单神经元补偿（精选6篇）
单神经元补偿 篇1
电动负载模拟器能够在实验室条件下模拟飞行器飞行过程中所受到的气动载荷,跟随舵机运动并对期望力矩进行加载。作为承载对象的舵机承受负载模拟器施加的加载力矩并进行角位移控制。舵机的主动运动对加载力矩有很强的耦合作用,并影响着加载系统的力矩跟踪精度[1]。所以如何克服由舵机运动产生的多余力矩、提高系统加载精度并保证系统的鲁棒性成为现在电动加载系统要解决的重要问题。
单神经元神经网络的结构简单,自适应能力强,且具有一定的非线性映射能力,运行时间短, 收敛速度快,适合在线运行[2]。将单神经元与传统的PID控制相结合,可以对PID参数进行在线整定,抗干扰能力强,适合于存在较强位置扰动的电动负载模拟器的控制。
为了进一步提高电动加载系统的收敛速度和跟踪精度,本文提出了用基于扰动因子的自适应粒子群算法和单神经元神经网络复合优化PID参数,从而能显著地改善系统的控制性能。
1电动负载模拟器控制系统
电动负载模拟系统是一个具有强位置扰动的伺服系统[3],以转矩为被控量。承载对象舵机进行主动运动,加载系统跟随其运动并对力矩进行加载,所以舵机运动引起的强位置扰动严重影响着加载系统的力矩跟踪性能。
加载对象舵机并非某一固定型号,由于舵机在中低频的力负载刚度大[4],可以假设其刚度无穷大来简化系统模型,简化后的系统模型如图1所示。
选用直流力矩电机为电动负载模拟器的执行元件,系统的动态方程可表示为
式中:Um为直流力矩电机的电枢电压,V;I为电枢电流,A;R为总回路电阻,Ω;Ea为电机运动产生的反电动势,V;L为回路的等效电感,m H ;Ke为电机的反电动势常数,V·s/ rad;T为电磁转矩, N·m;Km为电机的转动常数,N·m/A;Jm为转动惯量,kg·m2;Bm为电机的阻尼系数,N·m·s/ rad; Kf为连接刚度,N·m/ rad;θm为电机的转角;θr为舵机转角。
由式(1)~式(5)可将电动加载系统简化为带有干扰输入θr的单输入单输出系统,表达式为
其中
当加载指令力矩输入Tm= 0时,系统的力矩输出Tf不为零,此时产生的就是系统多余力矩[5], 如下式所示:
由此可见,舵机的角位移变化使系统产生了多余力矩,相当于给电动加载系统增加了外部扰动。多余力矩超前于加载力矩,并且舵机的扰动频率越高,多余力矩越大,因此要对多余力矩进行抑制来提高系统的加载性能。
2复合控制系统
用改进的粒子群算法(PSO)优化单神经元PID控制,系统的整体控制结构图见图2。单神经元具有自适应能力,通过改进的粒子群算法优化其权值及系数来适应被控对象的变化,实现参数的自学习,提升单神经元PID控制器的控制效果。
2.1前馈补偿控制器
在本文中,利用前馈-反馈控制实现对电动负载模拟器的整体控制,前馈补偿实现对舵机位置扰动引起的多余力矩的抑制,闭环负反馈控制是消除干扰引起的小扰动,达到较好的跟踪性能。 在电动负载模拟系统中,舵机的主动运动使系统产生了多余力矩,且正比于舵机的角速度。按照前馈补偿对系统多余力矩进行抑制,如图3所示[6]。
系统的扰动前馈补偿传函为
由式(8)可知,多余力矩的大小受舵机的速度、角速度及角加速度的影响。从补偿环节看, 分子的阶数比分母高,系统中会引入微分运算, 也就引入了系统噪声。为了避免微分噪声环节的存在,引入常数α将式(8)改为以下形式:
2.2单神经元自适应PID控制算法
由图4可以看出,神经网络的3个权值分别作为了比例、积分、微分系数,在本文中利用改进的PSO算法优化权值ω和比例系数K来实现PID控制参数的自适应在线调节,直到控制器稳定。
由文献[7]可知,单神经元有x1,x2,x33个输入状态变量,其输出为
式中:K为神经元的比例系数,为正值。
控制器输出为
比例系数K对系统的性能产生很大的影响, K越大则系统的快速性越好,但超调量大甚至会导致系统的不稳定;若K很小,系统的响应速度很慢。在本文中,为了调节系统的动静态特性将K设置为一个随系统变化的量。当系统误差大时, K较大,以提高响应速度,使误差尽快减小;误差较小时,K减小,保证系统的稳定性。
2.3改进的PSO算法优化单神经元PID
单神经元PID的控制过程就是不断优化神经网络的权值,使系统的输出误差不断减小,但是神经网络的权值与目标函数之间是一种非线性的映射关系,采用梯度下降法优化权值其收敛速度慢、精度低,所以,在本文中采用改进的粒子群算法在线优化神经网络的权值和系数的4维参数,加快电动负载模拟器的收敛速度,改善系统力矩跟踪精度。
PSO算法[8]首先在解空间中初始化粒子,每个粒子都代表极值优化的一个潜在最优解,粒子的特征用位置、速度和适应度值来表征,适应度值的好坏代表粒子的好坏。粒子的每一次更新, 就重新计算一次适应度值,并通过比较更新个体极值和群体极值。
2.3.1扰动因子的引入
基本的粒子群算法在迭代初期搜索速度很快,但是随着迭代次数的增加,容易陷入局部最优。在本文中,采用停滞步数t,ts作为变动条件, 加入扰动因子[9]对个体极值和全局极值进行更新,可表示为
其中
加入扰动因子后PSO算法的速度和位置更新公式可表示为
