感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)

1、大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng) 自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究學(xué) 生 姓 名： 學(xué)號： 學(xué) 部 （系）： 機(jī)械與電氣工程學(xué)部 專 業(yè) 年 級： 級電氣工程及其自動化4班 指 導(dǎo) 教 師： 職稱或?qū)W位： 高工 年 5 月 18日目錄摘要I關(guān)鍵詞IIABSTRACTIIKEY WORDSIII1.引言11.1課題的提出11.2國內(nèi)外現(xiàn)狀11.3 本文主要要研究的內(nèi)容32.感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)42.1感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)描述4伺服系統(tǒng)的優(yōu)勢4伺服系統(tǒng)的歷史5伺服系統(tǒng)的構(gòu)成5交流伺服電機(jī)62.2自適應(yīng)控制系統(tǒng)82.3基于遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制92.3.1 遞歸型小波神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)控制器9遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)制113. 仿真結(jié)果134. 結(jié)束語17參考文獻(xiàn)18致謝19感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究摘要針對感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)具有的多變、強(qiáng)耦合、慢時(shí)變等非線性特性和不確定性擾動，傳統(tǒng)感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)的位置與速度外環(huán)PID控制的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、雙閉環(huán)耦合及對參數(shù)的問題：保證系統(tǒng)對系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)波動和外界不確定性擾動具有較好的魯棒性，在矢量控制策略的基礎(chǔ)上，提出了基于遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的在線學(xué)習(xí)機(jī)制采用自適應(yīng)律并結(jié)合了BP算法和梯度下降法，算法簡單，計(jì)算量大大減少，簡化了控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它可隨著伺服驅(qū)動系統(tǒng)的運(yùn)行工況而改變

3、控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，大大提高了伺服驅(qū)動系統(tǒng)對參數(shù)變化的魯棒性，同時(shí)，也較好地改善了伺服驅(qū)動控制系統(tǒng)的動態(tài)及穩(wěn)態(tài)性能。最后通過仿真的結(jié)果驗(yàn)證了該控制系統(tǒng)方案的有效性和可行性。關(guān)鍵詞：感應(yīng)電動機(jī) 伺服驅(qū)動系統(tǒng) 自適應(yīng)控制 遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Study on Novel A daptive Control for Servo Drive System of Induction motor systemAbstractAccording to the induction motor servo drive system with variable, strong coupling nonlinear

4、 slowly-varying, such characteristics and uncertainty, the traditional induction motor servo drive system of the position and velocity loop of PID control structure is complex, double loop and the parameters of the coupling problem: guarantee system of internal system parameter uncertainties and ext

5、ernal disturbance, fluctuation has good robustness, in vector control strategy was proposed based on wavelet based on recursive neural network adaptive control scheme. Neural network parameters of online learning mechanism using adaptive delta and the BP algorithm and the gradient descent method, th

6、e method is simple, and greatly reduce the computation, simplify control system, it can be as servo drive system of operation condition and change control system structure parameters, greatly improving the servo drive system parameters of the robustness of change, at the same time, it is better to i

7、mprove the servo control system dynamic and static performance. The simulation results verify the effectiveness of the control system and the feasibility of the scheme.Key Words:Induction motor;Servo drive system;Adaptive; Recursive type of wavelet neural network1.引言1.1課題的提出電動機(jī)的內(nèi)部參數(shù)具有慢時(shí)變特性，驅(qū)動系統(tǒng)容易受到外

8、界擾動，尤其對于直線電動機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)來說，由于電動機(jī)轉(zhuǎn)子與負(fù)載之間沒有輔助的緩沖裝置，更容易受到外界的干擾影響，因而在實(shí)際應(yīng)用中，必須結(jié)合具有較強(qiáng)魯棒性的控制方法。針對參數(shù)變化和不確定的擾動，為了保證系統(tǒng)的較強(qiáng)魯棒性，基于滑模的變結(jié)構(gòu)控制在電力傳動領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。系統(tǒng)一旦進(jìn)入滑模運(yùn)動，對系統(tǒng)干擾及參數(shù)變化具有完全的自適應(yīng)性和不敏感特性。這種新興技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景，但是由于切換控制作用產(chǎn)生的固有抖振問題還沒有得到很好的解決，這樣，必然會影響軌跡的跟蹤精度，因而給實(shí)際應(yīng)用帶來相當(dāng)大的困難。針對電動機(jī)模型參數(shù)變化和外界的擾動對控制系統(tǒng)的影響，在交流異步電動機(jī)矢量控制的基礎(chǔ)上，提出了基于遞歸型

9、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方案。本控制方案稍加改變，很容易推廣應(yīng)用到其他的交流伺服驅(qū)動領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意精度的逼近復(fù)雜函數(shù)的能力、信息綜合能力等諸多的優(yōu)點(diǎn)，而在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有自適應(yīng)和在線學(xué)習(xí)能力，在解決高度非線性和不確定性問題方面顯示巨大的潛力，因而在伺服驅(qū)動領(lǐng)域也受到了廣泛的關(guān)注。在信號處理和分析中，小波理論一經(jīng)出現(xiàn)就受到了各個(gè)領(lǐng)域的專家和學(xué)者廣泛的關(guān)注和研究。小波理論引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)，從而構(gòu)成了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣必然會給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來新的生命力。伺服驅(qū)動系統(tǒng)引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的關(guān)注和研究，但是這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)只能實(shí)現(xiàn)靜態(tài)映射，其收斂的速度慢

