（控制理论与控制工程专业论文）基于智能控制策略的dsp运动控制系统的研究.pdf

r lj o at h e s i sf o rt h ed e g r e eo fm a s t e ri nc o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o l e n g i n e e r i n g a s t u d yo nd s pm o t i o nc o n t r o ls y s t e mb a s e do n i n t e l l i g e n tc o n t r o ls t r a t e g y b yb a iz o n g j u s u p e r v i s o r ： a s s o c i a t ep r o f e s s o rr e ny a n s h u o n o r t h e a s t e r nu n i v e r s i t y j u l y2 0 0 8 0 帆5川川- 唧7jjji 7iiiy 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取 得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确 的说明并表示诚挚的谢意。 学位论文作者签名：臼家牵 签字日期：2 0 d 宫、7 ( 7 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学 位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后： 半年口一年口一年半口两年口 学位论文作者签名： 签字日期： 导师签名： 签字日期： 石 卜 东北大学硕士学位论文摘要 基于智能控制策略的d s p 运动控制系统的研究 摘要 运动控制是通过软硬件的方法来实现机械运动精确的位置控制、速度控制和 加速度控制等。位置控制是运动控制的一种，它要求较高的控制精度和跟踪速度， 因此如何提高系统的动态特性和减小系统的轮廓误差是控制的关键所在。 本论文采用t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 、x d s 5 1 0 硬件仿真器、p c 机、交流驱动电源、 交流永磁同步电机、二维绘图仪等硬件设备，搭建了基于d s p 的运动控制试验平 台。在此基础上，分析了系统的动态特性和参数变化对系统轮廓误差的影响，先 后采用了模糊自适应p i d 控制策略、单神经元p i d 控制策略以及模糊神经网络控 制策略，并详细分析和比较了这几种控制策略对系统的动态特性和轮廓误差的影 响，以使先进的控制策略与d s p 的高效数据处理能力的结合成为可能。 为了验证智能控制策略的正确性，本文在m a t l a b s i m u l i n k 环境下建立了相 应的系统仿真模型，对基于三种智能控制策略的系统进行了仿真研究，并将其仿 真结果作了比较。 仿真和实验结果分析表明：三种智能控制策略各有优缺点，适合于不同的场 合。相比于传统的p i d 控制，采用先进的控制策略后，系统的控制性能有较大的 改善，动态特性和轨迹精度得到明显提高。 关键词：运动控制；轮廓误差；d s p ；模糊控制；神经网络；模糊神经网络 一i i p 协 东北大学硕士学位论文a b s t r a c t a s t u d yo nm o t i o nc o n t r o ls y s t e mb a s e d o ni n t e l l e c t u a l c o n t r o ls t r a t e g y a b s t r a c t i t sb a s e do nt h ec o m b i n a t i o no fs o f t w a r ea n dh a r d w a r et h a tm o t i o nc o n t r o lr e a l i z e s t h eg o o dp r e c i s i o no fp o s i t i o nc o n t r o la n ds p e e dc o n t r o li nm a c h i n em o t i o n p o s i t i o n c o n t r o li so n eo ft h em o t i o nc o n t r o l ，i tr e q u i r e sh i g hc o n t r o lp r e c i s i o na n dh i g ht r a c e s p e e d ，s oh o wt oi m p r o v et h ed y n a m i cc h a r a c t e r i s t i ca n dh o wt or e d u c et h ec o n t o u r e r r o ro ft h es y s t e ma r et h ek e y so ft h ec o n t r 0 1 i nt h i st h e s i s ，w ea c h i e v eat e