2.3.2惯性权重ω的调整
惯性权重ω对PSO算法的寻优性能具有重要影响,较大的ω有利于提升全局搜索能力,较小的 ω则有利于局部寻优,保证收敛[10]。一般ω的取值范围在[0.4,0.9]之间,本文利用指数来调整惯性因子,利用下式自适应在线更新权重:
2.3.3优化目标的选取
选用包含采样时间t和误差e的积分性能指标作为优化的目标函数,即
3仿真及结果验证
根据图1的电动负载模拟器复合控制结构, 通过舵机频率及参数的变化来检验加载系统的性能,利用Matlab2012a对控制系统进行仿真。
3.1对多余力矩的抑制能力
当系统不加入任何控制时,舵机幅值为 ±3.5,频率为1 Hz的正弦信号,此时系统多余力矩如图5a所示,达到约22 N·m。采用了混合控制策略后,多余力矩得到了不同程度的抑制,如图5b所示,采用复合控制系统多余力矩降低到了0.03左右,显示出在复合控制下系统的多余力矩得到了较好的抑制。
3.2动态跟踪能力
电动加载系统的动态跟踪性能【11】是指当有舵机的位置扰动存在时,在不同的加载频率下指令力矩的跟踪情况。给定舵机的扰动信号为幅值±3.5、频率5 Hz的正弦信号,指令力矩信号的幅值为±3.5,图6a和6b分别为加载频率5 Hz和10 Hz时加载力矩跟踪情况。由图6的力矩误差跟踪曲线可以看出,当加载频率分别为5 Hz和10 Hz时,复合控制的跟踪精度远大于传统的PID控制,由此可以看出在该复合控制下电动负载模拟器有较好的动态跟踪性能,但是随着加载频率的增大跟踪进度略有下降。
3.3系统的鲁棒性
由于电动加载系统的强耦合性存在,承载舵机的变化对控制性能有重要的影响。在指令力矩为0,舵机的信号频率分别为1 Hz和10 Hz的情况下,系统的等效转动惯量由0.04 kg·m2变为0. kg·m2,阻值由7.5 Ω变为2 Ω时,变化前后的多余力矩如图7、图8所示。当频率为1 Hz时,两种控制策略下多余力矩的变化都不是很大,当扰动频率为10 Hz时,PID控制前后多余力矩变化了1.5 N·m,而复合控制下多余力矩变化很小,说明了该复合控制方法能较好地适应参数变化并抑制多余力矩。
4结论
本文提出了一个电动负载模拟器的多余力矩抑制和加载力矩的跟踪的复合控制方法。该方法通过前馈补偿实现对电动加载系统舵机位置干扰的抑制,并用基于扰动因子的粒子群算法在线更新单神经元PID参数实现反馈控制减小加载力矩的跟踪误差。通过与传统PID控制相比较,验证了该复合控制的有效性。结果表明,基于扰动因子的粒子群算法实现了多余力矩的抑制,大大减小了加载力矩的跟踪误差,并对系统参数变化有较好的鲁棒性能。
单神经元补偿 篇2
电梯用永磁同步电机面临着频繁启停、加减速负载变化等复杂工况,系统的控制性能直接影响电梯的稳定性和舒适性。在此类工况下,传统的PID速度控制器不能实时调整整定参数,以适应系统快速性和稳定性的需求,导致整定的效果变差。针对这个问题,国内外学者提出了许多的控制方案,主要有自适应控制[3,4,5,6]、模糊控制[7,8]、滑模变结构控制[9,10]及神经网络控制[11,12,13]等。同时,针对扰动工况,有些学者采用负载转矩前馈补偿策略,利用观测的负载转矩进行自适应补偿,以减小扰动效果[14]。
本文结合前馈补偿思想和模糊控制理论,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的电梯用永磁同步电机的矢量控制方案。其单神经元PID控制能够实现PID参数在线自整定,使得在相同的扰动情况下,系统的鲁棒性更强。由于神经元PID速度控制器与PID速度控制器对扰动产生的速度变化传递函数一样,即两者的抗扰动能力一样[15],为进一步提高系统的抗扰动能力,同时采用负载转矩前馈补偿策略,对扰动进行自适应补偿,提高系统的抗扰动能力。
1 永磁同步电机的数学模型
假设PMSM定子绕组中感应电动势的波形为正弦波,气隙磁场呈正弦分布,忽略铁心饱和效应,不计涡流和磁滞损耗,同时转子和永磁体均无阻尼作用,在d-q坐标系下的PMSM电压方程为
磁链方程为
运动学方程为
电磁转矩方程为
式中:ud,uq,Ψd,Ψq,id,iq,Ld,Lq分别为d-q轴的电压、磁链、电流和定子绕组自感;ωe,Rs,Ψf,ω,J,Te,B,TL,p,KT,分别为电机的电角速度、定子电阻、永磁磁链、机械角速度、转动惯量、电磁转矩、粘滞阻尼系数、负载转矩、极对数、转矩系数。
2 基于负载转矩前馈补偿和模糊PID控制方案
文献[4]表明通过对负载转矩前馈补偿可以改善系统速度控制的抗扰动能力,减小扰动对速度造成的振荡幅度。文献[11]表明单神经元PID速度控制器能够有效地增强速度控制的鲁棒性,如在刚启动情况下能够减小速度超调问题。
本文结合负载转矩前馈补偿控制和单神经元PID控制,增强转速控制系统抗扰动能力的同时,增强系统转速控制的鲁棒性。如图1为控制系统框图,包括单神经元PID速度环,负载转矩前馈补偿模块,d轴和q轴电流环控制器,坐标变换模块,SVPWM模块等。
2.1 负载转矩前馈补偿控制策略
