前馈网络

前馈网络（精选8篇）

前馈网络 篇1

概述

每当我们思考为什么有些东西表现不正常, 我们就开始了诊断过程, 因此, 诊断是我们日常生活中常见的活动 (Benjamins&Jansweijer, 1990) 。每一个复杂的系统都会出现故障。常见的情况是, 故障阻止了系统正常的操作行为。我们定义诊断是通过一些观测行为来定位故障表现和识别故障原因的任务。遇到故障通常采取两个过程来处理:首先故障必须被识别出来 (称作故障检测) , 也就是通过测试来取得数据。其次, 根据其性质找到预先初始化的措施进行适当的补救。

集成电路的广泛使用带来一些测试困难。现在混合模拟电路和集成电路进一步复杂化测试问题, 确定测试输入和测量输出的测试集更加复杂, 增加了故障检测的覆盖率, 即使在一个高速自动化设备中测试电路的时间校准问题也非常麻烦。

常见的诊断系统结构见图 (1) 。信号u (t) 和y (t) 分别是输入输出。在测试的时候, 故障和干扰 (这里是测量错误) 都会影响系统, 但是没有这些错误的值。诊断系统的任务是生成诊断报告, 其中包含有可解释过程行为的故障模式的信息。请注意, 诊断系统被假定为消极的, 即它不能影响这一过程本身。

整个的诊断系统被分离多个小测试模块。这些测试模块也是诊断系统DSi。假定每一个都可以生成诊断结果Si。裁决逻辑 (投票系统) 的目标是在获得每一个诊断结果后将其加入最终的诊断报表。

一个电子系统可能的故障数量也许会很大并且可以定位在系统的任何地方。为诊断这样的情况通常采用的分层方法, 诊断系统从上往下在每一个层次上生成诊断报告直到故障发生源, 形成连续的诊断报告。这种方法允许针对给定的层次使用一个较小的故障集。

一、前馈神经网络

前馈神经网络注重系统学习功能, 不注重系统动力学行为, 不包含神经元输出对输入的大量反馈的一类神经网络。属于前馈神经网络的有感知器, BP网络和自适应线性元件等。它们结构简单, 通过非线性处理单元的复合, 产生复杂的非线性处理能力。

典型的前馈神经网络包含有输入层、隐层和输入层, 层内各神经元互不连接, 层间全互联 (参见图2) 。当信号输入时, 首先传到隐节点, 经过作用函数后, 再把隐节点的输入信号传播到输出层。净处理后给出输出结果。节点的作用函数通常选用S型函数, 如

二、数字电路故障的Sigma-Delta转换

本文将讨论前馈神经网络被应用在混合在非线性动态电子电路中的数字电路的诊断。考虑数字电路部分的两种缺陷类型:逻辑门的上升沿和下降沿延迟, 改变电路拓扑的灾难性缺陷。

在测试前采用模拟器的概念已经证实是对的, 意味着在选择一套感兴趣的故障集后, 为了给每一个故障建立系统响应而进行反复模拟, 产生的响应和故障代码关联, 此外, 代码包含故障响应本身。当然在表里列出的响应更容易维护。

人工神经网络的训练的目的是为建立查找表, 意味着当神经网络呈现故障代码输出时, 故障响应被反复作为输入。然后, 神经网络用给到的刺激向量运行, 可当做查找表的效果。如果网络可能训练过则神经网络响应, 将会立即从输出中找到故障和故障代码。

三、电路设计中的故障

作为复杂电路的一个例子, 我们选择了sigma-delta调制器 (如图3) 。这是一个混合信号电路, 它包含了模拟和数字的元件。电路中的开关都是理想的开关, 闭合的时候具有0电阻而在开路的时候其电阻值是无穷大。

积分器充电时间对时钟频率是不可变的, 以便保持固定的增益。即不管时钟频率是多少模拟开关必须在一个固定的时间内开合, 可采用单稳多谐振荡器获得稳定的时间脉冲。位于时钟输入和开关控制之间的单稳多谐振荡器作为脉冲发生器产生固定时间的控制信号。图5显示输入一个斜坡信号引起系统的反应。在本节我们仅仅考虑电路数字部分的缺陷, 观测两种类型的缺陷:灾难性缺陷和输出数字信号的上下沿延迟。这些延迟缺陷既不是灾难性的也不是参数化的, 因为他们不会改变电路的拓扑也不会改变元件的值。

数字信号可以是”固定0故障”或”固定1故障”。在图3的电路中, 模拟开关被数字信号控制, 因此有多对相同的故障效果, 如当开关卡在开 (关) 并且逻辑电路的输出”固定1故障” (”固定0故障”) 时会获得相同的效果。因此我们将考虑如开关卡住的硬故障。当开关在回馈循环 (�11, �12, �21, �22) 是这些案例被排除永久地关闭, 因为在此例中参考电压Vrefp和Vrefn会短路。

考虑到电路中的时钟周期是1。2μs, 我们检查过的延迟效果不大于400ns, 事实上, 模拟上升沿延迟的值有:100ns, 250ns, 400ns。而下降沿延迟包含有:50ns, 100ns, 150ns。我们的目标是确定延迟是如何影响输出的, 不同的延迟是否会产生不同的输出。所有的数字门电路都要检查 (4个反相器和4个与非门) 。第一个结论是反相器2的延迟不会影响输出信号, 即输出没有改变。进一步地, 存在多组引发相同效果的延迟。这些组被称为歧义组列在表1中。开始的4个组显示相同的延迟效果。第二列是为缺陷引起的相同效果的命名, 据此第3列是用来表述相同效果的特征码。第5歧义组和其他组的效果有明细的区别。这些组里的成员都是灾难性缺陷和延迟缺陷。表2是故障字典给出的每个组的一个范例。

故障字典使用斜坡信号产生的回应来建立, 记录每个时钟周期之后产生的电路输出值, 这些输出的数值构成了输出特征符号。这些特征符号用紧凑的16进制数值来表示。据此, 表2列出故障字典。必须注意缺陷是随机编码的, 相似的特征符号不能有相似的故障代码这点很重要。如果不是, 神经网络很难甚至是不可能辨别缺陷。表2的第2列就是缺陷编码。第一列描述缺陷类型, 它和图4记号相关。 (inv3 (tf=50ns) 表示反相器3下降沿延迟, na1 (tr=400ns) 表示与非门1处在上升沿) 。FF代表无故障电路。第3列包含观察输出获得的特征符号。

神经网络训练是为了建立查找表模型, 它是带有一个隐层的前馈神经网络。信号输入到网络, 输出故障代码被学习, 就是说神经网络有9个输入 (每个16进制数字对应一个输入) 和一个输出神经元。当它们作为输入时, 16进制值用小数来表示。完成学习后, 神经网络产生的隐神经元的数量是10, 它是经过反复进行错误试验并通过多次迭代获得, 通过刺激带有故障输入的神经网络来检验获取神经网路的结构, 神经网络的响应显示识别表3的故障没有错误。只有细微的差异也会被观测到。

四、总结

在应用神经网络技术来诊断非线性动态电子电路中, 我们做了一些试验并得到一套结果集。我们用Sigma-delta模拟器验证了延迟和灾难性缺陷的效果。通过这些过程我们得出的结论是神经网络技术非常适合用于诊断电子电路, 但由于应用神经网络需要大量繁重的计算, 因此硬件对应用系统性能至关重要。

参考文献

[1]Yang Z R, Zwolinski M, Chalk C D&Williams A C.Applying a robust heteroscedactic probabilistic neural networ to analog fault detection and classification[J].IEEE Transactions on CAS of Int, Circuits and Systems, 2000.

[2]刘庆珍, 蔡金锭, 王少芳.基于粗糙集-神经网络系统的电力电子电路故障诊断[J].电力自动化设备, 2004, 04, 0045-04.

[3]Pinjala K K, Kim B C, Varuyam P.Automatic Diagnostic Program Generation for Mixed Signal Load Board, Proc[J].International Test Conference, 2003.