s t b e do fm o t i o nc o n t r o lb a s e do nd s pu s i n g t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 ，x d s 51 0e m u l a t o r , p c ，a cs e r v od r i v e r , a cp e r m a n e n tm a g n e t s y n c h r o n i cs e i v om o t o ra n dt w od i r e c t i o ng r a p hp l o t t e re t c t h et h e s i sa n a l y z e st h e i n f l u e n c et h a tt h ed y n a m i cc h a r a c t e r i s t i ca n dt h ec h a n g eo fp a r a m e t e ro ft h es y s t e m c a u s ec o n t o u re r r o ro ft h es y s t e m ，t h e na d o p t sf u z z ya d a p t i v ep i dc o n t r o lm e t h o d ， s i n g l en e u r a lc e l lp i dc o n t r o lm e t h o da n df u z z y - n e u r a ln e t w o r kc o n t r o lm e t h o d ，a n d i n t r o d u c e st h ei n f l u e n c et h a tt h ec o n t r o lm e t h o d sl e a dt od y n a m i cc h a r a c t e r i s t i ca n d c o n t o u re r r o ro ft h es y s t e m f i n a l l ys o m eu s e f u l lr e s u l t sa r co b t a i n e db ya n a l y z i n ga n d c o m p a r i n gt h ec o n t r o lm e t h o d s ，a n di ti sp o s s i b l et om a k et h ec o m b i n a t i o no fa d v a n c e d c o n t r o lm e t h o d sa n dh i g he f f i c i e n c yo fd s e i no r d e rt oa p p r o v et h ev a l i d i t yo fi n t e l l e c t u a lc o n t r o ls t r a t e g y , t h es i m u l a t i o nm o d e l o ft h es y s t e mb a s e do nf u z z yl o g i cc o n t r o ls t r a t e g ya n df u z z yn e u r a ln e t w o r k c o n t r o ls t r a t e g ya l eb u i l ti nm a t l a b s i m u l i n k b yt h e s em o d e l s ，s i m u l a t i o nr e s e a r c h i sd o n e s i m u l a t i o na n de x p e r i m e n ti n d i c a t et h a tf u z z ya d a p t i v ep i dc o n t r o lm e t h o d ，s i n g l e n e u r a lc e l lp i dc o n t r o lm e t h o da n df u z z y - n e u r a ln e t w o r kc o n t r o lm e t h o dh a v et h e i r o w n a d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e s i ta l s oi n d i c a t e st h a tt h ec o n t r o lp e r f o r m a n c eo ft h e s y s t e mb a s e do ni n t e l l e c t u a lc o n t r o ls t r a t e g yi se n h a n c e de v i d e n t l yc o m p a r e dw i t h t r a n s i t i o n a lp i dc o n t r 0 1 i t sc o n t r o lp e r f o r m a n c ei s i m p r o v e de v