（电力电子与电力传动专业论文）基于plc的神经网络a阶逆系统两电机系统解耦控制.pdf

江苏大学硕士学位论文 a b s t r a c t m u l t i 。m o t o rc o n t r o ls y s t e mi sw i d e l yu s e di nm o d e mi n d u s t r y w i mt h ef i n a n c i a l a i do fn a t u r a ls c i e n c ef u n do fj i a n g s up r o v i n c e ，t h e p a p e rf o c u s e s o nt h e m u l t i v a r i a b l ed e c o u p l i n gc o n t r o lo fs y n c h r o n i z a t i o ns y s t e mc o m p o s e do ft w oa c i n d u c t i o nm o t o r s a n dt r a n s d u c e r s - - - - d e c o u p l i n gt h es y n c h r o n i c a l l ym o d u l a t i n g v e l o c i t ys y s t e mi n t ov e l o c i t ya n dt e n s i o ns u b s y s t e m sb yt h ea p p l i c a t i o no fa t h a n ni n v e r s es y s t e mm e t h o d o nt h eb a s i so ft h e o r e t i ca n a l y s i so ft h e 口一t ha n ni n v e r s es y s t e m t h e m e t h o d s ，t h es t e p s ，t h ed e s i g np r i n c i p l e sa n dt h ec a u t i o n sa r ep r o p o s e dt of a b r i c a t et h e a 一胁a n ni n v e r s es y s t e mo fo r i g i n a ls y s t e m a n dt h e nt h ea t ha n ni n v e r s e s y s t e mo ft h et w oa ci n d u c t i o nm o t o r sa n dt h et r a n s d u c e r sc o n s t r u c t e d c a s c a d i n g t h ea n ni n v e r s es y s t e mw i t ht h et w o m o t o rs y n c h r o n o u ss y s t e m ap s e u d o l i n e a r s y s t e mi sc o m p l e t e d s ot h em u l t i v a r i a b l e ，n o n l i n e a ra n dc o u p l i n gt w o m o t o rs y s t e m i sd e c o u p l e di n t ot w oi n d e p e n d e n tl i n e a rs u b s y s t e m s - - s p e e ds u b s y s t e ma n dt e n s i o n s u b s y s t e m ，a n dt h e nal i n e a rc l o s e - l o o pa d j u s t o ri sd e s i g n e dt oc o n t r o le a c ho ft h e s u b s y s t e m s i no r d e rt om e e tt h en e e d s o fm o d e mi n d u s t r y , w eh a v ed e s i g n e da ne x p e r i m e n t p l a t f o r mo fm u l t i - m o t o rs y n c h r o n i z a t i o ns y s t e m ，w h i c hi sc o n t r o l l e db yp l ca n d s u p e r v i s o r yc o n t r o la n dd a t aa c q u i s i t i o n ( s c a d a 、s o f t w a r e w i n c c w e h a v es o l v e dm a n yp r o b l e m s ，s u c ha sp r o f i b u s d pf i e l d b u sc o m m u n i c a t i o n ；d a t a a c q u i s i t i o n ；o f