前馈网络 篇2

关键词:前馈解耦;解耦表达式;推导

中图分类号:TM461 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0096-01

一、序言

多输出系统中得各个控制通道之间的耦合作用直接影响到各个控制通道的输出,因此解耦问题常常成为控制的首要问题,耦合作用的大小通常可以耦合项的表达式来描述。通过前馈解耦方法来使相互影响的控制通道成为相互独立的控制通道,因此需要求解出解耦项的表达式。

二、理想状态的解耦项的推导

下图为理想状态下3输入3输出系统框图

四、结论

本文通过3输入3输出前馈解耦的方法求出解耦项表达式,使控制系统中得各个控制通道的耦合项相互抵消,最后得出3个相互独立的控制通道。

参考文献:

[1]郭阳宽.过程控制工程及仿真—基于MATLAB/Simulink[M].北京:电子工业出版社.2009

[2]林景国.过程控制[M].南京:东南大学出版社,2006,1

前馈网络 篇3

密码技术是信息安全技术的核心, 它主要由密码编码技术和密码分析技术两个分支组成。其中, 密码编码技术的主要任务是寻求产生安全性高的有效密码算法和协议, 以满足对消息进行加密或认证的要求;密码分析技术的主要任务是破译密码或伪造认证消息, 窃取机密信息或进行诈骗破坏等活动。这两个分支既相互独立又相互依存, 正是由于这种对立统一关系, 才推动了密码学自身的发展[1]。

意大利的神经网络专家Lauria创造性地提出将神经网络用于密码学领域的设想, 并进行了论述[2,3]。我国的密码学研究者也注意到了这种趋势, 并进行了这方面的研究。1994年杜生辉等提出用单层感知器构造分组密码[4], 1998年章照止等提到用神经网络模型构造分组密码[5], 2001年齐锐等提出一种基于神经网络的对称密码系统[6]等等。

在用单层感知器构造的分组密码[4]中, 讨论了加/解密变换过程, 分析了其安全性, 但并未给出相关的仿真结果, 也没有对其安全性进行详细的分析。我们在仿真研究中发现, 该文献构造的分组密码的扩散性能并不明显, 这就造成了安全性的降低。

1基于多层前馈网络的分组密码的数学模型

1.1一种满足混乱规则的分组密码的数学模型

假设明文分组共N小块, 即为:M= (m0, m1, …, mN…1) , 相应的密文分组也为N小块, 即为:C= (c0, c1, …, cN-1) , 其中mi∈{0, 1, …, N-1}, ci∈{0, 1, …, N-1} (i=0, 1, …, N-1)

该分组密码系统的加密函数为:

ci=EKEi (mi) ≡ (mi+ki) mod N (1)

其中, 加密密钥为KE= (k0, k1, …, kN-1) , ki∈{0, 1, …, N-1} (i=0, 1, …, N-1) 。

在用感知器构造的分组密码[4]中, 要求k0, k1, …, kN-1互不相同, 即k0, k1, …, kN-1是模n的完全剩余集。这样做反而减小了密码分析者攻击的穷举空间, 即降低了密码的安全性;其实, 只要 (k0, k1, …, kN-1) ∈{0, 1, …, N-1}N, 即使当i≠j时, ki=kj (i, j=0, 1, …, N-1) , 也能构造出相应的解密函数, 而且扩大了分析者攻击的穷举空间, 即增强了密码的安全性。该分组密码系统相应的解密函数为:

mi=DKDi (ci) ≡ (ci+N+ (-ki) ) mod N (2)

其中, 解密密钥与加密密钥互为相反数, 即KD= (-k0, -k1, …, -kN-1) , ki∈{0, 1, …, N-1}, (i=0, 1, …, N-1) 。

C.E.Shannon在经典论文[7]中提出, 混乱和扩散是隐蔽明文消息冗余度的基本方法。由于模运算是一种非线性运算, 所以上述的加/解密函数能够表现出一定的混乱特征。但加/解密函数的扩散特征却不太明显。

1.2一种满足扩散规则的分组密码的数学模型

假设明文分组共N小块, 即为:M= (m0, m1, …, mN-1) , 相应的密文分组也为N小块, 即为:C= (c0, c1, …, cN-1) , 其中mi∈Z, ci∈Z (i=0, 1, …, N-1) 。

加密函数为:

为加密密钥,

ki, j∈R, (i, j=0, 1, …, N-1) 。

相应的解密函数为:

$m{}_i=D{}_{{\rm K}{}_{D{}_i}}(c{}_i)\equiv {\displaystyle \sum _{j=0}^{{\rm N}-1}{\rm K}}{}_{D{}_{i,j}}\times c{}_j$ (4)

其中, 解密密钥与加密密钥互为逆矩阵, 即KD= (KE) -1。

总体上说, 这种加/解密函数的扩散特征还是比较明显的。但这种分组密码模型的混乱特征并不明显。

1.3基于两层前馈网络的分组密码的模型

1.3.1 该分组密码的数学模型

C.E.Shannon在他的经典论文[7]中提出, 两种密码系统通过“乘积”的方式可以被组合在一起。根据这种理论, 可以把1.1节和1.2节讨论的两种模型分别作为两个密码系统T和R, 各自用一层前馈神经网络来实现;通过“乘积”的方式就可以得到一种同时满足混乱规则和扩散规则的新密码系统 (如图1所示) 。在图1中, R的明文空间和T的密文空间相同, 因此可以首先使用T系统, 然后对加密过程的结果使用R系统。

1.3.2 该分组密码的安全性分析

在第一层加密系统T中, 由于各个神经元用到的传输函数是模运算, 而模运算是一种非线性运算;在第二层加密系统R中, 也用到了矩阵相乘的运算, 所以该模型总体上能够表现出良好的混乱特征。

在第二层加密系统R中, 由于用该层神经元和输入向量之间的连接权值矩阵作为加密密钥K2, 所以该层能够表现出很好的扩散特征。具体从理论上说, 如果当加密密钥K1和加密密钥K2不变时, 改变明文向量的任意一个元素, 加密后能使N个密文元素得到改变;而改变任意一个密文元素, 解密后也可以使N个明文元素得到改变, 所以明文和密文之间的扩散影响程度很高。同理, 当明文及加密密钥K2不变时, 改变加密密钥K1的任意一个小块, 加密后能使N个密文小块得到改变;当明文及加密密钥K1不变时, 改变加密密钥K2的任意一个小块, 加密后只能使一个密文小块得到改变, 所以密钥对密文的扩散影响程度也较高。

对于加密密钥K2来说, 如果ki, j (i, j=0, 1, …, N-1) 随机选取, 只要 (k0, k1, …, kN-1) ∈{0, 1, …, N-1}N即可, 那么就有NN种不同的选法。当密码分析者采用穷举密钥空间攻击时, 只要N取足够大的值, 密码分析者仅仅靠穷举NN种密钥来推出加密密钥, 或者由同一加密算法及加密密钥加密的新密文推出其对应的明文在计算上都是不可行的, 即此系统在计算上是安全的。

对于加密密钥K2来说, 如果ki, j (i, j=0, 1, …, N-1) 随机选取, 只要ki, j∈R并且KE和KD互逆即可。那么, 当密码分析者采用穷举密钥空间攻击时, 仅仅靠穷举密钥空间来推出加密密钥, 或者由同一加密算法及加密密钥加密的新密文推出其对应的明文来得到明文在理论上是不可行的, 所以此系统是无条件安全的。

从整体上说, 当密码分析者采用穷举密钥空间攻击时, 由于需要穷举加密密钥K1和加密密钥K2的密钥空间, 而在理论上加密密钥有无穷种不同的选法, 所以仅仅靠穷举密钥空间来得到明文在理论上是不可行的, 即此分组密码体制是无条件安全的。

2用于分组密码体制的两层前馈网络的具体实现

假设已经把原始明文变成加密过程所需要的数字形式, 以便作为加密网络的输入向量。在本文中, 把原始的二进制明文分成一个分组序列, 其中每个分组包含N个小块, 每个小块由M位二进制位组成且N∈[1, 2M], 即每个明文分组包括M×Nbit。M和N的值由消息源和目的地双方共同约定。图2是图1所述模型的加密部分的具体实现, 图3是图1所述模型的解密部分的具体实现。