i d e n t l yi nd y n a m i c c h a r a c t e r i s t i ca n dc o n t o u re r r o r k e y w o r d s ：m o t i o nc o n t r o l ；c o n t o u re r r o r ；d s p ；f u z z yc o n t r o l ；n e u r a ln e t w o r k ； f u z z y n e u r a ln e t w o r k i i i 东北大学硕士学位论文目录 目录 声明i 摘要i i a b s t r a c t iii 第1 章绪论1 1 1 基于微处理器的运动控制系统简介 1 2 运动控制系统的轨迹误差分析 1 3 运动控制系统中轨迹误差的控制策略 1 4 本课题的任务和本论文的工作。 第2 章基于d s pl f 2 4 0 7 的运动控制试验平台9 2 1 电机控制专用芯片t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的介绍 2 1 1t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的结构 2 1 2t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的存储器及映射 2 1 3t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的中断结构 2 1 4t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的片内外设 2 2 试验平台的硬件构架 2 2 1d s p 卫m $ 3 2 0 u f 2 4 0 7 2 2 2 硬仿真器x d s 51 0 2 2 3p c 2 2 4 驱动器以及交流永磁同步电机 2 2 5 位置伺服系统各环节的数学模型 2 2 6 位置控制器的p i d 参数的初步整定 2 2 7d s p 和上位机的通讯。 2 3 试验平台的硬件电路设计 一一 9 9 9 0 o 3 4 4 5 5 6 7 8 8 n 1 1 1 上1 工 1 1 1 1 1 1 1 东北大学硕士学位论文 目录 2 3 1d s p 最小硬件系统的设计 2 3 2 与p c 机通信部分的设计 2 3 3 输出部分的硬件设计 2 4 试验平台的控制原理 1 8 2 4 1 试验系统的控制原理 2 4 2 永磁交流同步电机的矢量控制原理 2 5 试验平台软件部分 2 5 1 开发调试软件一代码编辑器( c o d ec o m p o s e r ) 2 5 2d s p 控制软件 2 5 3d s p 和上位机的通讯软件 2 6 本章小结 第3 章模糊控制及其在运动控制中的应用。2 9 3 1 基于模糊控制的运动控制系统的组成 3 2 模糊控制器的数据库。3 0 3 2 1 描述输入和输出变量的词集3 0 3 2 2 输入变量的模糊化。3 0 3 2 3 隶属度函数。一。一3 0 3 3 模糊控带9 规贝i j 库。3 1 3 3 1 模糊控制器的输入、输出变量3 1 3 3 2 模糊控制规则的建立。3 1 3 4 推理决策逻辑3 1 3 4 1 耄奠韦明舌占题。3 2 3 4 2 模糊语句 3 2 3 4 3 模糊推理。一3 2 3 5 精确化过程一一。一3 4 3 6 模糊控制系统的设计。3 4 一v 一 2 3 4 4 5 6 6 6 7 8 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 东北大学硕士学位论文 目录 3 6 1 单输入单输出模糊控制器结构3 4 3 6 2 模糊控制器的设计原则一一一3 5 3 6 3 模糊控制器的常规设计方法一。3 5 3 7 基于模糊自适应p i d 控制器的运动控制系统3 7 3 8 本章小结 3 9 第4 章神经网络及其在运动控制中的应用4 1 4 1 神经元模型 4 2 神经网络的结构和学习规则 4 2 1 神经网络的结构 4 2 2 神经网络的学习算法 4 3b p 神经网络 4 4 基于神经网络控制的运动控制系统 4 4 1 神经元p i d 控制器 4 4 2 基于神经元p i d 控制的运动控制系统 4 4 3 神经元p i d 的学习算法和计算机控制算法 4 5 本章小结 第5 章基于模糊神经网络的运动控制系统研究5 1 5 1 基于模糊神经网络控制的运动控制系统结构。5 1 5 2 模糊神经网络结构及其算法5 2 5 2 1 基于常规模型的模糊神经网络。一5 2 5 2 2 基于t - s 模型的模糊神经网络。5 3 5 3 基于t - s 模型的神经模糊控制器的设计5 6 5 4 本章小结。一。5 8 第6 章仿真与结果5 9 6 1 采用传统的p i d 控制及其仿真结果一一一。