f - l i n et r a i n i n g i nm a t l a b ；a n dr e a l i z a t i o no fa t ha n ni n v e r s e s y s t e mi np l cc o n t r o ls y s t e m ，e t c l o t so fe x p e r i m e n t a lr e s u l t sm a n i f e s tt h a tt h e m e t h o dd e s i g n e ds u c c e s s f u l l yd e c o u p l e st h es y s t e mi n t ot h ev e l o c i t ya n dt h et e n s i o n s u b s y s t e mc o m p l e t e l y , a n dt h es y s t e mh a sg o o dr o b u s t a n c ea g a i n s tt h ed i s t u r b a n c eo f t h el o a d t h ed y n a m i ca n ds t a t i ca t t r i b u t i o n si m p r o v eo b v i o u s l y , a n dt h es y s t e mc a n t r a c ea n yd e f i n e dr o u t e t h ep r o m i s i n gc o n t r o lm e t h o du s i n gt h e 口一t ha n n i n v e r s es y s t e mi np l cc o n t r o ls y s t e mp r o p e l st h et h e o r e t i c a ls t u d i e sa n dt e c h n i c a l a p p l i c a t i o no f 口一t ha n n i n v e r s ec o n t r 0 1 k e y w o r d s ：m u l t ii n d u c t i v em o t o rs y s t e m ；d e c o u p l i n gc o n t r o l ；a r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k s ： 一t ho r d e ri n v e r s es y s t e mm e t h o d ；p l c ；w i n c c i i 江苏大学硕士学位论文 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版 允许论文被垒阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部 内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 保密 口，在两年解密后适用本授权书。 不保密 学位论文作者签名：弓垂茛 指导教师签名：方。7 囝舻 2 0 0 6 年月p 目 江苏大学硕士学位论文 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容以外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本 文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名 2 0 0 6 年6 月1 5 a 移莎 江苏犬学硕士学位论文 1 1 研究的目的和意义 第一章绪论 多电机同步控制系统【1 , 2 , 3 , 4 1 在现代工业生产中得到了广泛应用，应用领域包 括了工业生产、军事及航空的方方面面。高性能的同步协调控制还可以提高纺织、 冶金、机械、造纸、印刷等行业产品的质量和成品率。从我国目前应用的多电机 同步控制系统来看，大部分采用直流传动方式，直流电机的控制方法简单，凋速 方便，控制精度较高，但直流电机有性能价格比差、维护费用高、转速低和容量 小等诸多难以克服的缺点。随着电力电子技术、微电子技术、控制理论、计算机 技术以及传感器技术的发展，交流异步电机的控制性能日益提高，因此用交流异 步电机来代替直流电机驱动系统已成为必然。然而，交流电机是高阶、强耦合、 非线性的复杂控制对象，它的数学模型复杂，加上开关状态的逆变器，整个被控 对象为一多输入多输出时变参数非线性系统，实际上很难获得其精确的数学模 型，这使得传统的线性定参数p i d 调节常常顾此失彼，无法达到满意的控制效 果，同时工业生产中的控制系统往往属于多变量控制系统，例如要求实现张力与 速度的解耦控制，这就更增加了控制的难度。 如何解决这类非线性强耦合的复杂控制系统的控制问题，提高交流多电机 同步控制系统的控制性能，成为当今电力拖动系统研究的重点。不仅如此，在工 业现场中由于环境恶劣，干扰严重，控制器的选择是个重要的问题。