首先, 由N个小块组成的分组经过用于加密的两层前馈网络, 将每个小块加密处理后输出。然后, 加密后的分组通过不安全的公共信道传送给目的地。这种数字形式的密文实际上已经表达不出明文的任何信息。最后, 目的地收到传来的最终密文后, 经过用于解密的两层前馈网络, 最终得到原始明文。

3用于分组密码体制的两层前馈网络的仿真 (实验一)

首先根据第2节讨论的该多层前馈网络的设计原则生成一个两层的加密网络和一个两层的解密网络。然后, 将明文样本M0作为加密网络的输入, 通过仿真得到密文C。最后, 再将得到的密文C作为解密网络的输入, 通过仿真得到解密后的明文M1。通过比较M0和M1来判断该分组密码体制是否能进行正常的加/解密操作。

为验证该分组密码体制的性能, 我们进行了大量的实验, 下面以其中的一个实验为例, 说明该分组密码体制的具体工作流程。在该实验中, 我们假设M=4, N=16 (即每个明文分组由16个小块组成) , 各小块内容的具体值如表1所示。

在仿真过程中得到的加密密钥K${}_E^1$与K${}_E^2$、解密密钥K${}_D^1$及K${}_D^2$、最终密文C和解密后的明文M1分别如下:

K${}_E^{1^{\prime }}$={14, 4, 7, 8, 6, 11, 14, 3, 11, 5, 7, 6, 13, 13, 5, 10}

K${}_D^{2^{\prime }}$={-14, -4, -7, -8, -6, -11, -14, -3, -11, -5, -7, -6, -13, -13, -5, -10}

C′={12775, 8424, 12185, 11756, 13508, 10888, 13231, 12291, 13491, 14325, 14897, 15416, 13245, 13394, 16257, 15627}

M′1={10, 1, 11, 3, 0, 14, 9, 13, 12, 8, 3, 10, 6, 5, 15, 1}

通过将M1和原始明文M0进行比较, 结果表明该分组密码体制能够正常工作。

4该分组密码体制的安全性分析

在1.3.2中曾对该分组密码的安全性进行了理论上的分析, 本文进行了大量的实验来观察这种分组密码的扩散效果, 结果表明该分组密码体制确实具有很好的扩散特征。下面以其中的四个实验为例进行说明。

参数设置与实验一相同, 即变量参数M与N、原始明文M0、加密密钥K${}_E^1$与K${}_E^2$、解密密钥K${}_D^1$及K${}_D^2$请参见实验一。

4.1实验二

通过实验二来验证明文M0对密文C的扩散影响程度。

作为加密网络输入向量的N个小块中的一个小块改变, 这里将第3个小块由‘11’变成‘12’, 而加密密钥K${}_E^1$和K${}_E^2$均不变, 来观察生成的密文分组C。图4表现了明文改变前后生成的密文C之间的差值, 可以发现N个小块都发生了变化。

4.2实验三

通过实验三来验证密文C对明文M1的扩散影响程度。

作为解密网络输入向量的N个小块中的一个小块改变, 这里将第6个小块由‘29912’变成‘12453’, 而解密密钥K${}_D^1$和K${}_D^2$均不变, 来观察解密后生成的明文分组M1。图5表现了密文改变前后生成的明文M1之间的差值, 可以发现N个小块都发生了变化。

4.3实验四

通过实验四来验证加密密钥K${}_E^1$对密文C的扩散影响程度。

作为加密密钥K${}_E^1$的N个阈值中的一个改变, 这里将第10个阈值由‘5’变成‘6’, 而明文M0和加密密钥K${}_E^2$均不变, 来观察加密后生成的密文分组C。图6表现了K${}_E^1$改变前后生成的密文C之间的差值, 可以发现N个小块都发生了变化。

4.4实验五

通过实验五来验证加密密钥K${}_E^2$对密文C的扩散影响程度。

作为加密密钥K${}_E^2$的N阶连接权值矩阵中的一个元素改变, 这里将下标为 (12, 5) 的元素由值‘3’变成‘117’, 而明文M0和加密密钥K${}_E^1$均不变, 来观察加密后生成的密文分组C。图7表现了K${}_E^2$改变前后生成的密文C之间的差值, 可以发现只有第12个小块发生了变化。

综上所述, 从总体上说, 这种分组密码体制的扩散特征比较明显。

5该分组密码体制与DES的比较

尽管DES已经走完它的生命历程, 但它作为分组密码的成功范例, 在密码学的发展史上仍然具有十分重要的地位, 下面将该分组密码体制与DES进行比较。

5.1加密强度的比较

DES的密钥长度为56位, 而三重DES的密钥长度为118位, 所以理论上穷举密钥空间大小分别为256和2118。随着计算机软、硬件技术和网络技术的飞速发展, 依靠计算机的高速计算能力和Internet的分布式计算能力, 用穷尽密钥搜索攻击方法破译DES已成为可能。出于安全性的考虑, 美国的国家标准与技术研究所于2001年11月26日正式公布了新标准AES, 其密钥长度为128/193/256位, 具有更大的穷举密钥空间。由此可见, 密钥的长度对密码体制的安全性有重要的影响。

在1.3.2中, 讨论了这种基于两层前馈网络的分组密码体制的加密强度, 从理论上说, 该体制对于穷尽密钥搜索攻击是无条件安全的。在实际应用中, 加密密钥K${}_E^2$中的元素ki, j (i, j=0, 1, …, N-1) 可以都取整数 (即ki, j∈Z) , 通过对参数M和N设置不同的值, 来达到不同的加密强度以满足不同的需求。例如, 当M=4, N=5时, 密钥K${}_E^1$和K${}_E^2$的总长度为120位;当M=4, N=6时, 密钥总长度为168位;当M=4, N=8时, 密钥总长度为288位。随着M和N的增大, 密钥总长度也随之增加, 造成理论上的穷举密钥空间也越来越大。

5.2功能实现的比较

由于DES属于成熟的分组密码算法, 所以有大量的实现DES的高效硬件和软件。

如果用软件实现, 这种基于两层前馈网络的分组密码体制可以使用子块和简单的运算。通过对参数M和N设置不同的值, 使得分组 (或分组中的子块) 的长度能自然地适应软件编程, 比如8、16和32比特等。子块上进行的运算 (比如加法、乘法等) 也都是一些标准处理器所具有的基本指令。可见该分组密码体制是易于用软件实现的。

再考虑用硬件实现的情况。神经网络的大规模并行性使得它很适合用VLSI技术实现, VLSI的一个特殊优点是提供一个以高度分层的方式捕捉真实复杂性行为的方法, 这就使得神经网络具有快速处理某些任务的潜在能力。而对于这种基于两层前馈网络的分组密码体制来说, 其加密网络和解密网络的结构基本相同, 可以采用相同的神经网络芯片同时实现加/解密功能。随着神经网络芯片的进一步研究和大规模应用, 该分组密码的加/解密处理速度将大大加快, 系统的成本也将随之降低。可见该分组密码体制也是易于用硬件实现的。

6结论

作为信息安全技术的核心技术, 密码技术在保密通信中发挥着不可替代的重要作用。本文基于多层前馈神经网络的特性和分组密码的设计原则, 设计了一种分组密码体制, 并用一个两层前馈网络具体实现了该分组密码体制。通过仿真, 说明了该分组密码体制是可行的;理论分析和实验结果说明了该分组密码体制具有较高的安全性, 具有很好的混乱特性和扩散特性;与DES的比较进一步表明该分组密码体制具有较高的安全性, 并易于实现。

参考文献

[1]冯登国.国内外密码学研究现状及发展趋势[J].通信学报, 2002, 23 (5) :18-26.

[2]Lauria F E.On Neurocrytology[C].Parallel Architectures and Neural Networks.Third Italian Workshop.World Scientic, Singapore, 1990 (5) :337-343.

[3]Lauria F E.Non-linguistic Neurocrytology and the Shannon theorem[M].M.Marinaro&G.Scarpetta eds., Structures:from Physics to General Systems[J].World Sc, 1992 (2) :238-244.

