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[導(dǎo)讀]0 引 言 隨著先進(jìn)制造技術(shù)的迅速發(fā)展,對(duì)運(yùn)動(dòng)控制的精度要求也越來越高,而運(yùn)動(dòng)伺服控制系統(tǒng)的性能很大程度上取決于伺服控制算法,通過運(yùn)動(dòng)控制與智能控制的融合,從改進(jìn)傳統(tǒng)的PID控制,到現(xiàn)代的最優(yōu)控制、自適

0 引 言
    隨著先進(jìn)制造技術(shù)的迅速發(fā)展,對(duì)運(yùn)動(dòng)控制的精度要求也越來越高,而運(yùn)動(dòng)伺服控制系統(tǒng)的性能很大程度上取決于伺服控制算法,通過運(yùn)動(dòng)控制與智能控制的融合,從改進(jìn)傳統(tǒng)的PID控制,到現(xiàn)代的最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制、智能控制技術(shù),應(yīng)用先進(jìn)的智能控制策略達(dá)到高質(zhì)量的運(yùn)動(dòng)控制效果,已經(jīng)成為當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。
    由于運(yùn)動(dòng)伺服控制系統(tǒng)中存在負(fù)載模型參數(shù)的變化,機(jī)械摩擦、電機(jī)飽和等非線性因素,造成受控對(duì)象的非線性和模型不確定性,使得需要依靠精確的數(shù)學(xué)模型,系統(tǒng)模型參數(shù)的常規(guī)PID控制很難獲得超高精度、快響應(yīng)的運(yùn)動(dòng)軌跡的要求。因此伺服控制系統(tǒng)越來越多采用PID與其他新型控制算法相結(jié)合的控制方式,如人工智能與專家系統(tǒng)、模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等,這里設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的運(yùn)動(dòng)伺服控制卡,采用DSP+CPLD的硬件平臺(tái),采用單神經(jīng)元PID與CMAC并行控制的伺服控制算法,通過對(duì)伺服電機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)對(duì)位置的閉環(huán)控制。仿真和實(shí)踐結(jié)果證明,這種運(yùn)動(dòng)控制算法有魯棒性和抗干擾能力。


1 硬件設(shè)計(jì)
    該運(yùn)動(dòng)控制卡是以PC機(jī)作為主機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制卡,選用DSP作為核心微處理器,卡上集成編碼器信號(hào)采集和處理電路,D/A輸出電路,擴(kuò)展存儲(chǔ)器電路和DSP—PC通信電路。PC機(jī)把粗處理的數(shù)據(jù)通過DSP一PC通信接口傳遞給運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng),DSP通過對(duì)光電編碼器反饋信號(hào)處理電路的結(jié)果分析,計(jì)算出與給定位置的誤差值,再通過軟件位置調(diào)節(jié)器獲得位置控制量,計(jì)算出運(yùn)動(dòng)速度控制量,產(chǎn)生的輸出信號(hào)經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換將模擬電壓量送給伺服放大器,通過對(duì)伺服電機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)對(duì)位置的閉環(huán)控制。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

選用美國(guó)TI公司的16位定點(diǎn)DSPTMS320LF2407A作為運(yùn)動(dòng)控制器的核心處理器,地址譯碼、時(shí)序邏輯、編碼器信號(hào)處理電路用CPLD來完成,用PCI接口芯片實(shí)現(xiàn)雙口RAM與PC機(jī)的通信,雙口RAM用來存儲(chǔ)和緩沖DSP與PC機(jī)間的通信數(shù)據(jù),SRAM用來存儲(chǔ)運(yùn)動(dòng)控制器運(yùn)行時(shí)的程序和數(shù)據(jù)。[!--empirenews.page--]


2 控制算法的設(shè)計(jì)
2.1 控制模型
    在運(yùn)動(dòng)控制伺服系統(tǒng)中,需要控制的系統(tǒng)參數(shù)主要有位置、速度、加速度、輸出扭矩/力矩等。傳統(tǒng)的位置伺服控制策略是以PID控制為代表,但需依靠精確的數(shù)學(xué)模型,系統(tǒng)模型參數(shù)的變化及非線性因素等都會(huì)對(duì)常規(guī)PID的精確調(diào)節(jié)產(chǎn)生影響,因而PID對(duì)非精確、非線性對(duì)象的控制往往難以取得很好的控制效果。
    CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有處理非線性和自學(xué)習(xí)的特點(diǎn),而且該控制網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度快。目前在工業(yè)中關(guān)于CMAC控制器的結(jié)構(gòu)大都采用常規(guī)PD和CMAC并行的控制結(jié)構(gòu),它在階躍輸入或跟蹤方波信號(hào)時(shí),具有輸出誤差小,魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn),然而在跟蹤連續(xù)變化信號(hào)時(shí),卻容易產(chǎn)生過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。為此,設(shè)計(jì)一種單神經(jīng)元PID與CMAC復(fù)合控制的控制算法,用單神經(jīng)元PID替代常規(guī)PID控制,由神經(jīng)元來在線調(diào)整PID控制參數(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,來改善系統(tǒng)的跟隨性能。該算法的構(gòu)成簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),能夠適應(yīng)環(huán)境的變化,有較強(qiáng)的魯棒性。仿真結(jié)果證明該算法具有較小的跟隨誤差,良好的魯棒性和抗干擾能力,其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

2.2 并行控制算法的設(shè)計(jì)
    由圖2綜合單神經(jīng)元PID與CMAC控制算法,得到單神經(jīng)元PID與CMAC并行控制完整的控制算法如下:

其中:η,ξ為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率;α為慣性系數(shù)。
2.3 算法的實(shí)現(xiàn)、仿真和結(jié)果分析[!--empirenews.page--]
    已知一位置伺服系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)的開環(huán)傳遞函數(shù)z變換后的表達(dá)式為:

采用的單神經(jīng)元PID及CMAC相結(jié)合的復(fù)合控制算法,完成對(duì)位置伺服控制器典型輸入斜坡輸入響應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)。
    圖3和圖4分別是位置伺服系統(tǒng)的單位斜坡輸入響應(yīng)曲線圖,通過對(duì)圖形的分析,可以看出,單神經(jīng)元PID與CMAC相結(jié)合控制算法比常規(guī)PID控制算法有更小的跟隨誤差,直接決定該控制系統(tǒng)的控制精度。圖4是在輸出端加入lO%的階躍擾動(dòng)后,兩種控制算法的輸出曲線圖,由圖可知單神經(jīng)元PID與CMAC相結(jié)合控制算法比常規(guī)PID控制算法有更好的抗干擾能力。

3 結(jié) 語
    針對(duì)位置伺服控制系統(tǒng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的伺服運(yùn)動(dòng)控制卡,將單神經(jīng)元PID與CMAC并行控制的伺服控制算法應(yīng)用在位置伺服系統(tǒng)的位置環(huán)控制。仿真結(jié)果證明了該控制算法較常規(guī)PID控制有更好的動(dòng)態(tài)特性、控制精度、抗干擾能力,而且具有自適應(yīng)功能。

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