p l c i s , 6 i 控 制系统是专门为工业环境下应用而设计的通用控制系统，稳定可靠，简单易学， 通讯组网灵活，在工业控制中得到了广泛的应用，p l c 变频调速系统以其优越的 性能得到了越来越多的重视。如果能够将所研究的理论成果嵌入到诸如p l c 控 制系统这样的现代工业控制系统中，使理论成果转化为经济效益，提高企业的核 心竞争力，将是一个非常有意义的工作。 我们所作的工作就是尝试在p l c 控制交流多电机同步系统中，使用神经网 络n 阶逆系统6 】这一先进的控制理论和方法，实现对系统张力与速度的解耦控 制。 江苏走学硕士学位论文 1 2 多电机同步系统的发展概况 工程应用以理论为先导，在介绍多电机同步控制系统之前首先介绍一下神经 网络逆系统所涉及的线性化和解耦控制理论的发展概况。 1 2 1 线性化和解耦控制的发展与现状 一线性系统解耦控制 五十年代末到六十年代初期，经典控制理论体系已经基本发展成熟，它主要 处理的是线性单变量控制系统。对于这样的控制系统，无论在分析理论与综合理 论上，以及具体实现上，人们都积累了丰富的经验。如：其中一条最重要的经验 是建立在拉普拉斯变换基础上的、以传递函数为主要分析对象的频率法 ”1 ，被 普遍认为是控制理论、特别是工程应用中极为有效的分析与综合方法。在控制理 论中，频率法获得了最广泛的应用。 六十年代，随着工程控制系统规模及复杂程度的增大，单变量系统经典控制 理论的局限性越来越尖锐地显现出来。这是因为在一个复杂的被控对象或过程 中，需要控制的变量以及操作变量不止一对，而且这些变量之间常以这种或那种 形式互相关联着，对某一个参数的控制不可避免地要考虑另一些有关联的参数或 者操作变量的影响，这样一束，所处理的问题就不再是单变量的问题了。生产和 技术的发展，迫切要求发展一种能很好适用于多输入多输出动态系统的控制与综 合方法，这就为线性多变量控制理论发展提供了条件。1 9 6 0 年r b e l l m a n 的矩 阵分析导论一书【l8 j 和1 9 6 3 年r e k a l m a n 的“线性动态系统的数学描述”一 文对多变量系统控制理论( 即现代控制理论) 的奠定作出了重要贡献。多变量控 制理论在分析的深度和广度上，都超过了常规的单变量控制理论。 在多变量控制理论和实践中，人们提出了一个在理论上和实践中都很有趣且 很有意义的问题解耦控制问题，即如何通过外部控制手段( 如状态反馈) 将 多变量系统解耦，变成若干个互相独立的单输入单输出( s i s o ) 系统，从而可 用单变量控制的各种成熟技术来完成系统的设计。解耦控制给系统的控制过程带 来极大的方便，它架起了多变量和单变量控制之间的一座桥梁，有着广阔的研究 和应用前景。 江苏大学硕士学位论文 到七十年代末期和八十年代初期，针对线性多变量系统可解耦理论已经比较 完善，总的来说，下列几种是普遍认为成功的解耦方法： ( 1 ) 由b o k s e n b o m 、h o o d 和s c h w a r z 等人建立和发展起来的对角矩阵法u 9 , 2 0 丑i ： ( 2 ) 首先由b r i s t o l 提出【2 2 】，然后主要由m c a v o y 等人发展起来的相对增益分析法 2 3 , 2 4 1 ； ( 3 ) 由r o s e n b r o c k 提出的反n y q u i s t 曲线法【2 5 】以及由m a c f a r l a n e 和b e l l e t r u t t i 提 出的特征曲线分析法【2 6 ： ( 4 ) 由f a l b 、w o l o v i c h 、g i l b e r t 等人发展起来的状态变量法1 2 ”。 当然，还有一些其他的方法( 例如，由m a y n e 、c h u a n g 和d a l y 等人提出的 序列回差法1 2 8 】) ，但都不如以上几种方法用得广泛。 二菲线性系统反馈线性化解耦控制 以上控制方法都要求被控系统是线性的，然而实际的被控系统都含有或强或 弱的非线性，线性系统模型只是实际系统在一定精度或一定范围内的近似。随着 科学技术的发展，被控制的对象种类越来越多，控制装置也更加复杂，同时对控 制的精确性也提出了各种更高的要求，线性系统模型就显得不适用了，再将被控 系统简化成线性模型显然已经不能满足现代工业的控制要求，工程技术的需求推 动着控制理论研究热点逐渐转向非线性系统控制【2 9 】。 1 近似线性化解耦 针对非线性系统的线性化问题，早在本世纪4 0 年代就已经有了一些线性化 方法如：最经典的线性化是基于泰勒级数展开的局部线性化方法、谐波线性化方 法等【3 0 l 。但这些方法都有较大的局限性，选定平衡状态以泰勒级数展开并舍去 高次项为代表的“舍去”线性化方法，虽然可以将非线性函数及系统化为线性的， 但是“舍去”将使新系统面目全非，以至完全丧失非线性的最本质的东西，控制 效果不尽如人意。而谐波线性化方法，是在自变量为谐变量时，舍去高次谐波使 系统的非线性特性近似线性化。这两种方法都是近似而不是真f 意义上的线性 化。为此，人们开始寻求不通过“舍去”而实现对非线性系统的线性化方法。 2 反馈线性化解耦控制 利用反馈的方法将非线性系统变换为线性系统，然后再按线性系统理论完成 系统综合的方法称为反馈线性化方法，是非线性系统控制研究方向的一次重要突 江苏大学硕士学位论文 破。