10、，必然影響位置的跟蹤精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)結(jié)構(gòu)可以分為兩大類，一個(gè)是前饋型網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有外部的反饋延時(shí)幫助下，只能實(shí)現(xiàn)靜態(tài)的映射；而遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于內(nèi)部神經(jīng)元具有反饋環(huán)，可以實(shí)現(xiàn)動態(tài)映射。在感應(yīng)電動機(jī)實(shí)際應(yīng)用中遇到的各種擾動：內(nèi)部參數(shù)波動、外部負(fù)載干擾與各種不確定的擾動，采用遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必然會顯示出良好的控制性能。提出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練采用自適應(yīng)律結(jié)合梯度下降法和BP算法的學(xué)習(xí)機(jī)制。1.2國內(nèi)外現(xiàn)狀伺服驅(qū)動控制系統(tǒng)中電動機(jī)多采用交流電動機(jī)，包括旋轉(zhuǎn)感應(yīng)電動機(jī)、旋轉(zhuǎn)同步電動機(jī)、直線感應(yīng)電動機(jī)、直線同步電動機(jī)。在不同的伺服應(yīng)用場合，這些電動機(jī)都有廣泛的應(yīng)用

11、。對于伺服驅(qū)動系統(tǒng)來說，控制系統(tǒng)不僅需要良好的穩(wěn)態(tài)性能而且必須具有很高的動態(tài)性能，因而基于穩(wěn)態(tài)模型的控制策略，如轉(zhuǎn)速開環(huán)恒壓頻比控制、轉(zhuǎn)速閉環(huán)轉(zhuǎn)差頻率控制等控制策略，不能滿足控制要求。為了獲得高動態(tài)性能，控制策略必須依據(jù)電動機(jī)的動態(tài)數(shù)學(xué)模型。而作為被控對象，交流電動機(jī)的動態(tài)數(shù)學(xué)模型本身就是具有非線性、多變量、強(qiáng)耦合復(fù)雜系統(tǒng)。為了把復(fù)雜的被控對象實(shí)現(xiàn)輸入與輸出的解耦，即將其分解成轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子磁鏈兩個(gè)線性子系統(tǒng)，并能夠應(yīng)用線性系統(tǒng)理論對其進(jìn)行綜合，人們提出了基于磁場定向的許多解決方案。矢量控制是從電動機(jī)磁場理論出發(fā)，利用坐標(biāo)變換將三相等效成兩相系統(tǒng)，再按照轉(zhuǎn)子磁場定向?qū)崿F(xiàn)電動機(jī)定子電流的勵(lì)磁分量與轉(zhuǎn)

12、矩分量的解耦，將感應(yīng)電動機(jī)等效成直流機(jī)。這種控制方法現(xiàn)在已經(jīng)比較成熟，并且得到廣泛的應(yīng)用。但是，這種方案轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)子磁鏈只能實(shí)現(xiàn)近似的靜態(tài)解耦，針對轉(zhuǎn)子磁鏈動態(tài)過程中，轉(zhuǎn)子的角速度與轉(zhuǎn)子磁鏈仍然耦合，有人提出了動態(tài)解耦方法。由于矢量控制采用坐標(biāo)變換方法，需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算；并且它易受電動機(jī)的轉(zhuǎn)子參數(shù)影響，導(dǎo)致電動機(jī)實(shí)際的運(yùn)行性能達(dá)不到理想的理論性能。直接轉(zhuǎn)矩控制摒棄了矢量控制中的解耦思想，直接將電動機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈作為狀態(tài)變量加以反饋調(diào)節(jié)，轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈閉環(huán)都采用雙位式bangbang控制，根據(jù)它們的變化直接選擇電壓空間矢量的開關(guān)狀態(tài)，省去了線性調(diào)節(jié)器和坐標(biāo)變換，控制結(jié)構(gòu)大大簡化，并且可

13、以獲得轉(zhuǎn)矩的快速動態(tài)響應(yīng)。直接轉(zhuǎn)矩控制中的磁鏈控制，選擇了定子磁鏈，而不是轉(zhuǎn)子磁鏈，從而避開了轉(zhuǎn)子參數(shù)變化的影響，提高了系統(tǒng)的魯棒性。但針對直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)在低速時(shí)受定子電阻影響很大，穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)矩出現(xiàn)脈動，提出了高速及弱磁升速階段采用直接轉(zhuǎn)矩控制與低速階段采用矢量控制的結(jié)合方式控制，不同控制策略切換相當(dāng)于變結(jié)構(gòu)控制，這樣必然會帶來抖振問題。微分幾何控制理論可以實(shí)現(xiàn)感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)子磁鏈的動態(tài)解耦，在電力傳動領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是，基于微分幾何的解耦控制理論需要微分幾何、代數(shù)等數(shù)學(xué)知識，難于推廣。目前，多變量非線性控制的逆系統(tǒng)理論在控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。逆系統(tǒng)理論實(shí)質(zhì)是應(yīng)用反饋線性化方法來

14、實(shí)現(xiàn)多變量、非線性、強(qiáng)耦合的系統(tǒng)解耦線性化。反饋線性化方法可以使系統(tǒng)在全局范圍內(nèi)線性化，并實(shí)現(xiàn)輸入與輸出的解耦。上述的解耦控制方法，從原理上，能夠?qū)崿F(xiàn)把復(fù)雜被控對象解耦成簡單的線性系統(tǒng)，然后配合簡單的線性控制方法PID控制器進(jìn)行位置和速度控制，在控制精度要求不高的情況下，可以滿足控制精度和動態(tài)響應(yīng)特性；然而解耦思想依賴于系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，一旦模型參數(shù)變化，傳統(tǒng)的線性PID 控制方法不能滿足控制要求。電動機(jī)的內(nèi)部參數(shù)具有慢時(shí)變特性，驅(qū)動系統(tǒng)容易受到外界擾動，尤其對于直線電動機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)來說，由于電動機(jī)轉(zhuǎn)子與負(fù)載之間沒有輔助的緩沖裝置，更容易受到外界的干擾影響，因而在實(shí)際應(yīng)用中，必須結(jié)合具有較強(qiáng)魯