[4]杜生辉, 阮传概.用感知器构造分组密码[J].密码与信息, 1994 (1) :24-31.

[5]章照止, 杨义先, 马晓敏.信息理论密码学的新进展及研究问题[J].电子学报, 1998 (7) :9-18.

[6]齐锐, 张大力, 阎平凡.基于神经网络的对称密码系统[J].清华大学学报:自然科学版, 2001, 41 (9) :89-93.

前馈网络 篇4

基于人工神经网络技术的非线性预测模型因其处理信息的方式和较强的泛化能力, 在发动机排放性能分析与预测[4]、故障诊断[5,6]、专家系统[7,8]、发动机建模[9]等领域都有广泛应用, 其中以BP (backpropagation) 神经网络为代表的前馈神经网络, 因其优越的分类、识别性能以及高度的并行信息处理能力, 应用最为广泛。

本文通过柴油机喷油参数的调整得到相应变化的燃烧特征参数, 分析了燃烧特征参数与柴油机经济性与排放性的关系, 并基于BP神经网络建立了燃烧特征参数的预测模型, 探究利用神经网络技术对CA50前馈控制的可行性。

1 试验仪器与设备

为探究燃烧特征参数与柴油机经济性与排放性的关系, 并为神经网络模型的建立提供数据支撑, 本试验采用排放达欧Ⅲ的CA6DL柴油机作为试验对象, 其主要技术参数参见表1。此外, 试验还包括了南峰CW440电涡流测功机、SIMENS温控装置、FC-MM燃油质量流量计、AVL439烟度计、小野DS9100燃烧分析仪等试验装置。

2 燃烧特征参数对柴油机经济性和排放性的影响

CA50是燃烧50%累积放热量时的曲轴转角, 是表征柴油机燃烧信息重要参数。为研究CA50对柴油机性能的影响, 试验选取1 330 r/min (A转速) 、25%负荷, 1 650r/min (B转速) 下的25%、50%和75%负荷, 1 965 r/min (C转速) 、50%负荷五个工况点作为试验工况点, 修改原机MAP以调节喷油正时从上止点前25度 (-25°CA) 到上止点变化。

图2是喷油正时对CA50的影响, 从图中可以看出喷油正时与CA50之间呈现近似线性相关, 随着喷油正时从上止点前25度 (-25°CA) 向上止点移动, CA50线性增大。

图3显示CA50与燃油消耗率be之间的关系。从图3中可以看出柴油机的燃油消耗率随着CA50位置的前移呈现先减小后增大的趋势。这是由于在理论循环模式下, CA50位置的前移, 相当于柴油机有效压缩比增大, 燃烧速率加快, 从而导致有效热效率升高, 燃油消耗率降低。但在实际循环中, 需考虑燃烧过程中的热量损失, 随着CA50位置的前移, 缸内压力、最高燃烧温度急剧上升, 导致传热损失的增加。当传热损失增加的速度高于因有效压缩比增加带来的热效率升高速度时, 燃油消耗率就会升高。也就是说, 存在一个使燃油消耗率最低的CA50, 对于本试验所用柴油机的最优经济性CA50位于上止点后2°~5°的范围内。

图4是CA50与NOx排放之间的关系, 从图中可以看出NOx比排放随着CA50位置的前移呈现单调增大的趋势。这是因为随着CA50位置的前移缸内的燃烧温度急剧升高, 在混合气含氧气充足的情况下, 高温则是产生NOx的温床。

图5是CA50对烟度的影响, 从图中可以看出随着CA50的前移, 烟度先增大后减小, 当CA50在上止点后5°内可使柴油机处于较佳的烟度范围。

3 基于BP神经网络的燃烧特征参数模型

3.1 预测模型的构建与样本的选取

喷油正时、喷油压力、循环喷油量作为柴油机燃烧的核心边界条件, 能够直接影响柴油机缸内的燃烧状况, 选取它们作为神经网络输入层的主要参数, 此外转速是标志柴油机处于不同工况点的参数之一, 对柴油机的性能影响较大, 所以选择转速作为神经网络输入层参数之一。根据确定的输入层参数, 构建以CA50作为输出层节点的神经网络预测模型, 其结构如图6所示。

选取合理的学习样本点用于神经网络的训练, 是模型非线性预测准确度及可信度的必要保证。基于遍历性、致密性和相容性的样本选取原则, 从样机试验所得的大量数据中, 选取190组具有良好覆盖范围的四个输入层参数 (转速、喷油量、喷油正时、喷油压力) 数据与输出层CA50数据作为总样本, 总样本数据如图7所示, 其中125组数据作为训练样本, 用于神经网络模型的前期训练, 余下65组作为测试样本, 用于检测神经网络的泛化能力和预测精度。

由于四个输入层参数的因物理意义不同会存在量纲差异, 该差异会对神经网络中间层节点间初始权值的选取过程造成一定影响, 为避免这类问题的产生并加快训练网络的收敛性, 需要对总样本中输入层参数进行归一化处理, 将其处理为0~1之间的数值, 归一化公式如下:

式 (1) 中, x表示输入层某一参数, xmax和xmin分别表示该参数在总样本中的最大值和最小值, x珋表示归一化后的结果。

与归一化后的输入层参数值相应的输出层参数值也处于0~1范围内, 这与模型预测所需结果数值不相符, 需要对输出层数值结果进行反归一化处理, 才能够得到正确的CA50输出值, 反归一化公式如下所示:

式 (2) 中, 表示神经网络的处于0~1的输出结果, ymax和ymin分别表示该输出量在总样本中的最大值和最小值, y表示反归一化后的结果。

综上, 通过输入层参数的归一化及输出层参数的反归一化处理后, 避免了因量纲差异对神经网络的影响, 提高了神经网络的收敛速度, 更好地提高神经网络的预测准确性。

3.2 隐含层的选择与误差的度量

输入层与输出层之间的“中间层”称为神经网络的隐含层, 隐含层层数及节点数的选择, 关系到整个神经网络模型的训练的速度、精度和收敛性。在BP前向神经网络的隐含层节点数的确定至今没有完整的理论, 通常采用试凑法与经验公式相结合的原则来确定, 但研究表明, 单隐含层的神经网络已可以实现对真实输出结果任意精度的逼近, 考虑到柴油机燃烧过程中瞬变因素的影响, 为提高模型非线性的预测能力及预测精度, 本文采用2层的隐含层。在每一层隐含层的节点数选取问题上, 常采用试凑法配合经验公式 (3) 、式 (4) 的方法对每层节点数目进行确定。

式中, n为输入层节点数, m为输出层节点数, n1为隐层节点数。

在本文中, 依据上述分析, 最终确定隐含层中第一层节点数目为9个, 第二层节点数目为5个。

在神经网络的学习和检测过程中, 需要设定一参数对模型精度进行度量, 以便更好表征模型预测的准确度及可信度, 设k为训练样本或测试样本总数, Oi为第i个训练样本或测试样本的神经网络的输出结果, Ti代表第i个训练样本或测试样本的真实值, 则模型的均方误差为:

该值可用于训练样本目标精度确定以及测试样本泛化精度衡量。

3.3 仿真结果

根据确定好的神经网络各层相关信息, 在Matlab平台中搭建符合CA50预测的BP神经网络算法, 并对算法中权值、阈值、节点等相关信息进行设定, 本文中模型训练目标精度设定为0.000 2 (MSE=0.000 2) , 经过125组训练样本的训练, 得到基于BP神经网络的不同喷油参数下的CA50预测模型, 为检验模型预测的准确性及可信度, 将65组测试样本中的四个输入层参数数据作为神经网络模型的已知输入, 预测CA50输出结果, 并对经神经网络模型预测后的输出值与测试样本中样机CA50试验值进行比对, 其结果如图8所示。