5 9 一v 卜一 1 1 1 2 3 6 6 7 8 9 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 东北大学硕士学位论文 目录 6 2 采用模糊自适应p i d 控制及其仿真结果 6 2 1 模糊控制规则表的确定 6 2 2 仿真结果 6 2 3 系统在模糊自适应p i d 控制下的轮廓误差 6 3 单个神经元p i d 控制及其仿真结果 6 4 模糊神经网络控制及其仿真结果 6 5 参数变化对系统的影响 6 6 本章小结 第7 章结论与展望7 3 7 1 课题总结 7 2 课题展望 7 3 7 4 参考文献7 5 致谢7 9 一v l i 一 1 2 4 5 5 7 9 2 6 6 6 6 6 6 6 7 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 基于微处理器的运动控制系统简介 运动控制( m o t i o nc o n t r 0 1 ) 是在电驱动研究的基础上，随着科学技术的发展 而形成的一门综合性多学科的交叉技术。运动控制是指在复杂条件下，将预定的 控制方案、规划指令转变成期望的机械运动，实现机械运动精确的位置控制、速 度控制、加速度控制、转矩或力的控制。在运动控制中，应用最广泛的是电气运 动控制，它是控制电机技术、传感器技术、电力电子技术、微电子技术、自动控 制技术等多学科的交叉应用技术【l 】o 随着微电子技术、电力电子技术以及微处理器技术的发展，运动控制的高性能 的要求才能够得以实现。同时随着电气传动技术的迅速发展，全数字型交流或直 流伺服系统在微机控制的运动控制系统中得到了广泛的应用。因此一个典型的现 代运动控制系统的硬件是由微控制器、伺服驱动系统、伺服电机组成，软件部分 则着重加强了控制软件和先进的控制策略，用以控制整个系统的运行以及改善系 统的稳态精度和动态特性，达到高性能的要求。 运动控制能够实现对运动轨迹、运行速度、定位精度以及重复精度的精确控制， 因此成为控制领域中的一个重要的研究方向。一个典型的基于微处理器的运动控 制系统的主要架构如图1 1 所示： 图1 1 基于微处理器的运动控制系统架构简图 f i g 1 1t h es t r u c t u r eo ft h em o t i o nc o n t r o ls y s t e mb a s e do nm i c r o p r o c e s s o r 在运动控制系统中，应用十分广泛的是位置控制系统( 位置伺服系统) ，它是 以足够的控制精度( 定位精度) 、位置跟踪精度和足够快的跟踪速度作为主要控制 目标。典型的位置伺服系统中有电流环、速度环、位置环，其中分别对应电流控 制器、速度控制器、位置控制器，这些控制器能够实现系统的稳态精度、动态特 性等控制目标。从狭义的角度来说，运动控制的高级应用主要为连续轨迹控制( 轮 廓控制) ，它能对两个或两个以上的运动坐标的位移和速度进行连续相关的控制。 其典型的应用如数控加工中心、机器人等，它们都对运动控制系统的软硬件有着 更高的要求【2 】。 一l 一 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 运动控制对系统性能要求主要体现在：稳态跟踪误差的精确性；动态响应的精 确性和快速性；对系统参数变化和不确定干扰的鲁棒性。运动控制系统要获得高 性能和高精度，主要是通过提高执行机构、测量装置的精度和性能以及选择先进 的控制策略来达到的。后者是更加便捷、有效、经济实用的方法。 1 2 运动控制系统的轨迹误差分析 运动控制系统的轨迹精度往往受到机械和电气两方面的制约，从而形成轨迹误 差。轨迹误差体现在跟随误差和轮廓误差两个方面。在多轴同时作轨迹运动时， 各个单轴的跟随误差必然会反映到轨迹曲线轮廓上，形成轮廓误差。 所谓跟随误差就是某一时刻单轴指令位置与实际位置之差，用e 表示，而轮廓 误差指实际位置与指令位置在轮廓轨迹上指定点处法线方向上的偏差，用来表 示。针对一个两轴系统，跟踪误差和轮廓误差的示意图如图1 2 所示： 图1 2 两轴系统的跟踪误差、轮廓误差不葸图 f i g 1 2t h et r a c k i n ge r r o ra n dc o n t o u re r r o ro ft h et w o - a x i ss y s t e m 图中，e 表示跟踪误差，表示轮廓误差，其中白、白、表示跟踪误差在x 、 y 轴上的分量，母表示轮廓误差在x 、y 轴上的分量。 在t 时刻，可用式( 1 1 ) 来表示： o ) 一e ，o ) c o s 口o ) 一巳o ) s i n 口o ) ( 1 1 ) 巳( f ) 一- e ( t ) s i no ( t ) e y o ) 一e ( t ) c o s o ( t ) 式中，口( t ) 是在t 时刻指定位置轨迹切线与x 轴的夹角；( t ) 为t 时刻的轮廓 误差； & ( t ) 和白( t ) 是t 时刻在x 、y 轴的跟踪误差。 一2 一 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 从上式可以看出，单轴跟踪误差为零，则轮廓误差一定为零；但如果轮廓误差 为零，跟踪误差不一定为零。在实际的生产过程中，对一个运动系统的控制目标 就是尽可能地减少这两种误差。对于连续轨迹控制系统，轮廓误差是影响最大的 误差，系统中的其它误差，最终均反映为轮廓误差。 