15、棒性的控制方法。針對參數(shù)變化和不確定的擾動，為了保證系統(tǒng)的較強(qiáng)魯棒性，基于滑模的變結(jié)構(gòu)控制在電力傳動領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。系統(tǒng)一旦進(jìn)入滑模運(yùn)動，對系統(tǒng)干擾及參數(shù)變化具有完全的自適應(yīng)性和不敏感特性。這種新興技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景，但是由于切換控制作用產(chǎn)生的固有抖振問題還沒有得到很好的解決，這樣，必然會影響軌跡的跟蹤精度，因而給實(shí)際應(yīng)用帶來相當(dāng)大的困難。針對電動機(jī)模型參數(shù)變化和外界的擾動對控制系統(tǒng)的影響，在交流異步電動機(jī)矢量控制的基礎(chǔ)上，提出了基于遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方案。本控制方案稍加改變，很容易推廣應(yīng)用到其他的交流伺服驅(qū)動領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意精度的逼近復(fù)雜函數(shù)的能力、信息綜合能力等

16、諸多的優(yōu)點(diǎn)，而在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有自適應(yīng)和在線學(xué)習(xí)能力，在解決高度非線性和不確定性問題方面顯示巨大的潛力，因而在伺服驅(qū)動領(lǐng)域也受到了廣泛的關(guān)注。在信號處理和分析中，小波理論一經(jīng)出現(xiàn)就受到了各個(gè)領(lǐng)域的專家和學(xué)者廣泛的關(guān)注和研究。小波理論引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)，從而構(gòu)成了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣必然會給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來新的生命力。伺服驅(qū)動系統(tǒng)引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的關(guān)注和研究，但是這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)只能實(shí)現(xiàn)靜態(tài)映射，其收斂的速度慢，必然影響位置的跟蹤精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)結(jié)構(gòu)可以分為兩大類，一個(gè)是前饋型網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有外部的反饋延時(shí)幫助下，只能實(shí)

17、現(xiàn)靜態(tài)的映射；而遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于內(nèi)部神經(jīng)元具有反饋環(huán)，可以實(shí)現(xiàn)動態(tài)映射。在感應(yīng)電動機(jī)實(shí)際應(yīng)用中遇到的各種擾動：內(nèi)部參數(shù)波動、外部負(fù)載干擾與各種不確定的擾動，采用遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必然會顯示出良好的控制性能。提出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練采用自適應(yīng)律結(jié)合梯度下降法和BP算法的學(xué)習(xí)機(jī)制。1.3 本文主要要研究的內(nèi)容通過學(xué)習(xí)電機(jī)與拖動、自動控制技術(shù)基礎(chǔ)知識，分析、比較各種感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)。比較感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究的各種方法，遴選合理的感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。仿真、論證上述所設(shè)計(jì)的方案。設(shè)計(jì)相關(guān)的MATLAB計(jì)算機(jī)輔助計(jì)算分析仿真軟件仿真程

18、序。在感應(yīng)電動機(jī)矢量控制的基礎(chǔ)上，針對感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)，提出了用遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)的位置速度PID控制器，其集成了小波與動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自優(yōu)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度大大提高：參數(shù)的在線學(xué)習(xí)機(jī)制采用delta自適應(yīng)律并結(jié)合了BP算法和梯度下降法，學(xué)習(xí)算法簡單，節(jié)省了大量的計(jì)算量；系統(tǒng)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，當(dāng)被控對象出現(xiàn)參數(shù)波動時(shí)，仍能保證跟蹤精度，對系統(tǒng)外部的負(fù)載擾動具有很強(qiáng)的抑制能力。2.感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)2.1感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)描述伺服系統(tǒng)（Servo Mechanism system）是以機(jī)械運(yùn)動的驅(qū)動設(shè)備（如：電動機(jī)等）為控制對象，以控制器為核

19、心，以電力電子功率變換裝置為執(zhí)行機(jī)構(gòu)，在自動控制理論的指導(dǎo)下組成的電氣傳動自動控制系統(tǒng)。這類系統(tǒng)控制電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)角，將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動機(jī)械的運(yùn)動要求。 例如：在數(shù)控機(jī)床中，伺服系統(tǒng)接收數(shù)控系統(tǒng)發(fā)出的位移、速度指令，經(jīng)變換、放調(diào)與整定后，由電動機(jī)和機(jī)械傳動機(jī)構(gòu)驅(qū)動機(jī)床坐標(biāo)軸、主軸等，帶動工作臺及刀架，通過軸的聯(lián)動使刀具相對工件產(chǎn)生各種復(fù)雜的機(jī)械運(yùn)動，從而加工出用戶所要求的復(fù)雜形狀的工件。此外伺服系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于多軸運(yùn)動控制系統(tǒng)，如工業(yè)機(jī)器人、工具機(jī)、電子零件組裝系統(tǒng)、交通設(shè)備、武器裝備等。伺服系統(tǒng)的優(yōu)勢羅克韋爾自動化公司的商務(wù)發(fā)展經(jīng)理邁克·瓦格納說：“暫不說商業(yè)壓力，

20、以伺服系統(tǒng)為基礎(chǔ)的設(shè)備要比軸傳動設(shè)備具有更多優(yōu)勢。在伺服系統(tǒng)以前，包裝設(shè)備有一個(gè)大的交流電動機(jī)以固定的速度運(yùn)轉(zhuǎn)，遠(yuǎn)離主軸的機(jī)械連接控制每一個(gè)包裝程序，將軸運(yùn)動從一個(gè)速度轉(zhuǎn)換成另一個(gè)速度，或者將旋轉(zhuǎn)運(yùn)動轉(zhuǎn)換成直線運(yùn)動。主軸每轉(zhuǎn)動一次，就從另一端產(chǎn)出一個(gè)產(chǎn)品。當(dāng)你想將小瓶換成大瓶或者改變包裝尺寸或形狀時(shí)，就必須對設(shè)備進(jìn)行重新調(diào)整” 。而伺服系統(tǒng)改變了這種情況，沒有了到主軸的機(jī)械連接，每一個(gè)伺服系統(tǒng)（包括電動機(jī)、齒輪頭和軟件）是獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)的。這樣做的好處是：無論是壓力、速度、位置，都可以改變。以前，改變這些會花費(fèi)7個(gè)小時(shí)，除非有足夠大的批量以保證調(diào)整的有效性和理想的生產(chǎn)周期，否則很難改變?，F(xiàn)在，只需3

