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      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷煙共線分揀系統(tǒng)自適應(yīng)控制

      2023-02-15 07:36:08張林崗胡镕顯呂彥旭
      機械與電子 2023年1期
      關(guān)鍵詞:適應(yīng)控制系統(tǒng)控制共線

      劉 方,李 慧,張林崗,胡镕顯,呂彥旭

      (河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司南陽卷煙廠,河南 南陽 473005)

      0 引言

      由于我國獨特的地理位置,導(dǎo)致我國煙草產(chǎn)業(yè)[1]發(fā)達,出口貿(mào)易量逐年增加。近年來,人們對異型細(xì)支卷煙需求量增高,細(xì)支卷煙的銷量增長迅速并有超越傳統(tǒng)卷煙類型的趨勢。異型卷煙[2]的出現(xiàn)不僅創(chuàng)新了煙草產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)類型,還成功拉動了煙草行業(yè)的稅率增長。依據(jù)相關(guān)調(diào)查可知,目前煙草生產(chǎn)企業(yè)在生產(chǎn)異型卷煙時,主要依靠人工來實施分揀包裝,成本高、效率低。卷煙共線分揀系統(tǒng)的提出,有效解決了異型卷煙生產(chǎn)的人工問題。由于該系統(tǒng)為非線性動態(tài)系統(tǒng),因此,需要提出有效的自適應(yīng)控制方法對系統(tǒng)轉(zhuǎn)換模式開展有效控制。

      文獻[3]提出一種雙拾取動態(tài)無線電能傳輸系統(tǒng)控制方法;文獻[4]提出一種結(jié)合圖像復(fù)原技術(shù)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)控制方法;文獻[5]提出四階混沌電力系統(tǒng)的協(xié)同控制方法。上述方法由于未能依據(jù)選定的Lyapunov函數(shù),確定系統(tǒng)的控制規(guī)律,導(dǎo)致上述方法在開展系統(tǒng)自適應(yīng)控制時,控制效果差、控制誤差高以及控制性能低。

      為解決上述系統(tǒng)控制方法中存在的問題,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷煙共線分揀系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法。

      1 控制器設(shè)計

      1.1 獲取系統(tǒng)控制規(guī)律

      設(shè)定卷煙共線分揀系統(tǒng)[6]的非線性函數(shù)為g(xp),狀態(tài)空間α的域內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出為C(xp),獲取過程為

      (1)

      C(xp)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元;β(xp)為逼近誤差;β0為初始逼近誤差。

      設(shè)定系統(tǒng)跟蹤誤差為ε,且ε={ε1,ε2,…,εn}T,基于系統(tǒng)線性狀態(tài)方程xm=Zmxm+χmδc,獲取系統(tǒng)信號控制誤差,過程為

      (2)

      基于上述獲取的系統(tǒng)狀態(tài)誤差[7],確定系統(tǒng)控制信號,過程為

      ξ=-kC(xp)+δg+ηTxp+γδs

      (3)

      δg為系統(tǒng)的輔助輸入信號;ξ為控制信號;ηT、γ為系統(tǒng)參數(shù);k為常數(shù);δs為參考向量。最后基于選定的Lyapunov函數(shù)[8],確定卷煙共線分揀系統(tǒng)的控制規(guī)律,過程為

      (4)

      1.2 控制器設(shè)計

      基于上述確定的系統(tǒng)控制規(guī)律[9],建立系統(tǒng)的對象控制模型M(δ)=fp(·),其中,系統(tǒng)的映射平滑函數(shù)用fp(·)表述,具體表述形式為

      M(δ)=CM(δ-1)+DJ(δ-1)+f0

      (5)

      C、D為系統(tǒng)的對角參數(shù)矩陣;f0為非線性數(shù)據(jù)項;J為控制參數(shù);δ-1為系統(tǒng)的上一時刻狀態(tài)。由于建立的模型與實際分揀對象之間存在誤差,所以要使ΔJ(δ)=J(δ)-J(δ-1),且DΔJ(δ)=D′J(δ-1),以此定義分揀系統(tǒng)的跟蹤誤差值,獲取控制器的輸出值,過程為

      (6)