假设位置伺服系统各环节是理想的，如刚性无穷大，没有惯性和阻尼，则伺服 系统可简化为一阶系统，系统的闭环传递函数为： g p ) = 丽k ( 1 2 ) 式中，k 、t 表示系统的闭环增益和时间常数。 下面分析系统各轴参数之间的匹配关系对轮廓误差的影响： 针对两轴的位置伺服系统， 戤，蜘表示伺服系统x 、y 轴的增益。先分析 轨迹是直线运动，当k x t k y 时，稳态轮廓误差为零；当k x k y ，即两轴的参数 不匹配时，则会产生轮廓误差。图1 3 给出了两轴增益不等时的直线轨迹误差。 k 。了 e 。 新， a k 图l 3 两轴增益不同的直线轨迹误差 f i g 1 3t h el i n e a rt r a c k i n ge r r o rw h e nt h eg a i no ft h et w oa x e si sd i f f e r e n t 图中，y o 为进给速度，k 、k 为x 轴、y 轴进给速度分量，a 为轨迹轮廓与 x 轴的夹角，b 、b 分别为两轴的跟随误差，指令位置为a ，实际位置为a 点， 则轮廓误差的计算如下： 2 = a a ”一伽2 一b 2 + 易2 一【慨+ s i n a ) 2 + 慨一e c o s c t ) 2 】 代入b = 芝，易= 笔，得 。v o s i n2 c t ( g - k y ) ( 1 3 ) 2 k 出y 。 下面再进一步分析走曲线轨迹的情况，如圆弧。假设指令位置为a 点，而轨 一3 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 迹的实际位置为a 点，x 、y 轴的速度分别为致、巧如图1 4 所示： 图1 4 圆弧轨迹的跟踪误差 f i g 1 4t h et r a c k i n ge r r o ro ft h ec i r c u l a ro r b i t 吖出+ 埘出一半2 + ( r s i n a + 警) 2 忽略a r 2 ，可得 a r 。堡( 去+ 妻) + 坐型型堕竺婴兰些s i n ( 2 a + p ) ( 1 4 ) 4 r 、1 6 , 。k y 4 j 匕2 缸2 r 、7 其中p 。a r c t a n 兰! 丝堕1 2 k y r 由上式可知，误差可分两部分，式中的第一项代表由伺服系统的动态特性引起 的误差；第二项代表由联动坐标轴位置增益不匹配而产生的误差。 以上是针对系统达到稳态时对系统各轴参数的分析，但是在运动控制系统中， 大部分情况系统是处于动态的过程，因此系统的动态特性对系统的轮廓误差也产 生较大的影响。下面是系统的动态特性对误差的影响分析。 考虑两轴的运动轨迹，憋、玛为沿x 、y 轴方向的闭环增益，a 、乃为沿x 、 y 轴方向的时间常数，由( 1 2 ) 式可得系统的运动方程为： 式中：疋( f ) 、k o ) 为指令位置，石( f ) 、矸o ) 为实际轨迹位置。 当目标运动轨迹是半径为r 的圆时，指令信号为： 一4 一 d 础 靴 i i i 、- 、 ” 聊 警警 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 疋o ) 一i rc o s 似，k o ) 一i r s i n 似( 1 6 ) 求得实际运动轨迹的稳态解为： 石( f ) 。i 6 了丽r c 0 s ( 叫一培一1 l 嘞 ( 1 7 ) k ( f 嵯k y 瓜r 丽s i n ( o t - t g - 1 t y 叻 因为石o ) 2 + k o ) 2 = 僻+ 曲) 2 ，略去丝2 ，则指令位置和实际位置之间的误差 为： 白o ) ；一罢仃呦2 + i r 小i 6 ， 2 + 譬) 2 - - 2 】+ 【2 ( t o ) 2 - 审2 皿叻2 一( 警) 2 ( 乃妨2 】 + 拿后百s i n ( 2 0 i ) t + t g 以与 ( 1 8 ) 式中口| 2 ( 参2 t a o - 2 ( 争2 舢6 一譬) 2 【1 - 3 ( 酬2 h 等) 2 【1 - 3 ( t y 妒 可见误差分两部分，式中的第一项是由伺服系统动态特性引起的误差，第二部 分( 第二、三项) 是由多轴参数不匹配引起的误差。当各轴参数一致时，即 琏= k ，= k ，瓦= = t ，则第二部分引起的误差为零。 以上说明运动控制系统的轮廓误差不仅和系统的动态性能有关，而且和系统各 轴参数的匹配关系有关。因此，要减小系统的轮廓误差，除了改善伺服系统的性 能和精度外，还要增加电机的动态性能和多轴电机之间的参数协调性。 1 3 运动控制系统中轨迹误差的控制策略 在位置伺服系统中，轨迹误差最终反映在轮廓误差上，如何减小轮廓误差在位 置伺服系统中是一个非常重要的环节。目前减小系统轮廓误差的主要途径可分为 两类： ( 1 ) 采用先进的控制策略及补偿技术【3 捌，改善各进给轴位置控制环的性能， 减小各轴的跟踪误差，从而提高系统的轨迹精度( 这是目前普遍采用的方法) 。 ( 2 ) 采用耦合轮廓误差的补偿办法，在不改变各轴位置环的情况下，通过向 各轴提供附加补偿来减小系统的轮廓误差。 p i d 控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其控制原理及算法和结构简 单、使用方便、稳定性能好和可靠性高等优点，被广泛应用于工业过程控制。