经过近2 0 年的发展，反馈线性化方法已经成为非线性系统控制理论中一种 有效的方法，包括微分几何方法和逆系统方法等。与传统的方法相比，更具有一 般性，能解决一般形式的多变量非线性系统。 逆系统方法口1 ) 2 1 是非线性反馈线性化方法中的一支，其基本思想是：利用被 控对象的逆系统( 通常可用反馈方法来实现) ，将被控对象补偿成为具有线性传 递关系的系统，然后再用线性系统的控制理论来完成系统的综合。逆系统方法的 特点是：物理概念清晰，即直观又易于理解，与微分几何方法相比不需要高深的 数学理论知识，属于直接反馈线性化方法。 类似于微分几何方法，逆系统方法也要求原系统的数学模型准确已知，而且 还必须求出逆系统的显式表示，这在实际应用中是很困难，甚至是做不到的，是 逆系统方法在实际应用中的两个“瓶颈”问题。 三智能线性化及解耦控制现状 7 0 年代以来，智能控制【3 3 3 4 】作为控制领域中的一个新的分支丌始形成和发展 起来。智能控制的目标就是将人脑的智能、计算机技术与控制理论结合起来，弥 补传统的数学定量化方法的不足。它在处理具有不确定性的非线性系统或过程控 制时，充分利用人的经验，比先通过系统辨识再进行控制或边控制边辨识且修改 挖制器的控制手段显示出更强的灵活性与鲁棒性，这种毅方法与其他非线性控制 理论的结合为非线性控制的发展注入了新的活力。 智能控制的概念主要是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复 杂性丽提出的，其基本特点是不依赖或不完全依赖被控对象的数学模型，而主要 利片 人的经验、知识和技术以及控制系统的某些信息( 如控制输出、误差及延迟 等) 和性能得出相应的控制动作。由于这一点，智能控制在不确定性、非线性过 程或对象的控制中，体现出t e 现代控制理论中系统辨议方法的自适应控制有更好 的鲁棒性。目前一般认为，智能控制的潜在途径是： ( 1 ) 模糊控制使用模糊推理和计算作为控制系统的抉择环节； ( 2 ) 专家控制使用专家系统作为控制系统的自适应环节； ( 3 ) 神经网络控制使用神经网络作为控制系统的补偿或辨识环节。 神经网络【3 5 , 3 6 , 3 7 , 3 8 1 是一门活跃的边缘性交叉学科。神经网络理论是巨量信息 并行处理和大规模平行计算的基础，神经网络既是高度非线性动力学系统，又是 自适应组织系统，是本质的并行结构，可用来进行描述认知、决策及控制等智能 江苏大学硕士学位论文 行为。同时神经网络具有很强的信息综合能力，可以处理那些难于用模型或规则 描述的过程或系统，由于神经网络的这种能力，它在多变量非线性复杂系统的控 制方案设计上具有明显优势。 8 0 年代初，神经网络的崛起，对认知和智力本质的基础研究乃至计算机产业 都产生了空前的刺激和极大的推动作用。近十年来，神经网络理论与实践有了引 人注目的进展，它再一次拓展了计算概念的内涵，使神经计算、进化计算成为新 的学科，神经网络的软件模拟得到了广泛的应用。 基于神经网络的智能控制系统具有以下凡个特点： ( 1 ) 不依赖或不完全依赖被控对象的数学模型，能够逼近任意l 2 上的任意非线性 函数； ( 2 ) 分布式存储与并行处理； ( 3 ) 容错控制，鲁棒性强： ( 4 ) 具有自适应、自学习能力。 神经网络的出现给非线性系统的建模与控制提供了一种很好的手段，将神经 网络控制与经典控制相结合，发挥各自的优势，可以解决一大类控制难题。比如 用神经网络来辨识原系统或逆系统的模型，对于复杂系统的建模将是一个极大的 推动，用此方法可以有效的解决逆系统方法中系统模型及逆系统模型难以建立的 困难，极大的推动了逆系统方法的应用。 总之，包括模糊控制、专家控制、神经网络控制在内的智能控制是非线性控 制的一个发展方向。但它目前还不完善，许多概念还处于发展阶段，需要与其它 方法相结合，相互取长补短，才能走向成熟，为复杂的非线性工业对象的控制指 明道路。 1 2 2 交流电机同步系统的发展概况与多变量解耦问题 随着近几年工业的发展，对各种机械性能和产品质量要求的提高，单单针对 台电机的控制在某些场合已不能满足要求，而是需要控制多台电机协调运行。 多电机的协调控制主要有非耦合控制和交叉耦合控制。s e o k 和s e u n g - h o 等根据 实际转子平均速度，参考张力和前馈补偿器，实现速度和张力解耦控制【3 9 1 ；张 殿华等采用伪对角化方法设计交叉耦合控制器，实现活套和张力的解耦控制h o 】： 江苏犬学硕士学位论文 o k a d a 等把热精炼系统看成6 阶模型，运用优化理论实现解耦控带l j l 4 1 】；n a m h o 等以速度、张力系统为例，采用主从概念解决多系统的负载共享问题1 4 2 1 ： k a z u y a 等在分散控制的基础上，增加了协调控制，改善了系统的性能【4 3 】： l u o 应用多层神经网络使速度环和张力环“隔离”，实现速度和张力的半独立控 制【4 4 】。以上这些控制方法使系统性能大大改善，但它们仍然需要建立对象的精 确数学模型，所以有必要研究不依赖于精确数学模型的多电机动态解耦控制方 案。 