      I為對角矩陣;σ(t)為分揀系統(tǒng)跟蹤誤差;E(t)為控制器參數(shù)輸入值;M(δ)為系統(tǒng)模型;Jx(δ)為控制器反饋控制系數(shù);Jy(δ)為前饋補償器[10]。

      設(shè)計控制器的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

      圖1 控制器具體設(shè)計結(jié)構(gòu)

      1.3 控制器訓(xùn)練

      依據(jù)三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)計的控制器[11],設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為Sp,獲取過程為

      (7)

      T為迭代函數(shù);mσ為模型訓(xùn)練誤差。設(shè)定隱含層關(guān)系函數(shù)為g(Nj),以此獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出,過程為

      (8)

      g(Nj)為網(wǎng)絡(luò)隱含層輸出;f0(W)為最終網(wǎng)絡(luò)輸出;W為權(quán)值系數(shù);θj為閾值。依據(jù)訓(xùn)練輸出結(jié)果修正控制器參數(shù)誤差[12]。

      2 卷煙共線分揀系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法

      基于上述設(shè)計的控制器,將卷煙共線分揀系統(tǒng)的控制方法分為線性自適應(yīng)與非線性自適應(yīng)2種算法,通過生成的切換機制,實現(xiàn)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。

      2.1 線性自適應(yīng)控制算法

      通過設(shè)計的控制器,建立控制器的參數(shù)辨識方程,結(jié)果為

      h(k+d)=X(a-1)h(k)+Y(a-1)uk+

      ι[G(k)]=φTG(k)+ι[G(k)]

      (9)

      Y(a-1)為控制器的非線性函數(shù);ι[G(k)]為非線性項;X(a-1)為控制器多項系數(shù);h(k)為系統(tǒng)輸出;uk為輸入;φT為常數(shù)項;d為系統(tǒng)時滯。

      依據(jù)上述建立的控制器參數(shù)辨識方程,構(gòu)建系統(tǒng)的線性估計模型,并完成該模型的控制器輸出計算[13],過程為

      (10)

      φ1(k)為控制常數(shù)項;h′(k+d)為建立的線性估計模型;φ1(k)TG(k)為模型輸出;?、ε分別為參數(shù);u1(k)為模型輸入。使用辨識算法對預(yù)估模型參數(shù)修正處理,以此保證系統(tǒng)輸入、輸出信號有界,結(jié)果為

      (11)

      φ1(k)為線性模型參數(shù)修正結(jié)果;u1(k)為約束條件;ε1(k)為辨識誤差;J為信號界線。

      最后通過修正的線性模型,訓(xùn)練系統(tǒng)參數(shù),完成卷煙共線分揀系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。

      2.2 非線性自適應(yīng)控制方法

      基于獲取的參數(shù)辨識方程,對模型粗略估計,依據(jù)ANFIS特性獲取系統(tǒng)的非線性定義域,由于該方法無法保證系統(tǒng)的信號界線,所以要依據(jù)映射算法將控制器的非線性項映射到函數(shù)定義域中,并根據(jù)映射結(jié)果使用參數(shù)調(diào)節(jié)法調(diào)節(jié)控制器相關(guān)參數(shù)[14],過程為

      (12)

      φ2(k)TG(k)=?(k+d)-

      (13)

      使用辨識算法修正模型參數(shù)誤差,獲取分揀系統(tǒng)的辨識誤差值,過程為

      (14)

      2.3 建立切換機制

      由于系統(tǒng)在卷煙制造時,無法自動控制2種方法的轉(zhuǎn)換,所以需要建立算法切換機制,幫助系統(tǒng)實施相關(guān)轉(zhuǎn)換。

      建立一個適用于系統(tǒng)的切換函數(shù),并依據(jù)該函數(shù)構(gòu)建系統(tǒng)控制切換規(guī)則,過程為

      (15)

      2.4 控制流程

      卷煙共線分揀系統(tǒng)的自適應(yīng)控制流程如下:

      a.通過分析卷煙共線分揀系統(tǒng)獲取系統(tǒng)控制規(guī)律,完成系統(tǒng)的控制器設(shè)計。

      b.依據(jù)控制器的參數(shù)識別方法提出線性和非線性2種自適應(yīng)控制方法。

      c.通過建立的控制切換規(guī)則,完成線性和非線性算法的切換,從而實現(xiàn)卷煙共線分揀系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。