负载转矩前馈补偿的核心是实现对负载转矩的实时观测,并将观测到的转矩进行前馈补偿到电流控制环,提高电流环对负载突变的响应速度,减小负载转矩对于转速的影响,降低转速在负载突变时的波动,从而改善抗扰动能力。负载转矩前馈补偿的结构如图2所示。
本文采用一种降阶负载转矩观测器[6],实时观测负载转矩的变化,以实现前馈补偿策略。由于系统控制器的采样周期内,负载转矩值基本没有变化,因此一般认为负载转矩在控制周期基本不发生变化,即
则根据式(3)和式(6),可得系统的状态方程:
其中
即系统输入变量为电机电磁转矩,状态变量为负载转矩和机械加速度,输出变量为机械角速度。
降阶状态观测器模型,如下式:
式中:为被估计状态变量,;K为状态反馈增益矩阵,K=[k1k2]T。
根据文献[6]可知,观测器的期望特征多项式为
可得:
即由上述各式可得,电机状态方程:
按照式(10)设计的负载转矩观测器如图3所示。通过负载转矩观测器,实现负载转矩的观测。
2.2 单神经元PID设计
传统PID速度控制器的控制参数通常预先设置,在运行过程中保持不变,这种控制方式实现简单,但往往无法获得最优的控制效果,系统的鲁棒性不高。单神经元PID控制器的PID参数是根据工况自适应调节的,相比传统的PID控制器,会达到更好的控制效果。
单神经元控制的结构框图如图4所示。
转换器的输入为给定值yr(k)和输出y(k),转换器的输出为状态量x1,x2,x3用于神经元学习控制[12,13]。单神经元控制器的控制算法和学习算法如下:
式中:K为神经元比例系数。
式中:wi(k)为神经元权值;K为控制器的比例因子;z(k+1)为性能指标,具体为输出误差平方。
具有自学习和自适应能力的单神经元PID控制器,结构和计算简单,学习算法物理意义明确[12],同时让电机复杂工况下调整PID参数,具有较强的鲁棒性。
3 仿真分析与实验验证
3.1 仿真结果
为验证基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID联合控制的永磁同步电机的控制方案性能,本文利用Matlab/Simulink对控制系统实现了数字仿真。基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID速度控制器的永磁同步电机控制系统,参考图1的控制框图。负载转矩前馈补偿仿真模块,参考图3的原理图,单神经元PID采用M语言实现。模型中参数为:额定功率0.75 k W,额定转矩2.39N·m,转动惯量2.45×10-4kg·m2,额定转速3 000r/min,额定电流3 A,额定电压220 V,电枢电阻3.2Ω,极对数4,负载观测器系数200,惯量辨识模块系数0.01。
图5为电机的转速响应仿真曲线。仿真的工况为转速指令500 r/min,在0.1 s时负载由10 N·m突加到20 N·m,在0.25 s时负载由20 N·m降为10 N·m。
从图5中可看出,当负载发生突变时,仅有PID控制器而未进行反馈补偿的速度振荡幅度为38%,而进行了反馈补偿之后速度振荡幅度为20%。这说明,负载转矩前馈补偿可以提高转速的收敛速度,有效地提高转速环的抗扰性能。
利用负载转矩观测器,在负载突加情况下,观测负载转矩前馈补偿对转矩的影响。图6为加负载转矩反馈补偿和未进行前馈补偿的转矩观测波形。从图6中可以看到2种转矩观测波形均在0.04 s时已开始收敛于实际转矩值,而在0.1 s的突加负载后未补偿的转矩波形比补偿的转矩波形多出1个大约6 N·m的抖动,补偿后的转矩波形更好的平滑上升,同样证明了系统抗扰动能力的提高。
图7为PID控制器不同时转速响应的仿真曲线。在0~0.1 s负载为10 N·m,在0.1~0.2 s为30N·m。可以看出,启动时单神经元PID的速度曲线快速收敛基本无超调现象,且当出现负载变化时速度波动很小,没有出现普通PID速度曲线的较大波动,验证了单神经元PID速度控制器比传统PID控制器鲁棒性强。
电机以800 r/min的速度运行,不断突加、突卸20 N·m负载时,采用单神经元PID控制器和常规PID控制器的转速仿真波形如图8所示。从图8中看出,采用单神经元PID速度控制器的速度振荡幅度在25 r/min左右,而PID速度控制器速度振荡幅度在50 r/min左右,采用单神经元PID方式鲁棒性更强,抗扰动能力有所提高。
3.2 实验结果
为了验证控制策略的有效性,本文基于负载可调的实验平台对算法进行测试,通过控制励磁电源以实现其负载改变。图9为转速500 r/min,突加、突减5 N·m的负载实验波形。其中图9a~图9d分别为传统PID控制波形和单神经元PID控制结合负载转矩前馈补偿的机械角速度和相电流与测量转矩波形。由图9可见,单神经元PID控制器与负载转矩前馈补偿相结合,能有效地抑制转速动态响应超调,改善系统抗扰动性能。
4 结论
为改善应用在电梯行业的永磁同步电机在复杂工况下,鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的永磁同步电机矢量控制方案,仿真和实验表明,本文提出的控制策略可以有效地改善系统的抗扰动性能,增强系统转速控制的鲁棒性。