21、5分鐘就可完成調(diào)整，且方法很簡單。將伺服系統(tǒng)從電動機(jī)驅(qū)動軸分離開來，使它們可以對包裝過程中的每一個(gè)事件進(jìn)行獨(dú)立調(diào)整。美國皮斯特公司的副總裁鮑勃·哈塔維哥說：“一個(gè)簡單的低速到中速的灌裝線，由一些簡單設(shè)備和一個(gè)主機(jī)組成，所有設(shè)備相互倚賴、協(xié)調(diào)工作，隨著系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集，灌裝線上的伺服系統(tǒng)能夠獨(dú)立調(diào)整發(fā)生的任何生產(chǎn)問題”。德國ELAU公司的全球營銷經(jīng)理約翰·克瓦認(rèn)為：“伺服系統(tǒng)也將速度和精確度提升到了一個(gè)全新的水平。70%80%銷售到制藥企業(yè)的打捆機(jī)、外包機(jī)、容器打包機(jī)、托盤堆垛機(jī)都將使用伺服系統(tǒng)”。伺服系統(tǒng)的一個(gè)主要特點(diǎn)是它的閉環(huán)反饋，以伺服系統(tǒng)為基礎(chǔ)的封口機(jī)控制轉(zhuǎn)矩的精度可以

22、達(dá)到±0.02%，而標(biāo)準(zhǔn)離合器驅(qū)動的封口機(jī)的精度僅為20%，由此很清楚看到伺服系統(tǒng)的價(jià)值所在。例如，在存儲每一個(gè)蓋子的轉(zhuǎn)矩值后，如果需要召回，只需召回1000瓶，而不是以往的1000000瓶。同樣的數(shù)據(jù)也可以用來分析封口機(jī)磨損的程度以決定是否需要維修。自從伺服系統(tǒng)使用了更小的電機(jī)，就極少需要維修了。通常，伺服系統(tǒng)的兩次故障之間的間隔是200000小時(shí)。 現(xiàn)在的伺服系統(tǒng)帶給人們一種遠(yuǎn)比過去有價(jià)值的感覺，5年前，一個(gè)普通的伺服系統(tǒng)價(jià)格為10000美元，如今，只賣5000美元，且價(jià)格還在下降。在一個(gè)價(jià)格100000美元的機(jī)器上，加10個(gè)伺服系統(tǒng)，價(jià)格將提高50%。相應(yīng)的，在價(jià)格50萬到10

23、0萬美元的更大機(jī)器上增加10個(gè)同樣的伺服系統(tǒng)，花費(fèi)并不明顯，但回報(bào)卻是巨大的。伺服系統(tǒng)的歷史伺服機(jī)構(gòu)理論(servo mechansim theory)起源于二次世界大戰(zhàn)期間，美軍為了發(fā)展具有自動控制功能的雷達(dá)追蹤系統(tǒng)，委托了麻省理工學(xué)院發(fā)展控制機(jī)械系統(tǒng)的閉回路控制技術(shù)，以強(qiáng)化巡航導(dǎo)彈等導(dǎo)向武器精準(zhǔn)度，此一發(fā)展奠定了后來伺服機(jī)構(gòu)理論的基礎(chǔ)。而微處理器及集成電路的不斷進(jìn)化，不僅帶動了資訊產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，也間接帶動了伺服驅(qū)動技術(shù)的發(fā)展。伺服系統(tǒng)的發(fā)展與伺服電動機(jī)的發(fā)展緊密地聯(lián)系在一起，在上世紀(jì)60年代以前，伺服驅(qū)動是以步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動的液壓伺服馬達(dá)，或者以功率步進(jìn)電機(jī)直接驅(qū)動為特征，伺服系統(tǒng)的位置控制為開

24、環(huán)控制。 伺服系統(tǒng)最初用于船舶的自動駕駛、火炮控制和指揮儀中，后來逐漸推廣到很多領(lǐng)域，特別是自動車床、天線位置控制、導(dǎo)彈和飛船的制導(dǎo)等。采用伺服系統(tǒng)主要是為了達(dá)到下面幾個(gè)目的：以小功率指令信號去控制大功率負(fù)載?；鹋诳刂坪痛婵刂凭褪堑湫偷睦?。在沒有機(jī)械連接的情況下，由輸入軸控制位于遠(yuǎn)處的輸出軸，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距同步傳動。使輸出機(jī)械位移精確地跟蹤電信號，如記錄和指示儀表等。6070年代是直流伺服電動機(jī)誕生和全盛發(fā)展的時(shí)代，直流伺服系統(tǒng)在工業(yè)及相關(guān)領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用，伺服系統(tǒng)的位置控制也由開環(huán)控制發(fā)展成為閉環(huán)控制。在數(shù)控機(jī)床應(yīng)用領(lǐng)域，永磁式直流電動機(jī)占據(jù)統(tǒng)治地位，其控制電路簡單，無勵(lì)磁損耗，低速性能好