随 着微处理器的广泛应用，数字p i d 控制器更显示出参数调整的灵活、算法变化多 一s 一 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 样、简单方便的优点，但它是建立在一定的数学模型之上的控制策略1 6 j 。 p i d 控制的基本原理是用被控量对参考输入的偏差e c t ) 及其微分d e ( t ) d t 、积 分f e ( t ) d t 的线形组合来产生控制信号u ( t ) 。比例控制能迅速反映误差，从而o 戎4 , t 误差，但比例控制不能消除稳态误差；积分控制的作用是，只要系统存在误差， 积分控制作用就不断积累，输出控制量以消除误差，因此只要有足够的时间，积 分控制将能完全消除误差，但积分作用太强会使系统超调加大，甚至使系统出现 振荡；微分控制可以减小超调，克服振荡，使系统的稳定性提高，同时加快系统 的动态响应速度，减少调整时间，从而改善系统的动态性能。 在实际工业控制过程中，许多被控系统具有高阶非线性、慢时变、纯滞后等特 点，在噪声、负载扰动和其他一些环境条件变化的影响下，过程参数甚至模型结 构往往会发生变化。这种情况下，采用常规p i d 控制器，以一组不变的p i d 参数 去适应参数变化、干扰等众多的变化因素，显然难以获得满意的控制效果。而当 参数变化超过一定范围时，系统性能就会明显变差，致使p i d 控制难以发挥作用。 为克服常规p i d 控制的不足，提高自适应能力，有如下几种途径t ( 1 ) 改善p i d 参数的自整定问题，如在线辨识过程模型，根据辨识模型来整 定p i d 参数的一种自校正p i d 控制器； ( 2 ) 寻找新的控制模式，如f u z z y 控制、神经网络控制、模糊神经网络控制 等； ( 3 ) 上述控制模式的组合，如模糊自适应p i d 控制器、神经网络p i d 。 第三种方法是将先进的控制策略和传统的p i d 结合起来，扬长避短，这是比较 受欢迎的一种方法。它将模糊控制的自适应、神经网络的学习机制引入到p i d 控 制中去，以弥补常规p i d 基于精确的数学模型、参数不变等缺点，有利于提高系 统的动态性能和轨迹精度。 模糊参数自适应p i d 控制是基于模糊推理的p i d 参数自整定控制方法。系统 采用模糊推理，在常规p i d 调节器的基础上加模糊控制环节来整定p i d 参数，这 种控制策略关键在于p i d 参数整定的模糊推理规则的确定。因为模糊控制不需要 建立被控对象精确的数学模型，而且模糊控制是非线性控制，尤其适用于非线性 时变、滞后系统的控制。将模糊控制和p i d 控制相结合大大提高了系统对参数的 自适应能力和抗干扰能力，同时使用p i d 控制方法能减小系统的稳态误差，改善 系统的稳态特性1 7 - 9 1 。 神经元p i d 控制器1 1 叭2 】在实现了传统的p i d 控制功能的基础上，通过一定的 一6 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 学习规则来不断地训练其p i d 参数。通过对p i d 参数的训练修正使控制器适应被 控对象的结构、参数及环境的变化。这种神经元p i d 控制器具有自适应能力。利 用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成神经元自适应p i d 控制器f 1 3 l ，不但 结构简单，且适应环境变化，有较强的鲁棒性。在单神经元p i d 控制器中引入二 次型性能指标，通过修改神经元控制器的权系数，使性能指标趋于最小，从而实 现自适应p i d 的最优控制。 模糊控制利用专家经验建立起来模糊集、隶属度函数和模糊推理规则等实现了 复杂系统的控制，神经网络控制利用其学习和自适应能力实现非线性系统的控制 和优化。但是，至今为止还没有一套系统的方法可用来设计模糊控制器。大多数 模糊控制器的设计是基于人们在实践中的经验知识，在输入输出变量少的情况下， 可根据专家经验来确定控制规则表，但在输入输出变量且语言变量多的情况下， 就是再有经验的专家都难以建立一个很好的控制规则。神经网络的主要缺陷是无 法处理语言变量，难以将专家的先验控制知识注入到神经网络控制系统的设计中 去，在需要加入一些基于专家经验的控制场合下则难以很好地发挥其优点【体”l 。 模糊神经网络控制将模糊逻辑的类似人的思维和神经网络学习能力相结合，扬 长避短，从而使得模糊控制规则和隶属度函数可以通过对样本数据的学习而生成， 克服了人为确定复杂的控制规则以及人为选择模糊控制规则主观性较大的缺陷； 另一方面，这种神经网络结构很容易将专家经验加到系统中去，从而大大提高了 神经网络自身的控制能力【1 甜7 l 。 1 4 本课题的任务和本论文的工作 本选题的目的和任务是搭建一个基于d s p 的运动控制软硬件试验平台，并在 此基础上，对运动控制的控制算法做理论和实践上的研究，最终达到提高系统的 动态性能和轨迹精度的目的。 本论文在搭建了基于d s p 的运动控制试验平台的基础上，对系统的轮廓误差 进行了分析。