逆系统方法作为非线性控制的一个新理论，针对系统模型中参数变化的特点， 使用神经网络构建逆系统模型，将逆系统方法和神经网络相结合，然后与对象串 联，构成复合伪线性系统，使用已有线性系统的设计方法设计控制系统。此方法 克服了精确数学模型难以构建的困难。 参考文献i l l t 4 1 使用神经网络逆系统方法对交流多电机同步控制系统进行了 有效的控制，使多电机系统中的速度与张力实现了完全解耦，对于神经网络逆系 统方法的发展起到了很大的推动作用，同时对其实际工程应用做了大量的尝试， 给出了神经网络逆系统方法的工程实现步骤。但是，在该系统中控制器使用了工 业控制计算机加控制板卡的设计，这对于该套系统应用到实际生成中所面临的系 统稳定性，抗干扰性等问题仍需要进一步解决，同时该套系统中使用的通讯协议 为u s s 协泌【4 5 1 ，与现行的工厂自动化中所使用的现场总线【删如p r o f i b u s 等存 在着一定的兼容问题，其通讯速率不高也是需要解决的重要问题。 p l c 在现代工业中得到了广泛的应用，将神经网络逆系统方法嵌入到p l c 控 制系统中，使用p r o f i b u s 现场总线互连，提高系统的通讯能力，并使用流行 的监控组态软件进行监控，将再一次有力的推动神经网络逆系统方法的应用，促 进多电机同步控制系统的发展。 1 3p l c 与组态软件的发展概况 1 3 1p l c 的发展概况 科技的不断发展，新技术的不断出现使得现代工业突飞猛进，工业控制向自 动化，智能化的方向不断发展。工业控制器的发展更是出现了百家争鸣的繁荣景 江苏大学硕士学位论文 象，从单片机、p l c 、f p g a 、d s p 到工业用p c 机，市场的驱动使得工业控制 器更加完善，性能更加卓越。在众多的工业控制器中p l c 可以被称作现代工业 控制的支柱之一，在电气自动化领域独领风骚，为工业的进步社会的发展做出了 巨大的贡献。 可编程控制器( p r o g r a m m a b l el o g i cc o n t r o l l e r ) 简称p l c ，自6 0 年代末问世 以来，已很快被应用到机械制造、冶会、矿业、轻工等各个领域，大大推进了机 电一体化进程。可编程控制器是一种专为在工业环境而设计的数字运算操作的电 子系统。它采用一种可编程序的存储器，在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、 定时、计数和算术运算等操作指令，通过数字式或模拟式输入输出来控制各种类 型的机械设备或生产过程。可编程控制器及其有关外部设备，都按易于与工业控 制系统联成一个整体，易于扩充其功能的原则设计。 现代可编程控制器具有如下特点： 1 、性价比高、抗干扰能力强、可靠性高，能在恶劣的工业生产环境中长时间稳 定可靠运行。 2 、编程、操作简单方便。编程语言形象直观，简单易学，不易出错，也不需要 专门的计算机高级语言知识。 3 、采用模块式结构，通用性好，灵活性大，系统设计、安装、调试简单，维修 方便。 4 、有较强的控制功能和驱动能力。现代p l c 不仅具有逻辑运算、计时、计数、 步进控制等功能，而且还能完成a d 和d a 转换、数值运算、数据处理、矩阵 运算以及通信联网、生产过程监控等。已经远远超过历史意义上的可编程逻辑控 制器的范畴。 随着计算机技术及控制技术的不断发展，基于工业p c 控制系统越来越完善， 传统p l c 制造厂商已经开始关注这一冲击。从近几年的发展来看，p l c 制造厂 商通过采用了越来越多的新技术，使得p l c 控制系统开辟了新的发展空间。主 要表现在： 硬件制造技术不断发展。这使得处理器的速度越来越快，应用领域不断延伸， 除了传统的逻辑控制以外，p l c 已经开始向复杂的过程控制领域扩展。 开放的发展模式。p l c 控制系统越来越趋迸于与工业p c 系统的融合， 江苏大学硕士学位论文 s o f t p l c 的发展即是一个鲜明的实例，比如西门子( s i e m e n s ) 的w i n a c 控 制系统可以和常规的p l c 控制系统无缝结合，充分发挥工业p c 的兼容性等方面 优势的同时，又保证了p l c 控制系统的超稳定性，使两者发挥各自的优势，以 取得最大的发展空间。 对于e t l e m e t 及w e b 技术的支持。现代通信技术的发展极大的推动了工厂信 息自动化，对于e t h e m e t 、w e b 技术、现场总线、o p c 等通讯的支持使得p l c 的应用更加广泛。 因此p l c 在工业控制中的应用仍然具有广阔的发展空间。 1 3 2 组态软件的发展概况 1 组态软件产生的背景 “组态”的概念是伴随着集散控制系统( d i s t r i b u t e dc o n f f o ls y s t e m 简称d c s ) 的出现才开始被广大的生产过程自动化技术人员所熟知的。在工业控制技术的不 断发展和应用过程中，p c 机( 包括工控机) 相比以前的专用系统具有的优势开 趋明显。这些优势主要体现在：p c 技术保持了较快的发展速度各种相关技术 已曰臻成熟：由p c 构建的工业控制系统具有相对较低的拥有成本：p c 的软件 资源和硬件资丰富，软件之间的互操作性强；基于p c 的控制系统易于学习和使 用，可以容易地得到技术方面的支持。