PID神经网络在卷纸辊张力控制中的应用.pdf

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1、中国造纸学报TransactionsofChinaPulpandPaperPID神经网络在卷纸辊张力控制中的应用邓肖胡慕伊(南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室，江苏南京，210037)摘要：分析了PID神经网络(PIDNN)的结构及参数调整算法，并将其用于纸机卷纸辊张力控制。经过仿真研究表明，PIDNN控制器的稳态响应过程比常规PID控制器快，没有超调，没有静差，过渡时间较短，收敛性较好，控制效果比常规PID控制算法有很大改善。关键词：PID神经网络；卷纸辊张力；PID控制；仿真中图分类号：TS736文献标识码：A文章编号：1000-6842(2

2、014)01—0044-05在纸机运行过程中，卷纸辊张力是一个重要的参1卷纸辊张力控制系统模型数⋯。张力太大会造成断纸，不仅影响生产，还会造成一定的经济损失；张力过小则会出现纸幅松弛现在纸张卷曲过程中，由于纸卷半径不断变化使得象，引起堆积和褶皱，对成纸质量产生影响。因此，卷辊转动惯量、线速度等处于不断变化中，因此卷纸控制好卷纸辊张力，不仅能有效提高生产效率，还能辊张力控制过程是一个时变的非线性系统，纸机使纸机运行更加稳定，提高产品质量。在纸机卷曲过卷纸辊控制系统结构及纸张受力如图1所示。程中，卷纸辊张力控制是一个时变、强耦合、多干扰的非线性系统，中间环节有很

3、多影响，且具有很多其他不可预测的因素，因此保持适宜的卷纸辊张力有很大难度。PID神经网络(ProportionalIntegralDerivativeNeuralNetwork，PIDNN)是一种由比例元(P)、积分元(I)、微分元(D)组成的3层前向神经元网络。网络的输入层接受系统给的信号和对象输出信号，网络的隐含层(神经元个数、连接方式、连接图1卷纸辊张力系统原理图权重初值)是按PID控制规律的基本原则确定，采在卷纸机启动达到稳定后，其放卷线速度是用误差反向传播算法修改连接权重，通过在线训练和恒定值，只有>V，纸幅才能产生一定的张力使学习，改变网络中比例

4、、积分、微分作用的强弱，输卷纸辊正常卷纸，卷纸辊卷绕速度=2~rRn。由于出层实现规律的综合。它具有传统PID控制器结构简纸张不断增加，R逐渐变大，张力F也会成比例增单的优点，又具有神经网络的并行结构和本质学习记大，卷纸辊力矩M=FR将以更快速率增大，导致纸忆功能，以及多层网络逼近任意函数的能力_2J。本幅拉伸过度直至断纸。要使恒定不变，则转速n课题研究了PIDNN控制器对卷纸辊张力的控制，并要减小，所以此系统是一个时变非线性系统。力矩与传统PID控制器控制效果进行比较。与张力F的传递函数的表达式为：F1，1、n，、b1L一M—K~／(s)／—R+R，收稿日

5、期：2013-09-09基金项目：江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(201010)。作者简介：邓肖，男，1990年生；在读硕士研究生；主要研究方向：过程装备与控制、先进控制。$通信联系人：胡慕伊，E—mail：muyi—hu@njfu．COB．cn。第29卷第1期PID神经网络在卷纸辊张力控制中的应用45式中：K为常数；为阻尼系数；R为卷纸辊卷分别为比例元、积分元和微分元，分别完成比例、积径(变化)。分和微分运算；输出层有1个神经元，完成控制规律磁粉离合器是电磁离合器的一种，它是靠线圈的的综合和输出，PIDNN及其控制系统结构如图2通断电来控制

6、离合器的结合和分离。磁粉离合器有主所示。动件、从动件和固定支撑3部分组成；其工作原理是在主动件和从动件之间放置一定量的软性磁粉，励磁线圈不通电时，磁粉处于离散状态，励磁线圈通电时，线圈中产生了电流，此时磁粉结合成磁粉链，玲一——匦一PIDNN从而主动件带动从动件转动，将转矩由输入端传给从动件，从动件即可驱动机器运转。励磁电流增大图2SPIDNN及其控制系统结构时，磁感应强度也增大，电磁吸力增大，传递的力矩就变大，反之，励磁电流减小，传递的力矩2．2PIDNN的控制算法减小。PIDNN的算法由前向算法和误差反向传播算法磁粉离合器是根据电磁原理并利用磁粉来传达转

7、两部分组成J。矩的，其传达的转矩与励磁电流基本成线性关系，当2．2．1PIDNN的前向算法励磁电流保持不变时，力矩不受传动件与从动件之间(1)输人层速度差(滑差转速)的影响，这是磁粉离合器的一PIDNN的输入层有2个神经元，在构成控制系大优点，只要励磁电流恒定，就可以稳定地传达恒定统时可分别输入系统被调量的给定值r(k)和实际值的力矩。因此，在造纸机卷纸辊张力控制中，只需调Y(k)。神经元的状态函数U(k)等于输入net(k)，节励磁电流的大小，便能准确控制并传达所需力矩，即：从而准确控制卷纸辊张力。U(k)=net(k)(4)磁粉离合器传递的力矩取决于励磁

8、线圈中的电输入层各神经元的输出函数均为比例阈值函数。