摘要：针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制,一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端,对负载扰动进行前馈补偿,增强了系统的抗扰动能力;另一方面实时调节控制参数,增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明,负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制,可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。
单神经元补偿 篇3
交流电机定子电流的励磁分量与转矩分量存在强耦合, 虽然采用矢量控制, 通过磁场定向, 可使磁通与转矩获得近似解耦, 但作为典型的多输入多输出非线性系统, 其非线性特征不仅表现在由电磁关系所造成的非线性, 同时还受硬件条件制约表现出非线性特征, 如死区特性、功率半导体器件压降等特性的影响, 尤其在油田等外部环境复杂的场合, 各种非线性特征使得异步电机系统的分析控制极其复杂, 这就要求我们研究新的控制方法, 利用先进的控制理论对其实现高性能的精确控制。
本文针对传统矢量控制系统中PID控制器不能及时调整自身控制参数[1], 而神经网络控制器理论复杂、难以实现的缺点[2,3], 提出了采用单神经元的自适应控制系统, 并利用参考模型, 建立单神经元模型参考自适应控制器, 代替传统PID控制器, 并将其应用于异步电机的矢量控制系统中, 仿真与实验结果表明, 单神经元控制器自适应性与鲁棒性很强, 可以大大改善异步电动机的运行性能。
2 控制策略与控制方法
单神经元控制结构如图1所示。取单神经元输入分别为:
x1 (k) =e (k) =r (k) -y (k)
x2 (k) =T∑Δe (k)
x3 (k) =[e (k) -2e (k-1) +e (k-2) ]/T
分别反映了系统的误差、误差累积和一阶差分的情况。神经元通过关联搜索, 计算产生输出信号u (k) 为:
u (k) =u (k-1) +K∑wi (k) ·xi (k)
式中:K——调节环节放大系数;wi (k) ——权系数, 权值学习算法采用有监督的Hebb学习规则:
wi (k) =wi (k-1) +ηie (k) u (k) xi (k)
传统的误差函数为 (ym-ye) 2/2, 若根据此误差函数进行学习, 不能立刻得到异步电机的输出值, 因此, 本文将速度的变化趋势即电机的输出考虑进误差函数, 将误差函数改进为:
undefined
式中:kd——可调微分常数。
若将转速给定用ω*表示, 则误差函数表达式转化为:
undefined
在模型参考自适应控制结构中, 采用单神经元作为控制器, 构成单神经元模型参考自适应控制器, 如图2所示。以参考模型输出ym为理想输出, 当被控对象由于内部或外部因素改变使其输出yr偏离理想输出ym时, 产生误差e=ym-yr, 此时, 通过模糊修正增益法调整神经元权值[4], 从而改变控制器输出, 使yr与ym趋于一致, 误差趋于零。
3 系统建模
采用前述控制策略建立单神经元模型参考控制器子系统模型如图3所示。
将所建控制器应用于异步电机矢量控制系统中, 建立异步电机单神经元直接模型参考自适应控制系统模型如图4所示, 控制系统主要由单神经元控制器模块、坐标变换模块、电流滞环PWM模块、异步电机模块及磁链观测模块组成。
矢量控制系统采取磁链开环、速度闭环的控制结构[5], 选择静止坐标系上的电机本体作为参考模型。图5为该矢量控制系统的结构图。
在此控制系统中, 当参考模型的输出与异步电机的粗度有误差时, 需要根据一定的自适应控制规律来调整单神经元的权值、阈值, 使误差函数E=eundefined/2+kdeundefined/2趋于0, 其中e1=ω*-ω;undefined使电机转速跟踪参考模型输出。
4 系统仿真及实验验证
选异步电机参数为:τen=10 N·m, P=1.5 kW, Rr=2.5 Ω, Rs=3.9 Ω, Ls=0.5 H, Lr=0.5 H, Lm=0.6 H, np=2, J=0.002 kg·m2, 系统初始参数η1=0.03, η2=0.03。
设期望转速为值为1 000 r/min的阶跃函数, 图6为采用单神经元控制器的转速曲线, 图7为采用传统PID控制器的转速曲线, 可见, 单神经元控制器转速上升更快且无超调, 另外, 传统PID控制器需要同时调整三个参数, 而本文所述单神经元控制器仅需要调整一个参数kd便可得到更好的控制品质。
