堆垛機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)研究

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(陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院，陜西 西安 710300)

0 引言

一個完整的自動化立體倉庫系統(tǒng)，應(yīng)該是在人機互動下共同來完成相應(yīng)的操作過程，主要是采用計算機控制來實現(xiàn)的，通過對計算機輸入執(zhí)行指令，來定位倉庫。對于有些倉庫系統(tǒng)由于貨物的特殊原因，不能進行現(xiàn)場操作，也可以通過計算機實現(xiàn)遠程操作，并且可以對貨物的運行情況進行實時監(jiān)控，完全保證了貨物的精確定位。目前，工業(yè)生產(chǎn)型立體化倉庫已從機電控制的高架倉庫，發(fā)展到以智能化、集成化和信息化為特征的第5代自動化立體倉庫階段[1]。這樣對電機的控制要求就顯得十分重要。

傳統(tǒng)PI控制在對控制對象模型要求不高的情況下，能夠很好地對系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)與控制，可靠性高，易于實現(xiàn)，目前仍被廣泛用于各種控制任務(wù)中。但在堆垛機控制系統(tǒng)中，要達到給定的控制要求，堆垛機需具有一定的穩(wěn)定性和良好的系統(tǒng)抗干擾能力，同時對機械環(huán)和加速度的響應(yīng)能力要求較高，故傳統(tǒng)的PID控制難以勝任[2]。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，利用其自組織、自學習能力可以有效地對堆垛機施加控制。在此，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID(BP-PID)與常規(guī)PI復合的控制方法，根據(jù)設(shè)置的誤差限來實現(xiàn)控制策略的切換，這樣結(jié)合兩者控制上的優(yōu)點解決了堆垛機系統(tǒng)控制上的難點。

1 堆垛機控制過程

堆垛機的控制過程是在x，y，z軸3個方向下的三維空間內(nèi)完成的，如圖1所示。

圖1 堆垛機控制系統(tǒng)三維空間

其中，堆垛機水平行走機構(gòu)，主要完成在立體倉庫鋪設(shè)的軌道上做水平運動，把這個方向上的運動定義為x軸運動方向；堆垛機的提升機構(gòu)主要完成在機體立柱上的運動，相對于整個機體在垂直平面內(nèi)做上升或下降運動，把這個方向上的運動定義為y軸運動方向；堆垛機的貨叉機構(gòu)完成在載貨臺上的伸縮運動，把這個方向上的運動定義為z軸運動方向[3-4]。

這樣，對堆垛機的控制過程就轉(zhuǎn)化為對x，y，z軸上3個電機的控制。為了達到快速、準確地定位貨倉位置，根據(jù)貨倉位置信息的距離，通過數(shù)據(jù)處理，在轉(zhuǎn)速控制上采取了先加速再減速或先加速再勻速最后再減速的控制過程[5-6]，如圖2所示。

圖2 堆垛機速度控制過程

根據(jù)設(shè)置的速度誤差限，控制器將在BP-PID控制與PI控制之間進行切換，實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩與磁鏈穩(wěn)定、快速的轉(zhuǎn)換，提高了轉(zhuǎn)速的跟隨性與抗干擾性。

2 堆垛機控制系統(tǒng)模型

堆垛機控制系統(tǒng)具有非線性、強耦合和多變量的特性，要獲得較高的動靜態(tài)性能，必須從其系統(tǒng)模型出發(fā)，分析轉(zhuǎn)矩和磁鏈的控制規(guī)律。Park的輸入整形控制法穩(wěn)定性不佳[7]。文中通過坐標變換，在按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的坐標系中得到直流電動機模型；通過直流電動機模型的控制方法，得到磁鏈與轉(zhuǎn)矩的控制規(guī)律；最后將轉(zhuǎn)子磁鏈定向坐標系中得到的控制量反變化到三相坐標系下對應(yīng)的控制量，以實施閉環(huán)控制[8]。

靜止正交坐標系與按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的同步旋轉(zhuǎn)正交坐標系如圖3所示。其中，αβ為靜止正交坐標系，mt為按轉(zhuǎn)子磁鏈定向的同步旋轉(zhuǎn)正交坐標系，即旋轉(zhuǎn)正交dq坐標系中的d軸與轉(zhuǎn)子磁鏈矢量重合的狀態(tài)。當m軸與轉(zhuǎn)子磁鏈矢量重合時，有：

圖3 按轉(zhuǎn)子磁鏈定向同步旋轉(zhuǎn)坐標

(1)

ψrt=ψrq=0

(2)

為了使m軸與轉(zhuǎn)子磁鏈矢量始終重合，還必須使：

(3)

由電機的理論知識可知，以ω-is-ψr為狀態(tài)變量的狀態(tài)方程為：

關(guān)于建筑業(yè)的綠色化發(fā)展，主要存在以下幾個問題，對我國綠色建筑的發(fā)展造成了障礙，同時也造成了能源浪費，不利于企業(yè)經(jīng)濟效益的發(fā)展。

(4)

將式(1)、式(2)、式(3)代入式(4)中,得到mt坐標系中的狀態(tài)方程為：

(5)

這樣從式(5)中導出mt坐標系的旋轉(zhuǎn)角速度為：

(6)

mt坐標系旋轉(zhuǎn)角速度與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速之差為轉(zhuǎn)差角頻率，即

(7)

將式(1)、式(2)代入轉(zhuǎn)矩方程式，得到mt坐標系中的電磁轉(zhuǎn)矩表達式為：

ψr

(8)

這樣，定子電流被分解為勵磁分量和轉(zhuǎn)矩分量，勵磁僅由勵磁電流分量ism產(chǎn)生，轉(zhuǎn)矩正比于磁鏈和轉(zhuǎn)矩電流分量，實現(xiàn)了定子電流2個分量的解耦。