结果表明, 经训练的BP神经网络模型的泛化精度略低于设定的训练精度, 对于65组测试样本而言, 预测结果与真实值间的均方误差MSE=0.000 59, 相当于65个预测的CA50与真实CA50间的平均误差为0.196°CA, 误差小于2%, 基本满足前馈控制的要求。所以, 在误差允许范围内BP神经网络可以较为准确预测不同喷油参数下的CA50, 初步验证利用神经网络对CA50进行前馈控制的可行性。

4 结论

(1) 喷油正时与CA50呈线性关系, 随着喷油正时从上止点前25° (-25°CA) 向上止点移动, CA50近似线性增大。

(2) 燃油消耗率随CA50的前移呈先增大后减小的趋势, 存在一个燃油经济性最佳的CA50。

(3) NOx排放随着CA50的前移单调增加, 烟度随着CA50的前移呈现先增加后减小趋势。

(4) 基于BP神经网络建立不同喷油参数下的CA50预测模型, 预测精度较高可以满足对CA50进行前馈控制的要求。

摘要：CA50是柴油机缸压反馈控制技术中的反馈变量, 对柴油机的性能有重要的影响。在一台六缸高压共轨柴油机上研究了喷油正时与CA50关系, 以及CA50对柴油机经济性和排放的影响。为探究基于神经网络的前馈控制在缸压反馈控制中运用的可行性, 建立了通过不同的燃烧边界条件预测CA50的BP神经网络预测模型, 进行原机试验得到CA50对发动机性能影响的系列试验点数据。选取190个不同边界条件的试验点作为模型的总样本, 其中用于前期神经网络训练的样本125个、用于检测神经网络泛化能力的测试样本65个。结果表明基于BP神经网络的预测模型在误差允许范围内, 能较为准确的通过边界条件预测CA50, 可以满足柴油机缸压反馈技术中前馈控制的要求。

关键词：CA50,前馈控制,BP神经网络,预测模型

参考文献

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探究专业频道中的前馈调研 篇5

一、前馈理论与前馈调研

1 前馈的概念

前馈本来是控制论中的一个术语。而它的表现方式就是:利用最新信息加以认真预测, 然后再把预测目标和计划的目标进行对比, 这样找出差距, 再实行相应的措施, 最终使两个目标相一致。

2 前馈控制与反馈控制的联系与差别

联系:以传播前后收集反馈信息作为划分标准, 可分为前馈和后馈。后馈指传播后收集反应性信息的过程。前馈指传播之前预先了解传播对象的意见、要求的过程 (1) 。从广义上来说, 前馈是反馈的一种表现形式, 前馈也属于反馈。

差别:根据最终结果产生的偏差来指导将来的行动, 这样的一种控制方式就是反馈控制。而反馈控制的基本过程则是:以预期情况为标准→衡量实际情况→将实际情况与标准相比较→确定偏差→分析造成偏差的原因→确定纠正方案→贯彻纠正措施。所以, 反馈控制是非常必要的环节, 它能让计划顺利实施。

但是只用反馈控制, 作用又是不全面的。比如在实际的工作中, 我们经常会遇到这样的情况。我们在做财务报表的分析时会发现, 当月的亏损实际上是由于上月的某些原因造成的, 并非当月原因造成。这样, 想要分析原因并且纠正错误时, 就要花费很长的时间, 所以如果只用反馈控制这种方法就会失去时机, 或是达不到预期的效果。

虽然前馈控制同样是依靠信息反馈来实施控制, 可是这种信息的反馈是全面的, 因为在制作前就已经发现了缺点并能够及时改正, 所以有较好的及时性, 可以达到预期的传播效果。

3 前馈适合存在的背景

前馈适于在专业化频道的背景下存在。电视频道的专业化, 指的是在现有电视频道资源的条件下, 以整个频道为单位进行定位划分, 从而使其节目内容能较为集中地反映某些特定领域的需求。专业化频道所应具备的两个最基本的特征应是:频道节目内容的定位专一, 与目标观众对象的分众化。如果是在综合频道中, 媒体只要在节目播出后获取收视率调查分析就足以进行研究了, 那么, 这种前馈的调查模式就显现不出它的重要性与独特之处了。因此, 它适合于专业化频道的受众调研模式。

二、前馈模式调研对专业频道的意义

目前, 各个地方台对受众的调查研究还主要集中在收视率调查、节目效果等方面上。这些反馈调查本身会调查出一些受众的收视习惯等规律, 但是却不能调查出受众真正的兴趣、观看目的以及对节目的具体需求。这些细化的具体心理诉求很难靠前馈调查作出结论。不同的是, 如果将前馈调查做的更有针对性, 那么, 我们也可以获得上述受众的具体需求, 降低我们的传播成本。

三、《旅游卫视》前馈调研运作方式和效果

2002年1月28日, 国家广电总局批准的国内唯一的专业性旅游卫视频道——海南电视台旅游综合频道 (旅游卫视) TSTV (Travel Satellite TV) 播出, 半年后又全面改版。成为国内第一家走专业化之路的省级卫视, 既有专业资讯内容, 又加入了娱乐元素在里面, 旅游卫视以其特有的节目编排方式很快赢得了大量观众。

1 前馈调研对《旅游卫视》的影响

(1) 前馈模式影响电视节目的定位

一个节目的制作者应该首先了解受众的需求, 作出的节目才能被受众所喜欢。简而言之, 媒体通过前馈的调研, 明确节目是做给什么人看, 他们需要什么样的节目, 进而确定节目制作的目的和编排特色。所以, 各个节目的制作、编辑都要依托对受众的调研结果和前馈调研的结果。只有首先清晰了节目的定位, 才能顺利展开下面的工作。

例如:《旅游卫视》的节目定位全国, 节目取材广泛, 全球的旅游资源都被收录, 信息量大, 娱乐性强。同时也具有时尚特质, 能体现出情感需求。

它的目标收视群锁定了25~44岁的高教育程度、高收入的管理人员及公司职员。他们正值中青年, 具有较高的教育程度和高收入, 讲求时尚、高品位的生活方式, 并且有这个经济承担能力。次重要观众是15~24岁的学生。他们虽然没有固定收入, 但是他们青春、时尚、充满好奇心热爱旅游, 容易接受新鲜事物, 并且是未来社会的中坚力量是一个很有发展潜力的潜在人群。

这样的目标受众定位是非常可行的。《旅游卫视》把节目的知识性、趣味性、娱乐性融于一体, 再加上时尚元素和些许文化气息, 是非常对目标受众群的口味的。

(2) 使电视节目的内容更贴近目标受众群

我们知道, 贴近性是一切为满足受众实际需要的电视节目应当遵循的原则。专业频道的节目内容与形式说到底是由受众决定。而所制作的节目内容又会反作用于受众。两者互相影响、互相作用。所以坚持贴近群众的原则, 才能反映更多的信息, 让受众喜欢节目, 从而达到传播真实情感和美好生活的目的。在专业频道决定节目内容与形式的过程中, 是需要前馈这一调查模式来实现的。

(3) 有利于形成固定的、有特色的频道和节目风格

专业频道应该根据目标收视人群的特点, 培养有特色的频道风格。像《旅游卫视》的节目充满强烈的前沿资讯和时尚娱乐色彩, 频道包装颇具现代感, 节目主色调鲜艳清新, 还有活泼时尚的背景画面, 富于视觉冲击力。这样的一个频道风格也是来自于前馈调研所产生的一系列影响之一。

2 前馈模式所产生的效果

目前, 我国的广电受众调研还停留在比较低的层面上, 作出的调研结果也比较简单化, 不能深刻地反映出受众真正的心理需求, 所以就要求对受众群进行更细化的分析, 比如行为、动机、满意度、需求等, 这些层面的深入调研, 都能从定量、定性两方面来实现对专业化频道受众的量和质的把握。具体可以从以下几个方面来操作:

①依托于网络进行前馈调查。首先我们必须要确定目标受众群的抽样框, 也就是说要在茫茫人海中找到我们的目标受众的具体位置之所在。因此委托或与收视率调查公司合作, 依托于其通过基础研究所确立的次级抽样框, 便可相对迅速而准确地找到自己需要的目标受众群。这样既能够降低调查成本, 减少中间环节, 同时也能避免前馈调查的种种缺陷, 增加准确性。