针对系统存在轮廓误差的问题，分析了采用传统的控制策略和先进 的控制策略对系统轮廓误差产生的影响。 本论文采用t m s 3 2 0 l f 2 4 0 71 1 8 l 、x d s 5 1 0 硬件仿真器、p c 机、交流驱动器、 交流永磁同步电机、二维绘图仪等硬件设备搭建了基于d s pl f 2 4 0 7 的运动控制试 验平台，被控对象是二维绘图仪【1 9 2 u 。针对实际系统存在各种误差的情况，文章 首先针对单轴先后提出了采用模糊自适应p i d 调节控制策略、神经元p i d 控制策 一7 一 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 略以及模糊神经网络控制策略，详细分析了在本试验系统上采用这些先进的控制 策略后，系统的动态特性和精度发生的变化，得出了采用这些控制策略后，系统 的动态特性和轨迹精度得到明显的提高；其次对这三种控制策略进行了分析和比 较，得出一些有用的结论。论文在控制策略和控制算法的理论研究基础上，用 m a t l a b 软件搭建了仿真平台，并对各种控制策略进行了仿真和验证1 2 2 - 2 5 1 。 本论文的主要工作： ( 1 ) 搭建基于d s p 的运动控制系统的试验平台，包括软硬件平台1 2 6 1 。 ( 2 ) 减小系统的轮廓误差是本系统最重要的目标，首先针对本系统模型进行 理论分析并采用传统的p i d 控制策略，并对系统做了试验与仿真，以说明系统控 制存在的问题以及进一步的研究工作。 ( 3 ) 将先进的控制策略和传统的p i d 控制策略结合起来，拟对单轴采用模糊 自适应p i d 控制策略和神经元p i d 控制策略，用以改善单轴的动态特性和减小单 轴的位置误差，并对跟踪误差和轮廓误差进行比较1 2 7 - 2 9 1 。 ( 4 ) 针对模糊控制和神经网络的优点和不足，提出模糊神经网络控制策略， 并对模糊神经网络进行了仿真和验证1 3 2 l 。 ( 5 ) 对各种控制策略进行仿真和验证，并给出结果，在此基础上分析系统的 控制规律，得出一些有用的结论，并针对本试验系统的不同情况，提出相应的控 制策略及下一步的研究工作。 一8 一 东北大学硕士学位论文笫2 章基于d s p l f 2 4 0 7 的运动控制试验平台的构成 第2 章基于d s pl f 2 4 0 7 的运动控制试验平台 2 1 电机控制专用芯片t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的介绍 数字信号处理器( d s p ) 是具有哈佛体系结构的微处理器，它的许多运算功能 由硬件实现，特别适合运算密集型的应用。美国1 1 公司的t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 是电机 控制专用芯片，它具有d s p 内核，将d s p 的高速运算能力和面向电机的高效控制 能力集于一体，使得将先进的控制算法应用于运动控制系统中成为现实，从而大 大提高了系统的实时控制性能和控制精度1 3 3 3 5 1 。 2 1 1t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的结构 t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的体系结构如图2 1 所示。 a d 数据r a m程序r o m f l a s h事件管理器 5 4 4 字1 6 k 字 3 个定时器 ( 一1 5 ：o ) 6 个比较单元 程序( 数据) i o 总线1 2 个p w m 输出 ：话o ) 夕h + 死区控制逻辑 c 2 x l p 内核 4 个输入捕获 1 6 位t 寄存器正交编码脉冲控制 1 6 位桶式左移 1 6 x 1 6 乘法器 设 移位器3 2 位p 寄存器叫4 + 8 直i 0 e l 左移移位器( o ，1 。o ) _ 一 看门狗定时器 3 2 位a l u 总 3 2 位累加器 - j s p i 串e l 左移移位器( 0 7 ) 叫 s c i 串h i 8 个辅助寄存器 线 8 层硬件堆栈 a ，d 转换器 重复计数器 8 路1 0 位a ，d 转换器1 2 个状态寄存器 8 路1 0 位a ，d 转换器2 图2 1l i ；2 4 0 7 体系结构图 f i g 2 1t h es t r u c t u r eo fl f 2 4 0 7 2 1 2t m s 3 2 0 u 讫4 0 7 的存储器及映射 t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 数据存储器地址范围最开始的9 6 个字的空间被分配给存储器 映射寄存器或保留。存储器映射寄存器空间包含了许多控制和状态寄存器，其中 包括c p u 寄存器；所有的片内外设均被映射到数据存储空间，通过c p u 指令寻址 相应的数据存储器地址访问这些寄存器。 t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 有2 个存储器模块：双存取r a m 和闪存。