      3 實驗

      為了驗證本文系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法的整體有效性,采用本文方法、雙拾取動態(tài)無線電能傳輸系統(tǒng)控制方法(文獻[3]方法)和結(jié)合圖像復(fù)原技術(shù)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)控制方法(文獻[4]方法)進行測試;在開展系統(tǒng)自適應(yīng)控制過程中,設(shè)定系統(tǒng)輸入信號分別為階躍信號以及正弦波信號,基于上述3種系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法對系統(tǒng)實施控制,測試3種方法的控制效果以及控制誤差,從而證明3種方法的控制有效性。

      3.1 輸入信號為階躍信號控制有效性測試

      采用本文方法、文獻[3]方法以及文獻[4]方法對系統(tǒng)展開自適應(yīng)控制時,設(shè)定系統(tǒng)的輸入信號為階躍信號,系統(tǒng)的最佳輸出量為1,測試3種方法的控制效果以及控制誤差,結(jié)果如圖2~圖3所示。

      圖2 階躍信號下不同控制方法的控制效果

      圖3 階躍信號下不同控制方法的控制誤差

      到達系統(tǒng)最佳輸出量的時間越短,證明控制方法的控制效果越好,反之則越差。

      由圖2可知,本文方法能夠快速到達系統(tǒng)最佳輸出量并維持系統(tǒng)穩(wěn)定輸出,而文獻[3]方法到最佳系統(tǒng)輸出時間需要200 s,文獻[4]方法到達最佳系統(tǒng)輸出需要300 s。由此可知,本文方法能夠在短時間內(nèi)使系統(tǒng)輸出到達最佳輸出量,主要是因為本文方法依據(jù)選定的Lyapunov函數(shù)確定了系統(tǒng)的控制規(guī)律,所以在實施系統(tǒng)自適應(yīng)控制時的控制效果好。

      由圖3可知,本文方法在實驗初期測試出的控制誤差較大,但是隨著測試時間的增加,誤差逐漸減小,并將控制誤差維持在固定數(shù)值內(nèi)。文獻[3]方法需要將近400 s,才能將控制誤差鎖定在0.02,文獻[4]方法則需要500 s,將誤差平穩(wěn)控制。由此可知,本文方法控制系統(tǒng)時,能夠快速地將系統(tǒng)分揀誤差收斂至0.02,證明本文方法的控制誤差小。

      3.2 輸入信號為正弦波信號控制有效性測試

      采用本文方法、文獻[3]方法以及文獻[4]方法對系統(tǒng)展開自適應(yīng)控制時,設(shè)定系統(tǒng)的輸入信號為正弦波信號,系統(tǒng)的最佳輸出量同樣為1,測試3種方法的控制效果如圖4所示。

      圖4 正弦波信號下不同方法的控制效果

      由圖4可知,正弦波信號下,控制方法測試出的控制效果低于階躍信號的系統(tǒng)控制效果,但本文方法的控制效果依然高于文獻[3]方法以及文獻[4]方法。

      設(shè)定系統(tǒng)初始控制誤差為0.25,正弦波信號下不同控制方法的控制誤差測試結(jié)果如圖5所示。

      圖5 正弦波信號下不同方法的控制誤差

      由圖5可知,系統(tǒng)輸入為正弦波信號時,測試出的控制誤差高于階躍信號的控制誤差測試結(jié)果。本文方法檢測出的控制誤差低于其他2種方法,且能快速到達理想最佳誤差值,說明本文方法在開展系統(tǒng)控制時的控制誤差小。

      綜上所述,本文方法在系統(tǒng)自適應(yīng)控制時,控制效果好、控制誤差小,證明本文方法的控制性能高。

      4 結(jié)束語

      針對傳統(tǒng)系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法中存在的問題,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷煙共線分揀系統(tǒng)自適應(yīng)控制。該方法依據(jù)對系統(tǒng)控制器的設(shè)計,建立線性以及非線性2種自適應(yīng)控制方法;通過制定的切換規(guī)則,實現(xiàn)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。該方法由于在設(shè)計控制器時,存在微小誤差,今后會針對該項缺陷繼續(xù)優(yōu)化該控制方法,直至方法完善。

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