单神经元pid滑模平行复合控制交流电伺服系统

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1、单神经元PID滑模平行复合控制交流电伺服系统摘要：考虑改变负载转矩和转动惯量的交流电位置伺服系统，单神经元PID和滑模并联复合控制策略强干扰的建议。并行架构，由位置环的滑模变结构控制和单神经元PID控制器的设计中。滑模控制抑制参数摄动和负载扰动，单神经元PID控制的实现比例、积分、微分传统的PID控制器参数的在线调整。仿真结果表明，所设计的并行复合控制器可以保证静态和动态的系统性能。关键词:单神经元PID控制;滑模变结构控制;交流伺服系统;复合控制；并行的体系结构1•简介永磁同步电动机是机床传输的主要执行机构。其控制结构由电流环，速度环和位置环

2、。在传统的机床的伺服系统，速度环和位置环与PI或PID控制用于确保精度高，良好的跟踪性能和定位的位置控制不产生连续振荡。由于这种传统的控制没有考虑的非线性模型和参数不确定性的非线性，也很难适应变化和力矩的强干扰惯性。近年来，单神经元PID控制和滑模变结构控制被广泛使用在交流伺服系统。滑模变结构的优点是适应的系统参数变化时，不容易受到外界的干扰［l-4］o单个神经PID控制不仅具有简单的结构的传统的PID控制器，和PID参数的在线调节，以及少量的计第所以被广泛使用［5・6］。然而，由于对算法有关的误差的平方，当误差已经很大很长一段时间的积分项的权

3、重，所述参数变得过大，对学习效果，以及溢流现象的影响［7］。本文结合滑模变结构控制和单神经元PID控制的优点，根据单神经元PID理论，提高了系统的跟踪性能设计位置环控制器。TFor模型参数扰动和外部扰动的影响，它是通过使用滑模控制克服。通过仿真研究，与经典的对照组相比，并行设计复合控制策略，获得了良好的跟踪性能，系统更健壮。2•永磁同步电机筑底的电流解耦控制的线性数学模型假设：（1忽略饱和效应;的马达空气间隙磁场（2）均匀分布现场，感应电动势的正弦形（3不包括磁滞和涡流损耗;4无励磁电流的动态响应；（5）转子无励磁绕组；（6）定子电流场分量使用

4、转子磁极位置的方向矢量控制时ld=0。根据上述假设，我们可以写岀系统的转子坐标系中的线性数学模型，即心坐标系。%=Riq+L（dijdt）+（1）Q]>00]VO&2>牛^02护儿=(3)Tem=Ti+B(©"”)+(〃几)(〃©/〃)(4)其中，叫,偏是〃"电枢电压分量坐标系Jd是dp电枢电流分量坐标系;厶是等效电枢电感(厶=&/=&,)在DP坐标系统;R,©是电枢绕组电阻和电角速度〃〃坐标系；妙/，几是相应的永磁转子磁链和电机极对。3.控制器的设计3.1位置环滑模控制器设计因为比位置环，它是位置环路的截止频率的速度冋路响应快的比倒数的速度环

5、路吋间常数小得多。在控制速度的推导，速度环可等效为一阶惯性。让勺二勺，位置为阶跃信号，状态方程为：(5)下:其中，5是一个正的常数。讣位置滑模线性开关的功能如(6)让位置环滑模变结构控制器的输出如下:f引之2I.1K1•e2=---—u+-^ref(7)由滑模达到条件，我们可以得到位置环的滑模变结构控制参数:U=人弓+右幺2ref$2单神经兀PID控制器K单神经元自适应PID控制器的结构图示于图2—[a勺s>00_“2e2s>o卩―“勺WO九2一S呻<01中。图1单神经元PID控制器的结构图误差信号是由变流器，西広)时，勺広)时，®⑹转换的一

6、个单一的神经元的输入信号由下式给出：Xj{k)=e{k)x2(k}=e(k)-e(k-)(9)兀34j=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)式中，e(k)是误差信号。在控制过程中单神经元控制器持续调整由监督赫布学习算法，该算法自动地适应环境中的受控对象的状态变化的3加权系数。以确保收敛性和鲁棒性，算法需要正常化。由正常化，公式由下式给出：3u(.(£)=u(.(£一1)+K1£冈(£)兀{k)(10)3立叱(£)1W：(£+1)=W](£)+〃/e(k)uc(k)西(k)w2(k+l)=w2(k)+T]pek)uc(k)x2(A:)叫“+

7、1)=些@伙)叫広)是输岀;Z=1式中，KI为神经元的比例系数;w，(k)是对应于所述加权系数兀*)；“D是比例，积分和导数的学习率。从以上分析可知，简化化合物控制的示于图2的原理图。图2并联复合控制结构图4•仿真实验axiln

8、线电感Ld=LQ=50X10-3H；额定电流Ie=6.4A；允许I最大=12.8A最大电流;极对数的Pn=4;减速机减速比1：231o滑模控制器参数如