基于“自適應(yīng)遺傳算法”的磁軸承系統(tǒng)辨識

趙 林，魏 彤

（北京航空航天大學 儀器科學與光電工程學院，北京 100191）

磁懸浮軸承是一種阻尼和剛度主動可控、非接觸的支撐方式，與機械軸承相比，具有無摩擦、高精度、長壽命的優(yōu)點[1]，近年來廣泛應(yīng)用于車床主軸等工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備及飛輪、控制力矩陀螺等航天領(lǐng)域設(shè)備[2]。

準確掌握系統(tǒng)模型是提高磁軸承系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)定性及可靠性的基礎(chǔ)。將自校正控制[3]等先進的控制方法及干擾觀測器、前饋補償?shù)葦_動抑制方法應(yīng)用于磁軸承系統(tǒng)可以提高磁軸承系統(tǒng)的控制精度及穩(wěn)定性，對磁軸承系統(tǒng)進行故障診斷[4]和容錯控制則可大幅度提升系統(tǒng)可靠性，這些方法均需要磁軸承系統(tǒng)的即時系統(tǒng)模型參數(shù)，而對磁軸承進行系統(tǒng)辨識是獲取系統(tǒng)模型參數(shù)的重要手段。

系統(tǒng)辨識的一般方法是基于某一種優(yōu)化準則，對系統(tǒng)參數(shù)進行最優(yōu)估計。系統(tǒng)辨識的優(yōu)化準則包括最小方差準則、廣義誤差準則和輸出誤差準則。以最小方差為準則的方法，如極大似然法[5]、卡爾曼濾波[6]，以及以廣義誤差為準則的方法，如最小二乘法 LS（least square）[7-8]、梯度校正法等，這些方法使用線性優(yōu)化方法，計算量小，在系統(tǒng)噪聲為白噪聲的情況下有較高精度。對于系統(tǒng)噪聲為有色噪聲的情況，極大似然法和上述算法的一些衍生算法，如自適應(yīng)卡爾曼濾波算法[9]、偏差補償最小二乘法[10-11]、廣義最小二乘法[12]等方法，在已知噪聲方差陣或者統(tǒng)計特性的情況下精度較高。但是，在磁軸承系統(tǒng)辨識中，噪聲特性會受溫度、濕度或輸入信號的頻譜寬度等各種因素的影響而發(fā)生變化，因此使用上述方法辨識精度會受到較大影響。基于輸出誤差準則的方法，由于輸出誤差與系統(tǒng)參數(shù)為非線性關(guān)系，往往將待辨識參數(shù)作為優(yōu)化參數(shù)，將輸出誤差的一個標量函數(shù)作為優(yōu)化的目標函數(shù)，用最優(yōu)化算法對其進行優(yōu)化，這種方法在不知道噪聲統(tǒng)計特性的情況下仍然有較高精度。由于在磁軸承系統(tǒng)辨識中，難以求出目標函數(shù)對優(yōu)化參數(shù)的導數(shù)，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法無法使用，而近年來發(fā)展迅速的現(xiàn)代智能算法不依賴于問題本身的數(shù)學性質(zhì)，可以解決這類最優(yōu)化問題?，F(xiàn)代智能算法通常分為單值優(yōu)化算法和群優(yōu)化算法，其中單值優(yōu)化算法中常用的方法有爬山算法、禁忌搜索和模擬退火等方法，這類算法較容易陷入局部最優(yōu)解；群優(yōu)化算法有遺傳算法GA（genetic algorithm）[13]、粒子群算法 PSO（particle swarm optimization）、蟻群算法 ACO（ant colony op timization）、人工蜂群算法 ABC（artificial bee colony）等，這類算法與單值優(yōu)化算法相比往往更易得到全局最優(yōu)解。這些算法中，“自適應(yīng)遺傳算法”具有最堅實的理論基礎(chǔ)，應(yīng)用最為廣泛，并且可以有效降低標準“遺傳算法”中“早熟”現(xiàn)象出現(xiàn)的概率。

本文對磁軸承原理樣機進行系統(tǒng)辨識實驗，分別使用目前應(yīng)用廣泛的卡爾曼濾波和“自適應(yīng)遺傳算法”對其進行系統(tǒng)辨識，后者辨識的準確性大幅度提高，驗證了方法的有效性。

1 單通道磁軸承系統(tǒng)模型

磁軸承系統(tǒng)單通道結(jié)構(gòu)原理如圖1所示。

圖1 磁軸承系統(tǒng)單通道結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Single-channel structure of the magnetic bearing system

本文中所使用的磁軸承系統(tǒng)采用不完全微分的PID控制器，其傳遞函數(shù)為

磁軸承系統(tǒng)中，功率放大器具有飽和非線性，當輸入信號的頻率和幅值較小時，可以對其進行近似線性化，等效為一階低通環(huán)節(jié)，傳遞函數(shù)為

磁軸承轉(zhuǎn)子采用差分電流控制，轉(zhuǎn)子所受電磁力為

式中：k為與磁導率、線圈匝數(shù)及鐵芯橫截面積等有關(guān)的比例常數(shù)；I0為偏置電流；S0為名義氣隙。轉(zhuǎn)子位移較小時，可作近似線性化處理，將 F（i，x）在 F（0，0）處泰勒展開，僅保留一階項，得到軸承力的近似線性化表達式：

