融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及工業(yè)控制領(lǐng)域，尤其是一種融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺 服電機(jī)控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] PID控制器具有的簡單、易操作等特性，使得80% W上的永磁同步交流伺服電機(jī) 控制都采用PID控制算法。但在系統(tǒng)參數(shù)時變和外部擾動的情況下，PID控制算法會出現(xiàn) 發(fā)散等問題，嚴(yán)重影響系統(tǒng)的控制性能，導(dǎo)致其在要求高精度的場合不適用。
[0003] 針對傳統(tǒng)PID控制算法對系統(tǒng)參數(shù)時變和外部擾動的弱魯椿性，目前比較流行的 控制方法是滑模控制技術(shù)。只要保證系統(tǒng)的參數(shù)時變和外部擾動在一定范圍內(nèi)，滑模控制 具有完全魯椿性。但滑?？刂频母哳l開關(guān)切換會造成系統(tǒng)抖震，進(jìn)而會影響系統(tǒng)的跟蹤性 能。
[0004] 針對滑?？刂萍夹g(shù)存在的抖震問題，目前流行的處理方法是正側(cè)化方法，即采用 飽和函數(shù)代替開關(guān)切換函數(shù)，但該種方法使得滑?？刂萍夹g(shù)不再具有強(qiáng)魯椿性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是；提供一種魯椿性強(qiáng)和跟蹤性能好的融 合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0007] 融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法，包括：
[000引 A、構(gòu)建伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，并對構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，從而得到伺服電機(jī) 的輸出、速度誤差W及速度誤差的導(dǎo)數(shù)；
[0009] B、根據(jù)伺服電機(jī)的速度誤差W及速度誤差的導(dǎo)數(shù)設(shè)計分?jǐn)?shù)階滑?？刂破?，從而得 到抑制系統(tǒng)抖震的滑?？刂坡?；
[0010] C、采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近算法對得到的滑?？刂坡蛇M(jìn)行逼近，從而得到逼近后的滑模 控制律；
[0011] D、采用自適應(yīng)控制法對逼近后的滑?？刂坡蛇M(jìn)行在線調(diào)整，從而得到伺服電機(jī)的 最終控制律，并根據(jù)最終控制律對伺服電機(jī)進(jìn)行控制。
[0012] 進(jìn)一步，所述伺服電機(jī)為交流永磁同步伺服電機(jī)。
[0013] 進(jìn)一步，所述步驟A，其包括：
[0014] A1、構(gòu)建交流永磁同步伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，所述交流永磁同步伺服電機(jī)的數(shù)學(xué) 模型為：
[0015]
【主權(quán)項】
1. 融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法，其特征在于：包括： A、 構(gòu)建伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，并對構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，從而得到伺服電機(jī)的輸 出、速度誤差以及速度誤差的導(dǎo)數(shù)； B、 根據(jù)伺服電機(jī)的速度誤差以及速度誤差的導(dǎo)數(shù)設(shè)計分?jǐn)?shù)階滑?？刂破?，從而得到抑 制系統(tǒng)抖震的滑?？刂坡?； C、 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近算法對得到的滑?？刂坡蛇M(jìn)行逼近，從而得到逼近后的滑?？刂?律； D、 采用自適應(yīng)控制法對逼近后的滑?？刂坡蛇M(jìn)行在線調(diào)整，從而得到伺服電機(jī)的最終 控制律，并根據(jù)最終控制律對伺服電機(jī)進(jìn)行控制。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合滑模控制和分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法， 其特征在于：所述伺服電機(jī)為交流永磁同步伺服電機(jī)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法， 其特征在于：所述步驟A，其包括： A1、構(gòu)建交流永磁同步伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，所述交流永磁同步伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型 為：
其中，Wj，％分別是d，q坐標(biāo)下的定子電壓；Zrf，&是定子電流；λ d，λ q是定子磁 鏈；Ld，Lq是電感分量；ω f，分別是電機(jī)的電角度和給定轉(zhuǎn)速；Lmd是定子相電感；Idf是等 效電流；np是定子磁極對數(shù)；RS是定子電阻； A2、根據(jù)交流永磁同步伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型得到相應(yīng)的電磁轉(zhuǎn)矩方程和動力方程，并 采用矢量控制法對動力方程和電磁轉(zhuǎn)矩方程進(jìn)行化簡，從而得到伺服電機(jī)輸出的導(dǎo)數(shù)，所 述伺服電機(jī)輸出的導(dǎo)數(shù)?,.為：
