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(陜西國防工業職業技術學院，陜西 西安 710300)

0 引言

一個完整的自動化立體倉庫系統，應該是在人機互動下共同來完成相應的操作過程，主要是采用計算機控制來實現的，通過對計算機輸入執行指令，來定位倉庫。對于有些倉庫系統由于貨物的特殊原因，不能進行現場操作，也可以通過計算機實現遠程操作，并且可以對貨物的運行情況進行實時監控，完全保證了貨物的精確定位。目前，工業生產型立體化倉庫已從機電控制的高架倉庫，發展到以智能化、集成化和信息化為特征的第5代自動化立體倉庫階段[1]。這樣對電機的控制要求就顯得十分重要。

傳統PI控制在對控制對象模型要求不高的情況下，能夠很好地對系統進行調節與控制，可靠性高，易于實現，目前仍被廣泛用于各種控制任務中。但在堆垛機控制系統中，要達到給定的控制要求，堆垛機需具有一定的穩定性和良好的系統抗干擾能力，同時對機械環和加速度的響應能力要求較高，故傳統的PID控制難以勝任[2]。引入神經網絡控制，利用其自組織、自學習能力可以有效地對堆垛機施加控制。在此，提出了一種基于BP神經網絡PID(BP-PID)與常規PI復合的控制方法，根據設置的誤差限來實現控制策略的切換，這樣結合兩者控制上的優點解決了堆垛機系統控制上的難點。

1 堆垛機控制過程

堆垛機的控制過程是在x，y，z軸3個方向下的三維空間內完成的，如圖1所示。

圖1 堆垛機控制系統三維空間

其中，堆垛機水平行走機構，主要完成在立體倉庫鋪設的軌道上做水平運動，把這個方向上的運動定義為x軸運動方向；堆垛機的提升機構主要完成在機體立柱上的運動，相對于整個機體在垂直平面內做上升或下降運動，把這個方向上的運動定義為y軸運動方向；堆垛機的貨叉機構完成在載貨臺上的伸縮運動，把這個方向上的運動定義為z軸運動方向[3-4]。

這樣，對堆垛機的控制過程就轉化為對x，y，z軸上3個電機的控制。為了達到快速、準確地定位貨倉位置，根據貨倉位置信息的距離，通過數據處理，在轉速控制上采取了先加速再減速或先加速再勻速最后再減速的控制過程[5-6]，如圖2所示。

圖2 堆垛機速度控制過程

根據設置的速度誤差限，控制器將在BP-PID控制與PI控制之間進行切換，實現轉矩與磁鏈穩定、快速的轉換，提高了轉速的跟隨性與抗干擾性。

2 堆垛機控制系統模型

堆垛機控制系統具有非線性、強耦合和多變量的特性，要獲得較高的動靜態性能，必須從其系統模型出發，分析轉矩和磁鏈的控制規律。Park的輸入整形控制法穩定性不佳[7]。文中通過坐標變換，在按轉子磁鏈定向的坐標系中得到直流電動機模型；通過直流電動機模型的控制方法，得到磁鏈與轉矩的控制規律；最后將轉子磁鏈定向坐標系中得到的控制量反變化到三相坐標系下對應的控制量，以實施閉環控制[8]。

靜止正交坐標系與按轉子磁鏈定向的同步旋轉正交坐標系如圖3所示。其中，αβ為靜止正交坐標系，mt為按轉子磁鏈定向的同步旋轉正交坐標系，即旋轉正交dq坐標系中的d軸與轉子磁鏈矢量重合的狀態。當m軸與轉子磁鏈矢量重合時，有：

圖3 按轉子磁鏈定向同步旋轉坐標

(1)

ψrt=ψrq=0

(2)

為了使m軸與轉子磁鏈矢量始終重合，還必須使：

(3)

由電機的理論知識可知，以ω-is-ψr為狀態變量的狀態方程為：

關于建筑業的綠色化發展，主要存在以下幾個問題，對我國綠色建筑的發展造成了障礙，同時也造成了能源浪費，不利于企業經濟效益的發展。

(4)

將式(1)、式(2)、式(3)代入式(4)中,得到mt坐標系中的狀態方程為：

(5)

這樣從式(5)中導出mt坐標系的旋轉角速度為：

(6)

mt坐標系旋轉角速度與轉子轉速之差為轉差角頻率，即

(7)

將式(1)、式(2)代入轉矩方程式，得到mt坐標系中的電磁轉矩表達式為：

ψr

(8)