双存取r a m 允许 一9 一 东北大学硕士学位论文第2 章基于d s pl f 2 4 0 7 的运动控制试验平台的构成 在同一周期中对r a m 进行读写各一次，它分三块：b 0 、b 1 和b 2 。b 1 和b 2 仅位 于数据存储空问，b 0 可被映射到程序存储器空间，也可映射到数据存储器空间中。 当b 0 为程序存储器时，指令可从外部程序存储器下载到片内r a mb 0 后再执行。 t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 有闪存，c p u 可从闪存中读取数据和指令，访问闪存与访问其 他内部存储器相同，无需设置闪存控制寄存器。 2 1 3 喇s 3 2 0 l 】陀4 0 7 的中断结构 t m s 3 2 0 f 2 4 7 的软件可编程中断结构支持灵活的片内和片外中断设置，以满足 实时中断应用的要求。t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 的中断源有复位、硬件中断和软件中断。 ( 1 ) 复位 复位发生时禁止所有的可屏蔽中断，直至复位服务程序重新开放这些中断。复 位中断源有内部的和r s 引脚的外部复位中断。内部复位中断源有：看门狗定时复 位、软件复位( 将系统控制寄存器s c r 中的r e s e t 位清0 或r e s e t i 位置1 将引 起系统复位) 、非法地址复位( 对保留地址的访问将引起非法地址复位) 。 ( 2 ) 硬件中断 硬件中断由外部引脚或片内外设请求产生。 ( a )由5 个外部引脚x i n t l x i n t 3 、p d p i n t 或n m i 之一产生外部中断。 其中x i n t l x i n t 3 、p d p i n t 可被特定的允许位和中断屏蔽寄存器共同屏蔽。n m i 是不可屏蔽的，其优先级高于外设中断和软件中断，但低于复位中断。 ( b ) 外设中断是由片内外设模块从内部产生的，如：事件管理器、s p i 、s c i 等。它们可被每个外设的每种事件的允许位和中断屏蔽寄存器共同屏蔽。 ( 3 ) 软件中断 软件中断由程序运行产生，它们是i n t r 指令、n m i 指令和t r a p 指令。 2 1 4t m s 3 2 0 u 吃4 0 7 的片内外设 t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 具有丰富、灵活的片内外设，从功能和可配置特性上非常适合 交流电机的控制。 ( 1 ) 事件管理器 事件管理器包括若干功能模块：3 个通用定时器、3 个全比较单元、3 个单比 较单元；脉宽调制电路，包括空间矢量脉宽调制电路、死区产生单元和输出逻辑； 4 个捕获单元；正交编码脉冲电路。 ( a ) 通用定时器 一1 0 东北大学硕士学位论文第2 章基于d s pl f 2 4 0 7 的运动控制试验平台的构成 事件管理器模块中有3 个通用定时器，每个均可用作时基，如在控制系统中产 生时间基准，为q e p 电路和捕获单元的操作提供时基，为全比较单元、单比较单 元和相关的p w m 电路提供时基，用于产生比较p w m 输出等。当通用定时器和 q e p 单元一同使用时，q e p 电路产生定时器时钟的计数方向。通用定时器还可以 向a d c 模块输出“启动a d c 转换信号。 通用定时器的比较和周期寄存器是双缓冲的，这种特性使应用程序代码可在一 个计数周期内的任何时间更新这两个寄存器。 要使用通用定时器产生p w m 输出，需选择连续增和连续增减计数模式。具体 操作如下： ( a 1 ) 根据期望的p w m 周期设定t x p r ； ( a 2 ) 设置t x c o n 指定计数模式和时钟源，启动定时器； ( a 3 ) 根据在线计算所得的p w m 脉冲宽度设定t x c m p r 。 ( b ) 比较单元 事件管理器模块中有3 个全比较单元和3 个单比较单元。每个全比较单元有2 个相应的比较p w m 输出，每个单比较单元有一个相应的比较p w m 输出。全比较 单元的时基由定时器1 提供，单比较单元的时基由定时器1 或定时器2 提供，但 定时器1 处于有向增减模式时，比较输出的引脚将不会产生跳变。 ( c ) 捕获单元 捕获单元可记录捕获输入引脚的跳变。共有4 个捕获单元，分别连接到相应的 捕获输入引脚。每个捕获单元可选择通用定时器2 或3 做为时基。当捕获输入引 脚检测到一个特定的跳变时，通用定时器2 或3 的值被捕捉并存储到对应的双缓 冲高速输入输出堆栈，同时将对应的中断标志位置位。c a p f i f o 对应的状态位将 按照堆栈的情况做相应的变化。 ( d ) 正交编码( q e p ) 电路 正交编码脉冲是由电机轴上的光电编码器产生的两列频率可变、但有固定9 0 度相移的脉冲序列。电机的旋转方向可通过检测两列脉冲的相位关系来确定，角 位置和角速度可由脉冲宽度或脉冲频率来确定。 事件管理器模块中有一个正交编码脉冲电路q e p 单元，可将a 奸1 q e p l 和 c a p 2 q e p 2 引脚的正交编码输入脉冲解码并计数。q e p 单元与光电编码器配合， 可获得电机转子的位置和速度反馈信息。 q e p 电路的方向靠检测哪- n 脉冲领