单神经元控制

单神经元控制（精选九篇）

单神经元控制 篇1

PID算法作为典型的传统反馈控制,以结构简单、鲁棒性好及稳定性高等优点而广泛应用。肖建文和李永科运用增量型PID控制算法对舵机和电机进行控制,但在环境变化时,该算法不能及时自整定控制参数,小车的行驶易受干扰而出现振荡[2]。针对这一缺点,林焕新等提出了模糊PID控制算法,该方法克服了PID参数不能自整定的缺点,但模糊控制规则是根据研究者的先验知识和实践经验确定的,具有不完整和主观性强的缺点[3]。黄志强提出了分段PID控制算法,该算法需对路径进行分段,降低了控制器的运行速度,从而影响小车的行驶速度[4]。为此,笔者尝试将具有自学习、鲁棒性强及不需建立具体的数学模型等优点的单神经元算法与经典PID算法相结合实现对智能车的控制。

1 智能车硬件结构1

智能车能否平稳快速行驶,取决于小车系统的路径识别、判断及反应能力等,这都与小车的硬件系统有关,因此设计时要充分考虑其合理性。智能车硬件整体结构如图1所示。

由寿命长、污染小的额定电压为7. 2V的镍镉充电电池为智能车各系统提供特定电源,以MK60DN512ZALQ10单片机为控制核心[5],经线阵CCD镜头采集的赛道信息成像在感光元件上,量化后得到128个电压值,经运算放大器传给单片机的A/D转换器,并进行图像处理,将结果传给控制器,输出结果:

a. 经单片机FTM模块产生 方波,传给BTN7960模块,根据输入的占空比控制输出电压,进而控制电机转速,最终的控制目的是使智能车以最快的速度沿赛道中心线稳定运行;

b. 单片机FTMPW模块产生PWM方波,方波的脉宽决定了舵机的输出转角,用于控制车轮沿赛道中心线行驶,最终的控制目的是使智能车能够做半圆周运动,即驶过弯道。

2 智能车的运动学模型

智能车在直道行驶时,经BTN7960芯片输出的电压与电机转速成正比,因此只需对舵机建立运动学模型。智能车的舵机安装在前轴中心处,所以舵机驱动角度与前轮转向角度成正比关系,因此只需证明智能车在转弯时是圆周运动,控制器即可实现对舵机的转弯控制[6]。智能车舵机运动力学分析如图2所示,智能车从M点出发以速率vA行驶t时刻后走过弧长S到达N点,vD为车前轮转过一定角度后的行驶速率; O'为瞬时转向中心。

由图2可知,智能车运行弧长S对应的半径R为:

式中L———车前轮与后轮间的距离;

β———前轮行驶方向偏离轴中心线的角度。

角度ψ对时间的积分公式为:

其中,vA为车后轮行驶速率; ψ为车后轮行驶方向偏离国际坐标轴x轴的角度。

图2中令M点坐标为( xM,yM) ,将其对时间进行积分可得:

将式( 2) 代入式( 3) 、( 4) 并对其进行积分,可得:

化简消掉ψ可得:

式( 7) 中,a、b和L均为常数,因此其结果只与β有关,当β确定时,M点的运行轨迹为圆。所以可以确定智能车在转弯过程中做的是圆周运动,继而可以应用控制器对智能车的舵机在弯道中进行控制。笔者引入单神经元PID控制器实现对智能车舵机的控制。

3 智能车控制策略

对于智能车控制系统,若把跑道的路径变化看作系统的输入,那么此系统可以看作一个随动系统,智能车应跟随道路变化而运行; 若把跑道的路径变化看作对智能车控制系统的扰动,那么此系统可看作一个恒值控制系统,智能车应能够适应道路曲变而更加平稳快速地运行。因此要选择合适的控制算法,既要满足跟随系统的动态特性,又要满足恒值控制系统的稳定性。

运行中,智能车的行驶环境会受光照等因素影响,针对电机和舵机的控制,应能实时准确地跟踪多变的赛道。

采用传统PID控制算法时,智能车的行驶方向和道路中心线之间的距离偏差,经过PID控制器的积分和微分环节处理后,分别计算出积分值和微分值,再将积分值、微分值和偏差按一定的线性规律组合,在比例环节作用下得到实际输出,由于CCD传感器是按一定周期获取道路信息的,因此必须将连续的PID控制算法离散化,得到增量型PID算法:

3个系数在控制过程中分别起着重要的作用,因此对3个系数的在线实时整定非常必要。经典PID本身不具备参数自整定功能,很难控制智能车实时适应环境变化。

在此,笔者将鲁棒性强的经典PID算法与自适应能力强的单神经元算法相结合,实现对智能车系统的控制。神经元网络是智能控制的重要组成部分,是本质性的非线性系统。单神经元作为构成神经网络的基本单位,具有自学习和自适应能力,且结构简单易于计算,将其与PID算法相结合,通过修改神经元的权值系数ωi( t) 实现其性能。也可以在一定程度上解决传统PID调节器不宜在线实时整定参数,难以对一些过程复杂、参数时变、非线性和强耦合系统进行有效控制的不足。

3. 1 单神经元数学模型

单神经元的结构示意如图3所示。

神经元的数学模型[7]如下:

式中u———神经元外部状态输出值;

xi( t) ———t时刻单神经元的外部状态输入信号,即t时刻智能车的行驶方向和道路中心线间的距离偏差;

ωi( t) ———t时刻神经元外部输入信号xi( t) 的权值系数;

θ———神经元状态阈值。

3. 2 单神经元 PID 控制器

单神经元PID控制器的结构框图[8]如图4所示。

取n = 3、θ = 0,则单神经元PID的外部状态输入即t、t - 1和t - 2时刻智能车的行驶方向和道路中心线间的距离偏差分别为:

单神经元PID的状态输出为:

由式( 11) ~ ( 13) 知,式( 14) ~ ( 16) 具有按偏差的比例、积分和微分输入项,故ωi( t) 可以看作是增量式PID的比例、积分和微分系数:

其中,K为神经元比例系数,K的大小决定系统的快速性,但过大会使系统的超调量加大引起系统不稳定,过小会使快速性变差,因此K值的选取要适中; ηp、ηi、ηd分别为比例、积分和微分学习速率; z ( t) 为性能指标或神 经元递推信 号,z( t) = e( t) 。

3. 3 单神经元 PID 控制器的参数整定

对于学习速率ηp、ηi和ηd的整定,可先取较小值。如果此时过程从超调趋向平稳的时间偏长,可适当地增加ηp和ηd; 反之则减小。如果响应特性出现上升时间短、超调过大的现象,应减小ηp; 反之增大。权值系数ωi( t) 的整定,采用有监督的Hebb学习规则[9],学习规则又是通过计算算法来实现的。

有监督的Hebb学习规则如下:

a. 选定权值系数ωi( t) 的初值为ωi( 0) ;

b. 由式( 14) ~ ( 16) 求得xi( t) ;

c. 由式( 10) ~ ( 13) 求得状态输出

d. 计算y;

e. 调整ωi( t) ,若实际输出与设定值相符,ωi( t) 稳定不变; 否则返回步骤b,直到ωi( t) 达到设定值。

有监督的Hebb学习算法如下:

4 仿真与结果分析

4. 1 Matlab 仿真结果对比

对于单神经元PID控制算法,不需要建立受控对象的精确数学模型,可由系统偏差来调整控制量,从而使系统达到期望输出,对于PID和模糊PID控制算法所建立的传递函数[10]为:

取舵机的周期为0. 200ms,经测试,智能车的单片机FTMPW模块产生PWM方波的脉宽为0. 005 ~ 0. 025ms,对应舵机的输出转角为0 ~ 180°,将舵机左打死即将车轮摆正,可求得舵机偏差约为640份。又因线阵CCD感光元件是一条由128个点构成的直线,因此图像的最大偏差为128份,控制器中的比例系数P可近似由下式求取:

采用试凑法分别求取Ki= 3. 0、Kd= 0. 0001。

采用PID、模糊PID和单神经元PID 3种控制算法的输出响应曲线对比如图5所示。

3条响应曲线的性能指标比较见表1,Tp为系统的响应速度; Ts为系统达到给定值的所需时间; 超调量σ反映了调整过程中系统输出最大值与稳态值的偏差; 振荡次数N反映了响应曲线在调节时间范围内围绕稳态值振荡的次数。稳态误差ess是反映系统准确性的性能指标,当时间趋于无穷大时,系统响应的期望值与实际值之差。

综上所述,采用单神经元PID控制算法对智能车进行控制,在稳定性、准确性和快速性方面都取得了较好的控制效果。

4. 2 实测数据对比

分别用PID、模糊PID和单神经元PID 3种控制算法对智能车的舵机和电机进行控制,使其分别在相同环境的30m带有不同弯道和直道、4m弯道和10m长直道中进行3次运行试验,表2为所用时间与速度的对比。

从表2数据中可以看出: 智能车在带有不同弯道和直道的30m长赛道自主行驶时,采用单神经元PID控制算法时的平均用时最短,平均速度最快; 在同弯度的4m长弯道中自主行驶,采用单神经元PID控制算法时的平均用时最短,平均速度最大; 在10m长直道中自主行驶,采用单神经元PID控制算法时的平均用时最短,平均速度最大。证实了智能车在同等条件的赛道中自主运行,采用单神经元PID控制算法对智能车的电机和舵机进行控制,行驶速度最快、所用时间最短,能达到更好的控制效果。

5 结束语

单神经元控制 篇2

一种单神经元PID控制的液压振动台数字伺服控制系统

文章将单神经元PID控制算法引入到液压数字伺服控制系统中,并通过系统的软、硬件设计,开发出了数字伺服控制系统样机.通过与某型液压振动台联试,系统运行稳定可靠.试验结果表明该伺服控制系统控制品质优良,具有较强的鲁棒性和自适应能力.

作 者：严侠 牛宝良 米晓兵 作者单位：中国工程物理研究院,结构力学研究所,绵阳,621900刊 名：航天器环境工程 ISTIC英文刊名：SPACECRAFT ENVIRONMENT ENGINEERING年，卷(期)：200926(z1)分类号：V416.8关键词：液压振动台 伺服控制 PID控制 神经元网络

神经内科患者护理记录单的管理体会 篇3

【关键词】 神经内科 护理记录单 管理体会 缺陷与对策

【中图分类号】 R248.1 【文献标识码】 A 【文章编号】：1671-8801（2014）03-0156-01

护理记录单是护士对病人的临床反应情况做出的最开端、最基本的记录，这不仅可以反应一个医护人员自身的素养水平、其书写能力、应变能力、和临床的护理能力，更能反应其所在单位即其所属医院的整体医疗水平和员工素质，现在笔者会对300个抽样神经内科患者的护理记录单进行总结和管理，并谈出体会。

1 方法

随机抽取2013年1月份到12月份曾在我院神经内科住院的患者共300份，检查患者的体温单、护理记录单等相应记录，一般患者的护理记录单为198份，重症患者的护理记录单为102份，以此来检验管理。

2 主要问题

总体来讲，护士在填写护理记录单都能做到认真负责，对患者也有一个及时的检查和详细的记录，懂得照顾病人，及时与病人沟通，及时记录，及时反馈。但是在工作中仍有一些瑕疵和不足：

2.1 体温单：刚入院的患者，未能进行及时的提问测量，对体温幅度有一定变化的，未能进行跟踪测量；体温单上的血压，体重栏出现了空栏、漏记的现象，没有按照正常的护理要求按时测量；体温单上日期、住院天数等常识性、基本型的问题没有准确填写。

2.2 医嘱单：在医嘱单上，出现较多的是代替签名的现象，不如值班人员或其他班次的代签，都是不符合要求的；医嘱单有时间上要求的，未能按时送到或传达到，耽误时间很长，容易造成不应该出现的医疗问题，；在医嘱单上，也有可能出现忘记签名的问题。

2.3 护理记录单：这就谈到了最重要的护理记录单的问题，在护理记录单中常出现的问题有：

护理记录单并未能根据医嘱单、体温单的情况做相应的记录和反馈；

对于患者的病情并未能做出专业的考量，并未运用专业术语详细的记录病情，遵照医生的嘱托较多，在护理方面，自己本职方面描述的较少；

护理记录次数的频数不符合相关规定，没有达到省级要求标准，并没有根据患者的特殊情况的不同而增加记录次数；

记录不及时，有时会出现忘记录，和后期补充记录的行为，前后记录矛盾、没有进行客观观察、没有充分的依据；态度不认真，字迹潦草，标点符号运用不恰当；

未有职业注册的护理工作人员，实习生，在工作中并不能按照护士的指导进行护理和签名；

对于患者出院后的后期指导工作并没有做详细的记录和介绍，相应的后期保养的介绍做的并不是很完善。

3 影响因素

3.1 医护人员的责任心不够强，在法律方面的意识不够健全，自身素养不够，记录时出现了比较粗心的现象。

3.2 专科护士的自身基础知识太差，不能完全胜任工作，也可能医护人员的工作任务繁重，出现了记录不及时的情况。

3.3 护士的资历不同，工作经验存在不足，工作年份较少的护士没有足够的经验，存在着工作上的失误。

3.4 神经内科的护士的整体调控力度不够，不能有效的安排资源，对各环节的把关不够，存在着安排不利的情况。

4 应对方法

4.1 加强对护士的法律教育工作，提前做好资格培训，让他们有了充分的意识概念后再上岗，特别是刚刚参加工作的护士，要他们熟练的掌握临床方面的知识，加强实践，能做到举一反三，在品德上对患者有耐心，用谨慎小心的态度面对患者，确保在填写护理记录单的时候做到客观、及时。懂得从法律的方向思考问题，从而减少不必要的纠纷和医疗方面的失误。

4.2 加强基础文化的学习，提高书写的水平和质量，医院应该定期的举办讲座和病历讨论，丰富医护人员的专业素质和良好的书写能力，举办各种知识竞赛，鼓励医护人员深入的学习和相互之间的深入交流，增加在外深造的机会，综合性的全面提高医护人员的素質，改良工作中出现的问题。

4.3 通过记录的质量建立相应的奖惩制度，对记录过程认真，专业素质强，书写规范，专业术语运用准确，对患者耐心，记录时间精准，应变能力强的医护人员给予嘉奖，对工作时粗心大意，工作效率低，记录的不符合要求、不够认真的医护人员给予一定程度的处罚。使工作效率，工作能力直接与收入水平相挂钩，充分调动员工的积极性，使其乐于学习，乐于更努力的工作。

4.4 不要使用疲劳战术，灵活的安排医护人员的工作时间，保证他们工作时间精力充沛，身心愉悦，最完善的发掘他们的工作潜能，这也使得护士合理安排自己的作息，丰富其个人生活。

5 小结

通过对神经内科患者护理记录单的管理，体会到了护理记录单的重要性，护理记录单的记录直接影响着医生对患者病情的把握，有着至关重要的纽带作用，因此，我们需要保持这中的优点给予保持，克服其中的缺点，予以克服。只有通过对神经内科患者记录单的管理，才能让我们不断发现新的问题，找到克服问题的方法。零缺陷也是我们每个人努力的目标，所以我们必须在发现问题以后，给予快速的解决，强化医护人员对患者护理记录单的重视，做到每个人都重视，每个人都把重心转移到护理记录单，每个人都受到良好的学术教育，每个人都有过硬的专业素质，最终才有可能做到真正的零缺陷。

参考文献

[1]刘达玲，护理记录中存在的缺陷分析与对策，中国实用临床200612（5）：98-99.