25、。 80年代以來，隨著電機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代電力電子技術(shù)、微電子技術(shù)、控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，大大推動了交流伺服驅(qū)動技術(shù)，使交流伺服系統(tǒng)性能日漸提高，與其相應(yīng)的伺服傳動裝置也經(jīng)歷了模擬式、數(shù)模混合式和全數(shù)字化的發(fā)展歷程。 90年代開環(huán)伺服系統(tǒng)迅速被交流伺服所取代。 進(jìn)入21世紀(jì)，交流伺服系統(tǒng)越來越成熟，市場呈現(xiàn)快速多元化發(fā)展，國內(nèi)外眾多品牌進(jìn)入市場競爭。目前交流伺服技術(shù)已成為工業(yè)自動化的支撐性技術(shù)之一。 伺服系統(tǒng)的構(gòu)成一個(gè)伺服系統(tǒng)的構(gòu)成通常包含受控體(plant)、致動器(actuator)、控制器(controller)等幾個(gè)部分，受控體是指被控制的物件，例如一個(gè)機(jī)械手臂，或是一個(gè)機(jī)械工作平

26、臺。致動器的功能在于主要提供受控體的動力，可能以氣壓、油壓、或是電力驅(qū)動的方式呈現(xiàn)，若是采用油壓驅(qū)動方式，一般稱之為油壓伺服系統(tǒng)。目前絕大多數(shù)的伺服系統(tǒng)采用電力驅(qū)動方式，致動器包含了馬達(dá)與功率放大器，特別設(shè)計(jì)應(yīng)用于伺服系統(tǒng)的馬達(dá)稱之為伺服馬達(dá)(servo motor)，通常內(nèi)含位置回饋裝置，如光電編碼器(optical encoder)或是解角器(resolver)，目前主要應(yīng)用于工業(yè)界的伺服馬達(dá)包括直流伺服馬達(dá)、永磁交流伺服馬達(dá)、與感應(yīng)交流伺服馬達(dá)，其中又以永磁交流伺服馬達(dá)占絕大多數(shù)?？刂破鞯墓δ茉谟谔峁┱麄€(gè)伺服系統(tǒng)的閉路控制，如扭矩控制、速度控制、與位置控制等?？刂破鞯墓δ茉谟谔峁┱麄€(gè)伺服

27、系統(tǒng)的閉路控制，如扭矩控制、速度控制、與位置控制等。 目前一般工業(yè)用伺服驅(qū)動器(servo drive)通常包含了控制器與功率放大器。2.1.4交流伺服電機(jī)交流伺服電機(jī)內(nèi)部的轉(zhuǎn)子是永磁鐵，驅(qū)動器控制的U/V/W三相電形成電磁場，轉(zhuǎn)子在此磁場的作用下轉(zhuǎn)動，同時(shí)電機(jī)自帶的編碼器反饋信號給驅(qū)動器，驅(qū)動器根據(jù)反饋值與目標(biāo)值進(jìn)行比較，調(diào)整轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動的角度。伺服電機(jī)的精度決定于編碼器的精度（線數(shù)）。 20世紀(jì)80年代以來，隨著集成電路、電力電子技術(shù)和交流可變速驅(qū)動技術(shù)的發(fā)展，永磁交流伺服驅(qū)動技術(shù)有了突出的發(fā)展，各國著名電氣廠商相繼推出各自的交流伺服電動機(jī)和伺服驅(qū)動器系列產(chǎn)品并不斷完善和更新。交流伺服系統(tǒng)已成

28、為當(dāng)代高性能伺服系統(tǒng)的主要發(fā)展方向，使原來的直流伺服面臨被淘汰的危機(jī)。90年代以后，世界各國已經(jīng)商品化了的交流伺服系統(tǒng)是采用全數(shù)字控制的正弦波電動機(jī)伺服驅(qū)動。交流伺服驅(qū)動裝置在傳動領(lǐng)域的發(fā)展日新月異。   交流伺服電機(jī)通常都是單相異步電動機(jī)，有鼠籠形轉(zhuǎn)子和杯形轉(zhuǎn)子兩種結(jié)構(gòu)形式。與普通電機(jī)一樣，交流伺服電機(jī)也由定子和轉(zhuǎn)子構(gòu)成。定子上有兩個(gè)繞組，即勵(lì)磁繞組和控制繞組，兩個(gè)繞組在空間相差90°電角度。固定和保護(hù)定子的機(jī)座一般用硬鋁或不銹鋼制成?；\型轉(zhuǎn)子交流伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)子和普通三相籠式電機(jī)相同。    交流伺服電機(jī)的工作原理和單相感應(yīng)電動機(jī)無

29、本質(zhì)上的差異。但是，交流伺服電機(jī)必須具備一個(gè)性能，就是能克服交流伺服電機(jī)的所謂“自轉(zhuǎn)”現(xiàn)象，即無控制信號時(shí)，它不應(yīng)轉(zhuǎn)動，特別是當(dāng)它已在轉(zhuǎn)動時(shí)，如果控制信號消失，它應(yīng)能立即停止轉(zhuǎn)動。而普通的感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)動起來以后，如控制信號消失，往往仍在繼續(xù)轉(zhuǎn)動。當(dāng)電機(jī)原來處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，如控制繞組不加控制電壓，此時(shí)只有勵(lì)磁繞組通電產(chǎn)生脈動磁場?？梢园衙}動磁場看成兩個(gè)圓形旋轉(zhuǎn)磁場。這兩個(gè)圓形旋轉(zhuǎn)磁場以同樣的大小和轉(zhuǎn)速，向相反方向旋轉(zhuǎn)，所建立的正、反轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)磁場分別切割籠型繞組（或杯形壁）并感應(yīng)出大小相同，相位相反的電動勢和電流（或渦流），這些電流分別與各自的磁場作用產(chǎn)生的力矩也大小相等、方向相反，合成力矩為零，伺