②通过深度访谈来获取细分受众深层细微的心理特征。在一般性的受众调查过程中, 我们也可以加入一些受众访谈。比如找一些典型的受众, 和他们进行访谈, 这样我们能获得更深的、更多的信息, 了解他们真实的想法和节目制作的需求。这些隐藏着的需求都是普通调研所做不出来的。

③在节目检验阶段, 以小组座谈的形式了解受众的真实反映。小组座谈的参加者一般不超过10人, 他们的人口状况和社会经济特征方面应该具有同质性, 并且是在一种放松的、非正式的座谈氛围中自由地、本能地发表评论。这样的讨论能收到受众对节目的真实看法, 也能得到一些有用的建议。依靠这些建议, 我们能提高节目的质量和收视率, 进而为节目的改进找到可以参照的坐标。

四、结论

前馈模式是适应于频道专业化这个大背景下的受众研究模式, 它具有相当的针对性、预见性和前瞻性, 能够深入地探究受众的构成、行为需求方式、收视心理、收视习惯等等。不仅仅存在于行为表象的深层因素, 从传播效果上讲, 也可以加强针对性和预见性, 避免盲目性, 减少成本, 增加传播效果。综上所述, 我们要清晰明确地认识到前馈的调研模式的内涵及在专业化频道中的重要地位和产生的重要影响, 专业化媒体也应该努力做好前馈的调研。

参考文献

[1]胡正荣著.《传播学总论》, 北京:广播学院出版社2000

[2]申凡, 戚海龙著.《当代传播学》, 武汉:华中理工大学出版社2000

[3]李立群.频道专业化背景下的受众研究, 电视研究2003

[4]浅析受众心理定势与电视栏目, http://oldblog.blogchina.com

基于模型前馈的进气压力反馈控制 篇6

电子节气门的出现,使加速踏板不再与节气门直接相连。配备电子节气门的汽油机,控制系统先对加速踏板即驾驶员的意图进行解释,然后基于这种解释对汽油机的进气、喷油和点火进行综合控制,从而具有更大的灵活性。为了充分运用电子节气门系统的灵活性,基于转矩的发动机管理系统成为当前内燃机研究的一大热点[1]。由于转矩传感器价格昂贵,难以应用于量产发动机,一种解决方法是利用转矩和进气的关系,将转矩控制转化为进气控制。进气控制分为进气压力控制和进气流量控制。文献[2]采用最优控制和混合时间离散控制实现了进气压力的跟随。文献[3]设计了进气质量流量鲁棒控制器。文献[4]提出了“Map图前馈+积分反馈+自学习”的进气质量流量控制方法。本文推导出进气系统的模型,基于该模型提出带前馈的进气压力PI反馈控制方法,并通过台架测试对控制器进行验证。

1 进气系统模型

进气管流动系统具有很强的非线性特征。在单位时间内,通过节气门进入进气管容积内的气体质量流量为undefinedat,从进气门进入气缸内的气体质量流量为undefinedap,由于undefined,进气管中的气体质量ma发生变化,变化率为:

undefined

根据式(1)和理想气体状态方程可以得到[5]:

undefined

式中,pm为进气压力;R为理想气体常数;Vm为进气管容积;Tm为进气温度;Vd为发动机排量;ω为发动机角速度;ηv为充气效率。

充气效率是式(2)中最难以辨识的参数。经过一系列的推理和简化,可以得到充气效率和进气压力具有如下关系[6]:

ηv·pm=spm-y (3)

式中,s、y均>0,随发动机转速变化而略有变化,通常可近似为常数。

将式(3)代入式(2),得到:

m=RTmVmat-Vds4πVmωpm+Vdy4πVmω=

c1at-c2ωpm+c3ω (4)

式中,c1、c2、c3为常数,均大于0。

节气门处气体质量流量undefinedat和节气门开度α的关系,由可压缩气体经过收缩喷嘴的一维稳态流动方程得到[5,7]:

undefined

式中,undefined、T0分别为大气压力和温度;undefined;κ为绝热指数;αc、ct、D和undefinedat0均为常数。节气门开度为:

undefined

2 控制方法设计

2.1 基于Map图前馈

由于发动机工况复杂多变,基于Map图的开环控制不能很好地跟随控制目标。一般采用在Map图前馈的基础上增加一个反馈环节。图1为基于Map图前馈的进气压力PI反馈控制框图。

2.2 基于模型前馈

基于Map图前馈的反馈控制方法,需进行大量试验标定,为了简化标定过程,可用进气模型取代Map图,得到基于模型前馈的反馈控制方法,如图2所示。

由于前馈Map图表征的是一种稳态关系,前馈模型也可由进气动态方程进一步简化得到,由式(4)可知,当进入稳态后

m=0⇒pm=c1at+c3ωc2ω=

k1atω+k2 (7)

式中,undefined。

从而,利用式(7),可将目标进气压力pmr转化为目标进气流量undefinedatr:

undefined

然后,由式(6)进一步得到前馈节气门开度:

undefined

式(8)和式(9)共同构成了模型前馈。

PI反馈部分由式(10)表示:

Δα=kp(pm-pmr)+ki∫(pm-pmr)dt (10)

式中,kp、ki分别为比例增益和积分增益。

3 试验结果分析

3.1 测试台架

进行测试的发动机由丰田汽车公司提供,其参数如表1所示。发动机经变速箱输出轴和电力测功机相连,如图3所示。控制算法直接在Matlab/Simulink下设计,然后下载到dSPACE中。发动机控制单元electronic control unit (ECU)经过软件修改,可以通过control area network (CAN)和dSPACE进行通信。根据通信协议,发动机ECU可以接收并执行由dSPACE发送的一些控制变量,如节气门、喷油量、点火提前角等。整个测试结构如图4所示。

3.2 参数辨识

式(5)中的h0、undefinedat0,式(7)中的k1、k2均需要进行辨识。重写式(5)如下:

undefined

式中,undefined,绝热指数κ≈1.4,节气门关闭角αc≈0.427°。x和undefinedat的关系如图5所示。从图5可见,在一定发动机转速下,它们的关系曲线近似为直线,即h0、undefinedat0近似为常数。不同发动机转速下的曲线斜率稍有不同,表示h0、undefinedat0随发动机转速不同稍有变化。作为近似化处理,可认为这两个参数在所有工况下均保持不变,从而只需从上述8条曲线中选取1条即可确定参数值。

为了得到式(7)中的k1、k2,测量不同转速下的进气质量流量undefinedat和进气压力pm,如图6所示。可以看到, pm和undefined具有较好的线性关系,k1、k2分别为拟合直线的斜率和截距。同样,可以近似认为这两个参数在所有工况下均保持不变,从而只需一组转速数据即可确定参数值,而且该组试验数据可以和辨识h0、undefinedat0的试验数据相同,进一步减少标定数据量。

3.3 算法验证

图7为基于模型前馈的反馈控制试验结果。试验过程中,测功机工作在定转速模式,通过调节负载转矩将发动机转速控制在1 800 r/min。目标进气压力设置为一个矩形波,通过控制节气门来实现所设定的目标进气压力。由图7可见,在目标进气压力跳变沿,由于节气门大幅度变化,发动机转速有较大幅度波动,下降沿更为明显,这与测功机的转速控制模式性能有关。

为了进行相对比较,同时开展了基于Map前馈的反馈控制试验,结果如图8所示。试验过程与上述类似,测功机的转速模式将发动机转速控制在1 970 r/min,两种控制方法均采用相同的PI参数。

从控制性能上看,两种不同的前馈方法取得的控制效果比较接近;从标定数据量上看,基于Map图的控制需要获取不同发动机转速和不同进气压力下的节气门开度三维Map,而基于模型的控制只需得到4个参数值,并且这4个参数近似为常数,可通 过较少的数据标定量进行辨识得到;从算法的进一步发展看,进气模型具备物理背景和意义,更易于算法的深入开发和优化。

4 结论

(1) 采用相同的PI参数,基于模型的控制与基于Map图的控制性能相近。

(2) 基于模型的控制和基于Map图的控制相比,只需较少的标定数据量,而且易于算法的进一步开发和优化。

参考文献

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前馈放大器中抵消环路的研究 篇7

在信号接收系统中,为了减少器件非线性所产生的互调信号对有用信号的干扰及对相邻信道的影响,提高系统的信号分辨率。信号接收系统对线性的要求越来越高,高线性的放大器受到越来越多的关注,放大器的线性化方法也相继出现。到20世纪80年代放大器的线性化得到快速发展,诸如预失真、平衡、功率回退、EE&R法、LINC(Linear Amplification using Nonlinear Compo)等技术[1,2,3,4]也相继成型。

在放大器所有线性化方法中前馈法因具有线性化效果好,开环结构稳定性好,线性度和增益无直接关系等优点而逐渐得到广泛使用[5]。理论上前馈系统两抵消环达到最佳匹配时三阶失真信号能完全消除,但在实际调试过程中由于元件精准性、人为误差等原因抵消环路不能完全匹配,导致信号不能很好的抵消[6]。从而有残余的基波信号进入具有非线性特性的辅助放大器,影响前馈系统总的线性及增益。

在文献[7]中分析了残余基波对系统的影响并给出前馈放大器总的载波互调比。但其运算复杂且只考虑了一部分影响,在调试过程时欠缺实用性。本文就在什么情况下抵消环路不匹配和辅助放大器非线性所带来的影响可忽略的问题进行了讨论分析。在调试时只要环路抵消量达到该最低要求就不用盲目无限制的提高抵消量,减少了调试工作量并为前馈放大器的指标分配问题及调试带来便利。

1 前馈法基本原理

前馈放大器是通过信号的矢量抵消实现的。如图1所示[8]前馈放大器基本原理框图所示,前馈放大器由两个信号抵消环路构成,其中抵消环路1为互调信号提取环路,环路2为互调信号抵消环路。输入信号e1被功分器分为相同两路信号分别进入主放及相移器件。经过主放大器后带有互调失真的信号e2与下环路幅度相等相位相反的信号在抵消环路1中合成后,理想情况下将得到只含有失真信号的e3。e3在抵消环路2中与上环路中三阶失真信号大小相等幅度相反的信号e4合成后,得到只有基波信号的输出信号,从而到达了提高主放大器线性度的目的。

2 抵消环路分析

在理想情况下,辅助放大器的输入只有主放大器产生的互调分量,这些信号经过辅助放大器后产生更小、频率离主信号更远的互调分量对基波信号及三阶互调没有影响可以忽略掉

根据输出三阶截点定义[9]有:

式中:OIP3all为前馈系统的输出三阶截点;Pout为系统的输出功率大小,IM3all为前馈系统输出三阶互调失真信号大小。同理主放大器输出三阶也可以表示为:

当前馈系统处于理想情况时,前馈系统输出的三阶信号大小:

式中:CAN2为抵消环路2的抵消量。

联合式(1)～式(3)可得前馈放大器的输出三阶截点为:

但在实际工作中,抵消环路1失配后未完全抵消的基波信号将进入辅助放大器;辅助放大器非线性也将对系统总的非线性带来影响。这些影响使前馈系统的线性提高受到限制,使系统信号变得复杂想准确估计出系统的总体互调改善性也非常困难。然而当两环路抵消量达到一定要求的时候,可以将这些影响忽略不计,系统的载波互调比可通过理想情况下的式(4)算得,方便了线性估算提高了系统线性。

通过对抵消环路分析总结出抵消量对系统的影响表现在如下几方面:

(1)系统输入载波信号经过第一环路抵消后的残余载波信号f1,f2通过辅助放大器产生的三阶互调信号对系统线性带来影响。

(2)残余载波信号f1,f2经过辅助放大器放大对系统增益带来影响。

(3)残余载波信号f1,f2与主放大器产生的三阶互调信号2 f1-f2,2 f2-f1经辅助放大器互调后产生新的载波信号f1new,f2new对系统带来影响。

式(1)～式(3)3种情况共同作用时将恶化系统的线性及增益,当达到一定条件时3种影响可忽略,下面对3种情况分别讨论。分析过程中将3 dB功分器、耦合器及功率合成器当作线性的理想元件。

2.1 残余载波信号对系统线性影响较小的条件

前馈系统第一抵消环路不能够将主信号完全抵消导致大小为Gin-CAN1的两残余基波信号进入辅助放大器,经过具有非线性特性的辅助放大器调制后对系统总的线性产生影响。当经过辅助放大后由残余基波信号所产生的三阶互调失真与系统总的三阶互调失真相等或者更小时可忽略不计。即:

式中:Gin为系统输入基波信号大小,式(5)经化简后变为:

从式中可看出辅助放大器的线性越好,对前馈系统非线性提高的影响就越小。

2.2 抵消环路抵消量对系统总增益影响小的条件

当第一抵消环路没有达到最佳匹配时,输入辅助放大器的失真信号中包含有基波信号。当该信号经过辅助放大器放大后,输出信号中也包括有用信号。当该信号以180°相差叠加到主放大器的输出上时,将抵消部分有用信号从而改变系统的总增益。但当辅助放大器输出的基波信号比有用信号小很多(为25 dB)时,它的影响可以忽略。即:

系统总增益与基本取决于主放大器增益G1和主信号通过的耦合器、功分器和功率合成器的衰减。

2.3 残余载波信号与主放大器的失真信号互调所产生的新信号对系统影响较小的条件

要分析情况C对系统线性的影响首先应该分析两不等幅信号进入具有非线性特性的放大器后数出载波互调比与三阶截止点的关系。

辅助放大器的非线性的传输特性可表示为[10]:

式中:ki是常系数;ein、eout分别为输入输出信号。当输入信号为ef1in=A cos a,ef2in=Bcos b时产生的三阶失真信号为:

可以推导出不等幅输入时辅助放大器输出载波互调比功率大小为:

式中:为辅助放大器三阶输出截止点功率;Pf1,Pf2为辅助放大器两输入信号功率大小。

从图1可知,当输入大小均为Gin的两基波信号时,经过第一环路对消输入辅助放大器的残余载波信号f1′的大小为:Gin-CAN1;主放大器三阶互调信号经辅助放大器放大后f2′大小为:

式中:C2为耦合器的耦合系数。两信号合成示意图如图2所示。将式(9)单位转换为dB并将两输入信号带入,可以得到由于辅助放大器非线性,残余载波信号与主放大器三阶信号互调产生的f2new的大小为:

当Pf2new的大小比系统输出主信号小时,f2new可忽略不计,即:

通过以上对以上3种情况分析可知,当满足式(12)条件时,3种情况对前馈系统的影响可忽略不计,此时可将前馈放大器当作理想前馈,系统的输出三阶截点满足式(4)。

3 实验验证

前馈系统实物图如图3所示。

前馈系统主要部件及数据如表1所示。主放大器的三阶测试图如图4所示。将所有已知信息带入式(12)中可知当CAN1≥37 dB时系统线性满足式(4)。调试时CAN1=38 dB,CAN2=34 dB按照理论公式OIP3all=OIP3main+(CAN2-9)/2可得出理论三阶输出截点提高12.5 dBm。

系统三阶测试数据如图5所示。通过计算可知实验所得系统的输出三阶截点为47 dBm比单管放大器提高11 dBm。实际实验结果与理论值大体相等,稍有偏差是因为实验中使用的耦合器,功分器为磁性元件绕制而成,它们自身的非线性特性及频率特性会对结果产生一定影响。

4 结语

对抵消环路对前馈系统的影响进行了简略分析,讨论了第一抵消环与辅助放大器对前馈系统影响较小的条件。当达到该条件时系统线性的提高受辅助放大器线性的影响可以忽略,线性的提高只与主信号支路上的元件及第二环抵消量有关。在该条件下前馈系统能达到更好的线性度,能很简便的估算出线性提高量,对前馈放大器调试有很好的指导作用。

参考文献

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[9]陈邦媛.射频通信电路[M].北京:科学出版社,2006.

前馈网络 篇8

关键词：无轴承,薄片电机,径向扰动,扩张状态观测器

1 引言

无轴承电机技术在诸如生物制药、化工、半导体等工业领域得到成功应用[1,2]。常规无轴承电机为了实现5自由度悬浮,需要两个径向无轴承电机与一个轴向磁轴承相配合,导致电机结构及控制系统成本、复杂度均相应的提高。

为了降低电机系统成本及控制复杂度,文献[3]提出无轴承永磁薄片电机的概念,其电机转子呈薄片状,使得轴向自由度和径向两个扭转自由度依靠永磁磁阻力被动悬浮,仅需对径向两平动自由度实施主动悬浮控制。

无轴承电机悬浮系统的稳定运行是保证电机工作的基础,但悬浮系统运行过程会受到电机本体参数、负载变化、外扰力等影响,需要施加主动控制。目前常规悬浮控制策略是采用径向位移负反馈的PID控制。PID控制具有算法简单、不依赖对象数学模型的优点,但当存在时变外部扰动等状况下,扰动抑制能力较弱[4]。

针对PID算法在无轴承电机悬浮控制中的不足,诸如系统在线辨识、H∞鲁棒控制、神经网络及自抗扰控制等先进控制理论被研究人员采用,以提高悬浮控制的精度[5,6,7,8]。但这些先进控制策略通常算法复杂、计算量大,或者依赖对象数学模型,可调参数多,导致通用性差。

本文在研究无轴承永磁薄片电机悬浮机理基础上,将自抗扰控制技术的核心组成部分扩张状态观测器与PID算法相结合构成悬浮系统径向扰动前馈补偿控制算法。该控制算法一方面保留了PID控制优点,避免了自抗扰控制可调参数较多的不足;另一方面又利用扩张状态ESO对未知扰动的观测能力,采取前馈补偿的原理,提高了悬浮系统的控制精度。最后,通过相关仿真及实验验证了该前馈补偿控制策略的可行性及有效性。

2 悬浮原理及数学模型

本文以一台无轴承永磁薄片电机为研究对象,该电机定子采用6齿集中式双绕组(转矩绕组与悬浮绕组独立配置),转子1对极径向充磁结构[9]。电机主动悬浮与被动悬浮原理如图1所示。

从图1可以看出,悬浮绕组产生的磁场与转矩磁场相互作用,打破了气隙磁场的平衡,产生了可控的径向悬浮力,而由于电机轴向长度较短,3个自由度可依靠磁阻力实现被动悬浮。

利用等效磁路法,可以解析电机气隙磁密的分布函数,在此基础上通过分段积分推导得到径向悬浮力表达式:

式中:Fx,Fy为x和y方向的主动悬浮力;Ks为与电机结构有关的悬浮力系数;As,At,Ap分别为悬浮磁势、转矩磁势及永磁磁势;θs,θt,θr分别为悬浮电流电角度、转矩电流电角度以及转子转角。

当转矩系统采用转子磁场定向控制时,将式(1)变换到dq轴坐标系下可得:

式中:Ws为悬浮绕组匝数;isd,isq分别为悬浮电流d,q轴分量。

从式(2)可以看出,电机转矩系统和悬浮系统间存在耦合,本文为了验证所提前馈补偿控制算法正确性,仅考虑电机轻载或空载的运行情况,此时电机的转矩磁势远小于永磁磁势,可以忽略。因此径向主动悬浮力模型可以简化为

为了进一步完善悬浮力数学模型,当计及转子偏心时,转子径向还受到偏心磁拉力作用:

式中:Fpx,Fpy分别为径向偏心磁拉力;kp为与电机结构相关的偏心磁拉力系数;x,y分别为径向偏心位移。

再假设径向负载力或扰动力为Fdx,Fdy,结合径向运动方程可得:

式中:m为转子质量。

3 扩张状态观测器

扩张状态观测是自抗扰控制(ADRC)的重要组成部分之一[10],其核心思想在于将作用于被控对象的扰动作用或未知的、无法建模的部分视为被控对象所受的总扰动,再利用状态观测的思想将其提取出来。

假设某一非线性系统有如下状态方程描述:

式中:x1,x2为非线性系统状态变量;y为非线性系统输出量;f(x1,x2)为该非线性系统数学模型;b为非线性系统控制输入。

针对上述非线性系统,构造如下状态观测器:

式中:z1,z2为非线性系统状态变量x1,x2的观测量;βi为状态观测系数(i=01,02);gi(e)为状态观测函数(i=1,2);e为状态误差。

依据状态观测器构造理论,只要e有界,则总可以选取合适的βi和gi(e),使得状态误差稳定,状态观测器存在。

如果进一步将式(6)中,非线性系统数学模型f(x1,x2)分解为可建模部分和不可建模部分或未知扰动部分,则有

式中:f(x1,x2)为可建模部分;w(t)为不可建模部分或未知扰动。

若将w(t)视为非线性系统的一个状态变量,则在式(7)基础上,可建立如下扩张状态变量观测器:

式中:z3为w(t)的状态观测量。

依据上述分析,可以建立无轴承永磁薄片电机悬浮系统的状态方程及相应扩张状态观测器。

结合电机悬浮系统数学模型式(1)~式(5),得到如下状态方程:

式中:s为x或y自由度径向位移;Fds为x或y自由度径向扰动力;is为x或y自由度径向力控制电流;ki为与电机结构相关的径向力控制电流系数;sout为径向位移输出。

在式(10)基础上可以建立如下扩张状态观测器:

式中:s21为对径向位移输出量sout的估计值;s22为s21的微分量;s23为对扰动力Fds的估计量;a1,a2,a3为可调参数;fal为定义的非线性函数,其表达式见文献[11]。

通过式(11)可以看出,该状态观测器仅依靠悬浮控制系统的控制输入电流(is)以及可量测的位移输出(sout)作为输入量,就可观测得到作用于悬浮系统的扰动量(Fds),将扰动观测量(s23)通过前馈补偿的方式,与电机径向位移控制环PID产生的控制量共同作用于悬浮系统控制输入端,从而达到控制径向位移以及抵消径向扰动力对悬浮系统影响的双重作用,其原理框图如图2所示。

4 仿真与实验

为了验证无轴承永磁薄片电机径向扰动前馈补偿控制策略的有效性,本文在1台原理样机上进行了相应仿真与实验验证。电机主要参数为:定子6齿结构;1对永磁转子;径向位移刚度402 k N/m;电流力刚度0.11 k N/A;轴承可运动气隙为100μm。仿真和实验过程中,转矩控制采用转子磁场定向矢量控制。

通过仿真分别模拟了电机悬浮系统受到脉冲以及正弦扰动作用时的控制效果,其中脉冲扰动是模拟电机转子受到外部冲击力作用时的悬浮性能,而正弦扰动模拟转子质量偏心时的悬浮性能。

图3为幅值100 N,频率100 Hz的脉冲扰动作用于电机转子时,有无前馈补偿控制算法时径向位移控制性能对比。可以看出,采用前馈补偿控制算法时,径向位移波动明显小于未采用前馈补偿控制算法时的位移波动,同时扩张状态观测器对于脉冲扰动具有良好的观测效果。

图4为幅值100 N,频率200 Hz正弦扰动力作用于电机转子时,有无前馈补偿控制算法时径向位移控制性能对比。可以看出,采用前馈补偿控制算法时径向位移波动优于未采用该补偿算法时的位移波动,同时扩张状态观测器对于恒幅、恒频正弦扰动也同样具有很好的观测效果。

最后在1台原理样机上建立了以DSP2833为核心的控制系统,并进行有无施加前馈补偿控制算法的对比实验。图5给出电机转速为0 r/mi时,悬浮系统径向位移波形对比。可以看出,有无前馈补偿控制算法,转子均可以在0 r/min时实现稳定悬浮,但施加前馈补偿控制时,转子径向位移波动显著减小。

图6为转速2 000 r/min时,电机径向位移波形对比。可以看出,不采用前馈补偿控制算法时,x和y方向位移波动幅值为40μm和80μm,而施加前馈补偿控制算法时,位移波动为20μm和50 μm。

5 结论