图8为异步电机的转速跟踪曲线。速度响应曲线如图9所示, 启动时加额定负载10 N·m, 1 s时负载变为15 N·m, 可见转速有很小的波动且能快速恢复, 这说明控制器有较强的负载抗干扰能力。图10所示分别为转子电阻变化前后的转子转速曲线, 把转子电阻增大50%, 响应速度几乎没有变化, 可见控制器对电机转子电阻变化具有较强的鲁棒性。
以TI公司的高速数字处理器TMS320LF2407A为基础构建了实验控制系统, 包含主电路、控制电路和保护电路三大部分, 硬件框图如图11所示, 由整流滤波模块、逆变模块、IPM保护模块、限流启动模块、电压检测模块、驱动模块等组成, DSP用于实现单神经元控制器的控制算法和常规PID控制算法, 同时对速度、电流等信号进行检测、转换和数据处理, PC机部分采用VC++编写通信界面, 主要负责转速、频率和磁通的给定以及调速系统故障显示及处理等功能。
试验过程为:设定电机转速为1 500 r/min, 实验时间为0.2 s, 在t=0.08 s时突加负载, 观察传统PID控制器和单神经元模型参考控制器时的转速波形, 如图12所示, 可见采用传统PID时转速超调量较大, 转速调整时间较长, 而单神经元模型参考控制下转速超调量小, 调整时间也较短, 负载变化时转速恢复较快, 实验表明:单神经元控制器具有较好的自适应性与鲁棒性, 可以很好地改善异步电机矢量控制性能。
5 结 论
本文构建了基于单神经元的模型参考自适应控制器, 通过在异步电机上的仿真及实验验证, 表明系统具有良好的动静态性能, 通过对单神经元参数的在线调整, 可以使控制器对给定值变化、负载扰动及参数变化等具有较强的自适应能力与鲁棒性。
摘要：针对传统抽油电机控制器自适应性能较弱的特点, 提出一种单神经元模型参考自适应控制方法, 此法在模型参考自适应控制基础上, 采用单神经元代替复杂神经网络, 选择线性函数作为参考模型, 并将速度变化考虑进误差函数, 采取磁链开环、转速闭环的控制结构建立控制系统, 建立基于此控制方法的异步电机控制系统仿真模型, 并基于DSP构建实验控制系统, 仿真及实验结果表明所述控制器输出平稳, 具有参数及负载时变的自适应能力, 应用前景广泛。
关键词：异步电机,矢量控制,单神经元PID控制器,模型参考自适应控制
参考文献
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单神经元补偿 篇4
差模跟踪是一种高精度的单脉冲自动跟踪体制,是利用差模电场方向图在天线轴向为零值而在偏轴角度上又有极性的特点来实现自动跟踪[1]。目前,单脉冲的差模自跟踪技术广泛应用在航空测控、航天测控等对跟踪精度要求高的测控系统中。
作为单脉冲自跟踪系统的重要技术指标,方位、俯仰之间的交叉耦合直接影响到天线的跟踪精度和灵敏度[2]。由于天线制造、安装工艺的局限,下行的宽带信号,和、差支路相差等系统误差的存在,都会引起交叉耦合。结合C波段单通道单脉冲跟踪接收机在无人机应用中出现的问题,原理上分析了系统误差的产生,从工程实现的角度提出了一种用数字的方法,在地面跟踪接收机处对系统误差进行补偿,以降低方位、俯仰的交叉耦合。
1系统组成与问题分析
差模单通道单脉冲自跟踪系统组成框图如图1所示[3],是利用TE11模为和模,TE21模为差模的双模跟踪系统;信号为无载波残留的QPSK调制;下行射频带宽600 MHz,间隔1 MHz,共600个频道。
对于单通道单脉冲自跟踪系统,和、差支路通过不同的传输路径,耦合到一起时,需要对和、差支路的相对相位延迟进行补偿。通常是采用信道射频低损耗电缆补偿的方法。这种补偿方法简单、可靠,广泛地应用在飞行器的一维自跟踪系统中。
同样,二维跟踪系统也采用射频低损耗电缆,对和、差支路的相差进行补偿。表1记录的为电缆补偿后,跟踪接收机在频道1测量的输出方位、俯仰误差电压。测试环境为天线的远场,信标推功放,标准喇叭天线输出。从表1可以看出,用电缆校相后,方位、俯仰的交叉耦合1/3左右,由经验可知,在这种情况下很难实现对目标的稳定跟踪,而跑车试验也验证了这一点。
对于二维跟踪系统,射频电缆补偿的方法仅是对和、差支路相位延迟的不一致进行补偿,并且是以下行中间频点为基准。对于宽带的下行信号,补偿方案本身也会带来不小的误差,而且随着射频频率的增大,线缆精度的工艺保证也是个难题。因此,在电缆补偿的基础上,提出了系统误差数字补偿的方法。
2原理分析
跟踪系统中有几个地方会带来交叉耦合,分别为:天线制造工艺的局限,使得天线馈源水平轴和垂直轴不完全正交;天线馈源安装工艺带来的交叉耦合,主要体现在天线的方位、俯仰轴和水平、垂直轴很难完全重合;单通道和、差支路合成之前,和、差支路的相对相位延迟,引入的交叉耦合;不同的下行频道,和、差支路相差的不一致带来的交叉耦合。
天线的方位、俯仰(A_E)轴和水平、垂直(H_V)轴的夹角,可以通过试验测量算出,具体测量过程参见实施方案部分。先不考虑2个坐标系的夹角。其他几处引入的交叉耦合,都可以归纳到系统误差里,系统误差的存在既影响信号的幅度,又影响信号的相位。对于TE11模、TE21模的差模二维跟踪天线,天线-目标空间关系示意图如图2所示[4]。
和信号、差信号分别表示为[5]:
undefined。 (1)
undefined。 (2)
式中,undefined为和路信号;undefined为误差信号;ωct为载波信号;U为和信号幅度;μ为差方向图归一化斜率;θ为目标偏离天线电轴的空间角度;φ为目标在天线平面投影与水平轴的夹角。
误差射频信号经0/π调制后与和信号耦合,再通过下变频,送给跟踪接收机。跟踪接收机完成误差解算,得到方位、俯仰误差信号表达式,分别记为:
EA=μθkAUcosφ, (3)
EE=μθkEUsinφ。 (4)
式中,kA、kE为方位、俯仰支路的传输系数。式(3)和式(4)的推导没有考虑到跟踪系统误差,而实际上跟踪系统误差是存在的。考虑跟踪系统误差的存在,则和、差信号表达式记为:
undefined
此时,跟踪接收机解算输出的方位、俯仰误差信号表达式为:
undefined
式中,ka、ke为系统误差对方位、俯仰误差信号幅度上的影响;φ1为和信道引入的相移;φ2为差信道引入的相移。式(7)和式(8)是考虑到了系统误差的影响,是对和、差支路相差采用电缆补偿后的推导结果;式(3)和式(4)是理想情况下的解算结果,是希望得到的。令Δφ=φ2-φ1,式(3)和式(4)、式(7)和式(8)之间的关系可以写为:
对式(9)取逆运算得:
式(10)中,ka、ke和Δφ的值是未知的,只需求出这些值,即可得到补偿算式:
3实施方案
设两轴之间的夹角为ε,假定逆时针为正。ε角的存在会影响到补偿算式,需要确定ε的值。ε值的大小与频道没有关系,可以通过观察天线和差网络输出的信号来进行测量,计算。ε角的测试步骤如下:
① 信标推功放,通过标准喇叭口天线输出,放置到天线的远场内,通过频谱仪测量地面天线和差网络的输出,找到天线的零深点,记下此时的方位角度、俯仰角度,即为发端相对地面天线的坐标点;
② 保持俯仰角度不变,在天线波束内将天线沿方位轴上移动一定的角度εA,记下此时的方位误差信号,因为存在夹角,此时俯仰轴上也有误差信号,记下该处俯仰误差值;
③ 保持方位角不变,微调俯仰,使得俯仰误差值最小,记下此时俯仰移动的角度εE。由三角关系,容易求得夹角ε。为了提高精度,多次测量取平均值。
由于天线安装工艺的局限,使得天线的H_V轴和A_E轴不可能完全重合,如图3所示。
通过上面的测量,求出了天线H_V轴和A_E轴的夹角ε。由坐标旋转,可以得出H_V坐标系和A_E坐标系之间的关系[6]:
式(12)已得出,下面需要确定式(11)中的未知数ka、ke和Δφ的值。
如同测量角ε一样,建立起相同的测试环境。仅在天线方位轴上移动一定的角度θ1,由于交叉耦合的存在,可以得到一组方位、俯仰的误差值,记为:
undefined
相同的操作步骤,仅在天线俯仰轴上移动相同的角度θ1,又可以得到另一组方位、俯仰的误差值,记为:
undefined
对2组数据联立方程组,便可求得ka、ke和Δφ的值,从而得到对应频道的补偿算式。为了提高精度,可以对同一频道多次测量计算,取平均值。
将式(11)和式(12)代入到地面数字跟踪接收机,对解算的误差电压做处理,就可以对消掉跟踪系统误差。
在外场,选取了几个频道做测试,通过测试得到相对应的补偿算式。通过对跟踪系统采用数字补偿后,方位、俯仰的交叉耦合大大降低,降到1/20以下。测试的结果也验证了该方法理论上的正确性。
跟踪系统误差数字补偿的方法是在传统电缆补偿和、差支路相差的基础上,对系统误差做进一步处理,从而降低方位、俯仰的交叉耦合,提高跟踪的精度。实际上也可以不经过电缆补偿,而直接对跟踪系统误差做数字补偿。方法上没有任何区别,在对系统做数字补偿的同时,也完成了对和差支路的数字校相。可以认为此时和、差支路引入的系统误差过大,但需要对天线和差网络到信道设备电缆的长度,提出一个射频相位上的技术指标,以保证线缆故障后的更换。
4结束语
系统误差数字补偿的方法是针对TE11模为和模、TE21模为差模的二维跟踪系统进行分析和测试的。但是该补偿方法并不只适合差模天线的跟踪系统,对于多喇叭天线的二维跟踪系统同样适用,只是补偿算式的表达式有所区别。补偿算式是针对单频点来分析和测试的,对于宽带的下行信号,可以间隔地选取频点做测试,能够在满足系统指标的前提下降低工作量。采用数字补偿技术的两维单通道单脉冲跟踪系统已经应用到工程中。
参考文献
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一种改进的单神经元PID控制器 篇5
PID线性控制器结构简单,使用方便,适用的控制对象面广,至今仍在实际工程应用中使用相当广泛。对一些复杂过程,参数时变系统,由于PID的参数不易实时在线调整,在应用中影响系统的控制品质。而单神经元PID控制器的提出对这一问题有了很大改善。但是单神经元PID控制器的神经元比例系数K不好确定,本文提出的改进算法,K值根据误差的变化在线调整,可以实现较好的控制效果。
1 单神经元PID控制器
1.1 几种常用的学习规则
1.1.1 联想式学习—Hebb规则