单神经元控制 篇4

目前永磁同步电机 (PMSM) 伺服控制系统仍广泛采用传统的PID控制器, 但PMSM控制系统本身是一个具有非线性、强耦合及时变性的复杂系统, 加之系统运行时还会受到负载扰动等不确定因素的干扰, 系统参数甚至模型结构都随时间和工作环境的变化而变化, 因此具有固定参数的传统PID控制难以实现精确控制。为了克服传统PID控制的不足, 将单神经元自适应PID控制器应用于系统控制已成为研究的热点。文献[1]将单神经元PID控制器用于永磁同步电机控制系统, 优化了电机的起动性能, 但由于其控制器增益不具备在线学习的自调整能力, 导致控制器对神经元的学习速率依赖程度较大, 设计的关键在于确定控制器增益和学习速率[1~3]。文献[2]提出用模糊校正的方法调整学习速率, 但需整定的参数较多, 算法复杂, 控制器的实时性不易保证。文献[3~4]采用非线性变换法整定单神经元PID控制器的增益, 削弱了学习速率对控制器性能的不利影响, 但这种增益的调整只是根据系统误差进行的, 从机理上讲属于一种粗调。较好的调节方法应当根据系统误差和误差变化率的大小进行增益的粗调和细调。因此本文采用模糊控制策略在线调整单神经元自适应PID控制器的增益, 将这种控制器应用于PMSM矢量控制系统的转速调节。结果表明, 这种控制方式能够改善PMSM控制系统的动态性能, 使系统具有较强的自适应性和鲁棒性。

1 PMSM矢量控制

矢量控制就是以旋转的转子磁通矢量为参考坐标, 利用从定子坐标系 (abc坐标系) 到转子坐标系 (dq坐标系) 之间的变换, 将三相耦合的定子电流转化为相互正交的转子坐标系下的励磁电流id和转矩电流iq, 然后分别进行控制, 从而可以像控制直流电机那样控制交流电机。PMSM矢量控制原理如图1所示, 经过坐标变换, 在dq旋转坐标系下PMSM的电磁转矩方程为[5]:

式中, id、iq分别为d、q轴定子电流;Ld、Lq分别为d、q轴定子电感;Χ为转子磁链;p为磁极对数。本文采用id=0的控制方式, 此时有Te=23pΧiq, 电磁转矩与iq呈线性关系, 控制iq就如同控制直流电机的电枢电流ia。

2 单神经元模糊PID控制器

单神经元作为神经网络的基本单位具有自学习和自适应能力, 而且结构简单、计算量小, 有利于实现实时控制。而PID控制器的参数与被控对象联系密切, 将两者结合组成单神经元自适应PID控制器, 能够辨识系统环境条件的变化并自动校正控制动作, 从而改善非线性时变对象的动态响应品质, 应用于PMSM矢量控制系统的单神经元自适应PID控制器的原理如图2所示。

图中状态变换器计算三个量:

式中r (k) 为给定值, n (k) 为控制对象输出值, x1 (k) 反映了系统误差, x2 (k) 反映了系统误差的变化, x3 (k) 反映了系统误差变化的一阶差分, 它们对应的权值分别为w1 (k) 、w2 (k) 和w3 (k) , 单神经元PID控制器的增益为Ku。

为使控制器具备自适应能力, 还应有相应的学习算法与之配合, 用来对神经元的权值wi (k) 进行实时调整。这种学习算法有, 无监督的Hebb学习算法:

有监督的Delta学习算法:

式中ηi为学习效率, u (k) 为神经元的输出, e (k) 为控制对象实际输出与期望输出的误差。

无监督的学习算法通过自适应学习抽取输入信号的规律, 不存在外部反馈指示信息, 输入信号的处理有一定的盲目性, 精度不高, 但训练样本分类灵活、算法简练;有监督的学习算法引入了网络输出的评价标准, 使神经元的学习向着最快减小系统误差的方向改变, 训练样本分类精细准确, 但学习过程较慢。为发挥各自的长处, 本文将无监督的Hebb算法和有监督的Delta算法结合起来, 从而有:

参考式 (5) 确定权值的学习算法:

式中ηI、ηP、ηD分别为积分、比例和微分的学习速率, 取值范围在0~1之间。在设计过程中, 通常简化微分项作用令ηD为零, 这是因为PID控制方式的微分项只是用来改善系统的动态性能, 而在稳态阶段由于微分项对干扰信号比较敏感, 易使系统响应出现振荡。控制器的增益Ku>0, 此时可计算控制器的输出为:

从上述控制策略看, 单神经元PID控制器是通过辨识系统环境变化, 在线调整权值, 从而使控制器具有智能性, 但不足之处在于控制器的增益Ku不具备在线学习的自动调整能力, 这使得控制器对神经元的学习速率依赖程度较大[3]。另外Ku的选择也很重要, Ku越大系统的快速性越好, 但超调量增大, 甚至使系统不稳定;Ku过小又会使系统的动态响应缓慢, 这种固定增益的单神经元PID控制器设计的关键在于确定控制器的参数, 如何改进算法使增益Ku具备在线调整能力, 已成为进一步提高控制器性能的关键。文献[3~4]采用非线性变换法调整Ku, 但这种调节增益的方法只根据系统误差进行调节, 在系统给定值较大时, 较小的误差将导致增益Ku调整能力不足。本文采用模糊控制策略调整控制器的增益Ku, 以模糊化的系统误差E和误差变化率EC作为模糊规则的输入语言变量, 模糊推理的输出语言变量U用于调整单神经元PID控制器的增益。模糊控制策略不仅能够根据控制对象当前输出状态进行自调整, 还能够预知下一时刻输出状态并校正控制动作, 因此这种调节增益的方式具有一定的优越性。

模糊控制策略如图3所示, 系统误差e和误差变化率ec为实际输入量, 经过尺度变换, 量化成模糊论域范围内的模糊量E和EC, 图中ke和kec为量化因子, 模糊推理输出U域反变换后的值作为单神经元模糊PID控制器的增益Ku。为了便于利用模糊算法同时保证Ku>0的约束条件, 用如下方法进行输出量U的域反变换:

式中k是比例因子。

模糊控制的性能主要取决于模糊控制规则, 控制规则可以来自专家经验也可以根据现场操作人员的经验制定, 本文在分析经典PMSM转速响应曲线的基础上提出控制目标, 进而制定模糊控制规则。经典的转速响应曲线如图4所示, 假定使转速n (t) 维持在给定转速no时, 速度控制器的输出u (t) 为uo, 则n (t) 在AB段的超调是由于OA段u (t) 大于uo且转速响应存在一定的滞后性造成的;BC段转速下降, 转速误差有减小的趋势是由于AB段u (t) 逐渐减小使得u (t) 小于uo;CD段转速继续下降, 转速误差增大是因为BC段控制器的输出仍然较小;DE段转速上升, 转速误差有减小的趋势是由于CD段u (t) 大于uo并且系统响应总是具有滞后性造成的。为此提出如下控制目标:OA段 (e>0, ec<0) 首先保持u (t) 很大以增加系统的快速性, 在接近A点时u (t) 迅速减小;AB段 (e<0, ec<0) 保持u (t) 基本不变抑制超调的进一步增大;BC段 (e<0, ec>0) 综合考虑e和ec的大小增大u (t) ;CD段 (e>0, ec>0) 保持较大的u (t) ;DE段 (e>0, ec<0) 综合考虑e和ec的大小减小u (t) 使其最终等于uo。

由式 (7) 可知, 转速控制器的输出量与增益Ku具有相似的增减性, 因此可以根据以上控制目标建立模糊控制规则, 经反复调试确定的模糊控制规则如表1所示。输入信息E、EC和输出信息U的论域范围取为{-6, 6}, 它们以模糊语言描述的模糊集均为{NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}, 这些模糊语言值分别表示负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大。为简化计算, 选用三角形隶属函数, 模糊推理选用Mamdani方法, 反模糊化采用加权平均法[5~6]。