在p c 技术向工业控制领域的渗透中，组 态软件占据着非常特殊而且重要的地位。 组态软件是指一些数据采集与过程控制的专用软件，它们是在自动控制系统 监控层一级的软件平台和开发环境，使用灵活的组态方式，为用户提供快速构建 工业自动控制系统监控功能的、通用层次的软件工具。组态软件应该能支持各种 工控设备和常见的通信协议，并且通常应提供分布式数据管理和网络功能。对应 于原有的h m i ( 人机接口软件，h t t m a nm a c h i n ei n t e r f a c e ) 的概念，组态软件应 该是一个使用户能快速建立自己的h m l 的软件工具，或开发环境。在组态软件 出现之前，工控领域的用户通过手工或委托第三方编写h m i 应用，开发时间长， 效率低，可靠性差；或者购买专用的工控系统，通常是封闭的系统，选择余地小， 往往不能满足需求，很难与外界进行数据交互，升级和增加功能都受到严重的限 制。组态软件的出现，把用户从这些困境中解脱出来，可以利用组态软件的功能， 江苏大学硕士学位论文 构建套最适合自己的应用系统。随着它的快速发展，实时数据库、实时控制、 s c a d a 、通讯及联网、开放数据接口、对f o 设备的广泛支持已经成为它的主 要内容，随着技术的发展，监控组态软件将会不断被赋予新的内容。 2 组态软件在我国的发展及国内外主要产品介绍 组态软件产品于8 0 年代初出现，并在8 0 年代末期进入我国。但在9 0 年代中 期之前，组态软件在我国的应用并不普及。直到1 9 9 5 年以后，组态软件在国内 的应用逐渐得到了普及。 国外的组态软件起步早，发展迅速，已经形成了完善的开发，销售体系。具 有广泛影响的组念软件包括w o n d e r w a r e 的i n t o u c h ，i n t e l l u t i o n 公司的i f i x ，c i t 公司的c i t e c h ，s i e m e n s 的w i n c c 等。相比之下国内的组态软件有待于进一步的 完善，但一批优秀的组态软件已先后诞生，且得到了快速发展。比如北京亚控科 技有限公司的k i n g v i e w ( 组态王) ，华富计算机公司的c o n t r o x ( 开物) ，大庆三 维公司的f o r c e c o m r o l ( 力控) 等。 1 4 本文研究思路的提出 由以上对线性化解耦控制和交流电机同步系统研究现状以及现代工业生产的 应用状况，我们可以得到以下几个结论： 第一，基于微分几何或逆系统方法的连续非线性系统线性化和解耦控制在理 论上已经比较成熟，但这些方法要求被控系统的数学模型精确己知，必须求出反 馈控制的解析表达式，而且要求系统参数恒定或参数变化规律己知，这些前提条 件在实际的工程应用中很难满足。因此，如何突破“解析型”框架的束缚，已经 成为这些方法在应用中的“瓶颈”问题。 第二，神经网络控制在对无法用数学精确描述的非线性系统控制中显示出较 大的优越性，而离散非线性系统的线性化和解耦控制理论本身的不成熟性又导致 神经网络的线性化解耦控制效果无法令人满意。 第三，交流多电机系统在纺织、冶金、机械、造纸等行业中的应用十分普遍， 同时高性能多电机同步控制也是非线性系统控制中富于挑战性的课题之一。 第四，先进控制理论的研究必须与应用实践相结合，将研究的理论成果与现 代工业生产紧密结合，发挥其经济和社会效益是任何理论成果的生命力所在。是 9 江苏大学硕士学位论文 理论研究所追求的目标。 从以上的分析不难看出，将逆系统方法与神经网络方法相互结合，发挥互补 优势，构建出的神经网络逆系统方法对于非线性连续控制理论中线性化解耦控制 有着很大的优势。同时结合工业生产实际的需要，将神经网络逆系统方法应用到 p l c 控制交流多电机同步系统的控制上，刁i 仅在学术上有着很高的研究价值，同 时以先进的控制理论推动工业的发展具有较高的经济价值，理论与实践的相互推 动作用才是科学发展的力量来源。 1 5 本文内容安排 本文共分为六章。 第一章绪论。 第二章系统介绍了神经网络。阶逆系统方法以及在两电机同步控制系统中 的应用。首先介绍了逆系统的概念以及逆系统方法的原理，然后针对逆系统方法 存在的问题介绍了神经网络a 阶逆系统方法。针对两电机同步系统这一实际问题 进行了数学分析，主要包括两电机同步系统的数学模型，可逆性分析。给出了神 经网络a 阶逆系统方法在解决这一问题中的总体设计思想和步骤。 第三章简单介绍交流多电机同步系统试验平台的硬件环境，详细介绍了该试 验平台的软件环境，包括上位机监控软件w i n c c 和下位机p l c 的编程实现。 第四章介绍了神经网络逆系统方法在p l c 控制多电机同步系统中实现，包 括试验数据的采集、处理和神经网络的设计、训练，以及复合控制器的设计、实 现。 第五章通过试验，并与p i d 控制进行了比较，分析了控制结果。试验结果 表明神经网络n 阶逆系统实现了交流电机同步系统张力与速度的线性化解耦。 第六章总结了本论文所做的主要工作，并对今后一些需进一步研究的问题 进行了简述与展望。 o 江苏大学硕士学位论文 第二章神经网络1 7 1 阶逆系统方法 2 1 逆系统方法简介 逆系统方法，是用反馈线性化方法来研究控制系统设计理论的一种途径，是 一种比较一般性的方法。