30、服電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)不起來。一旦控制系統(tǒng)有偏差信號，控制繞組就要接受與之相對應(yīng)的控制電壓。在一般情況下，電機(jī)內(nèi)部產(chǎn)生的磁場是橢圓形旋轉(zhuǎn)磁場。一個(gè)橢圓形旋轉(zhuǎn)磁場可以看成是由兩個(gè)圓形旋轉(zhuǎn)磁場合成起來的。這兩個(gè)圓形旋轉(zhuǎn)磁場幅值不等（與原橢圓旋轉(zhuǎn)磁場轉(zhuǎn)向相同的正轉(zhuǎn)磁場大，與原轉(zhuǎn)向相反的反轉(zhuǎn)磁場小），但以相同的速度，向相反的方向旋轉(zhuǎn)。它們切割轉(zhuǎn)子繞組感應(yīng)的電勢和電流以及產(chǎn)生的電磁力矩也方向相反、大小不等（正轉(zhuǎn)者大，反轉(zhuǎn)者?。┖铣闪夭粸榱?，所以伺服電機(jī)就朝著正轉(zhuǎn)磁場的方向轉(zhuǎn)動起來，隨著信號的增強(qiáng)，磁場接近圓形，此時(shí)正轉(zhuǎn)磁場及其力矩增大，反轉(zhuǎn)磁場及其力矩減小，合成力矩變大，如負(fù)載力矩不變，轉(zhuǎn)子的速度就增加。如果改

31、變控制電壓的相位，即移相180度，旋轉(zhuǎn)磁場的轉(zhuǎn)向相反，因而產(chǎn)生的合成力矩方向也相反，伺服電機(jī)將反轉(zhuǎn)。若控制信號消失，只有勵(lì)磁繞組通入電流，伺服電機(jī)產(chǎn)生的磁場將是脈動磁場，轉(zhuǎn)子很快地停下來。為使交流伺服電機(jī)具有控制信號消失，立即停止轉(zhuǎn)動的功能，把它的轉(zhuǎn)子電阻做得特別大，使它的臨界轉(zhuǎn)差率Sk大于1。在電機(jī)運(yùn)行過程中，如果控制信號降為“零”，勵(lì)磁電流仍然存在，氣隙中產(chǎn)生一個(gè)脈動磁場，此脈動磁場可視為正向旋轉(zhuǎn)磁場和反向旋轉(zhuǎn)磁場的合成。必須指出，普通的兩相和三相異步電動機(jī)正常情況下都是在對稱狀態(tài)下工作，不對稱運(yùn)行屬于故障狀態(tài)。而交流伺服電機(jī)則可以靠不同程度的不對稱運(yùn)行來達(dá)到控制目的。這是交流伺服電機(jī)在運(yùn)

32、行上與普通異步電動機(jī)的根本區(qū)別。永磁交流伺服電動機(jī)同直流伺服電動機(jī)比較，主要優(yōu)點(diǎn)有： · 無電刷和換向器，因此工作可靠，對維護(hù)和保養(yǎng)要求低。 · 定子繞組散熱比較方便。 · 慣量小，易于提高系統(tǒng)的快速性。 · 適應(yīng)于高速大力矩工作狀態(tài)。 · 同功率下有較小的體積和重量。矢量變換將三相矢量系統(tǒng)變換成由兩相矢量系統(tǒng)。按轉(zhuǎn)子磁鏈定向，同步轉(zhuǎn)速兩相坐標(biāo)系軸作為定向坐標(biāo)，即由軸系沿著轉(zhuǎn)子磁場定向，則轉(zhuǎn)子磁鏈有如下關(guān)系式： ，。由異步電動機(jī)矢量控制的原理可知，感應(yīng)電動機(jī)數(shù)學(xué)模型來表示如下 (2-1) (2-2) (2-3)式中 轉(zhuǎn)動慣量 阻尼系數(shù) 轉(zhuǎn)子位置

33、 負(fù)載轉(zhuǎn)矩 電磁轉(zhuǎn)矩 轉(zhuǎn)矩常數(shù) 定子電流的轉(zhuǎn)矩分量 定子電流的磁鏈分量極對數(shù) 互感 自感轉(zhuǎn)子磁鏈選擇了開環(huán)的矢量控制，即控制系統(tǒng)只有一個(gè)輸入，而認(rèn)為常數(shù)。用替代，式(3)可以寫成 (2-4)伺服感應(yīng)電動機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)的標(biāo)稱模型的結(jié)構(gòu)框圖如圖2-1所示。圖2-1 伺服驅(qū)動系統(tǒng)在標(biāo)稱條件下的結(jié)構(gòu)框圖2.2自適應(yīng)控制系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)是根據(jù)控制對象本身參數(shù)或周圍環(huán)境的變化, 自動調(diào)整控制器參數(shù)以獲得滿意性能的自動控制系統(tǒng)。所謂“自適應(yīng)”一般是指系統(tǒng)按照環(huán)境的變化調(diào)整其自身使得其行為在新的或者已經(jīng)改變了的環(huán)境下達(dá)到最好或者至少是容許的特性和功能這種對環(huán)境變化具有適應(yīng)能力的控制系統(tǒng)稱為自適應(yīng)控制系統(tǒng)。自適應(yīng)

34、控制包括模型參考自適應(yīng)控制和自校正控制兩個(gè)分支。前者是20世紀(jì)50年代建立起來的，它是通過自適應(yīng)機(jī)構(gòu)來克服系統(tǒng)模型參數(shù)的不確定性；后者是瑞典學(xué)者Astrom 1973年提出的，它是通過在線估計(jì)系統(tǒng)模型參數(shù)，進(jìn)而修改控制器的參數(shù)，以使系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境的變化。到70年代末和80年代初，李推普諾夫穩(wěn)定性理論和軼收斂定理在自適應(yīng)控制中的成功應(yīng)用，使得基于穩(wěn)定性分析的模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)得到了蓬勃發(fā)展，形成模型參考自適應(yīng)控制的完整理論體系和設(shè)計(jì)方法；秋收斂定理由于在研究自校正控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性有獨(dú)到之處，使得基于參數(shù)估計(jì)的自校正控制系統(tǒng)研究取得了突破性進(jìn)展。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，自適應(yīng)控制的應(yīng)用領(lǐng)域也