如果两个神经元同时被激活,则它们之间的连接强度的增强与他们激励的乘积成正比,以Oi表示神经元i的激活值,Oj表示神经元j的激活值,wij表示神经元i和神经元j的连接权值,则Hebb学习规则可表示为
式中,η为学习速率。
1.1.2 误差传播式学习—Delta学习规则
在Hebb学习规则中,引入教师信号,即将Oj换成希望输出的di与实际输出Oj之差,就构成了Delta学习规则
1.1.3 有监督的Hebb学习规则
将Hebb学习规则和Delta学习两者结合起来就构成了有监督的Hebb学习规则
1.2 单神经元PID控制器结构及控制算法
单神经元PID控制器结构如图1所示。
单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能,权系数调整是按有监督的Hebb学习规则实现的。控制算法及学习算法为
ηΙ、ηP、ηD分别为积分、比例、微分的学习速率;z(k)为性能指标;K为神经元比例系数,K>0;w1(k)为x1(k)的加权系数。
由以上算法可知,这个单神经元控制部分本质上仍然是PID算法,三个输入权值分别就是PID控制器的积分、比例、微分系数,但是神经元网络权值(i=1,2,3)均能在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,能适应环境变化或模型不确定性,增强系统的鲁棒性。但是K值的选择还是只能靠专家经验。
K值的大小非常重要。K越大,则快速性越好,但超调量大,甚至可能使系统不稳定。当被控对象时延增大时,K值必须减小,以保证系统稳定。K值选择过小,会使系统的快速性变差。
2 改进的单神经元PID控制器
这里提出一种改进的单神经元PID控制器,K值根据误差的大小在线调整。
式(7)中α值用来保证K>0;β是误差的加权系数,保证K值不会过大也不会过小。当误差较大时,K值也相应的增大,增加系统的响应速度;当误差减到比较小时,K值也同时减小,降低系统的超调量。
改进的单神经元PID控制器结构如图2所示。
3 仿真
被控对象为
输入指令为一阶跃信号:rin(k)=1.0,ξ(k)为在100个采样时间的外加干扰,ξ(100)=0.10,采样时间为1ms。分别对传统的单神经元PID控制器和改进的单神经元PID控制器进行仿真。对传统的单神经元PID控制器K值选0.02,对改进的单神经元PID控制器取α=0.01,β=0.22。传统的单神经元PID控制器的仿真结果如图3所示,改进的单神经元PID控制器的仿真图如图4所示。
对比两个仿真结果,传统的单神经元PID控制器的仿真图过渡时间较长,0.8s左右才达到稳定,而改进的单神经元PID控制器过渡时间仅需不到0.1s,可以看出改进的单神经元PID控制器较好的控制效果。
4 结论
本文提出了一种改进的单神经元PID控制器,根据误差的变化在线调整神经元比例系数。通过仿真分析,该控制器比传统的单神经元PID控制器的快速性明显变快。
参考文献
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单神经元补偿 篇6
传统的PID控制方法是现在在工业控制中应用最广泛的控制策略之一, 虽然它控制结构相对简单, 在使用时调节参数方便, 但参数缺乏自适应性。为了使参数具有自适应能力, 采用单神经元自适应PID控制算法, 该算法不仅使系统具有较强的鲁棒性, 而且能使系统的动态过程上升平稳, 能适应环境变化。但也存在学习速度较慢, 响应时间较长等问题[2]。
免疫调节算法具有很强的鲁棒性以及自适应能力, 响应更快的特点。因此在设计单神经元控制器的加权系数调整中引入免疫调节算法, 通过输出误差的大小来自动调整神经元的比例系数, 间接实现对输出误差的约束控制。并在基于ARM7内核的LPC2100硬件条件下实现环境试验箱温度的实时智能控制, 证明了该算法的可行性。
1 控制算法
单神经元自适应PID控制系统结构如图1所示。单神经元自适应控制器是通过对权系数的调整来实现自适应、自组织功能的, 权系数的调整是采用有监督的Hebb学习规则实现的[1]。
控制算法及学习算法为:
undefined
式中:undefined
ω1 (k) =ω1 (k-1) +ηIz (k) u (k) x1 (k) ;
ω2 (k) =ω2 (k-1) +ηPz (k) u (k) x2 (k) ;
ω3 (k) =ω3 (k-1) +ηDz (k) u (k) x3 (k)
式中: x1 (k) =e (k)
x2 (k) =e (k) -e (k-1)
x3 (k) =e (k) -2e (k-1) +e (k-2)
z (k) =e (k)
ηP, ηI, ηD分别为比例、积分和微分系数的学习速率, k为神经元的比例系数, k>0。
关键是参数K, ηP, ηI, ηD以及加权系数初始值的确定。对积分I、比例P和微分D分别采用不同的学习速率ηI, ηP, ηD, 以便对不同的权系数分别进行调整。比例系数K值的选择非常重要, 它的取值与系统动态响应和稳定性有密切的关系。K值取得较大时, 系统快速性越好, 但超调量大及调节时间长, 甚至可能引起系统的不稳定;K值取得较小时, 会使系统的快速性变差, 但超调量减小[2]。