3 仿真结果

为验证所设计控制器的性能, 在MATLAB/Simulink平台上建立仿真模型, 将单神经元PID模糊控制器应用于电机转速控制。电机参数如下:电机定子电阻RS=2.875Ψ, 交直轴电感Ld=Lq=8.5mH, 转子磁链Χ=0.175Wb, 磁极对数p=4, 转动惯量J=0.8g.m 2, 额定转矩为2.8N·m。单神经元模糊PID控制器的参数ηI=0.4, ηP=0.8, ηD=0, 量化因子ke=0.008, kec=1.5, 比例因子k=0.1667。为了便于对比, 采用增益固定的单神经元PID控制器和传统PID控制器进行速度控制, 参数如控制器比例系数Kp=50, 积分系数KI=2.6, 微分系数KD=0。给定转速700rpm, 给定负载转矩初值1N·m, 0.03s后突变为3N·m, 以此检验系统抗负载扰动的能力, 仿真波形如图5所示。图中曲线 (1) 、 (2) 和 (3) 分别代表传统PID控制方式, 增益固定的单神经元PID控制方式和增益模糊自整定的单神经元PID控制方式下转速响应曲线。

为了评估三种控制器的性能, 将仿真结果列入表2中, 其中PID、SNPID和SNFPID分别代表PID控制器, 单神经元PID控制器, 单神经元模糊PID控制器。

为检验单神经元模糊PID控制器对学习速率的依赖程度, 选取 (0.1, 1) 区间内多组不同学习速率的随机组合, 而ηD为零, 其余参数不变。测得转速响应曲线簇如图6所示, 选取不同学习速率时转速响应曲线基本重合, 可见控制器对学习速率变化不敏感

4 结论

本文设计了单神经元模糊PID控制器代替传统的PID控制器进行PMSM的转速控制, 无需建立被控对象的数学模型, 从而简化了设计过程, 同时在起动阶段和负载扰动阶段都取得了令人满意的控制效果。通过模糊推理在线整定控制器的增益, 使控制器对神经元学习速率的依赖程度有所降低, 转速响应对学习速率变化不敏感, 表现出较强的自适应性和鲁棒性。但由于模糊规则、隶属函数、量化因子和比例因子的改变都会影响模糊推理得出控制信息, 因此对于更高要求的伺服控制系统, 如何优化模糊控制策略使控制器性能达到最优, 还有待进一步完善。

摘要：永磁同步电机 (PMSM) 矢量控制系统结构复杂、系统运行时参数摄动, 严重影响了系统的性能。针对这一问题, 设计了一种基于模糊调节单神经元增益的自适应PID控制器, 将其应用于PMSM的转速控制。在MATLAB平台上得到的仿真结果表明, 采用这种控制器的PMSM矢量控制系统具有一定的优越性。

关键词：永磁同步电机,矢量控制,单神经元PID,模糊,增益

参考文献

[1]冯宇, 丁红.永磁同步电机单神经元PID控制研究[J].机床与液压, 2008, 36 (7) :334～336.

[2]吕楠楠, 曾荣周, 肖珊.基于单神经元模糊自适应PID控制的加热炉温度控制器设计[J].现代电子技术, 2009, 23:161～164.

[3]丁军, 徐用懋.单神经元自适应PID控制器及其应用[J].控制工程, 2004, 11 (1) :27～30.

[4]张敏, 张井岗, 赵志诚, 邵雪卷.交流调速系统的单神经元自适应内模控制[J].电机与控制学报, 2009, 13 (2) :227～231.

[5]关晓强, 刘凤春, 陈希有.模糊-PI双模永磁同步电机矢量控制仿真[J].电气技术, 2008, 2:50～53.

单神经元控制 篇5

振动是物体运行的共同特征,按照位移特征进行划分,可分为直线振动和扭转振动。旋转体在旋转方向上产生的振动称为扭振。在由多个旋转部件组成的轴系中,当轴上的转矩突然增加或释放,就会产生扭振[1]。轧机的负荷特点是具有很大的冲击性,并且方向和负荷幅值频繁改变,所以轧机在运行时,轴系经常受到激振,导致扭振[2]。轴系发生扭振时,会产生很大的交变应力,这将导致轴系部件的疲劳寿命大大缩短,严重时会造成一次性破坏。因此,扭振对于轧机具有很大的破坏性。

轧机的主传动系统包括两个子系统:机械传动系统和电气传动系统,扭振的产生是这两个子系统相互作用的结果[3],要抑制扭振,可以分别从机械和电气两个方面入手。近年来,国内外对扭振抑制进行了大量的研究,并取得了一定的成果[4]。从电气方面来看,负荷的变化作为电气系统的一个外部扰动,它将引起电气传动系统动态速降,同时破坏系统的稳定性,引起电流和速度振荡,使系统无法正常工作[4]。因此,电气系统是从抗扰动的角度来对扭振进行抑制的。

随着现代控制理论的发展,尤其是智能控制的出现,为扭振的抑制提供了新的思路。所以可以通过采用智能控制的方式,改善轧机主传动系统的动态性能,从而达到对轧机的扭振进行控制和抑制的目的。本文从轧机的电气传动系统入手,通过对电气传动系统动态性能的改善,对轧机的扭振进行抑制。在理论分析的基础上,本文进一步通过仿真研究对这种方法的可行性和有效性进行了验证。

2 轧机电气传动系统

轧机主传动系统是一个由若干个惯性元件(包括电机、联轴器、轧辊等)和弹性元件(连接轴等)组成的“质量-阻尼-弹簧”系统。为便于研究,本文以两质量模型为例,将主传动系统模型等效为两段,如图1所示。图1中,Te为电磁转矩,TL为轧制力矩,ωi、δi、TJi分别为第i(i=1,2)圆盘的角速度、相对于在空间以同步角速度转动参考轴的角位移、惯性时间常数;k12为第1和第2轴段间的扭转刚度。

所以,主传动系统的运动方程为

由于传动系统阻尼系数d11,d22非常小,为便于分析,令d11=d22=0,则可得:

其中

令ω1=ω11+ω12可得

通过分析可知,传动系统的特征方程有3个特征根:

根据李亚普诺夫稳定性原理:如果传递函数的特征根实部是负数,则这个系统是稳定的或者是渐近稳定的;如果传递函数的特征根是实部为零的共轭复数,则这个系统是临界稳定的。所以,轧机主传动系统是临界稳定的。

由式(5)、式(6)可得:

其中

从式(7)可知,对于ω11/Te传递函数中存在一个反向振荡频率,这有助于削弱固有频率为ω0的振荡,改善系统的动态性能,增强系统的稳定性。而式(8)中ω12/TL的传递函数不存在反向振荡频率,所以TL变化时容易引起传动系统的振荡。

假设通过DTC控制方式产生的电磁转矩Te能够快速、完全准确地跟踪给定电磁转矩,即Te=。如图2所示。

运动方程改写为

其中

从式(10)可知,传动系统的动态和静态性能受到KP,KI变化的影响。图3为在2s时TL发生阶跃跳变,分别调整KP和KI时传动系统的速度变化曲线。

从图3可以看出:增加KP,系统的动态响应变快,但超调变大,过渡时间变长,且稳态精度差;增加KI,系统超调减小,稳态精度提高,但过渡时间变长。选择和配置不同的PI参数对系统的动态和静态性能有很大的影响。传统固定PI参数的控制方式使系统只能在某一固定参数下进行控制,缺少适当的变化,这样就限制和削弱了控制系统对轧机系统扭振的控制和抑制作用。

