基于神經網絡的交流伺服控制系統設計

劉慶存 丁 昕 查宏民 胡世廣

(中國汽車技術研究中心，天津300162)

伺服驅動裝置是機電一體化設備的重要組成部分。隨著微電子技術的發展，交流伺服技術正朝著交流化、數字化、小型化的方向迅速發展［1］。在伺服控制系統的設計過程中，應充分考慮穩定和響應兩項重要指標，而這些因素很大程度上取決于伺服驅動系統的特性。在傳統的PID控制伺服系統過程中，穩定性和快速性無法同時滿足［2］。針對上述缺點，國內外學者積極探索采用人工智能控制的理論和方法。神經網絡具有極強的非線性動態跟蹤能力和自適應學習能力，對控制對象的數學模型無依賴性，在智能控制過程中得到廣泛應用。針對以上特點，提出了基于神經網絡的交流伺服系統控制方法，以改進的BP神經網絡為控制器，設計出了交流伺服控制系統。仿真結果表明，應用改進BP網絡控制交流伺服系統可同時獲得快速性和穩定性。

1 交流伺服系統

1.1 交流伺服系統數學模型

結合交流伺服電動機的電壓、電流、磁鏈以及運動方程，應用魯棒二自由度控制結構，建立基于電流跟蹤的矢量控制直線伺服系統簡化模型，控制模型見圖1。這里考慮給定輸入為階躍信號的情況，因為內模中要包含給定信號的不穩定極點，所以取M(s)=1/s。

1．2 交流伺服系統結構

交流伺服系統結構如圖2所示，輸入角度信號θi與電動機光碼盤反饋角度信號θ0的差值輸入給位置調節器，速度輸入信號ωi與光碼盤反饋速度信號ω0的差值輸入給速度調節器，電流輸入信號ii與主電路電流檢測反饋電流信號i0的差值輸入到電流調節器，3種信號共同驅動主電路工作，控制交流伺服電動機，形成閉環控制系統。

2 BP網絡的拓撲結構和數學描述

BP模型是一種采用誤差反向傳播算法進行有監督訓練的多層前向神經網絡。網絡有輸入層結點，輸出層結點以及隱含層結點。隱含層結點可以是一層也可以是多層，對于輸入信號，要先向前傳播到隱含層節點，經過激活函數f(·)后，再把隱含層節點的輸出信息傳播到輸出層節點，最后給出輸出結果。節點的激活函數通常選取S型函數，網絡結構如圖3所示。

網絡的學習算法由正向傳播和反向傳播兩部分組成。在正向傳播的過程中，輸入信息從輸入層經過隱含層逐層處理，并傳向輸出層，每一層神經元的狀態只影響下一層神經元的狀態，同層神經元之間沒有作用。若輸出結果與期望的結果不符，則反向傳播誤差信號，將誤差信號從輸出層開始，沿原來的連接通路返回，通過修改權值，反復上述過程使得誤差信號最小。系統辨識的工作分為兩個階段:一是有監督的訓練階段，調整網絡權值，使訓練樣本的實際輸出與期望輸出之間的誤差達到一定的可接受范圍;二是工作階段，將實際輸入賦予網絡并得到輸出的過程。

BP網是一非線性映射系統，給定輸入向量P，通過網絡映射得出輸出向量A2:

通過 Q 對樣本(P1，T1)，(P2，T2)，……，(PQ，TQ)訓練網絡，調整各神經元之間的連接強度，即W1、W2、B1和B2這些權值及閾值，達到在一定誤差范圍內正確映射的目的，使網絡對非訓練樣本輸出也能給出近似正確的輸出。BP網絡完成的是一個多重復合非線性映射，隨著權值的改變，可以實現各種復雜的非線性映射［3］。

3 神經網絡控制系統

基于神經網絡的交流伺服系統控制包括BP網絡控制器、運動控制卡、伺服驅動器、伺服電動機和編碼器，控制系統如圖4所示。其中，BP網絡輸入是速度的比較差值和位置的比較差值，通過BP網絡的自學習和內部運算，輸出指令給運動控制卡，運動控制卡輸出脈沖控制伺服驅動器，進而控制伺服電動機逼近復雜曲線運動，編碼器反饋伺服電動機的位置信號θ，編碼器反饋伺服電機的速度信號ω。

運動控制卡是基于PCI總線，利用高性能微處理器(如DSP)及大規模可編程器件實現多臺伺服電動機的多軸協調控制的一種高性能的步進/伺服電動機運動控制卡。其包括脈沖輸出、脈沖計數、數字輸入、數字輸出、D/A輸出等功能，可以發出連續的、高頻率的脈沖串，通過改變發出脈沖的頻率來控制電動機的速度，改變發出脈沖的數量來控制電動機的位置。它的脈沖輸出模式包括脈沖/方向、脈沖/脈沖方式，脈沖計數可用于編碼器的位置反饋，提供機器準確的位置，糾正傳動過程中產生的誤差。數字輸入/輸出點可用于限位、原點開關等。庫函數包括S型、T型加速，直線插補和圓弧插補，多軸聯動函數等，產品廣泛應用于工業自動化控制領域中需要精確定位、定長的位置控制系統和基于PC的NC控制系統。具體就是將實現運動控制的底層軟件和硬件集成在一起，使其具有伺服電動機控制所需的各種速度、位置控制功能，這些功能能通過計算機方便地調用。

4 系統仿真

判斷伺服系統控制效果好壞，一是系統的動態性能;二是穩態精度，包括靜態誤差、速度誤差、加速度誤差。伺服系統穩態運行時，希望輸出量準確無誤地跟蹤或盡量復現輸入量，即要求系統有一定的穩態跟蹤精度，產生的穩態誤差越小越好［4］。

BP算法主要缺點是:收斂速度慢，局部極值，難以確定隱層和隱層節點的個數［5］。在實際應用中，需對BP算法進行改進，這里選用基于數值最優化理論的訓練算法 Levenberg-Marquardt方法［5］。

伺服系統采用PANASONIC公司生產的Minas A4系列交流伺服系統，電動機型號MHMD082P1U，電動機額定輸出800 W，電壓規格200 V，額定輸出200 Hz，額定轉速3 000 r/min，旋轉編碼器為增量式編碼器，2 500 P/r，分辨率為 10 000。

系統仿真分為:BP神經網絡的構建、訓練兩部分。本文采用MATLAB SIMULINK工具搭建伺服控制系統模型，對實驗過程進行仿真。

設期望電動機轉速為［-1 000，1 000］(單位:r/min)，且沿正弦曲線變化。為方便系統仿真，將實驗中的數據進行歸一化處理，r'=r/1 000，其中r'為歸一化后的轉速，r'∈［-1，1］，r為實際轉速，r∈［-1 000，1 000］。將期望轉速輸入至BP網絡模型，如圖5中理想曲線所示。伺服控制系統仿真模型輸出，如圖5中的實際仿真曲線所示.圖5中縱坐標P表示歸一化后的電動機轉速(正值為正轉，負值為反轉);橫坐標t表示歸一化后的時間。由圖5可以看出系統輸出很好地逼近期望結果。

為進一步詳細分析逼近期望結果過程中產生的誤差，通過Levenberg-Marquardt方法訓練網絡，得出誤差結果如圖6所示。其中橫坐標為訓練步數，縱坐標為誤差值。由訓練結果可知，總體誤差收斂且穩定。在0～5步時誤差收斂速度最快，達到第6步時收斂速度趨于穩定，誤差穩定收斂在10-2級別。由此可見，該系統收斂速度快且準確，達到了預期要求。

5 結語

本文在交流伺服控制系統中采用神經網絡的方法，克服了傳統PID控制方法不能同時獲得良好的穩定性和快速性的弱點。通過BP網絡的自學習能夠很快地調整控制器的控制規則，使其適應新環境。仿真表明，基于神經網絡的交流伺服系統具有較強快速跟蹤性和較好的控制精度等優點。

［1］顧平，李良榮，梁蓓.遺傳算法的人工智能在交流伺服中的設計［J］.貴州大學學報，2006，23(1):54-58.

［2］張君，黃鶴，張國忠.一種基于預測補償的人工智能伺服控制系統［J］.武漢大學學報，2001，34(5).

［3］楊明輝.基于神經網絡系統辨識方法研究［D］.北京:北京工業大學，2000.

［4］貢學文.電液伺服系統神經網絡自適應控制［D］.南京:南京理工大學，2005.

［5］董長虹.Matlab神經網絡與應用［M］.北京:國防工業出版社，2007.

［6］Th Lubin，E Mendes，C Marchand.Fuzzy controller in AC servo motor drive［C］.Electrical Machines and Drives，1995，320-324.