根据免疫反馈原理如图2所示。借助免疫反馈原理思想来调节控制系统的误差, 当误差产生后, 将信息传递给Ts和Th, K根据系统误差大小进行调整, 由K对系统动态过程的影响可知, K的调整应用免疫反馈原理的思想, 通过参数K (Ts) , 来调节控制输出量u (k) (Th) 。在控制初期误差e (k) 值 (B) 较大, 相当于免疫促进阶段, 取较大的K值, 提高响应速度, 快速使输出量u (k) 增大;在误差e (k) 值较小时, 相当于免疫系统从抑制阶段到稳定阶段, K值逐渐减小至稳定值, 保证响应不出现大的超调。
基于免疫调节原理, 并结合T细胞的调节作用, 将响应分成若干段, 在每段中采用不同的k值。
k值调整规则如下:
当误差大, 控制作用小时, 即e0
K=b·K[1+ηf (e (k) ) ];
当偏差较小, 控制作用大时, 即el
K=c·K (1+η) ;
当偏差很小, 输出变化也很小时, 即e2
K=K;
其中e (k) =yr (k) -y (k) , e0, e1, e2, e3, b, c, 它们的值是根据专家经验进行确定。
由此构成的神经元PID控制实质上为一变系数的比例积分微分复合控制器。它通过自身的学习过程了解系统的结构、参数和不确定性, 并相应改变控制参数, 而加权系数调整是利用免疫增益算法来调整加权系数, 加快了系统学习速率, 因此控制器具有很强的鲁棒性和实时性。
2 温控箱系统设计
2.1 硬件设计
系统硬件结构框图如图3所示, 由于温度控制具有大延时的特点, 选用基于ARM7核的LPC2210作为控制核心, 一方面, 根据液晶触摸屏显示的温度值, 对实际温度进行采集经A/D转换, 用ARM微控制器内的LPC2210的I/O口输出不同的占空比, 调节固态继电器的输出通断时间, 控制加热器的输出功率, 从而达到控制温度的目的。另一方面利用其传输功能与串口进行通信, 满足控制器和PC机之间传送实时测量数据和各种设置参数、系统状态参数的需要。通过编写LPC2210串口发送程序, 就可以在实验室环境下实时完成数据交换[5]。
2.2 软件设计
软件设计是采用C语言规则进行编写, 在ADS1.2环境下进行编译以及程序调试, 编写的程序主要考虑以下几点:
(1) 由于工业生产环境的影响, 需要采用在AD7705控制中进行的平均值滤波和在主程序里进行的系数滤波, 具体为:td0=0.2*t3+0.8*td0;
(2) 参照PT100分度表, 编写查表函数, 通过采用比较法来确定温度值, 见表1。
(3) 编写开关量占空比程序:在PWM初始化函数中对pclk进行分频, 当PWMMR0与PWMTC相匹配时, PWMTC进行复位, 并设置匹配速率和初始占空比, PWM0和PWM2匹配锁存, 启动PWM输出初始值。PWM输出函数为PWM_OUT (uint32 cycle, float duty) , 其中参数cycle和duty为刷新周期和占空比, 设置的匹配速率为Fpclk*2, 设置初始占空比为clk*2*duty/100, 控制PWM 输出的占空比。
(4) 通过μC/OS-Ⅱ在ARM7上移植, 实现软件设计[4.5]。
图4是免疫调节增益的单神经元算法流程图。
3 实验结果分析
试验是在实际控制试验箱进行调节的数据, 通过记录仪进行记录温度曲线走势的采集。实验参数为:ηP=1.5, ηI=0.46, ηD=0.7, Kp=1.5, Ki=0.0015, Kd=0.0025;实验初始温度为22℃, 实验目标温度为55℃, 经过实验后, 记录仪所得的温度曲线经过翻转后如图5所示。
图5 (a) 为单神经元算法输出曲线。实验时间为4.5h, 最终温度稳定范围在47.5～52.5℃。图5 (b) 为免疫调节增益的单神经元算法输出曲线;实验时间为2.5h, 最终温度稳定范围在49.4～ 50.5℃。
通过实验结果可以看出:免疫调节增益的单神经元算法稳定时间短, 控制温度效果好, 超调量也比较小, 控制的鲁棒性更好。
4 结论
采用一种免疫增益的单神经元算法PID控制算法, 通过实验证明这种新型控制算法的可行性和有效性, 解决了单神经元PID控制器速度慢, 调节时间长的问题。
摘要：为了提高控制系统的稳定性和快速性, 采用了基于免疫调节原理和单神经元PID相结合的控制算法, 通过对温控箱的硬件和软件进行设计来验证此算法的可行性。经实验证明:这种控制算法具有稳定时间短, 反应速度快, 能实现参数在线优化的特点, 提高了控制系统的稳定性。
关键词：稳定性,免疫调节,单神经元,PID控制,温控箱
参考文献
[1]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M]. (第2版) .北京:电子工业出版社, 2004.
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