逆系统方法的基本思想是：首先，利用对象的逆系统构 成一种可用反馈方法实现的n 阶积分逆系统将对象补偿为具有线性传递关系的 系统，印伪线性系统：然后再用线性系统的理论来完成这种系统的综合。这就可 以实现在线性系统中能够实现的诸如解耦、极点配置、二次型指标最优、鲁棒伺 服跟踪等目标。 2 1 1 系统的逆 从泛函的观点看，一个系统相当于一个由输入映射到输出的算子。给定一个 系统( 线性或非线性) 如图2 - l 所示，其输入为u ( o ，初始状态x ( t 。) = ，记 描述系统映射关系的算子为口：“哼y ，则y ( ) = o x 。，“( - ) 】简写为y = o u 。 图2 - 1 给定系统 所谓系统的逆系统是指能实现从系统的输出到输入逆映射关系的系统。 逆系统又分左逆系统和右逆系统，其中左逆系统，粗略的讲就是根据系统当前的 输出及各阶导数的信息来判断系统当前的输入，实际上研究的是对输出的观测问 题。而右逆系统则可以根据原系统的某些期望输出儿( r ) 通过使其作为右逆 系统的输入，来产生需要加到原系统输入端的控制量妁( f ) ，以驱动原系统产 生事先期望的输出y ( t ) = 儿( f ) ，因此右逆系统研究的是对输出的控制问题。由于 本文研究目的在于探讨有效的控制方法，因此左逆系统不在我们的研究范畴。在 下文中，如果不加特别说明，逆系统即指右逆系统。 逆系统的严格定义如下： 江苏大学硕士学位论文 定义2 1 1 ：设n 为一个p 维输入、q 维输出的系统，表示其映射关系的算子为 万：y d 一“j ，善# 中y d o ) = y d l ，y d 2 ，y 中】，1 , 1 d ( f ) = 【“d l ，“d 2 ，“幽】7 ，y d ( f ) 为 取值于给定域内的任意的光滑函数向量，并且在初始时刻f 。处满足一定的初始条 件，如果算子百满足下式： 卯y d = o u d = y d( 2 - 1 ) 则称系统丌为系统的单位逆系统。相应的，称系统为原系统。 定义2 1 2 ：设n 。为另一个p 维输入、q 维输出的系统，表示其传递关系的算子 为瓦：妒斗“d ，其中伊( ，) = 妒l ，妒2 ，妒，】7 ，( f ) = 【1 ，“ ，“。】7 ，妒为某域 内任给的连续函数向量，并且在初始时刻f 。处满足一定的初始条件，如果取 妒( ，) = y ：( ，) ，口= 陋，甜2 ，1 2 1 ，即妒，为y 。的口。阶导数，算子满足下式： 0 0 0 o = - d j ，d ( a ) = o u d = y d( 2 - 2 ) 则称系统兀。为原系统的t 2 阶积分逆系统，简称口阶逆系统。 实际上，当a = o 时，a 阶逆系统就是单位逆系统，因此单位逆系统是a 阶 逆系统的特例。理论上讲，一个系统的。阶逆系统存在，其单位逆系统亦存在， 即两者可相互转化。例如，对单输入单输出系统的n 阶逆系统，在其前面串联c 1 个微分环节所构成的组合系统即是单位逆系统；反之，对于单位逆系统，在其前 面串联a 个积分环节，并对积分环节赋以适当的初值，则构成a 阶逆系统( 两者 的关系见图2 2 ) 。对于给定系统，如果存在如上定义的单位逆系统兀或n 阶 逆系统兀。，则称系统是可逆系统。 叫互f 生型j 郅 旧型巨p 卧j 斗至寸 图2 - 2 单位逆系统与c c 阶逆系统的转化关系固 江苏大学硕士学位论文 2 1 2 逆系统方法原理 根据单位逆系统定义，如果我们能够构造出单位逆系统，将它与原系统复合 后，不但能够实现复合系统的线性化和解耦，而且复合系统的输入输出呈现恒等 的映射关系( 见图2 - 3 ) 。若能构造出a 阶逆系统，将它- q 原系统复合后，则能实 现复合系统输入输出问的积分型线性化和解耦( 见图2 4 ) 。 斗至匿型笛矩芦 ( a ) 单输入单输出系统 妒1 = 妒a = 臀。y 心 为、 o p 。 一、! l l 。j k l 二= = 啊y p ( b ) 多输八多输出系统 圈2 - 3 基于单位逆系统的线性化和解耦 q 至歪冉型驾舻锢上 ( a ) 单输入单输出系统 “l n 阶 逆系统： g y 晤强 t j ( b ) 多输入多输出系统 图2 4 基于阶逆系统的线性化和解耦 定义2 1 3 ：由单位逆系统兀与原系统复合成的系统日歹( 式2 - 1 ) 称为单位伪线 性复合系统：由a 阶逆系统n 。与原系统复合成的系统p 瓦( x x2 2 ) 称为n 阶伪 线性复合系统，以上两种系统都简称为伪线性系统。 将逆系统与原系统组成的复合系统称为伪线性系统有两方面的原因：一方面 复合系统的输入输出关系是线性的，另一方面系统的内部结构却仍然可能是非线 江苏大学硕士学位论文 性关系，即还可能有某些变量之间的关系是非线性的。仅当原系统本身是线性的， 复合系统的内部结构才能是线性的。 总结复合系统具体实现步骤如下： ( 1 ) 根据原系统求出其n 阶逆系统，并确定逆系统初始值： ( 2 ) 将a 阶逆系统与原系统复合成复合伪线性系统，从而实现被控系统的线性 化和解耦； ( 3 ) 将伪线性系统的各个子系统作为被控对象，根据设计目标，使用单变量线 性系统的方法，如状态反馈与极点配置方法、输出反馈系统的根轨迹校正方法和 输出反馈系统的对数频率特性法校正等等，没计附加闭环线性控制器，从而构成 复合控制系统。 