35、日益擴(kuò)大，自適應(yīng)控制已成為一個(gè)極其活躍的研究領(lǐng)域，各種自適應(yīng)控制策略相繼問世，其理論研究成果和應(yīng)用成功例子不斷涌現(xiàn)。2.3基于遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制伺服驅(qū)動系統(tǒng)簡稱為伺服糸統(tǒng)，是一種以機(jī)械位置或角度作為控制對象的自動控制系統(tǒng)。交流伺服系統(tǒng)具有良好的性價(jià)比，得到了廣泛地應(yīng)用，如需要精確定位的工業(yè)裝備、生產(chǎn)線、木材加工、紡織和印刷等行業(yè)早已經(jīng)成為交流伺服系統(tǒng)的主要應(yīng)用領(lǐng)域。為了達(dá)到響應(yīng)決、定位精確，伺服控制系統(tǒng)一般采用速度、位置和電流三個(gè)閉環(huán)的控制結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的控制方法不僅控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且由于感應(yīng)電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)是非線性多變量時(shí)變的系統(tǒng)，很難達(dá)到工藝的要求。針對傳統(tǒng)感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)的位置

36、與速度外環(huán)PI控制的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、雙閉環(huán)耦合及對參數(shù)等不確定性擾動魯棒性差的問題，在直接轉(zhuǎn)矩控制理論將感應(yīng)電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩與磁鏈解耦的基礎(chǔ)上提出了基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方案，簡化了控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它可隨著伺服驅(qū)動系統(tǒng)的運(yùn)行工況而改變控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，大大提高了伺服驅(qū)動系統(tǒng)對參數(shù)變化的魯棒性，同時(shí)，也較好地改善了伺服驅(qū)動控制系統(tǒng)的動態(tài)及穩(wěn)態(tài)性能。本文是在混合滑模變結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)矩與磁鏈控制的基礎(chǔ)上，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器的伺服驅(qū)動系統(tǒng)。2.3.1 遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在沒有擾動的標(biāo)稱條件情況下，采用傳統(tǒng)的位置速度PID控制器，系統(tǒng)可以得到滿意跟蹤精度和良好的動態(tài)響應(yīng)特性，其控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖

37、如圖2-2所示。然而在實(shí)際應(yīng)用中會遇到各種擾動，這樣傳統(tǒng)的控制方案就不能滿足控制要求。為了解決這個(gè)問題，采用遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器RWNC代替位置速度PID控制器，其控制系統(tǒng)框圖如圖2-3所示。R為期望的運(yùn)行指令；與分別為期望的位置和速度軌跡；遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RWNC作為控制器，完成控制器參數(shù)自調(diào)節(jié)、自學(xué)習(xí)，構(gòu)成了系統(tǒng)的閉環(huán)反饋結(jié)構(gòu)。圖2-2 傳統(tǒng)的位置PI控制的結(jié)構(gòu)件圖圖2-3 基于遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)一個(gè)三層的遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2-4所示：一個(gè)輸入層(第i層)，一個(gè)隱層(第k層)，一個(gè)輸出層(第O層)，采用251結(jié)構(gòu)形式。圖2-4 遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框圖各層的信號

38、傳遞與作用函數(shù)描述如下。輸入層(第一層) （2-5）式中 輸入層的作用函數(shù)迭代次數(shù)輸入層神經(jīng)元的第個(gè)輸入，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入選擇位置誤差及其差分作為輸入，表示如下式中 延遲隱層(第二層) （2-6）式中作用函數(shù)選擇小波函數(shù)，表示為輸出層(第三層) o=1 (2-7)2.3.2遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)制小波經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練采用自適應(yīng)律結(jié)合梯度下降法和BP算法的學(xué)習(xí)機(jī)制，能量函數(shù)定義如下 （2-8）基于反向傳播算法，各層的權(quán)值調(diào)整律如下描述被反向傳播的誤差項(xiàng) （2-9） (2-10)所以輸出層權(quán)值調(diào)整迭代方程 （2-11）隱層：遞歸權(quán)值的調(diào)整 （2-12）式中 隱層的遞歸權(quán)值調(diào)整公式為 (2-

39、13)隱層的連接權(quán)的調(diào)整 （2-14）式中 隱層的連接權(quán)值的迭代算式 (2-15)尺度參數(shù)調(diào)整增量 （2-16）式中 尺度參數(shù)調(diào)整的迭代算式 (2-17)平移參數(shù)調(diào)整增量為 (2-18)同樣得到平移參數(shù)調(diào)整的迭代算式 (2-19)式中 一一小波的尺度參數(shù)、平移參數(shù)的學(xué)習(xí)率上述的學(xué)習(xí)算法中，由于系統(tǒng)非線性動態(tài)特性，式(20)的中的雅可比矩陣不能求外，其余的參數(shù)均可求。雖然系統(tǒng)辨識器可以獲得雅可比矩陣，但是需要相當(dāng)大的計(jì)算量。為了解決這個(gè)問題，同時(shí)提高系統(tǒng)參數(shù)在線學(xué)習(xí)速率，采用delta自適應(yīng)法，反向誤差項(xiàng)用位置偏差和速度偏差共同組成， 即 （2-20）3. 仿真結(jié)果系統(tǒng)的參數(shù)可以通過輸入與輸出的