3 堆垛機BP-PID控制

堆垛機控制系統(tǒng)要具有穩(wěn)定、快速、抗干擾性，其中調(diào)節(jié)器在里面起到了關(guān)鍵作用。模糊控制由于缺乏系統(tǒng)性，無法定義控制目標[9]，文中設(shè)計了一種BP-PID與常規(guī)PI復合控制的調(diào)節(jié)器，結(jié)合兩者的優(yōu)點實現(xiàn)了對堆垛機控制系統(tǒng)的有效控制。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 BP-PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由圖4可以看出，BP-PID控制結(jié)構(gòu)是由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制器2部分組成的。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)輸入誤差信號e(k)和PID控制器輸出信號u(k)，在線調(diào)整PID控制參數(shù)KP，KI，KD；PID控制器根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)直接對系統(tǒng)進行閉環(huán)控制，其PID參數(shù)受控于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學習、自組織能力實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)最優(yōu)化控制。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是輸入層、隱含層和輸出層3層神經(jīng)元的互聯(lián)體。每次BP網(wǎng)絡(luò)學習過程經(jīng)過了正向傳輸和反向傳播2個部分，輸入信號經(jīng)過3層神經(jīng)元后輸出PID控制參數(shù)，通過PID控制器對被控對象施加控制，被控對象輸出參數(shù)與目標信號進行比較，得到誤差值和系統(tǒng)的運行狀態(tài)。最終通過誤差反向傳播對各層神經(jīng)元權(quán)系數(shù)進行修正，使得輸出參數(shù)無限逼近于目標值[9-10]。

本文結(jié)合BP-PID控制與常規(guī)PI控制兩者的優(yōu)點，采用BP-PID與PI并聯(lián)復合的控制方法，如圖5所示，通過輸入誤差與設(shè)定誤差限的比較進行控制切換。當速度誤差大于設(shè)定值時，選取BP-PID控制策略，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學習能力，將誤差快速減小到設(shè)定誤差值以下；當速度誤差小于設(shè)定值時，選取PI控制策略，利用其算法簡單、運算速度快等特點，滿足堆垛機系統(tǒng)實時性要求。在常規(guī)PI控制策略中，采用了PI變參數(shù)法，根據(jù)負載轉(zhuǎn)矩誤差限來實時調(diào)整PI參數(shù)，將系統(tǒng)誤差消除在萌芽狀態(tài)，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性和抗干擾性。

圖5 BP-PID與PI并聯(lián)復合結(jié)構(gòu)

4 堆垛機MATLAB仿真模型

在MATLAB/Simulink環(huán)境中，對堆垛機控制系統(tǒng)進行了仿真研究。為了便于分析與處理，將交流電機模塊、驅(qū)動模塊和速度檢測模塊看成一階慣性環(huán)節(jié)。其中，交流電機輸入頻率與輸出穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速比值KD=27；電機時間常數(shù)TD=0.19 s；轉(zhuǎn)速反饋系數(shù)α=0.004 1;測速儀時間常數(shù)TC=0.006 s。

其中，用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的仿真模型如圖6所示。

圖6 BP-PID控制系統(tǒng)仿真模型

BP-PID的學習速率η=0.25，α=0.05，轉(zhuǎn)速切換值為50 r/min。BP-PID控制進行的主要運算由Simulink中的S-function實現(xiàn)，采用輸入層4個節(jié)點，隱含層5個節(jié)點，輸出層3個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

5 仿真結(jié)果與分析

對堆垛機的啟動、停車和負載變化這3種工況下的運行狀態(tài)進行了仿真，其中虛線為PI控制下的響應(yīng)曲線，實線為PI與BP-PID復合控制下的響應(yīng)曲線，仿真時間為10 s，仿真步長設(shè)為0.05。

堆垛機啟動狀態(tài)下的響應(yīng)曲線如圖7所示。由圖7可知，采用PI控制調(diào)節(jié)時間約為6.5 s，在8.5 s達到穩(wěn)定狀態(tài)；采用PI與BP-PID控制調(diào)節(jié)時間為4.5 s，在6 s達到穩(wěn)定狀態(tài)，響應(yīng)速度優(yōu)于PI控制，且具有較小的超調(diào)量。

圖7 啟動響應(yīng)對比

負載變化時，PI控制與復合控制的響應(yīng)曲線對比如圖8所示。當系統(tǒng)達到穩(wěn)定后，在15 s時改變負載。由圖8可知，當負載變化時，BP-PID與PI復合控制能夠讓系統(tǒng)快速進入新的平衡狀態(tài)，且波動較??；而PI控制調(diào)節(jié)時間長，且有一定的波動量。

圖8 負載變化響應(yīng)對比

堆垛機系統(tǒng)停車時的響應(yīng)曲線對比如圖9所示。由圖9可知，在系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)下，20 s時開始制動減速，采用PI控制在28 s時完全停車；采用復合控制在26 s時完全停車，系統(tǒng)響應(yīng)速度快，調(diào)節(jié)時間短。

圖9 停車響應(yīng)對比

6 結(jié)束語

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID與傳統(tǒng)PI控制相結(jié)合的控制方法，兩者取長補短，較好地解決了堆垛機控制系統(tǒng)中存在的系統(tǒng)參數(shù)變動和負載擾動等問題。通過速度誤差限切換控制策略，在傳統(tǒng)PI控制時，采用了PI變參數(shù)法，對速度誤差進行快速預(yù)判和消除。仿真結(jié)果表明，BP-PID與BP復合的控制方法具有較快的調(diào)節(jié)速度，且波動量小，系統(tǒng)動靜態(tài)性能良好。

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