其中，T1為負(fù)載力矩，B m是摩擦系數(shù)，J是轉(zhuǎn)動慣量，△ a、△ b和△ c均為系統(tǒng)的參數(shù)攝 動，為矢量q軸的控制電流； A3、對伺服電機(jī)的速度誤差進(jìn)行定義，并對速度誤差進(jìn)行求導(dǎo)，所述伺服電機(jī)的速度誤 差e(t)及速度誤差的導(dǎo)數(shù)80的表達(dá)式為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的融合滑模控制和分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法， 其特征在于：所述步驟B，其包括： B1、選擇分?jǐn)?shù)階滑?？刂破鞯姆?jǐn)?shù)階切換流形面，所述分?jǐn)?shù)階切換流形面s的表達(dá)式 為： 5. e{t)+k 〇 D~re(x), 其中，k e R+為滑模面增益，R+為正實數(shù)，。/),"(.)為分?jǐn)?shù)階微積分算子，τ為積分變 量； Β2、對分?jǐn)?shù)階切換流形面s進(jìn)行一階求導(dǎo)，并將速度誤差的導(dǎo)數(shù)MO代入求導(dǎo)后的表達(dá) 式，得到分?jǐn)?shù)階切換流形面s的導(dǎo)數(shù)，所述分?jǐn)?shù)階切換流形面s的導(dǎo)數(shù)i的表達(dá)式為：
其中，〇V為給定轉(zhuǎn)速<的導(dǎo)數(shù)； B3、根據(jù)分?jǐn)?shù)階切換流形面s的導(dǎo)數(shù)i得到滑模等效控制律，所述滑模等效控制律 的表達(dá)式為：
B4、根據(jù)滑模等效控制律得到滑?？刂坡?，所述滑模控制律u的表達(dá)式為：
其中，η為滑模開關(guān)增益，且η > W+bemax，為最大逼近誤差； Β5、根據(jù)滑?？刂坡傻贸鲆种葡到y(tǒng)抖震的滑?？刂坡?，所述抑制系統(tǒng)抖震的滑?？刂?律Γ的表達(dá)式為：
其中，Uup為控制輸出的上限。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的融合滑模控制和分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法， 其特征在于：所述步驟C，其具體為： 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近算法對得到的滑?？刂坡蛇M(jìn)行逼近，從而得到逼近后的滑?？刂?律，所述逼近后的滑?？刂坡蓇'的表達(dá)式為：
其中，i是網(wǎng)絡(luò)輸入層的第i個輸入，j為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層第j個網(wǎng)絡(luò)輸入，T表示轉(zhuǎn) 置，h、c和b分別是高斯基函數(shù)的輸出、中點和基點，X為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，f為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 實際輸出，#為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計權(quán)值。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法， 其特征在于：所述步驟D，其具體為： Dl、選取自適應(yīng)控制律所需的Lyapunov函數(shù)，所述Lyapunov函數(shù)f的表達(dá)式為：
其中，#為F的導(dǎo)數(shù)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想權(quán)值，λ為正實數(shù)系數(shù)； D2、根據(jù)抑制系統(tǒng)抖震的滑?？刂坡伞⒒５刃Э刂坡珊捅平蟮幕？刂坡傻玫秸{(diào) 整后的分?jǐn)?shù)階切換流形面s的導(dǎo)數(shù)夂所述調(diào)整后的分?jǐn)?shù)階切換流形面s的導(dǎo)數(shù)i為： i = -η sgn(^) + bW1 h-be +δ(?), 其中，ε為理想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近Γ的誤差，且ε < ε_; D3、將調(diào)整后的分?jǐn)?shù)階切換流形面s的導(dǎo)數(shù)i代入Lyapunov函數(shù)的表達(dá)式中，得到調(diào) 整后的Lyapunov函數(shù)表達(dá)式為：
D4、根據(jù)調(diào)整后的Lyapunov函數(shù)得出自適應(yīng)控制律，所述自適應(yīng)控制律方的表達(dá)式 為：
D5、根據(jù)自適應(yīng)控制律#得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計權(quán)值^ ^進(jìn)而得到伺服電機(jī)的最終控 制律，所述伺服電機(jī)的最終控制律V的表達(dá)式為：
D6、根據(jù)伺服電機(jī)的最終控制律對伺服電機(jī)進(jìn)行控制。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種融合滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的伺服電機(jī)控制方法，包括：A、構(gòu)建伺服電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，并對構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，從而得到伺服電機(jī)的輸出、速度誤差以及速度誤差的導(dǎo)數(shù)；B、根據(jù)伺服電機(jī)的速度誤差以及速度誤差的導(dǎo)數(shù)設(shè)計分?jǐn)?shù)階滑?？刂破?，從而得到抑制系統(tǒng)抖震的滑?？刂坡?；C、采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近算法對得到的滑?？刂坡蛇M(jìn)行逼近，從而得到逼近后的滑模控制律；D、采用自適應(yīng)控制法對逼近后的滑?？刂坡蛇M(jìn)行在線調(diào)整，從而得到伺服電機(jī)的最終控制律，并根據(jù)最終控制律對伺服電機(jī)進(jìn)行控制。本發(fā)明融合了滑?？刂坪头?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制理論，具有魯棒性強(qiáng)和跟蹤性能好的優(yōu)點。本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域。
【IPC分類】H02P21-00
【公開號】CN104639001
【申請?zhí)枴緾N201510033870
【發(fā)明人】張碧陶, 高福榮, 姚科
【申請人】廣州市香港科大霍英東研究院
【公開日】2015年5月20日
【申請日】2015年1月22日