40、數(shù)據(jù)，采用最小二乘法等系統(tǒng)辨識工具估計(jì)出來。為了說明控制方案的可行性，仿真模型參數(shù)的選取如下提出的遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器作為異步電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)的位置速度控制器，為了說明其優(yōu)越性，對整個(gè)伺服控制系統(tǒng)運(yùn)用MATLAB做了仿真研究，同時(shí)給出了這種控制器與傳統(tǒng)的PID控制器、前饋型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器仿真結(jié)果的比較分析。在仿真過程中，系統(tǒng)的輸出變量(即位置角)和給定量都進(jìn)行了量綱處理，見圖3-1至3-6，圖3-1和圖3-2分別為遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和傳統(tǒng)PID控制器，在6S時(shí)刻系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù) 變?yōu)樵档?0時(shí)，跟蹤正弦波指令的仿真曲線。可以看出，對于傳統(tǒng)的PID控制方案來說，在內(nèi)部參數(shù)變化時(shí)，系統(tǒng)

41、跟蹤的精度會受到很大的影響；而對于遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案隨著學(xué)習(xí)迭代次數(shù)的增多，系統(tǒng)跟蹤參考指令的精度不斷提高，并且對系統(tǒng)的內(nèi)部參數(shù)的變化具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，也就是對系統(tǒng)的內(nèi)部參數(shù)的擾動具有很強(qiáng)的魯棒性。圖3-3為系統(tǒng)在方波輸入下，傳統(tǒng)PID控制器動態(tài)響應(yīng)仿真曲線。圖3-4和圖3-5分別為前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在第1O個(gè)方波作用下的仿真響應(yīng)曲線。圖3-3與圖3-5的仿真結(jié)果看出，傳統(tǒng)的PID控制器的超調(diào)量達(dá)到30，調(diào)節(jié)時(shí)間29S，穩(wěn)態(tài)誤差009 rad；而遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案超調(diào)量僅2O，調(diào)節(jié)時(shí)間15 S，不存在穩(wěn)態(tài)誤差，因而提出的控制方案具有良好的

42、動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能。圖3-4與圖3-5可以看出，遞歸型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比前饋型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂的速度要快很多。圖3-5a和3-5b分別為傳統(tǒng)的PID控制器和遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在系統(tǒng)受到負(fù)載擾動情 圖3-1 傳統(tǒng)PID控制器作為位置速度控制器輸入在內(nèi)部參數(shù)變化時(shí)的跟蹤正弦波響應(yīng)仿真曲線圖3-2 遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器作為位置速度控制器在內(nèi)部參數(shù)變化時(shí)的跟蹤正弦波響應(yīng)仿真曲線圖3-3 傳統(tǒng)的位置速度PID控制器跟蹤階躍指令的系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)仿真曲線圖3-4 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器跟蹤階躍指令的系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)仿真曲線圖3-5 遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器跟蹤階躍指令的系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)仿真曲線(a)PID控制

43、(b)遞歸型小渡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制圖3-6 系統(tǒng)在負(fù)載擾動下，傳統(tǒng)PID控制與遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的仿真響應(yīng)曲線比較況下的仿真曲線。由圖3-6可以看出，提出的遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對負(fù)載擾動具有很強(qiáng)的抑制能力。設(shè)被控對象的近似數(shù)學(xué)模型為：，所選的輸入信號為一時(shí)變信號： 圖3-7 階躍仿真曲線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)選擇如圖2-4，學(xué)習(xí)速率為0.55，慣性系數(shù)為0.04，加權(quán)系數(shù)初始值為區(qū)間-0.5，0.5上的隨機(jī)數(shù)，采樣頻率為1000Hz。Matlab仿真結(jié)果如圖三所示：圖3-8 輸入輸出曲線圖3-9 擾動力矩圖3-10 期望與實(shí)際軌跡4. 結(jié)束語在感應(yīng)電動機(jī)矢量控制的基礎(chǔ)上，針對感應(yīng)電動機(jī)伺服驅(qū)動系統(tǒng)，

44、提出了用遞歸型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)的位置速度PID控制器，其集成了小波與動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自優(yōu)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度大大提高：參數(shù)的在線學(xué)習(xí)機(jī)制采用delta自適應(yīng)律并結(jié)合了BP算法和梯度下降法，學(xué)習(xí)算法簡單，節(jié)省了大量的計(jì)算量；系統(tǒng)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，當(dāng)被控對象出現(xiàn)參數(shù)波動時(shí)，仍能保證跟蹤精度，對系統(tǒng)外部的負(fù)載擾動具有很強(qiáng)的抑制能力。由該控制器組成的控制系統(tǒng)具有良好的魯棒性、良好的穩(wěn)定性、良好的動靜態(tài)特性等，仿真結(jié)果驗(yàn)證了其有效性。這些優(yōu)點(diǎn)對于內(nèi)部參數(shù)變化、非線性耦合及外部擾動大的交流伺服驅(qū)動系統(tǒng)是一種有效的控制策略。提出的控制策略稍加改動很容易推廣到其他的交流伺服驅(qū)動系統(tǒng)中。參考

45、文獻(xiàn)l Jos6 A，Richard M Vector control methods for inductionmachinesAn overview IEEE TransEducation，200 l，44(2)：l70l762 Ortega R， Barabanov Net a1Direct torque control ofinduction motors：stability analysis and performance improvement，IEEE TransAutomatic Control，200 1，46(8)：1 209 l 2223 W ai R JAdaptive

46、 sliding·mode control for induction servomotor driveElectric Power pplications，2000，1 47(6)：5535624 W ai R J，Lin C MHybrid control for induction servomotordriveControl Theory and Application，2002，149(6)：555 5625 Ciftcioglu OFrom neural to wavelet network1n：NAFIPS，l999：8948986 W ai R J，Chang J M

47、Intelligent control of induction servomotor drive via wavelet neural netw ork，Electric PowerSystems Research， 2002， 6l： 67 767 Chao K，Lee K YDiagonal recurrent neural netw orks fordynamic systems control,IEEE TransNeural Netw orks，l995，6(1)：1441568Boldea,I.,and Nasar,S.A.,Vector Control of AC Drives,CRC Press,Boca Raton,Florida,1992.9Boldea,I