变参数PI控制方式虽然解决了系统能够根据不同的运行情况,使控制系统PI参数能够在一个范围内自动变化的问题,使控制系统能够更好地对扭振进行控制和抑制,但是变参数PI控制方式是一种基于模糊控制规则的控制方式,存在着稳态精度差的缺点,对于轧机稳态精度要求较高的情况下,显然不能达到要求。

所以,本文提出一种基于模糊单神经元控制方式,对轧机传动系统的扭振进行控制、抑制,既保证传动系统发生扭振时能够快速地抑制、消除扭振,也保证系统在进入稳态后可以保持很高的精度。

3 轧机控制系统原理

图4是典型的模糊控制系统。它以系统误差e以及误差的变化率de作为模糊控制器的输入,通过对e和de进行模糊化处理、模糊计算、去模糊化,最后得到控制输出变量u。

由模糊控制原理可知,模糊控制器采用模糊量进行计算,当输入值小于模糊值的最小量级时,将无法进行计算,这必将影响控制系统的稳态精度。如果要提高稳态精度,就必须增加模糊值的量级,并且制定更复杂的计算规则,在工业生产中将导致控制的复杂化和成本的大幅增加,不利于实际应用。文献[5]中提出了一种模糊控制与PID控制混合的方法,虽然解决了稳态精度的问题,但是系统鲁棒性却降低了,丧失了模糊控制不依赖于对象模型的优越性。

图5是典型单神经元控制系统图。e为系统误差,x1,x2,…,xn为控制状态量,w1,w2,…,wn为通过学习规则处理得到的与各个状态量相应的权重值,θ为阈值,K为比例放大系数,F(n)为带有最大限幅值的激发函数。单神经元控制器作为非线性控制元件,通过学习规则的处理,对权重值进行调整,实现系统的自适应、自组织功能。本文采用无监督Hebb学习规则和有监督Delta学习规则相结合的方法,算法如下。

其中,ηi为学习效率。在此算法中,如果误差e(k)很大,会导致计算得到的权重值ωi(k+1)很大,甚至会出现溢出情况,严重影响计算的时间和控制的效果。所以在误差较大的情况下,不利于实现单神经元控制方式。

通过以上分析,模糊控制和单神经元控制都有各自的不足,而且单靠自身无法解决这些问题。但是如果两者配合使用,利用模糊控制在大误差情况下响应的快速性,单神经元控制在稳定控制方面的高精度性,就可以提高系统的动态性能和稳态性能。模糊单神经元混合控制系统如图6所示。

图6中,Select模块根据输入误差的大小判断选用的控制方式:1)在较大误差情况下(例如e≥0.02倍标么值),选用模糊控制方式进行控制;2)在较小误差情况下(例如e<0.02倍标幺值),选用单神经元控制方式进行控制。为保证切换不会使系统发生突变,将t-时刻采用控制方式输出的KP,KI作为t+时刻切换控制方式的输入,t为切换时刻。

模糊控制模块采用如前所述的方法构建。单神经元控制模块的控制变量取2项,即误差和误差的变化率。这样,根据误差大小的不同,控制系统采用不同的控制策略,既保证了系统在动态过程中的快速性,也保证了在稳态情况下的精度要求。

根据模糊单神经控制原理设计轧机控制系统原理图如图7所示。

4 轧机系统仿真

仿真使用粗轧机模型,采用三电平DTC控制方式,如图8所示,模糊单神经元混合控制方式下,轧机系统给定转矩如图9所示。主传动轴系“质量-阻尼-弹簧”模型为直串式,如图10所示。同步电机为8对极同步电机。电机参数为:J1=70 900 kg·m2,J2=12 141 kg·m2,k12=0.61×109 N·m/rad,d11=d22=0.005。

本文仿真过程(见图11～图13)如下:0～1 s在空载情况下,电机转速从0上升到0.7倍转速标幺值,在0.7 s时刻投入积分控制器,1～2 s保持电机在0.7倍转速标幺值下空载运行,2 s时进行咬钢模拟,即突加2倍额定轧制转矩,3.5 s时进行抛钢模拟,即甩掉2倍额定轧制转矩。误差判断为0.02倍额定速度。曲线1为模糊单神经元混合控制下电机转速曲线,曲线2为传统PI控制方式下电机转速曲线。

在传统PI控制方式下,对轧机在不同运行工况下转速的变化情况进行仿真,KP=50,K1=200,图11所示为负荷突变情况下轧机的扭振情况。从图12和图13可以看出,在突加负荷瞬间或突甩负荷瞬间,转速都会出现很大超调和强烈扭振,过渡过程较长。

采用混合控制方式后,对轧机的不同运行工况下转速的变化情况进行仿真,模糊控制器中误差和误差变化率论域均取3级,即+、0和-,输入误差范围为-0.02～0.02,输入误差变化率范围为-4～4;单神经元控制器的控制变量取误差和误差变化率,w1,w2的初值均为0.2,采用无监督Hebb学习规则和有监督Delta学习规则相结合的方法。图12中,在突加负荷瞬间,通过自适应调整,转速超调减小,扭振在很短时间内就得到抑制,系统很快进入稳态情况,并且具有较高的稳态精度;图13中,在突甩负荷瞬间,转速超调减小,扭振得到很好抑制,系统很快进入稳态,并且具有较高的稳态精度。从轧机工况模拟仿真曲线可以看出,模糊单神经混合控制方式有更好的动态和静态性能。

5 结论

单神经元控制 篇6

1 板材成型柔性制造系统设计

1.1 系统构成

板材成型柔性制造系统是由数控板材成型液压机、原材料和工件的传送和转运系统、各种辅助设备和装置、板材储存自动化立体仓库及统一的控制系统所组成。它能在不停机的情况下,实现多品种、小批量板材件的加工,并且具有按预先设定的程序自行管理和控制加工过程的功能。

1.2 系统模型

液压机的动作机构主要包括主泵、溢流阀、比例伺服阀、液压缸和滑块,如图1所示。

主泵提供一定流量的液压油,经比例伺服阀精确控制后流入液压缸上腔后,滑块下行加压,使被压制的板材成型。调节控制比例伺服阀开度的大小,可直接控制滑块的下行速度。板材成型柔性制造系统最关键的是比例伺服阀的控制。

1.3 单神经元自适应PID控制器数学计算

主泵出口压力可表示为:

溢流阀流量可表示为:

式中,qr为定量泵的设定输出流量;qi为流入比例伺服阀的流量;Cs为泵容积系数;KL为溢流阀的液导;pset为溢流阀的调定压力。

将式(1)、(2)进行拉氏变换,整理得到泵和溢流阀部分数学模型为:

可以看出,泵和溢流阀组成了一个变结构系统:其他参数不变条件下,当Ps大于Pset时,Ps为关于Qi的一阶系统;当Ps小于Pset时,Ps为关于Qi的积分系统。

比例伺服阀的调节时间与整个系统的调节时间相比很小,故建模时可以忽略伺服阀的动态响应特性,伺服阀的模型为:

式中,Qi为比例伺服阀输出流量;Cdm为比例伺服阀的流量系数常数;Um为比例伺服阀的设定比例开度;Pi为液压缸高压腔的压力;ρ为液压油密度。

可以看出,比例伺服阀输出流量与其设定比例开度以及两端压差的开放成正比。比例伺服阀为Qi关于Um的变系数比例环节、Qi关于压差的非线性环节。

液压缸是一种把液体的压力能转换成机械能,用来驱动工作机构作直线或摆动运动的液压执行元件。液压缸的输入量是油液的压力和流量,输出量是力和速度,具有结构简单、工作可靠、传递功率大、控制精度高等特点,在液压系统中得到了广泛的应用。

根据流量连续性原理和牛顿第二运动定律可得出:

式中,v为滑块下行速度;λc为液压缸泄漏系数;K为液压油体积弹性模量;A1为液压缸高压腔活塞面积;B为黏性阻尼系数;m为滑块质量;f为工件的反抗力,在压制过程中随工件的材料和压制情况而变化。

