承线圈中的电流将由 变化到 由两者之间的对应关系可知该功率放大器的开环增益 为/则功率放大器的传递函数表达式为().()单边电磁铁的电磁力 与线圈电流、气隙 之间的表达式为()式中:线圈绕组的匝数 为 空气磁导率 为/磁极有效面积 为 磁极间夹角 为.在静态工作点 的邻域内将式()按照二元函数的泰勒级数进行展开并忽略高阶项则有()()()()()()()式中:为磁轴承的电流刚度系数为磁轴承位移刚度系数为磁轴承气隙等于.转子在上下电磁铁作用下受到的电磁合力 为()()式中:为控制电流 为转子相对于参考位置的位移根据牛顿第二定律建立的运动微分方程为()式中转子质量 为 对式()进行拉普拉斯变换则有()()()()经整理磁轴承的传递函数表达式为()()().()神经网络 控制算法设计 神经网络 控制算法由 神经网络和 控制器两部分组成其中 神经网络负责调节 控制参数 控制负责输出位置控制信号 神经网络 控制系统结构如图 所示其中 为设定的期望值信号 为实际系统输出信号 为偏差信号 为 控制器输出信号、为 神经网络的输出ryeuKpKiKdBPPID图 神经网络 控制系统结构 神经网络的基本处理单元是人工神经元它是一种非线性信息处理单元主要包括连接权、求和单元和激活函数图 为人工神经元模型DE!$Kix1x2xnxninuiiuiijxjeini2i1SDyinj=1图 人工神经元模型人工神经元 的数学模型表达式为 ()()神经网络由输入层、隐含层和隐含层构成每一层均包含了若干人工神经元 本文 神经网络采用 结构即输入层数为、隐含层数为、输出层数为 其结构如图 所示ryejiiKpKiKdij(2)li(3)DKD图 神经网络结构由于 神经网络 控制算法不能直接用传递函数进行描述本文将利用/模块编写电气与自动化王一建等磁轴承 神经网络 控制算法研究磁悬浮系统 神经网络 控制算法相应的算法流程如图 所示24E(224824D0KD.3D81*%+01*%+FDFAKD+2A$B!图 神经网络 控制算法流程图 普通 控制算法仿真 控制算法是一种经典控制算法该算法主要包含比例()、积分()和微分()个环节其中比例环节可以改变系统的响应速度积分环节可以消除系统的稳态误差微分环节可以影响系统的动态性能普通 控制的传递函数表达式为()式中、分别为 控制器的比例系数、积分系数和微分系数利用/工具搭建的普通 控制系统仿真模型如图 所示StepKiIntegratorDerivativeAddSaturationSubtractScopeKd1240.015Kput13.183e5s+12.57s251 49225 0001.59e4s+1图 普通 控制系统仿真模型以阶跃信号.作为仿真模型的输入信号仿真时间设为.通过优化 控制参数使响应曲线满足控制要求图 为该系统的响应曲线 从图中可以看出该系统的超调量为.调节时间为.3.53.02.52.01.51.00.5000.10.20.30.40.5K/s/V图 普通 控制系统响应曲线 神经网络 控制算法仿真根据图 所示的 神经网络 控制算法流程图编写相应的控制算法利用/工具搭建的 神经网络 控制系统仿真模型如图 所示其中 模块既包含了 神经网络又包含了 控制器13.183e5s+12.57s251 49225 0001.59e4s+1kpkikd图 神经网络 控制系统仿真模型图 为阶跃输入时两种控制系统的响应曲线由图可知 神经网络 控制系统的超调量更小约为.调整时间也缩短了约为.由此说明 神经网络 控制算法的控制效果优于普通 控制算法的控制效果对应的控制参数变化曲线如图 所示3.53.02.52.01.51.00.5000.10.20.30.40.5K/s/VEPID#1.344PID图 阶跃输入时两种控制系统的响应曲线5.65.45.25.04.8302520150.0250.0200.0150.01000.10.20.30.40.500.10.20.30.40.500.10.2KpKiKd0.3K/s0.40.5图 阶跃输入时控制参数变化曲线电气与自动化王一建等磁轴承 神经网络 控制算法研究为了验证 神经网络的自学习能力对系统施加一个正弦激励信号对应的响应曲线和控制参数变化曲线如图、图 所示 从图中可以看出整个系统稳定并且能够自动调节 控制参数说明 神经网络 控制算法具有较好的自学习和自适应能力543210012345K/s/V图 正弦输入时系统响应曲线5.65.45.25.04.830252015100.0250.0200.0150.010012KpKiKd3K/s45012345012345012345012345图 正弦输入时控制参数变化曲线 试验研究实现转子的静态悬浮既是进行高速旋转试验的前提同时又是检验控制器性能优劣的重要方法 当转子处于平衡位置时传感器输出电压应为.