這樣，定子電流被分解為勵磁分量和轉矩分量，勵磁僅由勵磁電流分量ism產生，轉矩正比于磁鏈和轉矩電流分量，實現了定子電流2個分量的解耦。

3 堆垛機BP-PID控制

堆垛機控制系統要具有穩定、快速、抗干擾性，其中調節器在里面起到了關鍵作用。模糊控制由于缺乏系統性，無法定義控制目標[9]，文中設計了一種BP-PID與常規PI復合控制的調節器，結合兩者的優點實現了對堆垛機控制系統的有效控制。其中BP神經網絡PID控制結構如圖4所示。

圖4 BP-PID控制系統結構

由圖4可以看出，BP-PID控制結構是由BP神經網絡和PID控制器2部分組成的。BP神經網絡根據系統輸入誤差信號e(k)和PID控制器輸出信號u(k)，在線調整PID控制參數KP，KI，KD；PID控制器根據系統狀態直接對系統進行閉環控制，其PID參數受控于BP神經網絡，通過神經網絡自學習、自組織能力實現系統參數最優化控制。其中，BP神經網絡是輸入層、隱含層和輸出層3層神經元的互聯體。每次BP網絡學習過程經過了正向傳輸和反向傳播2個部分，輸入信號經過3層神經元后輸出PID控制參數，通過PID控制器對被控對象施加控制，被控對象輸出參數與目標信號進行比較，得到誤差值和系統的運行狀態。最終通過誤差反向傳播對各層神經元權系數進行修正，使得輸出參數無限逼近于目標值[9-10]。

本文結合BP-PID控制與常規PI控制兩者的優點，采用BP-PID與PI并聯復合的控制方法，如圖5所示，通過輸入誤差與設定誤差限的比較進行控制切換。當速度誤差大于設定值時，選取BP-PID控制策略，利用BP神經網絡自學習能力，將誤差快速減小到設定誤差值以下；當速度誤差小于設定值時，選取PI控制策略，利用其算法簡單、運算速度快等特點，滿足堆垛機系統實時性要求。在常規PI控制策略中，采用了PI變參數法，根據負載轉矩誤差限來實時調整PI參數，將系統誤差消除在萌芽狀態，提高了系統穩定性和抗干擾性。

圖5 BP-PID與PI并聯復合結構

4 堆垛機MATLAB仿真模型

在MATLAB/Simulink環境中，對堆垛機控制系統進行了仿真研究。為了便于分析與處理，將交流電機模塊、驅動模塊和速度檢測模塊看成一階慣性環節。其中，交流電機輸入頻率與輸出穩態轉速比值KD=27；電機時間常數TD=0.19 s；轉速反饋系數α=0.004 1;測速儀時間常數TC=0.006 s。

其中，用于BP神經網絡PID控制的仿真模型如圖6所示。

圖6 BP-PID控制系統仿真模型

BP-PID的學習速率η=0.25，α=0.05，轉速切換值為50 r/min。BP-PID控制進行的主要運算由Simulink中的S-function實現，采用輸入層4個節點，隱含層5個節點，輸出層3個節點的網絡結構。

5 仿真結果與分析

對堆垛機的啟動、停車和負載變化這3種工況下的運行狀態進行了仿真，其中虛線為PI控制下的響應曲線，實線為PI與BP-PID復合控制下的響應曲線，仿真時間為10 s，仿真步長設為0.05。

堆垛機啟動狀態下的響應曲線如圖7所示。由圖7可知，采用PI控制調節時間約為6.5 s，在8.5 s達到穩定狀態；采用PI與BP-PID控制調節時間為4.5 s，在6 s達到穩定狀態，響應速度優于PI控制，且具有較小的超調量。

圖7 啟動響應對比

負載變化時，PI控制與復合控制的響應曲線對比如圖8所示。當系統達到穩定后，在15 s時改變負載。由圖8可知，當負載變化時，BP-PID與PI復合控制能夠讓系統快速進入新的平衡狀態，且波動較小；而PI控制調節時間長，且有一定的波動量。

圖8 負載變化響應對比

堆垛機系統停車時的響應曲線對比如圖9所示。由圖9可知，在系統穩定狀態下，20 s時開始制動減速，采用PI控制在28 s時完全停車；采用復合控制在26 s時完全停車，系統響應速度快，調節時間短。

圖9 停車響應對比

6 結束語

通過BP神經網絡PID與傳統PI控制相結合的控制方法，兩者取長補短，較好地解決了堆垛機控制系統中存在的系統參數變動和負載擾動等問題。通過速度誤差限切換控制策略，在傳統PI控制時，采用了PI變參數法，對速度誤差進行快速預判和消除。仿真結果表明，BP-PID與BP復合的控制方法具有較快的調節速度，且波動量小，系統動靜態性能良好。

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