将式(5)、(6)写成增量形式,并进行拉氏变换,可得:

由式(7)、(8)可知液压缸和滑块组成一个二阶系统,如图2所示。由于Vc是时变的,故此系统为一个固有频率的时变二阶系统,同时受时变力F扰动。

Vc为液压缸高压腔及进油管路的油液体积,计算公式:

式中,V0为滑块开始下行时液压缸高压腔及进油管路的油液体积。每次进行压制的滑块起始点不同,设定速度不同,Vc变化很大。

板材成型液压机控制器参数耦合关系如图3所示。各部件组成系统以后,系统的流量压力耦合关系更为复杂,故液压系统是一个高阶时变非线性的复杂系统。参数的时变性使得定参数的PID控制器很难在整个调速范围内保持良好的特性,必须实现PID参数的在线整定。

2 单神经元自适应PID控制器算法实现

在单神经元自适应PID控制器的算法实现中主要使用了MATLAB这一常用软件,Simulink是MAT-LAB里的工具箱之一,主要功能是实现动态系统建模、仿真与分析,从而可以在实际系统制作出来之前,预先对系统进行仿真与分析,并可以对系统做适当的实时修正或者按照仿真的最佳效果来调试及整定控制系统的参数,以提高系统的性能,减少设计系统过程中反复修改的时间,实现高效率地开发系统的目标。

板材成型液压机伺服控制在MATLAB中的仿真框图如图4所示,其中主泵和溢流阀、比例伺服阀、液压缸和滑块这三大部分采用了模块封装的形式,使结构简化。

在系统仿真框图中,单神经元自适应PID控制器部分是用M函数编辑的。单神经元自适应PID控制的仿真框图如图5所示。

3 单神经元自适应PID控制器仿真调试

将w1=300,w2=5,w3=5,η1=0.36,η2=0.43,η3=0.41,k=12各参数代入M函数,经过MATLAB仿真,可得到曲线,如图6所示。

ηi不变,修改参数w1=240,w2=35,w3=15,k=9,得到曲线,如图7所示。

修改wi各值,w1=183,w2=62,w3=35时,得到曲线,如图8所示。

从仿真曲线图中可以看出:由单神经元自适应PID构成的控制器,只要将权值选好,就只需要适当地改变k值即可,在运行过程中,即使板材成型液压机各参数发生变化或者外界环境发生变化,也可以通过自动调整参数来解决。因此单神经元自适应PID比传统的PID控制器更加方便,它能使板材成型液压机的速度基本上跟踪给定值,稳态误差较小,能够较快地达到稳态。

4 结语

单神经元控制 篇7

随着环境污染严重、能源紧缺,能源结构发生变化,分布式可再生能源比重逐渐加大,其中光伏发电、风力发电发展较为迅速。并网逆变器是连接大电网与分布式发电的枢纽,但其含有大量非线性元件,导致谐波的出现[1]。目前抑制谐波最常用的方法是在逆变器出口侧放置滤波器,常用的有L型、LC型、LCL型三种。LCL型滤波器电感较前两种较小,且抑制谐波效果更好,因此被广泛使用[2]。

但是,LCL滤波器会带来谐振问题,谐振频率处增益无限大,相位也会发生跳变,导致并网电流纹波增大,系统稳定性降低。参考文献[3]提出在电容支路上串联电阻的无源阻尼方法抑制谐振,该方法抑制谐振效果良好,但会造成额外的损耗,增加逆变器负担。参考文献[4]提出通过引入适当的状态变量反馈来抑制谐振尖峰,它不需要附加无源元件,没有能量损耗。参考文献[5]在参考文献[4]的基础上提出采用并网电流和电容电流双闭环控制策略,此控制策略可以增加系统阻尼,有效抑制谐振,并网电流外环还可以实现对并网电流的直接控制,可保证高的进网电流功率因数。

但上述控制策略以及传统控制器的参数都不能根据外界条件变化对控制器参数进行修改,因此文中在双电流环控制策略的基础上,提出一种基于改进的单神经元三相并网逆变器控制策略。该控制策略可以根据外界条件变化,通过有监督的Hebb学习规则对自身权值系数进行更新,将其送至单神经元辨识器,利用辨识器对PI参数进行校正,增加系统鲁棒性、稳定性,保证并网电流电能质量,并有效抑制谐振。最后给出设计实例,证明理论分析的正确性。

1 LCL型并网逆变器数学模型

LCL型三相并网逆变器主电路图如图1 a)所示。其中,L1为逆变器侧电感,L2为电网侧电感,C为滤波电容,忽略电感、电容的寄生电阻。根据参考文献[6]设计LCL滤波器参数为:L1=0.47 m H,L2=0.155 m H,C=11.14μF。Udc为逆变器直流侧电压;i1为逆变器侧电流;iC为电容电流;i2为网侧并网电流;Ug为并网点电压。图1 b)为传统双电流闭环控制策略框图。逆变器采用SPWM控制策略,用Kpwm表示,Kpwm=Udc/2。

在dq旋转坐标系下,利用瞬时功率理论得到并网电流参考值i*2d、i*2q。并网电流外环的主要作用是保证并网电流电能质量达到标准;电容电流内环的作用是通过增加系统阻尼,抑制谐振,对电容电流采样精度不作要求,因此电容电流内环只需用比例调节器Kc即可。该控制策略的开环传递函数为:

2 基于改进的单神经元自适应控制策略

当前光伏系统建模精确度较低,系统鲁棒性差,控制策略中的控制器通常采用PI控制器、PR控制器。PR控制器仅在谐振频率处获得无穷大的开环增益,抑制谐波干扰能力有限,且通常系统需要多个PR控制器,增加电路成本;PI控制器虽然无法做到无静差调节,但通过电网电压前馈可以消除。为了解决上述问题,用单神经元控制器代替传统的PI控制器,增加系统鲁棒性,减少并网电流稳态误差。

单神经元控制器具有自学习和自适应的能力,其中,自学习的规则为有监督的Hebb学习规则;结构简单,可以很快的适应环境变化,鲁棒性强;需要调试的参数少,可以根据外界条件的变化及时对PI参数做出调整,改善典型非线性时变对象的动态品质。单神经元控制器的引入并不改变系统传递函数,系统复杂性也不增加。该控制器模型如图2所示。其中,e为并网电流参考值i*2d与实际电流值i2d之间的误差,x1、x2为单神经元的输入,wkp、wki为x1、x2的权系数,Ku为神经元比例系数,u为单神经元的输出,z为误差信号。

当外界环境突变,产生较大扰动时,并网电流参考值i*2d与实际电流值i2d之间将得到误差e(k),表达式为:

经转换器转换后得到状态x1、x2,即为单神经元控制器的输入量:

考虑到当前x1、x2完全依赖于神经网络学习规则,现在神经网络中加入实际电网对其的影响,增强系统鲁棒性,将x1改为:

单神经元自适应控制器是通过对加权系数w(k)的调整,实现自适应、自组织功能,w(k)是按照有监督的Hebb学习规则实现的,可表示为:

其中,ηp、ηi分别是Kp、Ki的学习速率,z(k)是误差信号,与e(k)相等,u(k)为单神经元自适应控制器的输出。

u(k)与加权系数w(k)、神经元比例系数Ku有关,可表示为:

比例系数Ku的选取非常重要,对系统稳定性影响很大。当Ku较大时,系统响应迅速,响应时间短但调节时间长,会导致超调较大,Ku过大时,系统会出现不稳定现象;当Ku较小时,系统超调量相应减少,但快速性降低。为了保证系统稳定性,在选取比例系数Ku时,通常选取较小的Ku以保证系统稳定性。

因此,自适应控制器设计步骤可归纳为:

(1)设置初始参数:Kp、Ki的学习速率ηp、ηi;神经元比例系数Ku;初始Kp、Ki值。

(2)利用并网电流参考值与实际值的误差e(k),更新加权系数w(k)。

(3)利用新的加权系数w(k)计算单神经元自适应控制器的输出u(k)。

(4)返回2重新开始。

3 仿真验证

本仿真相关实验参数如表1所示。根据系统参数搭建500 k W光伏并网系统,系统电容电流内环Kp为3;并网电流外环Kp、Ki初值为1.5、150。神经元比例系数Ku为0.12。并网电流内环用基于改进的单神经元自适应控制器代替,并不增加系统硬件成本。逆变器选用SPWM策略。

将光伏系统的光照强度从1 000 W/m2变为300 W/m2时,传统双电流环控制下的并网电流i2波形图如图3所示。由图3可以看出,当光照强度突变时,传统控制策略并不能维持系统的稳定性,光照强度为300 W/m2时,因为PI参数不正确,对于LCL滤波器产生的谐振问题阻尼效果较差,滤波电容上的电流iC波动较大,产生大量误差,谐波含有率较高,并网电流i2纹波较大,产生大量谐波,并网电能质量受到影响。

采用文中提出的基于改进的单神经元自适应控制策略后并网电流i2波形图如图4所示。由图4可以看出,当光照强度发生突变时,单神经元网络可以很好的跟踪调节自身PI参数,调节速度快,LCL滤波器的谐振尖峰阻尼效果较好,没有出现电流跳变的情况,并网电流i2的纹波减少,系统较稳定,增加了系统的鲁棒性。

图5为单神经元网络的并网电流参考值i*2d与实际电流值i2d的波形图,可以看出,神经网络响应速度快,跟踪学习效果理想,可以很好地减少系统稳态误差。当外界条件变化导致光伏系统输出功率变动时,单神经元自适应控制器通过更新加权系数,校正PI控制器参数,单神经元网络的输出用于调节逆变器的占空比,缩小并网电流参考值i*2d与实际电流值i2d之间误差。

4 结语

文中提出的基于改进的单神经元自适应控制策略利用单神经元有监督的Hebb学习规则,对并网电流参考值i*2d与实际电流值i2d进行跟踪学习,根据两者误差更新加权系数w(k),校正PI参数。当外界条件发生突变时,该控制策略可以快速响应,减少调节时间,保证系统稳定性,提高并网电流电能质量。仿真结果证明理论分析的正确性,基于改进的单神经元自适应控制策略结构简单,易于实现,并网电流纹波减小,系统鲁棒性增强。

参考文献

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单神经元控制 篇8

1 光伏电池模型建立

根据光伏电池的内部特性, 采用光伏电池的单指数模型进行建模,图1为光伏电池的等效电路。由图可得到光伏电池的I - U方程[6,7,8]:

式中:IL为光伏电池的输出电流;Iph为光生电流;I0为二极管的暗饱和电流;Isc为标况下电池的短路电流;Voc为光伏电池的开路电压; A为二极管特向因子;q为电子电荷量,1.6×10-19C; k为波尔兹 曼常数 ,0.86×10-4e V/K;T为绝对温度。

2 MPPT 系统控制结构

为了减小控制算法的复杂度, 针对两级式光伏发电系统的MPPT进行研究。其拓扑结构如图2所示,其中主电路部分是由光伏电池、电路以及负载或直流母线组成。控制部分主要是通过控制电路中的开关来调节占空比以调节光伏电池的输出电压Vout,实现光伏电池的MPPT。

3 单神经元自适应 PID 控制方法改进

改进的单神经自适应PID控制主要思想是两段式方法即远离最大功率点处采用电导增量法, 在最大功率点附近时采用单神经自适应PID控制法, 该方法是利用电导增量法能够快速适应环境变化及单神经自适应PID控制可以提高跟踪稳态精度的优点, 以实现各种环境条件下快速准确的MPPT。其控制结构如图3所示。

3.1 单神经自适应 PID 控制算法实现

单神经自适应PID控制器是通过加权系数的调整实现自适应控制[9]。具体的控制算法如式(3—8),令给定r=0;w1(k),w2(k),w3(k)分别为当前时 刻对应的 加权系数,ηI,ηP,ηD分别为I、P、D的学习率;K为比例系数;d(k)为当前控制的占空比。其中式(3)为加权系数调整,式(4)加权系数平均值求取,式(5)为当前时刻的占空比,式(6—8)为当前状态量的变化。

3.2 单神经元自适应 PID 控制方法的改进

单神经元自适应PID控制方法具有消除稳态误差的优点但又存在启动慢的缺点, 文中在远离最大功率点处采用电导增量法来提高系统跟踪速度且能快速适应环境的变化。此外单神经元自适应控制方法比例系数K的选择对系统跟踪性能影响较大,K值过小会影响跟踪速度,K值过大会影响稳态误差[9,10],文中依据误差的大小,结合模糊规则选择合适的K值来满足系统要求。具体算法流程图如图4所示。图5为输入量e的隶属度函数, 图6为输出量K的隶属度函数, 表1为模糊规则, 其中采用5个模糊语言变量分别为正大(PB)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负大(NB)。

4 仿真分析

利用MATLAB仿真工具箱建立了100 W光伏电池仿真模型,在外界环境变换的条件下,分别对扰动观察法、单神经元自适应算法及改进单神经自适应方法进行了仿真。用斜坡函数表示光照变化,假设温度稳定在25℃,0.25 s时光照强度从1000 W/m2下降到60W/m2,3种方法的仿真对比结果图如7所示。

由图7可见, 扰动观察法在0.08 s时才能跟踪到最大功率点,且在最大功率点处存在较大的功率波动单神经自适应控制算法在0.05 s时能跟踪到最大功率点,且在最大功率点处功率波动较小,实现了PID控制稳态误差较小的优点。但单神经元自适应控制法由于K取值的问题, 在外界环境变化下存在功率跟踪误差。改进的单神经元自适应方法在0.02 s时实现了快速精确的MPPT, 且能够快速精确地响应外界条件的变化,不存在功率跟踪误差。因此将改进的单神经自适应控制算法应用于光伏发电系统MPPT中,能解决传统方法扰动步长带来的不能兼顾快速性与精确性的问题,同时可以改善单神经元自适应控制启动慢及外界条件变化下功率跟踪准确性问题。

5 结束语

针对传统MPPT方法存在的缺陷,提出了一种改进的单神经元自适应控制算法。利用电导增量法能够快速响应外界条件变化,单神经元自适应法可以消除稳态误差的优点实现光伏发电系统的MPPT。利用MATLAB仿真工具对 改进单神经 自适应控制 方法进行了仿真比较,结果表明该方法不仅能够快速响应外界条件的变化,快速跟踪到最大功率点,并在最大功率点处的功率波动小,稳态误差小。

参考文献

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单神经元控制 篇9

永磁无刷直流电机(BLDCM)由于其优良的性能,在各个领域得到了广泛的应用。在工程实践中,电机控制系统常采用传统的PID控制,PID控制技术成熟且应用广泛,在长期应用中积累了丰富的经验,对大多数控制对象都能获得满意的控制效果,但由于永磁直流无刷电机是一个多变量、非线性、强耦合的控制对象,对控制的实时性要求较高,因此需要根据实际情况对PID控制参数进行调整。