图 为普通 控制转子起浮曲线图 为 神经网络 控制转子起浮曲线xy图 普通 控制转子起浮曲线xy图 神经网络 控制转子起浮曲线当采用普通 控制时转子从起浮到稳定整个过程大约需要.而采用 神经网络 控制时转子从起浮到稳定整个过程大约需要.并且其超调量也比普通 控制的超调量要小试验结果表明 神经网络 控制能够改善磁悬浮系统的静态性能在转子稳定悬浮的情况下利用变频器驱动内置电机带动转子高速旋转 图 为采用普通 控制时的电流与位移图 为 神经网络 控制时的电流与位移xyxy图 普通 控制电流与位移xyxy图 神经网络 控制电流与位移当磁悬浮系统采用普通 控制时转子在额定转速 /下位移信号峰峰值为.换算后得到的转子实际振动量为 电流信号峰峰值为.换算后得到的电流实际波动为.当磁悬浮系统采用 神经网络 控制时转子在额定转速 /下位移信号峰峰值为.换算后得到的转子实际振动量(下转第 页)电气与自动化秦浩杰等光电式断纱检测系统的研制功率为./和./时对 英支纱线的断纱信号检测情况绘制 纱线在不同发射功率下走纱信号与断纱信号的平均值及误差线如图 所示1.281.261.241.221.201.181.162.53.55.0(/(mW/sr)3B3*/V图 不同发射功率纱线走纱与断纱信号平均值及误差线由图 直观可知纱线的断纱信号电压随着发射功率的增大而增大断纱信号与走纱信号的差值随着发射功率增大而降低 发射功率为./时系统可以准确检测 英支(.)纱线断纱 结语基于光电式检测原理通过机械、电路、软件设计完成了一种光电式断纱检测系统 系统可以精准识别支数小于 英支纱线断纱情况并通过试验验证日光等环境光不会对检测信号产生影响 对于 英支纱线可以通过降低发射管发射功率来提高检测准确率后期将试验纱线颜色、对管安装距离等因素对检测信号的影响完善针对不同纱线断纱检测的红外对管选型建议参考文献:王庆东夏港东秦浩杰等.基于 的电磁式磁滞张力器仿真分析.机械制造与自动化():.熊秋元高晓平.纱线张力检测与控制技术的研究现状与展望.棉纺织技术():.何奕中聂建斌.精纺高支轻薄面料综合性能分析.毛纺科技():.吴震宇陈琳荣李子军等.接触式纱线张力传感器动态测量模型.纺织学报():.任尧袁嫣红向忠.非接触式断纱检测系统设计.浙江理工大学学报(自然科学版)():.():.赵晓东贾孔昊邹洪波等.一种自适应光电式电子清纱器:中国.收稿日期:(上接第 页)为 电流信号峰峰值为.换算后得到的电流实际波动为.利用本实验室的数据采集系统可以采集转子从 /整个升速过程中的振动量 图 为两种控制算法下的转子同频振动曲线当转子转速达到约 /时两种控制算法下的转子振动幅值均达到最大其中采用普通 控制转子最大振动峰峰值为 采用 神经网络 控制转子振动峰峰值为 试验结果表明 神经网络 控制明显改善转子的振动情况使磁悬浮系统具有更好的动态性能48423630241812602 0004 0006 0008 000/(r/min)PIDBPPID/m10 00012 000图 两种控制算法下的转子同频振动曲线 结语针对普通 控制算法难以解决磁悬浮系统非线性的问题设计了 神经网络 控制算法 仿真与试验结果表明 神经网络 控制算法能够显著改善磁悬浮系统的静动态性能其超调量更小、调节时间更短、转子振动量更小而且能够自适应地调整 控制参数从而使系统具有自学习能力参考文献:胡业发周祖德江征风.磁力轴承的基础理论与应用.北京:机械工业出版社.:.郭凯旋徐龙祥.基于 的磁悬浮轴承数字控制器的研究与设计.机械制造与自动化():.杨静李旗张华容.单自由度主控式磁悬浮系统分析.西安理工大学学报():./.:.曹广忠.磁悬浮系统控制算法及实现.北京:清华大学出版社.聂文都蔡锦凡.基于人工神经网络的二分类方法.现代计算机():.收稿日期: