基于模糊神經網絡的多電機同步控制技術

徐 玲

(煙臺工程職業技術學院，山東 煙臺 264006)

基于模糊神經網絡的多電機同步控制技術

徐 玲

(煙臺工程職業技術學院，山東 煙臺 264006)

針對多電機同步驅動伺服系統因不同電機特性、不平衡扭矩等因素引起的同步偏差問題，以數控機床雙電機驅動系統為研究對象，以提高機床加工精度為目標，對雙電機同步控制方法展開研究。傳統PID控制參數無法自動調節，只能在特定工況實現最優控制。基于此，利用模糊規則推導神經網絡的權重系數，實現系統參數滿足不同作業條件下的需要。為驗證算法的先進性，分別對傳動軸的進給速度、控制電機的輸入電流以及傳動軸的位置誤差進行仿真分析和測試。研究結果顯示，與傳統控制方法相比，本控制算法可有效實現從動電機對主動電機的跟隨，減小兩個傳動軸的同步誤差，從而大大提高工件的加工精度，抗干擾能力強，為多電機同步控制理論的研究提供一定參考。

主從控制； 模糊神經控制； 雙電機同步； 機床

0 引 言

大型數控機床常采用2個獨立的伺服電機共同驅動工作臺，以提供大動力、高功率的加工要求[1]。由于不同電機特性、負載不平衡擾動等問題的存在，2個電機工作過程中常出現同步誤差，降低了機床的加工精度[2]。解決這一問題的關鍵在于保證2個電機在運行過程中轉速一致，這就亟需設計一種有效的同步控制策略。

文獻[3]中針對不同電機功率分配不平衡將導致同步誤差問題，設計了模糊控制器與迭代算法，從而實現2個電機的功率平衡；文獻[4]中設計一種基于反步法的自適應魯棒控制器，采用雙電機同步聯動的方法消除傳動系統中的間隙，保證了較高的控制精度；文獻[5]中利用機理分析法，將電機的特征參數折算到負載上，仿真結果驗證了雙電機驅動的優越性；文獻[6]中針對多電機強耦合性、非線性等特點，基于偏差耦合策略與模糊控制建立雙電機同步系統模型；文獻[7]中為提高雙直線電機同步精度，采用模糊規則對切換增益逐次進行改進，在滿足滑模可達性的前提下逐步削弱抖振現象。

在此基礎上，本文對雙電機驅動數控系統運動特性展開分析，找出影響同步控制精度的相關因素，為研究控制策略提供依據。在主從控制方式的基礎上提出模糊神經網絡PID控制策略，最終實現縮小同步誤差，提高控制精度的目的。

1 雙電機驅動數控系統運動特性分析

雙電機同步驅動數控系統主要由交流伺服電機、傳動軸、滑臺、工作臺等部件組成。在伺服電機的驅動下，傳動軸將旋轉運動轉化為滑臺的左右移動，滑臺上面的工作臺上下移動，組成復合軸，共同作用下完成加工動作，其結構如圖1所示[8]。

圖1 雙電機驅動同步控制系統簡圖

系統可視為工作臺與滑臺的組合體，若不計摩擦、負載干擾等因素的影響，對雙電機同步系統進行動力學分析。

系統受力平衡方程為[8-9]：

(1)

式中：

(2)

電機的電樞電壓方程為：

(3)

式中：R1為電樞電路的電阻；I1為電機電樞的電流；L1為電樞電路的電感；E1為電樞的反電動勢。

把負載折算到電機上，看作是一個整體，則電機的運動慣量方程為：

(4)

式中：Td為伺服電機產生的電磁轉矩；TL為折算到電機轉子上的負載力矩；Jd為電機轉子的轉動慣量；JL為負載折算到電機轉子上的轉動慣量；γ1為電機的轉角；D1為電機轉子的黏性阻尼系數；DL為負載的黏性阻尼系數。

可見，數控機床雙電機同步控制系統是一個多變量、時變性、強耦合的復雜系統，常用的解耦方法計算量大，復雜煩瑣，一般需要進行相應的補償設計，控制精度受到很大影響，尋求一種簡單、高效的控制策略是研究雙電機同步控制的重點。

2 雙電機同步控制策略

雙電機同步控制多采用同等和主從兩種控制方式[10]。同等控制方式是對2個電機同時輸入相同的控制信號，從而達到同步驅動的控制形式。同等控制過程兩個系統相互獨立，互不影響，當一個系統受到干擾與理想輸出不一致時，將會產生無法消除的偏差，無法滿足高精度數控機床的精度要求；主從控制方式是指只對主動電機輸入理想的控制信號，然后把主動電機輸出結果作為從動電機的目標輸入，從而保持從動電機對主動電機的跟隨控制，以達到同步驅動的控制形式，如圖2所示。主從控制過程中，從動電機時刻跟隨主動電機的反饋信號，彌補了同等控制存在的不足，同步控制精度較高，所以，本研究將采用主從方式進行控制。

圖2 雙電機同步主從控制方式方框圖

傳統PID控制是一種基于比例、積分和微分的線性控制方式，具有簡單容易實現等優點，廣泛應用于各個領域， 其控制規律為：

(5)

式中：KP，TI，TD分別為比例、積分與微分系數。

多電機控制是一個多變量、非線性、強耦合性的系統，干擾因素較多，很難建立精確的數學模型，為解決傳統PID控制器參數無法實時在線整定的問題，將模糊控制與神經網絡控制相結合，建立模糊神經PID控制器，對控制參數進行實時在線整定，滿足不同工況的參數變化，以抵消干擾引起的控制偏差，如圖3所示[11-13]。

圖3 模糊神經PID控制原理

模糊神經網絡是一個5 層前饋網絡，分別為輸入層、模糊化層、模糊推理層、歸一化層和輸出層，如圖4所示。本文采用2個輸入節點，分別與輸出的偏差以及偏差變化率相連接；有3個輸出節點，分別與PID控制器的參數相連接[14-15]。

圖4 模糊神經網絡拓撲結構圖

第1層：輸入層。各個節點與輸入向量的各分量xi=[x1,x2,…,n]T連接，分別代表一個語言變量，起著連接下一層的作用。

(6)

第3層：模糊推理層。每個神經元節點代表1條來自規則庫的模糊規則，功能是匹配第2層得到的隸屬度，計算每條規則的適用度。

第4層：歸一化層。實現歸一化計算。

第5層：輸出層。將模糊化后的變量清晰化，實現反模糊計算。網絡總輸出等于第4層各節點輸出與其對應權重的乘積，輸出為PID參數的整定結果。

3 仿真分析

將模糊神經PID控制策略用于數控機床雙電機同步系統中，2個電機采用主從控制跟隨模式，其結構如圖5所示。

圖5 雙電機同步控制系統框圖

將所建模型在Matlab/Simulink仿真平臺中進行仿真分析，仿真參數如下：電機軸轉動慣量0.014 5 kg·m2，工作臺與工件質量和200 kg，傳動比0.004 m/rad，傳動軸長度1.5 m，滑臺質量280 kg，傳動軸進給速度13 mm/s。

取兩傳動軸的進給速度及主從電機的控制電流作為分析指標進行仿真，并把仿真結果與傳統PID控制策略相對比，結果如圖6～9所示。

圖6 傳統PID控制的進給速度

圖7 模糊神經PID控制的進給速度

仿真結果表明，由于電機特性、制造誤差、負載擾動等因素的存在，使2個伺服電機輸出結果各不相同，引起2個傳動軸的驅動速度不一致，這勢必造成工作臺運行過程中受到不平衡力的作用，影響工件的加工精度。與傳統PID控制策略相比，本研究所采用的基于主從控制的模糊神經PID控制策略響應速度更快，魯棒性好，更好地保持了伺服電機驅動的一致性。

圖8 傳統PID控制下電機控制電流

圖9 模糊神經PID控制電機控制電流

4 實 驗

以某數控機床為樣機進行實驗測試，所用伺服電機的型號相同，額定轉速3 000 r/min，機床的進給速度13 mm/s，對2個傳動軸的實時位置誤差進行測試分析，結果如圖10、11所示。

圖10 傳統PID控制傳動軸誤差

圖11 模糊神經PID控制傳動軸誤差

結果表明，相比傳統PID控制，本研究所提出的控制方案能大幅縮小兩根傳動軸的位置誤差，同步控制精度大幅提高，說明從動電機相對于主動電機有比較理想的跟隨性，測試結果與仿真一致。

5 結 語

針對數控機床雙電機驅動系統中存在的同步誤差問題，將模糊控制與神經網絡控制用于控制器設計過程中，以適應系統參數的不斷變化。首先對雙電機驅動系統進行動力特性分析，找出影響雙電機同步精度的因素，并基于主從控制方式提出了模糊神經PID控制策略。同時，將傳動軸的進給速度和實時位置、電機的控制電流作為研究指標進行仿真分析和實驗測試。結果表明，從動電機相對主動電機具有很好的跟隨性，能有效減小同步誤差的幅度，大大提高了機床的加工與控制精度，所提出的控制方案可行。

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Research and Experiment of Multi-Motor Synchronous Control Based on Fuzzy Neural Network

XULing

(Yantai Engineering & Technology College, Yantai 264006, Shandong, China)

For multi-motor servo system, deviations caused by the characteristics of the motors, torque imbalance and other factors make synchronization control difficult. Hence, an NC machine with double motors driving system is selected as research object, and the machining accuracy as the research goal. Control parameters of traditional PID are determined by optimal control of some special cases, hence cannot be automatically adjusted. This paper uses the fuzzy rules to derive the weight coefficients of the neural network, and makes the system parameters to meet the needs of different operating conditions. In order to verify the advantages of the algorithm, the feed rate of the driving shaft, the input current of the motor and the position error of the drive shaft are simulated and tested, respectively. The results show that compared with the traditional control method, this control algorithm can effectively realize the active motor to follow driven motor, the synchronization error is reduced by two drive shafts. It greatly improves the machining accuracy, has strong anti-interference ability. The results provide some reference for the research of multi-motor synchronous control theory.

master-slave control; fuzzy neural network; dual motor synchronization; machine tool

2016-07-11

國家自然科學基金項目(31672348)

徐 玲(1981-),女，山東煙臺人，講師，研究方向為自動控制。Tel.：13562501128；E-mail:xuling1981@126.com

TM 341

A

1006-7167(2017)04-0016-04