由以上步骤可知，逆系统方法的关键在于逆系统的构造，成功的构造出逆系 统后，复杂的非线性控制器设计问题就简化为线性系统控制器的设计问题，特别 是对于m i m o 非线性系统，通过构造a 阶逆系统能实现对原系统的线性化和解 耦，就可以分别对各解耦伪线性子系统设计线性控制器，大大简化了控制器的设 计。要构造逆系统，首先就要研究逆系统的存在性即系统可逆性问题，下面 一节我们将进行探讨。 2 1 3 系统可逆性判别 众所周知，对一个系统的数学描述可分为两种基本类型：输入输出微分方程 描述，又称外部特性描述；状态方程描述，即内部特性描述。 在工程应用中，人们更关心的是系统的外部特性，即系统的输入与输出关系 问题。因此从系统的输入输出特性出发去寻求一神有效的控制方法，使被控系统 的输出按照预先设计好的要求进行输出是非常有意义的。由此出发，本节将只讨 论基于输入输出微分方程描述的系统的可逆性。 考察一个用输入输出微分方程表示的m i m o 系统，其输入输出都是p 维： f ( y ，x y ，x u “) = 0 ( 2 3 ) 具有初始条件： i x r ( f o ) = x r o l x u ( f o ) = x o 江苏大学硕士学位论文 其中符号 n 2 ( h i ，1 1 2 ，”。) m = ( m l ，埘2 ，一，川) ，”。= y f l ，y ；凡，- 一，y 了一】7 u ”= m mz ) ，“，“】7 x y = i x r i ，x r 2 ，一，爿临 7 ，x n = j ，n ，y j - 1 】 x ( ，= x x t 7 2 v , ，比r ，五_ = “，i f ，一，“j m , - t ) i p 且，( - ) 是局部解析函数。 定理2 1 1 ：对于输入输出微分方程描述的m i m o 系统( 式2 - 3 ) ，若在某开集d 内有d e t 弦1 8 u ”j 0 ，且在d 内处处连续，则系统在d 内可逆。 2 2 神经网络q 阶逆系统方法 由以上的分析可以知道，将逆系统方法应用于非线性系统时，如何获取系统 的逆模型是必须解决的问题。但是由于非线性系统极为复杂，建立精确的数学模 型十分困难，即使能建模，能求得解析解的例子也不多，逆系统存在而又不能求 出其函数表达式的问题是常见的。逆系统方法难于在工程中推广的瓶颈，就在于 实际系统的逆模型难以获得。在这种情况下，人工神经网络所具有的建模能力， 尤其是对非线性复杂系统的建模能力，使其成为打破这一瓶颈的有力工具。 2 2 1 神经网络n 阶逆系统方法的提出及其特点 将神经网络的非线性逼近和学习能力与逆系统思想相结合，近年来提出的神 经网络n 阶逆系统方法，无须知道系统的精确数学模型，即可构造出原系统的神 经网络a 阶逆系统模型。利用神经网络的非线性逼近能力、学习能力，避免了极 其困难的求解逆系统的工作，拓宽了逆系统方法的应用范围。利用神经网络作为 逆系统的一般辨识模型，只需有限的系统信息即系统的相对阶数，则总可以 通过正确的训练神经网络来获得工程上易于实现的神经网络q 阶逆系统。将得到 的神经网络逆系统串接在原系统之前，整个系统就变换为具有线性传递关系且已 经解耦的规范化系统( 称作伪线性系统，如图2 5 所示) ，然后使用线性系统的 江苏大学硕士学住论文 各种设计理论来完成伪线性系统的综合。 p 1 = y 鼾一 玑 r _- 神经网络 m i m o 。阶 - 。 系统 y p 一- - ，, 中( a ，) 逆系统 “4 x 图2 - 5 逆系统方法控制框图 应该指出的是，这里的神经网络a 阶逆系统方法不同于一般基于精确数学模 型的逆系统方法，其主要特点在于：神经网络n 阶逆系统方法提供了一种一般的 获得逆系统模型的方法。理论上讲，如果非线性系统的逆存在，则总可以用神经 网络去逼近这个逆系统。神经网络a 阶逆系统结构，是由种经网络加若干积分器 或延时因了组成，不同于一般文献中的单位逆系统，是一种正则系统。将训练好 的神经网络a 阶逆系统串接在原系统之前，构成a 阶伪线性系统，即可用线性系 统中的各种控制方法，如p i d 控制、串并联校正、极点配置等，设计出满足要 求的控制器。这种由单个静念神经网络加若干积分器( 对连续系统) 或若干延时 因子( 对离散系统) 组成的n 阶逆系统，由静态神经网络来逼近逆系统的非线性 静态映射关系，积分器或延时因子来表征逆系统的动力学特征，静态特性与动态 特性相互分开、神经网络与积分器或延时因子各司其职的结构，有助于简化神经 网络的内部结构，改善控制系统的实时性能。 使用神经网络a 阶逆系统方法实现非线性m i m o 系统的线性化解祸控制，结 构简单、物理概念明确、易于工程实现，它的最大优点是： ( 1 ) 不依赖于被控系统精确的数学模型，仅需要很少的先验知识。 f 2 谰于较一般的非线性系统。 ( 3 ) 对系统的参数，结构变化( 如乒乓控制等突变非线性) 有较强的鲁棒性。 2 2 。2 神经网络q 阶逆系统结构和工程实现步骤1 针对输入输出方程描述的系统，我们可用静态神经网络和若干积分器来逼近 其n 阶逆系统，其结构如图2 - 6 虚线框内所示，其中静