由此,一些智能控制算法已被研究并应用到了BLDCM的控制中,文献[1-3]中均对BLDCM的智能控制算法进行了深入的研究,文献[1]中,电机的控制采用了自适应的神经网络控制算法,文献[2]分别采用了模糊神经网络和BP神经网络控制算法,文献[3]中采用了BP神经网络整定的PID控制算法,此3篇文献均通过仿真验证了智能控制算法在电机控制应用中的优越性。模糊控制系统的鲁棒性强,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制,但信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数,从而导致规则搜索范围扩大,降低决策速度,甚至不能实时控制。BP网络虽然能够逼近任何一个非线性函数,能适应环境变化,具有自学习、自组织能力,但由于BP网络是全局逼近网络,每一次样本学习都要重新调整网络的所有权值,收敛速度慢、易陷入局部极小,较难满足控制系统的高度实时性要求。因此模糊控制和BP神经网络控制均存在控制的实时性问题,而具有自学习和自适应能力的单神经元构成的单神经元自适应智能PID控制器,不但结构简单,具有神经网络控制算法的优点,而且避免了神经网络计算量大的弊端,与上述两种控制方法相比更适合于电机的快速实时控制要求。

鉴于单神经元自适应智能PID控制器在电动汽车[4]、自动送钻装置[5]等方面的工程实际应用验证了其实用性,本研究将此种控制方法的改进算法应用在永磁直流无刷电机的控制系统中,并通过仿真,验证此种控制方法具有较好的控制性能。

1 无刷直流电机本体的数学模型

1.1 电压方程

本研究采用两极三相永磁直流无刷电机,设定电机工作在两相导通星型三相六状态下,电机定子绕组为Y接集中整距绕组,无中线,并有以下假设:

(1)忽略电磁铁饱和,不计涡流损耗和磁滞损耗;

(2)不计电枢反应,气隙磁场分布近似认为是平顶宽度为120°电角度的梯形波;

(3)忽略齿槽效应,电枢导体连续且均匀分布于电枢表面。

在以上假设的基础上得出的电压方程如下[6,7]:

式中:ua,ub,uc—三相定子电压;ea,eb,ec—三相定子的反电动势;ia,ib,ic—三相定子相电流;La,Lb,Lc—三相定子自感;Lab,Lbc,Lca,Lac,Lba,Lcb—三相绕组之间的互感;Ra,Rb,Rc—三相定子绕组的相电阻。

无刷直流电机的转子一般采用表面粘贴式隐极结构,可以认为其绕组、电感都是不随时间变化的常量。由于定子三相绕组结构对称,每相绕组的自感相等,相绕组之间的互感也相等,即La=Lb=Lc=L,Lab=Lbc=Lca=Lac=Lba=Lcb=M,Ra=Rb=Rc=R并由三相对称电机中,由于定子绕组为三相Y接,无中线,有ia+ib+ic=0,式⑴可改写为:

1.2 电磁转矩方程

电磁转矩方程为:

机械运动方程为:

式中:TL—负载转矩,J—转子惯性矩,Ω—机械角速度。

2 单神经元PID控制方法

2.1 单神经元PID控制方法

单神经元自适应PID控制的结构[8]如图1所示。

单神经元控制器的自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能的,权系数的调整是按有监督的Hebb学习规则实现的。控制算法及学习算法为:

式中:x1(k)=e(k);x2(k)=e(k)-e(k-1);x3(k)=Δ2e(k)-2e(k-1)+e(k-2);wi—神经元连接权值;ηI,ηP,ηD—积分、比例、微分的学习速率;K—神经元的比例系数,K>0。

2.2 改进的单神经元PID自适应控制方法

本研究采用改进的单神经元PID自适应控制方法,在大量的实际应用中,实践表明,PID参数在线学习主要与e(k)和Δe(k)有关。基于此,可将单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分进行修改,即将其中的xi(k)改为e(k)+Δe(k),改进后算法如下:

式中:Δe(k)=e(k)-e(k-1),z(k)=e(k)。

3 仿真模型的建立

3.1 电机本体仿真模型

根据永磁直流无刷电机的数学模型公式,如永磁直流无刷电机的电压方程、电磁转矩方程和机械运动方程,在Simulink中利用其中的基本模块搭建永磁直流无刷电机本体子模块的仿真模型、电磁转矩子模块和机械运动子模块的仿真模型,其中在电机本体模型中,利用M文件编写电动势子模块的S函数[9],再将4个子模块按照输入输出的逻辑顺序进行连接,从而组成电机子模块,如图2所示。

3.2 PWM产生模块仿真模型

本研究采用PWM电压控制方式,逆变器同时承担换向控制和PWM电压调节两种功能。位置-逻辑开关状态表如表1所示,根据表1,利用M文件编写开关控制子模块的S函数。由电流环得出的占空比D和锯齿波相与,产生最终的PWM方波控制信号,如图3所示。

注:1表示闭合,0表示关断

3.3 逆变器模块

逆变器采用Simulink中的universal bridge模块,根据PWM模块产生的触发信号控制功率开关的通断,从而控制三相输出电压的幅值,universal bridge模块属于电力电子模块,无法与Simulink中的电机子模块直接相连接,因此需要用电压或电流表作为连接的桥梁。并在直流电压源和功率开关之间加入电流表,测量母线电流作为内环控制的电流环反馈量,如图4所示。

3.4 控制器模型

速度环控制器采用单神经元PID控制器,控制器的输入为参考速度和实际速度的差值,输出为参考电流值,参考电流与实际测量的电流差值经过积分控制器输出结果用于调制PWM脉宽的占空比D,控制器采用S函数模块,用M文件编写。速度控制环等效被控对象的传递函数为2.6/[s(0.001 9 s+1)]。

3.5 控制系统仿真模型

将上述子模块分别建立完毕后,将各子模块搭建成控制系统仿真模型,本研究采用的是双闭环控制,外环为速度环,内环为电流环。直流无刷电机单闭环直流调速系统可以在保证系统稳定的前提下实现转速无静差。但是,如果对系统的动态性能要求较高,例如:要求快速起制动,突加负载动态速降小等等,单闭环系统就难以满足需要。因为在单闭环系统中不能随心所欲地控制电流和转矩的动态过程。为了实现在允许条件下的最快起动,关键是要获得一段使电流保持为最大值Idm的恒流过程,采用电流负反馈就可以得到近似的恒流过程。因此必须实现既存在转速和电流两种负反馈,又使它们只能分别在不同的阶段里起作用,转速、电流双闭环直流调速系统很好地解决了这个问题。

另外在电机启动后,根据位置传感器的信号变动以及电机设定转速与实际转速的差值来确定功率管的导通顺序和导通时间的长度以进行速度调节。若速度没有达到设定转速,则加长导通时间,即提高占空比的值,通过脉宽调制来实现,本研究采用脉宽调制来控制永磁直流无刷电机的转速。综上所述,为了达到系统超调量小、抗外界扰动能力强、快速响应好的要求,该电机控制系统采用转速、电流双闭环控制策略,具体仿真框图如图5所示。

3.6 仿真结果

本仿真系统用的无刷直流电机参数为:额定电压U=97 V,定子绕组电阻R=1.1Ω,定子绕组自感L=5.7 m H,额定转速n=2 000 r/min,反电动势系数Ke=0.047 5 V/rad,转动惯量J=0.001 69 kg·m2[10]。

仿真结果显示三相电流为正弦波,三相反电动势为梯形波,与理论上电机的电流、反电动势波形相符,证明电机模型建立的正确性。将传统PID控制方法的仿真速度波形图和改进的单神经元PID控制方法仿真波形图进行比对,后者的速度仿真波形能更快达到稳定状态,达到目标转速的过渡时间短,无超调,证明了改进的单神经元PID控制方法的优越性,如图6~图9所示。

4 结束语

根据永磁直流无刷电机的数学模型,在Matlab/Simulink中搭建了仿真模型,模型运行结果与理论基本一致,从而验证了电机模型的正确性。电机控制系统外环采用改进的单神经元PID控制算法,并搭建了电机控制系统的仿真模型。

控制结果表明,系统具有较好的动态和静态响应特性,系统进入稳态用时短,无超调,改进的单神经元PID控制器应用于永磁直流无刷电动机中具有较好的控制效果,为进一步在实践中应用提供了参考。

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