對應(yīng)的磁軸承系統(tǒng)軸向通道的系統(tǒng)框圖如圖2所示。由于辨識使用離散數(shù)據(jù)，采用雙線性方法對式

圖2 磁軸承軸向通道系統(tǒng)框圖Fig.2 Diagram of axialmagnetic bearing system

（5）離散化，離散傳遞函數(shù)仍為5階，得到：

利用圖2中輸入和輸出數(shù)據(jù)進行辨識，首先辨識出系統(tǒng)閉環(huán)系統(tǒng)參數(shù)：

辨識出閉環(huán)系統(tǒng)參數(shù) θ0＝［a1，a2， …，a5，b1，b2，…，b5］T后，根據(jù)閉環(huán)和開環(huán)傳遞函數(shù)的關(guān)系式 H（=進一步計算出開環(huán)系統(tǒng)參數(shù) θ＝［d，d，）G12…，d5，b1，b2，…，，其中 di=ai-bi，i=1，2，…5，為自適應(yīng)控制、故障診斷等提供系統(tǒng)開環(huán)模型。雖然實際磁軸承系統(tǒng)的功率放大器、轉(zhuǎn)子環(huán)節(jié)具有一定非線性特性，當轉(zhuǎn)子位移較小時，線性化后的模型基本可反映系統(tǒng)真實特性。

2 基于“自適應(yīng)遺傳算法”的磁軸承系統(tǒng)辨識方法

磁軸承系統(tǒng)各變量示意圖如圖3所示。以輸出誤差為準則的系統(tǒng)辨識方法則是求出模型參數(shù)使得輸出誤差 e的一個標量函數(shù)最小，這里設(shè)為。

圖3 輸出誤差示意圖Fig.3 Schematic of output error

由圖3可得：

都是確定信號，而w是零均值隨機信號，通常假設(shè) w 和 y、?相互獨立，亦即

由于E（WTW）為僅與噪聲方差有關(guān)的常數(shù)，而（Y（Y-≥0，所以在 E（）取最小值時必然有YY，進而有因此只要噪聲 W 和 Y、獨立統(tǒng)計，以輸出誤差為準則的辨識方法辨識精度便不受噪聲有色特性影響。

各染色體的交叉概率和變異概率的計算公式為

其中：Pcmax、Pcmin、Pmmax、Pmmin分別為當前種群最大、最小交叉概率和最大、最小變異概率；f′為參與交叉的兩個染色體的較小適應(yīng)度；f為變異染色體的適應(yīng)度。Pcmin和Pmmin與上一代的種群相同，而Pcmax和Pmmax的計算公式為

其中：Pc1、Pc2、Pm1、Pm2為進化過程中的最大、次大交叉概率和最大、次大變異概率；Tmax為設(shè)定的最大遺傳代數(shù)；Ts為最優(yōu)個體適應(yīng)度連續(xù)不變的代數(shù)；Tc為控制參數(shù)。這樣，當種群進入停滯狀態(tài)時，適當加大了種群的交叉概率和變異概率，從而增加了種群的多樣性，幫助種群盡快打破僵局，有效防止早熟。

3 實驗

采用實驗室自行研制的磁懸浮控制力矩陀螺系統(tǒng)進行實驗，設(shè)備如圖4所示，主要包括：磁懸浮控制力矩陀螺、電源、電路板以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等。輸入信號為M序列電壓信號，采樣頻率為1 kHz。

圖4 實驗用磁軸承系統(tǒng)Fig.4 Experimentalmagnetic bearing system

磁軸承在長期運行中隨著溫度、濕度等環(huán)境因素的變化以及其他影響因素的影響，其輸出端噪聲的頻譜寬度難以確定，因此在實驗中在輸出端疊加不同頻帶寬度的噪聲信號，來驗證在不同頻帶寬度的噪聲信號的影響下“自適應(yīng)遺傳算法”均有較高精度。其辨識結(jié)果如表1所示。

表 1 兩種算法對實際系統(tǒng)辨識結(jié)果Tab.1 Identification results of two algorithms for the actual system

從表1可以看出，自適應(yīng)遺傳算法在噪聲頻譜寬度為10 rad/s和1000 rad/s時均有較高精度，而卡爾曼濾波算法由于頻譜寬度的增加辨識精度下降。

圖5為表1最后一組數(shù)據(jù)，即頻譜寬度為1000 rad/s時，系統(tǒng)輸出與卡爾曼濾波、自適應(yīng)遺傳算法辨識模型輸出的比較結(jié)果。從圖中可以看出，磁軸承系統(tǒng)輸出信號的數(shù)據(jù)點均勻分布在自適應(yīng)遺傳算法辨識模型輸出的兩端，而卡爾曼濾波辨識模型輸出與系統(tǒng)輸出之間有較大誤差，說明在這種噪聲的影響下卡爾曼濾波辨識結(jié)果有一定誤差，而自適應(yīng)遺傳算法仍然有較高精度，與仿真結(jié)果一致，進一步驗證了方法在有色噪聲條件下該方法的有效性。

圖5 真實系統(tǒng)輸出與各辨識模型輸出比較圖Fig.5 Com parison chart between real system output w ith the identification model output

4 結(jié)語

現(xiàn)有的磁軸承系統(tǒng)辨識方法由于受有色噪聲干擾，辨識精度較低，無法滿足應(yīng)用要求。本文利用自適應(yīng)遺傳算法對此軸承系統(tǒng)模型進行辨識，這種方法以輸出誤差均方根作為適應(yīng)度，在進化過程中考慮了整體種群的進化程度，使交叉概率和變異概率在停滯階段適當增加，從而避免種群“早熟”。實驗結(jié)果表明，這種方法與具有較高辨識精度的“卡爾曼濾波”相比精度大幅度提高，充分驗證了方法的有效性。

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